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馬雲馬化騰李彥宏深圳同框 馬化騰坦言:AI騰訊落後百度

舒石 發自 LZYY

今日BAT三巨頭:李彥宏、馬雲、馬化騰, 齊聚深圳IT領袖峰會, 圍繞人工智慧這個主題展開激辯, 高潮迭起。

李彥宏:強人工智慧不會到來

李彥宏作為最懂人工智慧的大佬, 在今日大會中表示, 在人類社會的發展變化中, 互聯網只是開胃菜, 人工智慧才是主菜。 而且李彥宏強調, 人工智慧不是互聯網的一部分, 而是一個堪比歷次工業革命級別的推動力。

談到人工智慧的現狀,

李彥宏表示目前機器學習的演算法還在初級階段, 未來還有很多的提升空間, 不過李彥宏隨即拋出一個爆炸性的觀點:

“人工智慧什麼時候能挑戰人的認知能力?我覺得還有很長很長的時間。 我說話比較保守, 我說很長呢, 我是認為這一天永遠不可能來到。 ”

清華大學國家金融研究院院長朱民在此前的分享中, 說人工智慧的發展階段分成三個:弱人工智慧、強人工智慧、超人工智慧。

“我認為強人工智慧這個階段, 我們就達到不了”, 李彥宏說不僅僅是人類永遠可能永遠也搞不清楚人腦是怎麼工作的, 即使是用電腦的方法模擬人腦, 想要完全達到人腦的水準, “我覺得也做不到, 永遠做不到這件事情”, 李彥宏說。

但李彥宏並不悲觀。

這位百度創始人表示, 人工智慧是很大的產業, 未來20-50年都將快速發展。 在這個過程中百度的計畫是提供基礎平臺, 幫助更多機構在垂直領域發展。

“當人工智慧逐步逼近人類的時候, 可以一個一個行業的顛覆”, 李彥宏展望未來指出, 包括人臉識別、自然語言處理、語音處理等AI技術會改變很多領域, “未來不是人類學習怎麼使用工具, 而是機器去學習人的意圖”。

馬雲:so他媽what

馬雲在演講中, 也特別提到人工智慧。

他會議說, 去年IT領袖峰會期間, 大家把AlphaGo說得天花亂墜, 很恐怖的樣子, 而當時馬雲的感覺是:“so他媽what”。 (那他媽又怎樣)

對於馬雲來說, 機器下棋比人強不算厲害:圍棋打敗了人只是侮辱了一下人而已, 機器要做的是人類做不到的事情, 這才叫本事。

“機器做得好只會讓人越來越沮喪, 我們要讓機器做人做不好的事情, 人創造不了的事情”, 馬雲指出未來應該讓機器成為人類最好的夥伴, 而不是最大的對手。

馬雲表示, 未來中國的機會不是彎道超車, “彎道超車十超九翻”;更重要的方法是“換道超車”,

馬雲認為智慧晶片、人工智慧等領域, 中國有機會實現換道超車。

“除了BAT以外, 有哪幾家企業利潤很好?BAT為什麼利潤好?不僅僅是因為專注, 而是每家企業都有自己的核心競爭力, 核心的技術”。

馬雲對上述論斷進一步闡釋:技術才是未來真正的紅利。 如果你沒有獨立的技術, 靠規模, 靠低成本, 不管你是互聯網還是實體經濟都會倒掉。

馬化騰:

最近絕藝的成功,包括公開宣傳建立AI Lab,讓人工智慧成為騰訊近期最後關注的標籤之一,不過談及這些馬化騰還是一貫的低調務實。

“其實robin(李彥宏)人工智慧走的更前啦,騰訊還是落後不少”,馬化騰說之前騰訊各個BG(事業部)的後端已經採用了人工智慧的技術,之所以推出絕藝,也是想在前端做一些嘗試。非常騰訊的是,馬化騰透露:共有三個團隊在開發圍棋AI。

馬化騰也坦言,絕藝的開發得益於Google公開了AlphaGo的論文(paper)。“如果沒有Google的paper,我們也做不出來”,馬化騰表示。

不過絕藝的成功,也給了馬化騰更深的啟示,那就是電腦能夠在後臺進行自我學習,能夠自己尋找規律。馬化騰表示,在很多領域如果能做出模擬器並且賦予規則,電腦就會琢磨出一套理論和經驗,“可能遠超我們的想像”。

對於騰訊而言,在人工智慧領域更關注場景、大資料、計算能力和人才。馬化騰說,如果沒有場景落地,業務沒辦法往下走。業務部門的大資料,很多是垃圾資料,資料清洗和標籤化難度很高,這裡是一個混合的過程。

馬化騰也注意到目前的技術局限,“主要是訓練模型需要很長的時間,麻煩的是,哪怕規則和演算法改一點點,整個都要重新訓練,耗費能量很大、時間很長”。馬化騰表示,未來還要發現背後的原理,也許AI能超越碳基智慧。

而關於人工智慧,馬化騰這位科幻愛好者也突發奇想:現在整個宇宙,可能一個高智慧的生命,用量子電腦類比出來的,我們都是模擬出來的。

—本文完—

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馬化騰也坦言,絕藝的開發得益於Google公開了AlphaGo的論文(paper)。“如果沒有Google的paper,我們也做不出來”,馬化騰表示。

不過絕藝的成功,也給了馬化騰更深的啟示,那就是電腦能夠在後臺進行自我學習,能夠自己尋找規律。馬化騰表示,在很多領域如果能做出模擬器並且賦予規則,電腦就會琢磨出一套理論和經驗,“可能遠超我們的想像”。

對於騰訊而言,在人工智慧領域更關注場景、大資料、計算能力和人才。馬化騰說,如果沒有場景落地,業務沒辦法往下走。業務部門的大資料,很多是垃圾資料,資料清洗和標籤化難度很高,這裡是一個混合的過程。

馬化騰也注意到目前的技術局限,“主要是訓練模型需要很長的時間,麻煩的是,哪怕規則和演算法改一點點,整個都要重新訓練,耗費能量很大、時間很長”。馬化騰表示,未來還要發現背後的原理,也許AI能超越碳基智慧。

而關於人工智慧,馬化騰這位科幻愛好者也突發奇想:現在整個宇宙,可能一個高智慧的生命,用量子電腦類比出來的,我們都是模擬出來的。

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