小马哥说，我们当然是希望有一些新的东西，但现阶段，还是应该务实点，现阶段还是通过仿生的阶段。在某一些垂直的领域尝试，要做一个通用的AI非常难，包括围棋也是选一个非常窄的领域，甚至一旦规则变了，几乎就要重新训练，之前的训练全白费了。

李彦宏则并不同意，现在的深度学习是在仿生，因为“其实我们也不知道人脑是怎么工作的，怎么去模仿呢？神经网络只是为了让大众更明白研究人员在做什么的一个比喻。”不过，他确实认为，深度学习只是在很初步的阶段，我们要达到人脑的程度，还要很久很久。他还解释，其实这个很久的意思，我认为是永远不可能的，甚至像之前以为一位演讲嘉宾朱民说的，将人工智能分成三个阶段，弱人工智能到强人工智能，再到超级人工智能，第二个我都觉得不行，永远不可能。

沈向洋很赞同李彦宏的观点，他认为，目前脑科学的发展还很初级，限制了人工智能的发展。计算机冯·诺依曼的结构，跟人脑的结构本来就完全不一样。他相信，随着人工智能发展，未来会有越来越多学计算机的人去做研究脑科学。

最后，我们都知道，人工智能之所以在今天快速发展，有三个基础：海量数据、强大运算能力和深度学习的发展。

在中国，掌握着最大数据量的，莫过于BAT了，百度做不少开放平台。主持人突然就顺势小马哥，你们腾讯有那么多社交数据，有没有可能把数据分享出来，让创业公司用？

马化腾依然回答得非常实在。他说，“这个问题我们在内部也有激烈的争论”，场景对于研究确实很重要，很多研究都需要实际运转数据的支持，不过，不是有一堆数据就能用，数据还需要清洗和标签化，才能让AI去学。这是一个非常庞大的工作量，甚至还是需要人去用很笨的方法打标签。运算能力对人工智能也很重要，需要用云的资源，所以腾讯也在做云。

更紧缺的，就是人才了，他说，一年前腾讯也很缺人才，如今逐渐招募了不少。为了招贤纳士，腾讯还在西雅图也设立了一个实验室，“因为很多微软的人都不愿意离开西雅图，因为我们就在旁边设了一个研究院”。

设立了研究院之后，腾讯内部也在问各个业务线，数据能不能给研究院做研究用。但是，其实业务部门本身，也希望能招人去处理和挖掘利用自己的数据，而不是全部分享给别人。因此，即便单论公司内部，也会有这个问题。

第二个则是用户隐私问题，因为腾讯的社交数据涉及大量用户隐私，如何脱敏是个很关键的问题。要清洗到什么地步才能用，还要看看。最后他总结，数据的标签化和清洗，业内也有很多人也都在努力，很多公司拿着一堆裸数据，也不知道怎么办，所以我们必须先把数据整理过才能用，他说这还是一个很长的过程。

　　附全程对话实录：

吴鹰：先从马化腾开始。刚才朱民演讲中特别举了你们这个团队的例子，13个人真的是没有一个人是会下围棋的，腾讯有一个700多人、成立了大概一年多的人工智能团队，专门研究人工智能，他们在很短时间内聚集了很厉害的一些专家。

能不能跟我们大家分享一下腾讯为什么在人工智能上这么重视，还有你对人工智能的看法和行业的看法？

马化腾：其实李彦宏是人工智能走得更前了，对腾讯来说，我们还是落后不少，只是去年刚开始成立的部门。

当然在我们所有BG内部结合它的业务形态都有在落地，像我们微信里面，超过上百亿条消息，包括我们图片、特别是做社交网络，里面有人脸数据图片绝对是天文数字，每天高达上十亿张有人脸照片。

这方面的技术研究在各个BG有相当长时间研究，包括后台数据分析、广告匹配都用了人工智能技术，只是大家感受不到。因为他在后端。我们在前端也希望做出一些产品，刚好一年前Alpha Go它的paper出来，通过人机对战让全世界对人工智能认知到了一个新的高潮，我们团队本着练兵的心态也做了尝试。

谷歌收购了deepmind团队发表的论文，原来做计算机围棋的团队都纷纷采用深度学习方法来融入原有的似乎已经走进瓶颈的计算机围棋软件开发中，大家不约而同在这一年中起步。