李磊：最终的结果当然会反馈到头条问答项目的实际操作中。我们12月17日将举办这次比赛的颁奖仪式，届时我们的算法工程师会和获奖选手做进一步的交流，改进我们的方法。

　　另外，我们也在和人工智能学会通讯杂志合作，邀请获奖选手在上面发表学术论文，介绍比赛当中使用的具体研究方法，推动相关的学术与应用领域的研究发展。

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　　结合比赛结果两位觉得当下国内人工智能人才和国外相比水准如何？

　　李磊：前十名的选手中既有国内的优秀学生也有来自美国顶尖高校的研究人员。事实上，因为目前国内外都十分重视人工智能领域的发展，也都在做更多的创新和探索，因此国内同样有很多顶尖的人工智能人才，这一点上，国内外并无二致。

　　并且目前国内在互联网技术方面有更多的机会，对相关的技术人才也有更大的需求。包括今日头条实验室，也在机器学习、自然语言理解、计算机视觉等方向做更多的探索，非常欢迎相关领域的人才加入我们。

　　曹欢欢：我个人认为中国年轻一代的人工智能人才的水平并不亚于美国，甚至可以说达到世界前列。这一点从诸如NIPS、ICML等等世界顶级的学术会议中中国人的得奖状况和发表论文数量就可以看出。这个趋势从2005年我在读博的时候就有了，当然这和各大高校逐年加强海外交流并且更加关注产业发展都不无关系。

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　　对于机器学习技术，今日头条实验室的关注重点是什么？之后的数据竞赛还会是问答的数据吗？

　　李磊：头条实验室目前重点关注的三个方向，分别是机器学习、自然语言理解和计算机视觉。

　　此外，头条实验室还比较关注概率程序语言（PPL）的推理。概率程序是一种知识表示框架，它的核心思想是能够设计出一种程序语言，让很多不是特别了解机器学习的人都可以拿来描述他们领域里需要处理的问题。

　　其实人工智能需要研究的内容还有很多，头条实验室自己也还在探索之中，很多问题都很难，我们是在黑暗中去寻找一点光明。

　　曹欢欢：比赛结束后我们的数据已公开，也提供在线评测的平台，大家可继续在这个问题上作研究。至于未来的比赛，我们可能会利用机器学习解决另外一些问题，不一定是问答，可能是其他有意思的问题，比如推荐数据、评论识别或者作弊用户识别等等都可能尝试。敬请期待吧。

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　　从今年Alphago战胜李世石开始，几乎所有的公司都在谈人工智能和机器学习，你们怎么看待这股风潮？

　　李磊：实际上人工智能的发展历史已经有几十年，机器学习是人工智能的一个分支学科，主要研究的是让机器从过去的经验中学习，对数据进行建模，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。

　　就我自己看来，现阶段机器学习在应用层面能够解决的比较好的问题，应该满足三个标准：频率高、代价低、决策轻，比如打车用算法来分配派单，这是一个高频事件，即使派了比较远的，问题也不会特别大。

　　曹欢欢：机器学习，包括深度学习都不是特别新的概念，只不过近年来，技术、硬件包括数据的发展让机器学习到了一个里程碑的新阶段，开奖，开始离实用更近。

　　其实国内很多公司很早就在应用层面做相关的工作。比如2009年百度推出的广告系统凤巢就是依托于机器学习，并且为其带来了明显的收入增长。我们今日头条也是这样，2012年成立的时候就是用机器学习来进行个性化的内容分发。那时候机器学习这个词在大众层面还很少有人谈论。

　　Alphago成功以后，很多人都在谈机器学习，还有Alphago应用的深度学习技术。当然，深度学习技术在图像识别、语音识别方面都取得了突破性的进展，但是目前单纯依靠深度学习技术的商业收益仍不明朗，很多行业对人工智能的期望值过高了。

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