新浪科技讯 11月17日，社交网络事业群总裁、集团高级执行副总裁汤道生在第三届世界互联网大会移动互联网论坛上表示，腾讯不但把AI应用在自己的很多产品里面，而且还会将自己在人工智能领域积累的技术能力，结合自身的社交数据，通过云服务的形式开放给更多的合作伙伴。
汤道生认为，随着大数据挖掘能力、深度学习和计算能力的大幅提升，AI已经超越模仿人的阶段，而开始进入思考如何超越人的阶段，AI在图像识别、语音翻译、概率决策上都有诸多突破。“最近这些突破其实很大程度是因为我们能够得到越来越多的数据，而且这个数据能够通过深度学习的方式帮我们带来更强的识别能力、判断能力。”
同时，汤道生也指出，“ AI还是在发展的比较初期的阶段，还有很多没有攻克和没有解决的难题，包括自我认知。”对于AI威胁人类的过分担心或许为时过早，但是的确需要警惕AI技术被恶意使用的可能性。
对于腾讯在AI技术方面的研究，汤道生表示更多的是运用在腾讯的产品中，包括微信的语音识别、音乐智能推荐、人脸识别、QQ视频挂件等。而这些成熟的AI技术，将以技术解决方案的形式通过云服务提供给更多的行业合作伙伴。
“今天谈的云服务已经不仅仅是简单的设备放在哪的问题，更多的是我怎么得到这种上层的高端的技术。”(安妮)
以下是汤道生演讲实录：
各位嘉宾，早上好。我发现今天很多嘉宾的演讲都在讲未来，我改变一下这个氛围，讲一下现在——在身边的AI。我想已经不用再以“AI是什么”来做开场了，今天太多的嘉宾已经给我们阐述了AI在不同场景的应用，包括智能汽车、大家都非常关心和熟悉的围棋的智能、机器人等等。
实际上，AI的应用场景非常多，我们先看一下，了解一下AI过去的发展阶段。
首先，AI的目标是什么？既然有人工智能，那它对照的肯定就是人了。我们过去一直在想怎么样让机器能像人一样学习、决策。在感知的智能上，我们今天有比较大的突破，能够让机器像人一样看懂、听懂，能够有做语义分析的能力。
在大电影里，我们经常担心的一些桥段：像机器人能走，能搬动东西的时候，会不会有机器人兵团来威胁我们？更重要的是，我们看到原来在整个AI领域是怎么模仿人。慢慢地在技术发展、技术推进的过程中，我们已经到了一个考虑怎么超越人的阶段。
AI这个话题蛮久了，我在90年代读大学的时候已经在讲AI有几十年的历史了。我们先看一下计算机技术的发展，从最早我们在PC时代所说的关于系统、网络怎么构建，到移动时代，其实也不是特别久的事情。智能手机在交互上有非常大的突破，而且有随身性，让我们很多服务得到了不一样的突破。
到了今天，大家都在讲AI时代的到来。这个也是大家比较清楚的，因为过去这段时间有越来越多的数据，因为传感器的普及、物联网以及智能手机等等，产生了大量社交的数据。深度学习在过去10年、20年也有非常大的进步，神经网络在一个加强计算能力的过程中，让我们深度学习深层次的能力得到提升。当然这少不了硬件在摩尔定律的推动下使计算能力不断的提升。这三个驱动让我们进入了今天所谓的AI时代。
到底AI处于什么样的发展阶段？最早我们学计算机的时候，更多的是用人的智能把任务分解，然后让机器帮我们自动化，去实现。在步骤分解、自动化，或者是一些下象棋的场景中，我们把所有的棋能下的步骤通过搜索得数能找到最优的路径，但是，还是基于人的智能来让计算机帮我们工作。
最近5年我们看到越来越多在图片识别、语音翻译和一些模拟探索、概率决策上有非常多的突破，也是因为刚才提到的计算能力的突破、算法的突破，给我们带来一个感知的智能。我们过去一直在对比人，比如我们能多看几只猫之后分别出什么是猫，什么是狗。通过神经网络的算法，今天你哪怕不能充分地描述你怎么识别，也能通过新的算法、计算的方式达到我们今天这样一个能力——感知智能。
当然，AI还是在发展的比较初期的阶段，还有很多没有攻克和没有解决的难题，包括自我认知。到底“我”这个概念怎么样让机器能够形成？机器今天也没有创造力，甚至一些任务的分解都未必具备，更不用说情感、欲望。这些人所具备的跟智能相关的元素，到今天我们还是在非常非常初期的不具备能力的阶段。
讲一下感知。智能其实很大程度上取决于我们对大数据甚至学习的突破。最近这些突破其实很大程度是因为我们能够得到越来越多的数据，而且这个数据能够通过深度学习的方式帮我们带来更强的识别能力、判断能力。这个图片的识别、语音的识别甚至翻译都是基于很多监督学习、无监督的学习。前者监督学习在识别的层面今天已经有非常大的突破了。无监督的学习，比如广告的系统很多时候会帮助客户在他已有的客户里面找同样属性的新客户，这都是属于归类型的大数据能力。
但更有意思的是，我们越来越多地看到强化学习在这个领域的突破。下围棋的机器人，它不仅仅学习了几千万盘棋局，这都是职业选手经验的积累。更重要的是它怎么突破，怎么战胜职业的棋手，更重要的是他们在一个封闭的系统自己和自己不停地模拟，不停地下。我们也曾经听说过1万小时的理论，想想机器能够把这个训练做到10万小时、100万小时，那才是把过去人类几十年的经验带到了一个新的台阶。而且我相信以后会应用于更多的场合，比如说无人驾驶。现在我们知道真正开着一辆无人驾驶车在路上跑这个成本是非常高的，以后会不会我们在3D引擎里充满逻辑的物理场景里面，让自动驾驶在一个可控的环境里面得到训练，这都是在强化学习里面还有很多可以玩的地方。
我们看到AI正在普及，开源软件以及计算资源的普及跟增强，学术界与工业界的交流与合作，这都促进了我们今天AI时代的到来。而且，我们也看到很多具备机器学习能力的服务商也是通过云服务把这种大数据挖掘的能力，甚至结合自身的数据所训练出来的能力通过云服务提供给更多的合作伙伴，更多的客户。
一个比较流行的话题，AI会不会威胁我们？刚才谈到的在第三个层次——真正的智能。有一天机器能思考自我，能有情感，能有欲望。在这些课题还没攻破之前，我相信我们没有这么快到了被机器歼灭的地步。但是，随着AI技术的发展，会给我们带来很多社会结构、人员技能的升级以及调整，这种威胁确实存在。往往我们看到最大的威胁一般不是科技本身对人的威胁，而是另外一些坏人怎么滥用科技来影响正常的生活。这种危机在今天有各种各样黑客攻击的情况下，这的确也是存在的。
腾讯的AI其实是应用在我们很多的产品里面，包括微信的语音转文字、音乐的智能推荐、或者QQ最近视频的挂件，不仅仅能够识别人像，还能够识别五官，还能够在非常快速的时间内跟踪五官的一些细节，才能达到有趣的聊天效果。这都是腾讯多年研究人脸识别所带来的成果。大会里面有很多安全的设施，包括人脸识别的设施，很快就能定位身份，其实这都是非常成熟的技术通过云服务开放给很多合作伙伴的。
这里有更多生活化的例子，比如说《全民K歌》，作为一个K歌的产品，我们发现在伴奏非常缺乏的情况下怎么给用户提供更多的内容。在图片里面识别一个物体跟在一首歌里面识别人声的技术有很多可以借鉴的地方。所以，我们也是把类似的人工智能的能力应用在各种娱乐的场景中。刚才提到了天天快报作为内容的推荐，微信语音转文字，这都是腾讯把AI技术融入到各类产品的例子。
腾讯云今天已经把我们很多AI的能力结合腾讯有的社交数据，以各种解决方案的形式来提供给我们的合作伙伴。NLP图像的识别，有很多用户使用腾讯云的图片存储服务，我们很多做餐饮类的客户特别关心把菜品的图片能挖掘出来，这些能力都是很多合作伙伴所需要所追求的。所以说，今天谈的云服务已经不仅仅是简单的设备放在哪的问题，更多的是我怎么得到这种上层的高端的技术。
腾讯的开放平台走到今天，我们对于跟合作伙伴的共赢，怎么在互联网技术上开花、得到体现，这都是我们在努力的方向。在金融服务、智能助手、生物医疗科技上面，怎么利用腾讯大数据的能力希望帮助互联网 各个行业有所突破。
我今天的分享就是这些。谢谢！