第三屆世界互聯網大會于11月16日至18日在浙江烏鎮舉行，挪動互聯網論壇上，搜狗CEO王小川與臉譜公司副總裁石峰、斯坦福大學客座教授杰瑞·卡普蘭等人同臺論道，并發布了主題為《人工智能的未來之路》的演講。王小川從現今人工智能專業的能與不能說起，和在座嘉賓一同暢想人工智能未來的最終夢想，他表示：搜索的未來是人工智能時代的皇冠，搜索和輸入法未來將向問答邁進。
值得一提的是，此次分論壇現場王小川發表了搜狗人工智能新產品——機械同傳，呈現了即時機械翻譯專業，將演講嘉賓的中文發言即時語音辨別并同步翻譯為英文上屏顯示，引起轟動。這是環球首次基于神經網絡的即時機械翻譯專業在大型活動上的呈現，功效可信、精確率已相近人類同傳翻譯結局。基于這項專業，演講現場屏幕上除了語音辨別即時顯示的中文內容外，還有機械同步翻譯的英文內容，即時生成了演講內容的雙語轉動字幕。從現場演示功效來看，搜狗語音辨別精確率已過份97%，機械翻譯精確率達90%，未來有望代替人類同傳。
以下為王小川演講全文：
前面的十二場演講中，嘉賓有講專業、有講產品，我但願給大家的分享一些差異的內容，以及自己獨占的視角。今日大家都提到了AlphaGo，作為引爆人工智能的起始，深度吸取在此中蒙受了最主要的責任。
今日當大家開始暢想的時候，有可能以為人工智能未來真的會代替人。那麼我但願今日的分享更多地能夠知道人工智能在今日能做什麼？不能做什麼？未來最終的夢想又是什麼？
AlphaGo之后，我們看到最主要的突破領域是在語音和圖像領域，在文字領域的進展很遲鈍。今日我們在機械翻譯方面贏得了一些突破，可是問答和對語義的懂得是不夠的。回到圖靈測試，上個世紀五十年月圖靈提出了問答機械推想這樣一個概念，今日我們直觀感受是語音圖像先進很快，可是天然語言的處理實在是對照慢的。
拋開專業，以一個產品經理的地位來看，人工智能有三個產品方位，一是辨別——語音辨別、圖像辨別、視頻辨別；二是圖像——我們去生產圖像，生成辨別；三是創新。大家提到了人工智能先進的層次，我想換一個方式描述——工程師在人工智能時代會處于越來越主要的位置。我們開始提到傳統的想法是把條例教給機械，跟著統計系統的發展，包含有深度吸取，我們開始更容易地將答案教給機械。在數據的積累下我們就可以讓機械變得加倍智慧。這里面更前沿的方式是將目標教給機械，AlphaGo混合了幾套算法，可是我和他們工程師溝通的時候，這樣的把目標教給機械的強化吸取，還并不成熟，也便是說假如沒有之前三萬萬局人機對戰的棋譜的話，AlphaGo沒能夠做到只通過強化吸取來戰勝人類，這是專業層面需要往下突破的重點。假如將目標教給機械，機械能夠做自我吸取，這方面有新的突破，那我們離新的人工智能時代就更近了。
本年六月份，我去了英國倫敦，和DeepMind公司的工程師做了切磋，我特別好奇的事情便是下棋的第四局機械輸掉了,發作了什麼事情？他們說不是程序有BUG，便是深度吸取本身有瓶頸，圍棋賽事是三月份，我是在六月份去的倫敦，已途經了三個月，三個月的時間，這個疑問依然沒有辦理。可是我離開以后一個禮拜，他們的程序能夠正確面臨之前的第四局棋譜，我問他是否這個BUG修好了，工程師說沒有，只是典型第四局那個特定疑問，正好機械可以辦理。可是我們依然無知道再什麼場合下， AlphaGo會繼續犯錯。所以深度吸取這樣一個體系實在還是有瓶頸所在的。
所以在今日我更多想談的是以深度吸取為典型的今日的人工智能專業，還有哪些不靠譜的場Q8娛樂城優惠所？在產品上難受用之處有哪些？
第一個疑問，語音辨別靠譜嗎？在百度、遊戲，都提到了語音辨別的才幹，今日我給大家的演示也用大福娛樂城line到了語音辨別，這是搜狗自己的專業。在安靜的環境里面我們的辨別精確度已經到了95%，甚至97%，可是一旦有噪音，精確率趕快下降。當噪音還只是汽車的引擎噪音、風的噪音時，我們把噪音當成原始數據進入監視吸取系統里去，把這種噪音變成機械見過的疑問之一。可是事實上我們見到更多的場合，假如同時兩個人說話會怎樣？在今日的學術界依然無解。
本年六月份，我問學術界的人，人和機械在語音辨別上的區別，到底怎麼破解？我們用機械的時候，采用立體聲的方式做定向的辨別，也便是說我們做一個麥克風矩陣，通過立體的方式知道此中一個人在說話，把另有一個人說話去掉，但人本身是這樣干的嗎？假如把一只耳朵堵上，我是否沒設法分解出誰在說話？或者把兩個說話的聲音錄在一個單聲道里面，人可以辨別嗎？人當然是可以的，所以人的想法和機通博娛樂城贏錢秘訣械不一樣。人怎麼辨別？由於人的音色不一樣，還是由於兩個人的一個聲音大一個聲音小，還是由於他們差異的語音，博士說但凡同時兩個人說話的時候，只要能夠找到分別，人就能夠把此中的一個聲音辨別出來，所以人在和機械處理過程當中有巨大的差異。語音辨別最成熟的領域實在還是和人有很大的區別。
另有一件事情是語義靠譜嗎？對語言的懂得，google在之娛樂城送點數返利前是用知識圖譜的想法辦理，目前遭遇了瓶頸，也是本年六月，我在一個實驗室看到最進步的人機對話系統，這個系統可以幫你訂餐訂旅店，對話過程當中機械的表現極度驚艷，我們上去試，有一個環節，機械問你：你是需要泊車位還是不要泊車位？這個時候我們答覆要或者不要都沒疑問，假如答覆我沒車，大家知道機械會怎麼樣嗎？他們完全不懂得我沒車典型著我不需要泊車位，由於今日的機械，在天然語言概念的懂得方面，還是遠遠不夠的。所以天然語言處理是可以做的，可是語義懂得到目前還是一個不靠譜的階段。google也在本年發表了一套對于天然語言能夠做句子解析的引擎，把主語、謂語、賓語提出來，可是精確度只有90%，提不上去了，由於這個時候光靠統計靠語法已經不能支撐，往下是需要對句子當中的具體概念有懂得才能打消歧義。我們知道不能把馬路放在冰箱上面，這對于人來講極度好懂得，可是對算計機的挑戰極度大，這是深度吸取人工智能還不夠的場所。
很敏感的疑問，無人駕駛靠譜嗎？今日百度在大會上也提出了發表無人駕駛汽車，可是從我的了解，假如以今日人類的專業，我們確切再見過的場景和封鎖場景中都可以採用。可是對于真正開放的環境，不但跑在高速上的汽車，以目前人類的專業是不安全的，由於這個場景只要沒見過，可能會犯嚴重的過錯，就像AlphaGo下棋一樣會突兀發瘋，所以作為輔導駕駛是可以的，無人駕駛在真正的專業突破以前還做不到。今日的深度吸取缺乏推理，缺乏對符號的懂得，假如沒有符號，對天然語言的懂得就會成為瓶頸。
即就是這樣，我們也提到了(人工智能)能夠代替一些行業，比如說棋手、醫生、司機，機械在里面都可以做很好的輔導，可是對于大家沒見過的創新性的事情，比如安排、科研，實在對于機械來說還很難，今日在媒體上機械自動寫文章、自動繪圖，在科研層面呈現出了一些魔力，可是還沒有到可以代替人的階段，所以在這里面我先把大家對人工智能預期減低下來。
有人在問，(人工智能)是否會出現第三次退潮，前兩次我們都以為人工智能到來了，可是這次可能會比之前好，之前的人工智能兩次退潮前，我們問一個教師，說你是研究人工智能的嗎？這是罵他的話。由於(大家以為)人工智能不靠譜，這次是(人工智能)第一次真正進入到了採用，切其實語言處理、聲音處理、圖象處理，和在一些高維數據空間上能夠比人做的更好。所以這次的區別便是大批資金、資源投入到了人工智能。也有大批的研究人員在結業以后從事人工智能工作，這是和之前不一樣的。所以一方面我們開始採用這項專業，另有一方面我們開始期望連續不斷產生新的突破。
我個人對這次人工智能的浪潮是樂觀的，可是我也很緊張，或許我們自己做的搜索引擎便是會被推翻的一部門。
在這里面我們開始暢想未來的路在什麼場所，從我自己的描述來看，搜索的未來便是人工智能時代的皇冠，為什麼這麼說，搜索的未來是什麼，人工智能的未來又是什麼，為什麼是皇冠？
簡樸來講，我以為搜索的未來便是問答機械人。由於我們習慣了一件事情：做搜索的時候我們先輸入關鍵詞，然后搜索給你十條結局，或者叫十條鏈接。可是這真是最好的想法嗎？肯定是不夠的。我們也會提到是否我們用個性化的想法能夠使得搜索的結局更準，可是實在個性化能夠提供的信息極度的有限。真正能夠使得這個系統變得有用的設法是用問句。以前不用問句的理由是由於機械聽不懂你在說什麼，真正到了問句以后，機械會從給你十條鏈接，變成給你一個答案，就會好許多。假如你去問機械四個字，烏鎮大會，機械不可能給你想要的內容，最多把，烏鎮的百科或者是官網介紹給你，只有你問烏鎮大會哪天開，這個時候機械才能懂得你要什麼，才有時機給你最好的答案，我相信跟著專業的突破，搜索引擎會天然而然演化成為問答引擎。
許多公司都在做這件事，蘋果、微軟、亞馬遜、google。這里面起步最早做對話系統的是蘋果的Siri。可是這個系統并不勝利，在中國用的人很少。為什麼？由於目前專業沒有到來，對于天然語言的處理才幹、天然語言的懂得才幹極度有限。那麼為什麼蘋果這樣一個追求極致的公司，會把這個系統發表出來呢？一種可能性是蘋果對專業了解不夠；另一種可能性是我以為這是喬布斯的一個遺愿。我們知道發表iPhone手機的時候，喬布斯病重，只能躺在病床上看發表會，發表會完工之后，他很快就離開人世了，所以Siri就像一個早產的嬰兒，在iPhone4s里面發表出來，所以我以為這樣的系統典型著人類最終人機交互的暢想。
事實上在大批的文學作品、科幻影戲里面，都會提到問答機械人，不管是《星球大戰》、《超能陸戰隊》，還是《星際穿越》都提到了。阿西莫夫的短篇小說《最后的疑問》，描畫便是人類造了一個機械，把所有的資本都用了上去。這個機械可以答覆其他任何疑問，卻有一個疑問答覆不了，便是宇宙是怎麼誕生的，這是文學作品對問答機械的思索。
除了搜索引擎做問答以外，咱們知道在中國搜狗輸入法在挪動端擁有三億用戶，輸入法的未來是什麼呢？和自動問答有關系，大家一起來看一個視頻。
之前我們商量輸入法的時候許多朋友和我說語音是最主要的，搜狗有完整的語音辨別專業和語音合成專業，可是在我內心，這個遠不是輸入法的極致。輸入法真正的極致是能夠開始尋找信息，幫你思索。剛才給大家演示的是搜狗輸入法的分享的才幹，真正的答覆才幹可以在后面給大家做一個新的演示。
在我們商量問答專業和商量人機對話的時候，輸入法或許是最好的一個切入場景。輸入法作為一個人的兩全，更容易協助你創建思索。輸入法也會從一個拼音工具走向一個對話和問答系統。
搜狗有兩個要點產品，一個是輸入法一個是搜索，一個是搜索信息一個是表白信息。跟著AI專業的發展，我們能更好地解放人的思索。我們有一個理念，包含有兩件事情：一個是做天然的交互，不但是語音，還包含有語言；另有便是做知識的算計，能讓機械開始逐漸創建推理的贏家娛樂城遊戲教學才幹。搜狗輸入法在中國擁有最大的語言數據處理積累，我們有時機在這個領域贏得突破。
這是我今日的分享，謝謝大家！
