CES期間，騰訊也有一些AI相關的信息對外發布。在騰訊眾創空間的一個活動上，騰訊AI Lab副主任、西雅圖實驗室負責人俞棟博士，介紹了騰訊AI Lab的研究方向和進展。

俞棟表示，人工智能最近幾年飛速發展，在很多場景都提升了生產力，例如對話系統、自主決策、自主控制以及工業場景等等。

俞棟介紹說AI Lab主要關注四個方向：機器學習的基礎理論、計算機視覺、語音識別、自然語言處理。在應用層面有三個重點方向：游戲AI、社交AI和內容AI。這些也都是跟騰訊業務比較契合的方向。

此外，騰訊在AI+醫療場景方面也有不少探索。

俞棟表示，騰訊已經把許多基本的AI技術和能力包裝成API和SDK，包括語音識別、合成、翻譯、情感識別、文本分析和理解、物體識別甚至閑聊等。這些能力通過兩個渠道對外發布，一個是開放平臺ai.qq.com，另一個是騰訊AI加速器。

在當天的活動上，騰訊眾創空間也宣布第二期騰訊AI加速器開始招募，并且上線英文官網面向全球招募項目。

據介紹，騰訊眾創空間將通過線下實體空間、線上創業服務平臺、騰訊“雙百計劃”、青騰大學、騰訊全球合作伙伴大會等服務來扶持創業者。

以下是俞棟演講的文字實錄

今天，我要介紹的是騰訊的AI策略和已取得的一些進展。因為我的幻燈片用了英語，我將用中文演講，以照顧在場大多數說中文的聽眾。

大家可能都知道，在最近的幾年里，人工智能變成了一個非常熱的詞。一方面原因在于人工智能的技術得到了飛速的發展，另外一方面是因為我們看到在很多場景里人工智能確實能夠提升我們的生產力。

比較常見的幾個場景，一個是對話系統，比如說在CES里大家也能夠看到有很多的智能音箱以及智能機器人和車，主打人跟機器或者人跟車交互這樣的應用。

第二個比較常見的是人工智能技術在真實物理世界中的應用，這會涉及一些，比如說自主決策和自主控制這樣一類的技術。

第三類是在已有的一些工業場景里面，之前因為缺少一些技術使得它不夠智能化，有很多工作需要人工去做，但現在由于人工智能技術的發展，使得很多機械性的、重復性的工作，或者需要從大數據中發現復雜關系的工作，可以由機器來代替了。

人工智能技術在騰訊目前主要起到賦能的作用。它使得在很多場景里，體驗能夠做得比原來更好。所以在騰訊，我們的AI戰略，叫做AI in All，就是在所有的場景里面，我們都想把人工智能技術用在里面。

從組織架構來講，我們也建立了若干與人工智能相關的實驗室；并且在很多不同的產品團隊里面，有很多熟悉人工智能技術的工程師。在這些配置里面，其中一個很重要的組織就是騰訊的人工智能實驗室，即騰訊AI Lab。我今天主要介紹在騰訊AI Lab的一些進展。

騰訊AI Lab有一個比較重要的目標，就是Make AI everywhere。其實也就是AI in All的另外一種講法。

在研究層面，我們比較關注四個方向。一個是機器學習的基礎理論，一個是計算機視覺，一個是語音識別，還有一個是自然語言處理。

在應用層面，我們有三個重點方向，就是游戲AI、社交AI、和內容AI。我們選擇這三個重點方向主要因為它們和騰訊的業務比較契合。

游戲AI，主要是通過人工智能的技術，使得游戲的設計和玩家的體驗都能得到提升。大家可能知道，騰訊游戲在整個世界范圍都處于領先的地位，所以游戲AI有很多的應用場景。

第二個是社交AI，它的目標就是要通過使用AI技術來更好地提升人跟人，人跟機器的交互。這也是因為騰訊有兩大主要的社交網絡，一個是微信，一個是QQ。

另外一個就是內容AI，我們希望通過理解內容來更好理解用戶，來給不同的用戶提供不同的、個性化的服務。

在游戲AI領域，我們最早做的是棋類游戲，比如騰訊的絕藝，就是我們研發的圍棋AI。在之前機器圍棋國際性頂尖比賽UEC杯中，絕藝11連勝得到了冠軍。

但是我們的游戲AI研究并沒有止步在這里，因為我們覺得游戲AI不僅僅可以提升游戲的能力和玩家的體驗，同時它也是一個非常好的研究人工智能技術的環境，是一個研究智能體怎么和環境、怎么和人交互和博弈的一個場景。

我們能夠通過研究游戲AI，來慢慢地研究如何實現真正的，我們叫做通用人工智能的技術。所以在這方面，我們就不單單只是做圍棋AI，我們同時也做智能體和人工環境交互情境下的一些游戲AI研究。

在社交AI領域，我們通過技術實現人跟人交互的更新的更有效的方法，以此提升人跟人交互的便利性和體驗。

舉個例子，就是通過技術手段，使得人跟人之間交互變得更容易。比如說有些人，他只懂某種語言，但我們可以通過語言之間的翻譯，使得大家能夠互相聽懂。

在內容AI領域，我們不但要理解文本信息，也要理解圖像和視頻的信息。這樣，我們一方面能夠更好地理解內容本身，同時通過理解內容，也可以更好地理解用戶，給用戶提供更好的推薦。另外，我們也通過理解內容，反過來可以生成內容，這是更難的一步。

舉兩個例子。一個是，通過建立圖像跟自然語言之間的聯系，我們可以做很多事情。比如在照片下面我們可以自動加上標注，或者可以通過給定一張照片，找到其他類似的照片。另外，你也可以提供照片或者video（視頻），讓系統做其他事情。

另外一個例子，就是通過計算機視覺技術能夠跟蹤人的姿態變化。然后，產生一些更有趣的體驗。

另一方面，通過內容AI，我們可以做個性化的推薦。這里是文本推薦，就是我們利用文本本身的信息，即新聞的信息、閱讀人的信息和當時的環境，還包括他的朋友的信息，我們可以做到比較精準的推薦。

當然，在最近的幾年里面，還有個很重要的人工智能應用場景，就是AI+醫療。

AI Lab也做了很多嘗試，尤其是醫療影像和AI輔助診療上面，我們可以做到非常準確地識別食道癌和肺癌病灶。即便給定的訓練樣本只告訴系統有還是沒有癌癥，但沒有標注在什么地方有，我們的技術也能自動地判斷在什么位置有病變。這個比原有的技術有很大的提升。

另外，我們也在研究AI輔助診療，通過分析文本，包括分析醫學論文和醫療記錄，可以更好地了解某種疾病有些什么病癥，發展下去有什么樣的變化，在不同的treatment（療法）下會有什么樣的結果，然后半自動地構建一個知識庫。利用這樣的知識庫，我們就可以做輔助診斷，不僅能夠加快診療并且能讓診療變得更準確。

我們把許多基本的人工智能技術和能力包裝起來變成API和SDK，以便大家使用。這些能力包括語音識別、合成、翻譯、情感識別、文本分析和理解、物體識別，也包括閑聊等，然后放在開放平臺上。有兩個渠道大家可以使用我們提供的能力，一個是AI.qq.com，另一個就是騰訊AI加速器。謝謝大家。

本文轉自量子位公眾號

總結

以上是生活随笔為你收集整理的俞栋谈腾讯AI Lab进展；腾讯AI加速器第二期开始招募的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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