吴鹰：确实这样的话，从刚会说话的小孩儿1岁多到很老的老人都可以简单使用计算机了，这个确实没有什么太难的。像我母亲，她就是老学不会手机怎么用。我就想给她用ipad，最近要给拿弄一个。我想问一问马化腾，微信，再加上QQ，这是世界最大的社交网络，里头有大量的数据。刚才前面发言人都重复讲了，大数据是人工智能非常重要的方面。从中国来讲，在算法上现在还落后于美国，刚才李彦宏也讲了完全超过人类是不可能的。但是我们又讲这个大数据这么重要的话，腾讯有没有可能把你们的关于，当然我觉得微信在很多方面已经超过社交了，现在是生活很重要的一部分，刚才说你去公园买一个2块钱小孩玩具，微信支付都可以做，你们有没有可能把数据分享出来，让创业公司大家来用。

　　马化腾：这个问题在内部我们也有激烈讨论。首先看人工智能我们关注那几块，第一个是场景。第二个是大数据。场景就是你想把这个技术应用在什么场景下，你是不是有高频的跟用户接触，这是一个落地的很重要的地方。所以我们看到很多研究院也好，包括我们内部研发团队。如果没有场景落地，没有平台支持，基本上就是空中楼阁，研究一半很难往下走。第二个是大数据，大数据也是从平台、业务部门有大量实际运转数据才能产生出来。但是这里面很多大数据是垃圾数据，因为没有标签，每人做规划定义，用多好的算法也学不出来，学出来也是走火入魔，没有用的。数据清洗、标签化难度非常高，我们甚至要雇佣很多人用人手的办法，先用人脑清洗干净，再让AI学习。这里面是一个混合结合的过程。第三，计算能力，也就是你有云的资源，拿几十万核的计算能力，CPU、GPU，我们还是有这个能力的。而且在云里面本身就可以很好的调用，这是我们第三个优势。第四个，一年前我们比较缺乏的就是人才。通过一年我们也招了挺多的人，我们在微软、在西雅图还设置了一个实验室。因为很多微软的人不愿意离开西雅图，所以我们就在旁边设，没有办法，人才就是这样。几个方面结合起来才有办法真正在某一个领域看到它的成效。

　　我们现在观察到很多的AI所谓的大拿们，他们更关注怎么落地，能不能把毕生研究成果能够体现出来，所以在我们内部在吸引人才的时候，往往也会说你们微信、手机QQ里面的平台数据能不能给他们用，但是事实上大家都知道，BG、部门里面的平台他们也很希望近水楼台先得月，数据就在我身边流动，我为什么不能招人先研究一把，为什么给你呢。我们现在还处在内部怎么把数据分享出来这个阶段。当然这里面还有一个用户很关注的个人隐私，别把我的数据都卖了，到时候大家都知道，这里面还有一个很复杂的信息安全个人隐私脱敏，你是不知道无法根据数据倒推到哪一个人做了什么事情，我们要把这些处理干净才能往下一步谈。这里面数据清理到什么标签，才能给其他部门、包括外部合作伙伴怎么用。同时有很多数据来自合作伙伴，业界其他公司，他们也遇到这样的问题那者一堆裸数据不怎么用，这样业界还要有一个标准，互惠互利交换，这是一个大方向，还有很长的路要走。

　　吴鹰：大数据清理之后，有针对性的，对业界别人是一个价值，别人也是一个补充。我相信人工智能是一个全社会的协调最后发展的过程。刚才朱民讲有那么多问题，所以政府也要介入来做。我们主管部门官员这次也参加了，省政府、市政府官员参加了，就是要大家共同来解决问题，其实还不光是中国，是一个世界范围内大家协同做一些事情。

　　微软如果大家愿意跟你们合作，你们是不是感兴趣这个事情？

　　沈向洋：你刚才问Pony这个问题问的非常好，作为大公司来讲，特别是成功大公司来讲，我们对社会有一个责任，对行业有一个责任。当我们行业做的很成功，第一件事情就是开研究院。现在Pony也开研究院，唯一做的不对的就是开到微软门口去了。我也想分享一下在微软的工作经验，你说叫这些公司把数据拿出来，让初创公司或者其他公司去用，我觉得不见得很现实、不见得很容易。Pony刚才解释的很好。但是我想鼓励大家，很多的数据如果我们愿意花时间、花精力做一点处理，比如Pony刚才讲的。然后让研究人员去用，完全是可以做到的。我们微软出了两个数据集，一个是计算机视觉标准方面的集，这样可以做数据分割、物体分割。最近做了另外一个数据集是在自然语言，希望有一批新的做问题问答。这样推动研究领域，大家在标准集下，不断把标准集数据越做越多。我们做的方法是用搜索引擎数据，非常小心处理过，包括很多隐私的问题等等。拿出一些数据让大家做研究是非常实际的，完全可以做到。