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百度李彥宏：人工智能將成為互聯(lián)網(wǎng)下一幕的核心動力
【第四季《最強大腦》將“人機大戰(zhàn)”】：百度“小度”人工智能機器人 PK 人
【百度李彥宏劍橋大學(xué)：AI機器人時代】

　　有人統(tǒng)計，李彥宏在 2016 年在公開場合一共提到了 513 次人工智能，而在極客公園的 GIF2017 大會上，李彥宏依然把分享的重點放在了百度的人工智能布局以及他對人工智能的理解上。毫無疑問，接下來的十年將會是屬于擁有強研發(fā)能力的技術(shù)型公司的時代，而百度想成為那個時代的領(lǐng)頭羊。

　　在最近兩次《最強大腦》節(jié)目中小度機器人與人類對決的結(jié)果是一勝一平，而在李彥宏看來，這個成績的取得并沒有大家想的那么容易。「AI 最大的挑戰(zhàn)不在于下棋，反而是那些在我們看來人所具備的非常基礎(chǔ)的能力。現(xiàn)在，人工智能現(xiàn)在正在向計算機不擅長的領(lǐng)域延伸，比如人臉識別，「像」還是「不像」對于機器來說是很難清晰表達(dá)的，而越模糊的東西，機器越不擅長。這個過程中我們一定會遇到很多新的挑戰(zhàn)。」那百度又為什么還要在這樣的方向上努力？李彥宏相信在跨越了這個鴻溝之后，機器對人類能力的超越速度是會加速增長的：「一旦機器學(xué)會了人的這些基礎(chǔ)能力，它一定可以超越人，因為機器是不知疲倦的，它可以處理的信息比人所能做的多太多，然后做的比人更好，至少在某些領(lǐng)域是這樣。

　　2016 年，AI 已經(jīng)從幾年前一個少有人知的前沿技術(shù)變得越來越像一個商業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施，而這也是李彥宏希望看到的。現(xiàn)階段，百度已經(jīng)在語音識別、圖像識別、自然語義識別、大規(guī)模集群計算等能力上有了相當(dāng)?shù)姆e累。「AI 的普及是一個很長的過程，AI 本身也是一個極大的產(chǎn)業(yè)，就是因為它幾乎影響著每一個行業(yè)，同時影響著消費者和企業(yè)。」所以，隨著越來越多的人進入人工智能領(lǐng)域，李彥宏感受到的不是威脅，而是潛在合作帶來的興奮感。「我們希望的是為各個行業(yè)、各個公司提供基礎(chǔ)能力，小度機器人的背后的度秘人工智能系統(tǒng)也將開放出去。」技術(shù)創(chuàng)新總是在輪回，毫無疑問，我們已經(jīng)進入了一個新的技術(shù)創(chuàng)新階段。在這個商業(yè)時代里，百度想做賦能，想把 AI 的能力賦能給虛擬世界和現(xiàn)實世界。對虛擬世界的賦能，延續(xù)了百度一直以來的使命——讓人最平等的獲取信息。當(dāng)大家都在抱怨百度的搜索引擎沒有變化和創(chuàng)新時，李彥宏并不認(rèn)可：「文字已經(jīng)不再是搜索引擎的唯一形態(tài)了，在過去的一年里，語音和圖像搜索的量都增加了一倍，正變得越來越重要。并且，語音幾乎是人機之間最自然的交互方式了。

　　現(xiàn)在，百度正在把人工智能延伸到現(xiàn)實世界中，比如無人駕駛汽車和 DuerOS。其中，DuerOS 是一個自然語言的人機界面，聚焦于人機對話，這是李彥宏非常看好的一個方向：「我們講智能家居、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)講的很多。原來大家一直用機器語言控制這些需要相互連接的設(shè)備，但現(xiàn)在百度做的是讓大家用自然語言來控制我們的家居，它會成為一個賦能的平臺，讓更多行業(yè)都可以使用這種更自然的交互方式。」人工智能作為一個新的技術(shù)元素，有可能把世界重新創(chuàng)造一遍。所以，在技術(shù)創(chuàng)新前沿的互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者也會不可避免的受到影響，他們是否會面臨危機？李彥宏不這么認(rèn)為，「AI 時代是極客最好的時代。所謂極客，是在各個新技術(shù)領(lǐng)域里的早期接受者，他們是最愿意嘗試新東西、對新東西最敏感的人，他們有一種愿望想把還不成熟的東西改造的更完善。」「極客」的好奇心吸引著李彥宏，他也把很多時間花在了找人才這件事上。「我每年三分之二時間在北京，三分之一時間世界各地飛，主要就是找人才。」經(jīng)歷了大起大落的李彥宏對于未來依然表現(xiàn)出興奮：「我這一生從來不后悔。任何企業(yè)家或者創(chuàng)業(yè)者心底都會有一種沖動：沒有見過、沒有嘗試過的東西，都會想去試一試，我也是這樣。

以下是李彥宏與張鵬在極客公園 GIF2017 大會上的對話：

　　張鵬：不久前，百度自己的人工智能的度秘的一場跟人之間的戰(zhàn)斗好像贏了。
　　李彥宏：目前是一勝一平。

張鵬：你覺得后面的結(jié)果怎么樣，能贏嗎?
李彥宏：可能絕大多數(shù)人會覺得沒懸念，小度機器人一定會贏的，但其實真的不是那么容易，人工智能現(xiàn)在在模仿人的很多能力方面，還有很多工作要做。

　　張鵬：比如說「認(rèn)臉」這件事兒，對一般人來講，好像是挺簡單的事兒，為什么這件事機器就這么復(fù)雜，甚至這么努力，才只能到這個狀態(tài)?
　　李彥宏：對人來說可能很自然的事情，但是對于計算機來說卻是一個沒有標(biāo)準(zhǔn)答案的東西。對于計算機來說，規(guī)則越清楚，越是能夠在有限可能性下有一個標(biāo)準(zhǔn)答案，它可以做得很漂亮。但如果說這是個很模糊的東西，人雖然覺得很自然，甚至是要求降低了，但對于計算機來說這個要求是很高的。什么叫「像」它不知道，計算機只認(rèn)識 0 和 1，你要是說這個人長得跟那個人很像，這個東西讓計算機學(xué)起來是非常有難度的。我們?yōu)榱藴?zhǔn)備人機大戰(zhàn)的第一場，小度機器人學(xué)習(xí)了兩億張人的圖片。其實我覺得一個普通人可能都看不到 2 億個人，但是計算機利用他的一些特長，可以處理大數(shù)據(jù)，并且很迅速，從各種各樣不同的人臉當(dāng)中找到一些共性的東西，這樣它才能有一定的信心。這種越模糊、越說不清的東西，機器越不擅長的，這是人擅長的。但是為什么我們還在這個方向上努力呢？因為機器永遠(yuǎn)不知道疲倦，它可以處理比人要多得多的信息，然后逐步做得比人好，至少在某些領(lǐng)域，它可以比人要做得好很多。

　　張鵬：機器也有它優(yōu)勢的地方，比如說我們在下棋這個層面，但是像認(rèn)臉這種事兒，相對來講就沒有這么明確了。
　　李彥宏：對，你說不清楚到底什么是對，什么是錯，什么叫像。這些都是未來我們需要去不斷的想辦法去解決的。