腾讯副总裁姚星：我们为什么要投入AI研究？

此刻，腾讯副总裁姚星承载的使命有些沉。

3月22日傍晚，腾讯发布2016年财报，一并透露2017年的愿景和策略，其中一项清楚写着：“发展在新兴技术领域的能力，如机器学习和云服务。”

这是腾讯第一次在财报提起发展“机器学习”——人工智能(AI)的分支研究。此前，腾讯AI围棋 机器人 “绝艺”刚在东京计算机围棋UEC比赛露脸，第一次参赛就夺冠，专业棋士认为，腾讯“绝艺”的实力恐怕已超越谷歌(Google) 的Alphago。没隔几天，腾讯也正式对外公布，前百度研究院副院长张潼出任腾讯AI Lab（人工智能实验室）主任。

一系列的新闻曝光，背后说的是同一件事：腾讯准备好要竞逐全球火热的人工智能领域。而负责开展腾讯AI策略的领头军，就是姚星。

2004年加入腾讯的姚星，曾担任架构平台部、基础架构、搜索技术部总经理。2016年4月，腾讯AI Lab正式成立，姚星被任命为负责人。

AI Lab并不是腾讯第一个投入AI的团队。事实上，腾讯各个事业部门下都设有AI团队，腾讯产品也有发展AI的能力，如社交网络事业群旗下的优图、微信事业群的模式识别中心，又或是与香港大学合作的微信—香港科技大学人工智能联合实验室等等。

但从腾讯整体架构来看，AI Lab的角色和使命，却有些不同。

“从腾讯发展史来看，AI Lab是第一个原创科研单位，”姚星一开口，就给了一个很有意思的定位。撇开投入AI发展不谈，去年11月刚过完18岁成年礼的腾讯，终于打造了第一个属于公司层级的研究机构。

在此次专访姚星之前，不论是他本人、或是AI Lab，能打探到的细节并不多。AI Lab的官方网站只简单挂了几篇学术论文，编程网站github上，AI Lab的帐号只对外公开了两个开源项目。典型的腾讯作风。但在采访过程中，姚星意想不到的放松，谈起围棋水平大约二、三段的自己，和腾讯计算机围棋“绝艺”下棋的过往，“绝艺在内部推出来一两个月后，我就不行跟他对战了。”一副惋惜的口气。只不过，想进一步问起业务上的细节，姚星挥挥手，“不介绍了，我们都很低调。”边边角角的谨慎态度，一下子又窜了出来。

腾讯究竟是如何思考原创科学研究？我们在离深圳腾讯大厦不远的AI Lab，专访了姚星，以下是经过编辑的访谈实录：

Q1腾讯什么时候开始投入AI？对AI的想像是？

姚星：公司高层在2015年下半年开始对互联网科技有些想法，特别是希望投入基础研究。当时AI还没像现在那么火，但我们已经看大数据、云计算等行业发展的趋势。

2016年，我们发现人工智能需要去做一些基础研究，可能要通过非常长的时间积累技术，以后才能有更好的产品。所以2016年4月正式成立AI Lab，一直发展到现在。

我所在的事业群是TEG(Technology Engineering Group)，本身属性就是在支撑公司的技术。原来我们更多的精力是想办法把科学研究成果转成技术，但现在花更多的时间在纯科研上，未必会那么快的把它转化成产品。

Q2要做基础研究，短期之内可能很难看得到具体成果。内部对AI Lab有预期吗？董事长马化腾有没有给你们具体的目标？

姚星：坦白说Pony（马化腾的英文名字）真的没有给我们目标。我们以前说过，做科研工作是要用一生去奋斗，公司高管的态度已经说明了这个态度。

原来我们自己提出AI Lab的目标是“学术有影响，工业有产出”。行业的人对腾讯的技术认识是不够的，会有这样的定位，也希望腾讯能跟行业有更多的交流。

Q3刚才那句口号：学术有影响。怎么定义影响？论文发刊数吗？

姚星：这是一方面。学术圈里如果公认研究机构有影响力，一方面是看论文被引用数，参与专业会议、还有分享质量，以及研究的东西是否有创造性，能不能引领整个世界、引领科技发展前沿。谷歌为什么会被认为具有原创性，因为他们做了很多高科技的研究，我们AI Lab的定位也是，希望引领整个科技界，不再是简单的跟随别人。

Q4外界对腾讯的技术面认识不够，这曾经带给你们什么样的影响？要改变这样的局势，预期会带来什么样的变化？

姚星：很多人认识腾讯是通过产品，认为腾讯市值很高、利润很高，但背后的技术老百姓不了解。我们希望让更多人认识到腾讯是一家高科技公司，首先得先让行业里的人知道我们的力量，我们能贡献给行业，帮助行业快速发展，再把这些技术转换成实实在在的产品，让老百姓从中受益。

Q5从去年4月成立到现在，AI Lab团队是如何组建起来的？

姚星：AI Lab目前大约有50位科学家和200名工程师。Lab主要从事四个研究方向：计算机视觉、语音识别、自然语言处理（Natural Language Processing)和机器学习(Machine Learning)。大部分的Lab成员都是海外高校的博士，有一定工作经验。我们最近也开始招纳刚毕业的实习生来学习。

Q6招募人才容易吗？市场上抢AI人才抢的挺激烈的。

姚星：对啊，你都比我了解（笑）。腾讯对AI Lab的定位高，是在全球招募科学家，来源不限于中国，也去美国、欧洲等地，跟一流高校和教授建立合作及联系，人才来源渠道还算广。

但人才竞争还是很激烈的。AI发展太快了，学校发展有些断档，人才供需不太平衡。

目前人才来源的确还是以海归为主，不过坦白讲，中国高校毕业的素质不差于海外名校，只是原来学校没有细分AI专业。但最近，大家都特别关注AI，所以中国高校里慢慢有一些AI的课程。今年开始，我们也招了不少中国一流大学毕业的博士生。

Q7刚才提到的四个AI研究方向，是否暗示了腾讯未来的AI产品发展？

姚星：如果我们把AI分解，可以分成“感知”和“认知”，感知是指看得到的，听得到的，所以有视觉和语音研究。而认知，是对语言的认知。简单的分解AI体系，就正好落在我们的前三个方向（计算机视觉、语音识别、自然语言处理），而机器学习更趋向于研究深度学习，深度学习是目前AI算法的基础。所以我们如此构建AI Lab的研究，不是只从业务层面上去表达，而是想覆盖AI的主要研究方向。

Q8AI Lab是腾讯第一个专门做原创研究的单位吗？

姚星：如果从科研定位和对原创性技术研究的定位来看，我们是腾讯发展史上第一个。

Q9您压力大吗？

姚星：当然（笑）。

Q10不是说没有短期产出的压力？

姚星：对。但大家都知道，科学研究花费几十年的努力，也未必会出现惊人的发现。我们心态上做了准备，知道要花长时间研究，不注重最后产品。但从另外一个角度来看，科学研究如果不能结合现实，受众面与感知面小了很多，对社会的帮助也小，所以我们还是有学术和产出“双结合”的想法。

Q11您过去带的是工程团队，现在带的是AI Lab，您觉得带领这两个团队的差别是？

姚星：举例子来讲，原来我带的团队是造房子，用的钢筋水泥，也就是网络、服务器，基础资源跟全世界一流公司相比都差不多。由于原料是一样的，所以以前造房子，更多是在比高度。比高度是什么？怎么去支持海量用户。中国人勤劳吃苦，有很多聪明才智去做这个。等于说，以前我们考量更多的，是怎么把房子造得更高、成本更低，让它不会倒，更多的是看工程人员。

但今天我来带AI Lab研究团队，你会发现我们不仅仅是造房子，因为根本还不知道房子是什么，我们在研究原材料。材料学的突破往往是更难的，它需要革命性的发现。

所以说这是两个完全不同特质的团队，一个像去造房子的过程，像鲁班；另外一个更像是去发明轮子的过程，很难。

Q12最近，腾讯计算机围棋“绝艺”的表现受到各界瞩目。可以谈谈当初怎么会想带绝艺出国参加比赛？

姚星：倒不是说带出国，而是想把我们在AI上的研究和同行交流、分享。

比赛前，我们从来没承认过绝艺是腾讯的一款AI项目。时间回到2016年年初，一些同事平常比较关注研究论文，在一、二月左右在《自然》(Nature)期刊上看到Alphago的研究，在那篇论文出来后一两个礼拜，我们也尝试做了一个很小的版本，大概介于围棋业余几级的水平。当时做出来觉得很有趣，就保持了一个小团队在做。

同一时间，腾讯创始人、当时的CTO 张志东召集了一些人吃饭，他提到，腾讯已经是家市值2000亿美元的公司，应该要肩负更多的科技使命。我还记得他当时给我看了一部谷歌旗下公司Boston Dynamics的机器人影片，认为我们应该成立一个像谷歌的X Lab（指Google X，是谷歌从事前沿科技研究的秘密单位。2015年谷歌公司重整，现隶属于Alphabet公司，更名为X）。张志东本身也会下围棋，聊天当中无意提到，我们是不是也该做一个类似Alphago的东西，让AI团队去练手一下？

当Alphago在去年3月战胜李世石之前，我们其实就已经推出绝艺的前身“Wei Go”。但Go是英文围棋的说法，围棋是中国国粹，和公司高管讨论后，想改成具有中国特色，中间也陆续改了其他名字。大概在2016年下半年吧，名字换成“绝艺”，出处是来自于唐代诗人杜牧送给围棋国手王逢的诗句，“绝艺如君天下少，闲人似我世间无”。事实上绝艺的英文名字“Fine Art”还是DeepMind共同创始人兼首席执行官杰米斯•哈萨比斯(Demis Hassabis)帮我们翻译的，他关注到我们的AI，问我们是不是有个“Fine Art”？用它来作绝艺的英文名字也挺好的。

Q13谈科研少不了谈失败。从2016年成立到现在，AI Lab团队有什么样的体悟或说学习？

姚星：因为成立时间短，目前大体进展还算好，不管是从人员规模的扩张速度、或是从研究成果来看，超出我本人预期。但如果从刚才说的学习经验来看，或说不足的地方，我们还需要进一步探索和发掘原创性。

Q14能否举个具体的例子？

姚星：比如说，现在AI领域有两个著名机构，一个是谷歌的DeepMind，他们目前在研究强化学习（reinforcement），这个理论是30年前提出的方向，但他们通过深度学习技术去解决强化学习，例如去年Alphago的惊艳之作，此前，大家无法想像计算机围棋会那么快就站在人类颠峰之上。

另一个机构是OpenAI，他们是开放的研究机构，主要研究方向是GAN（Generative Adversarial Networks，生成对抗网络），另一个方向，是研究目前AI的难题——无监督学习，目前的主流研究仍是监督学习。

所以，如果从科技业来看，我们还缺乏原创性研究，应该要去挑战世界上的难题。但我相信一到两年内，我们应该也会有不错的成果，我们目前也在制定前沿研究方向。

Q15从外界的观点来看，腾讯并不是一家以“开放”文化为特色的互联网公司。但刚才讲到腾讯AI不足之处，提到了OpenAI，是指腾讯未来有可能开放AI研究的原代码吗？就像谷歌目前在AI上的作法？

姚星：对一家互联网企业来说，过去的确开放比较少，但对学术界来说，开放是一个传统和习惯，如果不开放，科技的进展一定是非常缓慢。假如我们的定位是从事科学研究，会抱着同样的开放心态。

当然，我们可以发现到，原来保密性做的好的商业公司，最近也加入了开放文化。包括最难看到开放的苹果，开始在AI领域对外发表论文。又比如说谷歌的开源机器学习代码TensorFlow，改变了整个行业的技术平台，提升AI的准入门槛，对行业起了非常大的作用。当然还有Facebook，也开源了非常多的东西。

腾讯之前也开源过，可能局限在工程性的东西，而不是科研上的发现。我相信腾讯今年会有计划开放我们的AI能力，让行业能去使用、降低AI进入门槛。

Q16导入这样的开放文化，会不会在公司内部产生冲击？

姚星：还好。在2010年后，我们提出自己的开放平台，接入中小企业的业务，结合到腾讯的生态。从商业性来讲，腾讯这几年都非常open，但从现在开始，我们希望在技术上也能更加开放。

Q17目前AI技术已实际应用到哪些腾讯产品上？

姚星：腾讯内部实际上已经有非常多东西开始在运用AI了。比如微信里的语音识别，就是语音识别的AI技术。还有天天P图的美颜功能，是通过计算机视觉去做的。最近大家看到的滤镜转换功能，也是AI的技术。

目前绝大部分的AI应用都还是在工具层面，所以老百姓感觉到的AI和我们定位的AI还有一段差异。当然AI Lab里还有做游戏类、社交类的AI，像沟通类的chatbot（聊天机器人），随著技术成熟度提升，我们慢慢会包装成产品型态。

Q18您刚才提到老百姓认为的AI和专家定义的不同。两者差别在什么地方？

姚星：我们一般人对AI的认知是来自科幻电影，认为AI有一个很酷的外表，比人还聪明、还强壮，像影集《西部世界》或像电影《机械公敌》所描绘的。但实际上，目前AI技术还有弱点。

和人类相比，目前AI主要有三个缺陷。第一是创造性，AI还是在拟合一个过程，怎么去创造数据？第二是举一反三，怎么通过学习这个、学习到那个？人类在这方面是很强的。再来是归纳总结，前人的定律我们能归纳到一两句话，这是高度抽象能力，但目前AI不完全具备，还是停留在通过一个大数据，去拟合的过程。就像我们说语音识别做的好，人脸识别不见得做的好，方法是类似，但数据和训练要重新进行。

Q19具体来说，未来会有什么样的AI产品规划？

姚星：目前研究方向有四个，绝艺只是游戏AI，我们还有社交、内容、云AI，这是四个产品大方向。先说游戏 AI，绝艺只是很小的片段，未来MMOG（大型多人在线游戏）、手机游戏都会有AI元素。另外，社交方面，从小的语音识别、到未来的对话系统、智能助理等等。而内容AI上，更多的内容会通过AI技术去推荐、去分析用户喜好，原来是从文本，现在能通过视频、图片去推荐。而在云AI领域，我们会把我们AI能力开放，降低小公司使用门槛。

Q20您怎么看同行发展AI的强项和弱项？百度、阿里巴巴在做，远一点的谷歌、Facebook都在做，腾讯的发展优势在哪儿？

姚星：腾讯的产品场景还是非常多的。AI是要有很多小的场景，渗入到各种产品里面。腾讯产品线很广，我们有社交、内容、游戏等等。

再来，我们用户数很大。AI的基础是大数据，只有用户数大，才能有更多的数据进行分析，才能做贴切用户的人工智能。

我们有海量场景、海量数据，还有海量计算资源，相对于整个行业，这是腾讯先天的优势。

Q21AI是目前中国非常火的话题。您认为中国的AI发展目前处于什么样的阶段？

姚星：如果和美国比，中国的科技发展坦白说在基础研究和理论上还是有一定的差距。但为什么AI会成为腾讯、甚至所有中国互联网公司都会竞逐的竞技舞台？我认为有几个原因，和原来的基础科学研究有些不同。

第一是人才，全球AI研究人才里面，华人非常多。我看过一个报道统计，在2006到2016年里，近两万篇最顶级的人工智能文章中，由华人贡献的文章数和被引用数，分别占全部数字的29.2%和31.8%，人才不落后。

第二，AI的能力是拼大数据，如何在海量数据之下，进行深度机器学习。数据怎么产生？靠人口基数，从这点来看，中国有很好的优势，互联网用户数是领先欧洲、甚至是美国。

第三，互联网产品的应用状态，中国是领先的。虽然先进国家发达，但在互联网应用上是普遍落后于中国，包括4G环境、智能手机普及率、App的丰富度，中国也是领先。

但除了以上环境优势，还要考量原创性，我们在这上面要多借鉴发达国家的开创精神，能沈下心、能长期做科技研究。如果两者能结合，在不远的将来，中国在AI应用上有机会引领世界。

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