近日吴恩达发文将在4月底离职百度。几乎在同一时间，百度也宣布进一步深度整合，将包括NLP、KG、IDL、Speech、Big Data等在内的百度核心技术，组成百度AI技术平台体系（AIG），并任命百度副总裁王海峰为AI技术平台体系（AIG）总负责人，同时晋升为Estaff成员，转向百度集团总裁和首席运营官陆奇汇报。首席科学家吴恩达离职或加盟Drive.ai 王海峰任百度AI技术总负责人
王海峰是自然语言处理领域的权威科学家，是该领域最具影响力的国际学术组织ACL 50多年历史上唯一出任主席（President）的华人，同时也是截至目前最年轻的ACL Fellow，也是唯一来自中国大陆的ACL Fellow。
此外，王海峰博士还是中文信息学会理事、中文信息学报编委、中国计算机学会（CCF）高级会员、国家自然科学基金委员项目评审会评审专家组成员。
王海峰博士出席的媒体活动不多，但在Quora上比较活跃。AI科技评论根据王海峰博士在Quora上的五个精华问答整理成本文。另外此前王海峰博士在AAAI2017上应邀做了名为《百度的自然语言处理》的报告，全面梳理百度这些年在NLP领域的工作，在此也一并奉上。
王海峰Quora五答
1、从一名科学家转变为一个IT公司的总裁，你如何看待这种职业变化？
我对技术感到着迷，并乐于沉浸在研究工作里。我始终相信，科技能够改变世界。百度为我提供了一个理想的平台，在这里我从事的技术工作可以快速直接地让用户受益。这就是我一开始加入百度的原因。在百度最初的几年时间里，我领导了NLP、语音、图像、数据挖掘、知识图谱、机器学习、深度学习等多个团队。后来，我意识到伟大的产品将会连接技术与广大用户，反过来也会更加促进技术进步。伟大的产品，不仅需要先进的技术，还需要杰出的设计、优秀的营销和高效管理。因此我渐渐改变了自身的角色，从一个单纯的研发团队负责人，转变为管理层的一员。我如今领导的团队有3000多人，包括技术、产品和营销成员，他们都很年轻、精力充沛、富有激情。我们拥有着一个共同目标：用技术和产品改变大众日常生活。
当掌管一个大型商业团队的时候，我需要首先制定策略和目标，然后建立一个合适的执行团队。对于一个大型团队来说，良好的规则和文化，开始成为支撑和保证业务运行的重要因素。与此同时，对于科技领域的重大突破、用户需求的演变，以及整个社会的发展趋势，我都保持极大的关注。
2、未来5-10年，NLP领域将会有什么进展？
机器翻译、语义理解、问答和对话技术将会有重大突破。这些技术将会被广泛应用，并最终改变人与计算机、人与各种硬件设备、以及人与人之间的沟通方式。
这些技术的发展将得益于以下四个领域的发展：大数据、学习机制、知识图谱、推理和规划。
大数据。随着互联网的繁荣，数据量和种类都在高速增长。即便是非常传统的商业领域，都在开始把数据放到网上。一切都在网上进行，一切都在互联。大数据的价值将继续在物联网领域增长。
学习机制。学习机制的发展将会持续进行，这使得我们能从大数据中学习更多的东西。
知识图谱。通过大数据和更多强大的学习机制，我们可以打造更大的知识图谱，来对整个世界进行建模。
推理和规划。通过大型知识图谱，我们可以在推理和规划领域取得突破。推理和规划的能力将会把更多智能注入NLP系统中。
3、在NLP领域，中文和英文的主要区别是什么？
从语言学上来说， 中文与英文有很大不同。中文书面文本单词之间是没有空间的，中文的语法关系是通过单词的顺序来表达的。这些因素增加了中文在词汇、语法和语义层次上的模糊性，因为现代语言概念和原则更适用于英文，而非中文。
目前，主流NLP方法都是语言无关性（language-independent）的。这些统计学或神经网络算法，根据不同的应用，都更进一步优化了特定语言 。
比如，在2015年5月，百度发布了第一个大型在线神经机器翻译系统。基础的NMT模型就是语言无关的，并输出了非常好的翻译结果。为了进一步改善翻译性能，我们使用特定语言特征优化了翻译系统。
4、NLP技术如何应用于百度产品里？
在百度，我们开发出很多NLP技术，包括知识图谱、语义理解、内容标注、情感分析、生成、摘要、问答、机器翻译和对话系统等等。这些技术已经应用于许多百度的产品里，比如搜索、新闻流（news feed）和智能助理，每天为数亿用户服务。我们将以上这些技术通通整合进一个名为NLP Cloud的平台中。
NLP Cloud提供20多种NLP模块和方案，服务于百度产品。我们的NLP Cloud服务每天被调用1千多亿次。更多NLP解读：www.yangfenzi.com/tag/nlp
以搜索为例，典型的NLP模块，比如切词、命名实体识别、语法分析、释义都是基本特征。这些模块一直在持续优化并取得突破。另一个典型的NLP技术应用案例就是问答系统。一个高性能的问答系统需要对查询语句进行精准的语义分析，构建覆盖面广的知识图谱，同时对网页搜索结果进行全面分析。当用户在搜索框输入查询语句时，搜索引擎能够立马提供答案。很多用户也使用搜索引擎来查询相关性高的信息，帮助做决策。这种情况下，情感分析（也称观点挖掘）技术可以帮助提取多种备选观点，并将聚合的信息提供给用户。
另一个案例就是新闻流，这个领域文章质量是极其重要的。NLP技术可以帮助检测各种垃圾文章，比如谣言、抄袭等等；而文本分析技术可以帮助识别高质量文章，并生成最能够描述该文章的标签。此外，从不同维度描述用户偏好的“用户模型”也十分依赖于NLP技术。
总而言之，在所有跟自然语言相关的产品里，NLP技术都是不可或缺的。
5、在未来10年，搜索引擎将会如何演变？
今天当我们谈及搜索引擎的时候，首先想到的就是搜索框和搜索结果。而未来的搜索引擎将会是什么样子呢？我们并没有确切答案。但是我们乐于拥有更强大的搜索引擎，让我们在不同的场景、不同的产品或不同的交互界面里，能够看见、听见和感受到。搜索，将会无处不在。
第一点，更深入理解用户的意图、更深入理解内容，并将两者更精准地进行匹配，这将会使搜索引擎更为强大。用户的意图理解并不是依赖于单一查询语句，也还依赖于更广泛的搜索语境，包括查询session、时间、地点、设备以及用户性格特征。另一方面，内容理解涉及的范围也非常广，需要更好地理解每一部分内容的语义、语境、观点，以及从内容中提取的知识。意图与内容的匹配，将会涉及到以上提到的所有因素，使得在任何一个特定语境下，为每一个查询提供最好的结果。此外，搜索引擎将会变得更像一个“回答引擎”和“执行引擎”。大部分用户的查询，将会得到直接的回答或执行。
第二点，搜索交互界面将会发生很多新变化。除了键盘以外，其它输入方式，比如声音和图像，将会越来越广泛地使用。伴随更实际的语音和图像等技术，用户会十分青睐高效和便利的多模式搜索。特别地，自然语言交互将会成为搜索引擎的主流交互方式。用户可以跟搜索引擎“对话”，告诉它自己想要什么，这绝对比现有的键盘输入文字查询要方便和自然的多。用户也可以跟搜索引擎进行多轮对话交互。百度搜索已经率先应用了这类新型交互方式，提升用户体验。
第三点，搜索将会超越现有的搜索引擎的范围。搜索会嵌入各种产品当中。比如，搜索会是AI硬件产品的基本特征之一。未来，搜索将会包围在我们身边，无处无在。相应地， 我们也将重新定义什么是可以被搜索的。除了现有的被索引的内容，在未来，服务、物品、设备和数据都可以被索引，变得可搜索。
很长时间以来，搜索引擎在人们日常生活中扮演至关重要的角色。人们的需求决定了搜索引擎演变的方向，而技术进步则决定了这种演变将走向多远。
·氧分子网（http://www.yangfenzi.com）综合整理报道
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文/毕啸南
吴恩达的继任者。
不难想象，在未来的很长一段时间里，王海峰都将被媒体贴上这样一个标签。
但事实往往与人们的想象有出入。事实上，吴恩达加入百度，恰恰是接替了王海峰所奠基的AI基础技术中的一部分。
网上流传的百度今年3月22日的内部通告显示，”王海峰于2010年1月加入百度，在2010-2013年期间，先后为百度创建了自然语言处理部、互联网数据研发部（包括知识图谱和互联网数据挖掘）、推荐引擎和个性化部、多媒体部（包括语音和图像技术）、图片搜索部、语音技术部等，2013年上半年，作为执行负责人协助创建了百度深度学习研究院（IDL）。上述这些开拓性工作，为百度人工智能发展奠定了基础。“
可见，王海峰为百度AI做了奠基性工作。也正是因为在奠基AI基础技术中的突出贡献，他于2013年晋升为百度副总裁。2014年1月，因百度最核心的搜索业务的需要，王海峰转岗至搜索业务群组任副总经理。数月之后的2014年5月，吴恩达加入百度。加入之初，吴恩达主要负责百度研究院，而自然语言处理、知识图谱、语音、大数据等重要AI技术都不属于研究院。后来吴恩达的职责虽然有所扩大，但始终未能完整覆盖百度的全部AI基础技术。
直到今年3月王海峰组建AIG，百度才形成完整统一的AI技术平台体系。
在外界看来，吴恩达来到百度的原因之一，是想将自己多年的研究成果落实到产业中来；而他离开百度的原因，多少也和这三年间没能拿出足够亮眼的成果有关。反观王海峰的履历，2010年加入百度以来，除奠基AI基础技术，还执掌搜索、手机百度等核心业务，并打造了度秘、Feed流等新的明星业务，这些无一不是关系百度命脉的重中之重。
相比吴恩达，王海峰是一个更加了解百度业务体系，在技术上更加注重实践的角色。百度对王海峰也更加信任——吴恩达在百度虽然地位崇高，但毕竟没有进入百度Estaff（百度最高决策层），而王海峰则在就任AIG总负责人的同时，成为了Estaff成员。这样看来，王海峰比吴恩达更可能成为百度在人工智能领域的那个“关键先生”。
为此，《中国人工智能之路》选择了王海峰作为第一个对话对象，和他一同探讨人工智能在各领域可能给中国社会，甚至给整个人类社会带来的改变、福祉与困惑。
在对AI的看法上，王海峰同样显示出了他注重实际的一面，“应用”与“落地”是这场对话的关键词。
王海峰认为我们需要从两个方面来看待人工智能：
一方面是从技术角度。他坦承现在的技术和他加入百度的时候相比已经有了很大进步，业界已经从传统的规则与统计方法转向了深度学习与大数据。他认为百度的优势在于“三位一体”——大数据、大计算以及先进的算法，这三个元素的结合将会对技术创新带来很大的改变。
第二方面是技术的应用。他主张单点突破，逐步解决问题，最终达成一个系统性的创新。他认为现实的需求是一道复杂的应用题，很难采用某种单一的技术或方法来解决，“而要针对这个应用题，将很多技术综合起来应用。在实际环境中，将各种复杂问题综合解决，达成一个系统性的创新。”
王海峰认为，在人工智能领域，技术是基础，但BAT这样体量的公司能否取得成功更多取决于商业化落地的能力、速度和最终的效果。
在谈及“人工智能领域是否会形成BAT强者恒强的状态”时，王海峰承认，大公司的优势很大，“有平台的优势，人才的优势，包括数据等等也有一些优势”，但同时，他也认为创业者也有创业者的优势，“创业者未来可以看到很多机会。虽然说单个创业者都不大，但是总量多，所以一定会抓住很多未来的机会。由此可以产生新的大公司与新的巨头”。
王海峰认为，目前人工智能产业正处在不断试错的过程中，存在一定的泡沫，但这是新兴产业发展中的正常现象。而随着整个行业的发展，行业走向逐渐清晰，这些泡沫就会被自然挤出。
以下为对话实录：
毕啸南：在你看来，人工智能到底是什么呢？大众其实并不了解它的本质。
王海峰：人工智能的本质，我认为是让机器像人一样，可以去感知世界，更重要的是可以去思考。我通常会把人工智能的一些技术分成两个层次——感知层面的技术和认知层面的技术。
比如说我们人有听觉，有视觉，相应的，我们如果让机器也具有听觉和视觉，这就是我们要做的语音技术和计算机视觉的技术，包括语音的识别、语音的合成、图像的识别、人脸的识别、视频的分析处理等等。这就是感知技术。
感知技术，就是人首先去感知外界第一步要做的事情，但是这个并不是人特有的。我们知道很多动物也有听觉，也有视觉，甚至听觉和视觉比人还灵敏还强，那么人特有的是什么呢，是认知的能力。
比如说人有语言，语言是人特有的，语言同时又是人类知识的载体，知识通过语言不断地传承下来。这些也需要计算机去掌握。掌握了这些以后，我们要让计算机实现对客观事件的认识。比如咱们俩之间，人和人还有一个互相的认知。这就是为什么我们除了做对客观知识的认知之外，还要做对人的认知。比如说我们做用户的画像。
毕啸南：你刚刚里面提到了一句话，我觉得挺重要的。你说人工智能在你理解当中，本质是让机器具有像人一样思考的能力，但是这个观念也有很多科学家和业界的人士反对，“让机器像人一样具有思考的能力”，难道不是一件很恐怖的事情吗？
王海峰：我们做人工智能，是让机器具有一定程度的思考能力，但并不是说让机器彻底变成一个和人一样的生物，或者说一个新的物种。而是说机器可以有一些能力，会比人更强。比如说这种存储计算的能力，获得大规模知识的能力，但也有很多能力，我认为机器是永远不会替代人的。比如科学家与工程师。在研究人工智能的过程当中，最后并不会把人工智能变成了一个对人造成伤害的技术，而是帮助人，帮助人们的生活变得更美好。
毕啸南：你是从2010年加入百度的，见证了百度人工智能的发展历程。这七年当中，你个人也好，百度也好，对人工智能的理解有哪些大的变化？分几个阶段？
王海峰：实际上还是有的，我说得再远一点，我是百度第二个十年开始的时候加入百度的。百度是2000年初成立的。百度成立之初就是搜索，搜索背后实际上一直就会有一些人工智能的技术，比如说今天我提了几次的自然语言处理，搜索从开始做的时候，就要处理网页上这些文字，要处理用户输入的query（查询），就要用一些自然语言处理的技术。
所以说从百度成立的那天起，就会有一些跟人工智能相关的技术在做。而真正大规模开始投入，的确就是2010年我加入以后。我来百度之后做的第一个方向就是自然语言处理，现在在人工智能领域也是非常热门的一个话题。后来陆陆续续做语音、做图像、做深度学习、做大数据等等，做了很多，都是人工智能相关的这些技术。
我们认知的变化是什么呢？我觉得有两方面。
一方面是从技术角度。我刚加入百度的时候，是八年以前了，那时候我们更多是用一些相对传统的人工智能的方法，比如说规则的方法，一些统计机器学习的方法在做。经常是解决应用中的一个单点的问题，比如说搜索里我要解决query理解的问题，我要解决用户点击反馈的问题，我用一个方法去解决。而那时候数据量也没那么大，相对来讲是特定问题有限的数据在做，而随着我们整个工作的进展，积累的数据越来越多，然后计算平台也越来越强大，同时方法也在进步。我加入百度两年以后，2012年初，我们就开始去做深度学习的这种技术，更大的数据，更强的计算能力，再加上我们很先进的方法，这时候整个方法逐渐地就有一个非常大的变化。大数据、大计算以及先进的算法三个更好的结合起来，这是技术创新的角度发生了一个很大的变化。
第二方面是对技术应用。刚才我说起了，早期更多就是单点解决问题，后来越来越多，变成了一个系统性的创新。比如说我们的搜索系统，后来基本就变成一个彻底的人工智能的系统了。另外就是在面对一些新的业务的时候，往往不是一个技术、一个方法，所能解决的。而是针对这个应用题，很多技术综合起来应用。在实际环境中，面向各种复杂问题，去综合解决，这样一个系统性的创新。
毕啸南：一些观点认为，人工智能的核心算法、数据、场景等等都掌握在BAT手里，这会形成BAT强者恒强，或者愈强的状态吗？对于中小创业者而言，在AI这股浪潮之中他们的机会在哪里？
王海峰：首先我承认大公司会有很多优势，有平台的优势，人才的优势，包括数据等等也有一些优势，所以大公司的确会在一些它看重的领域里做得非常好。但我们今天也讲到，这次人工智能的浪潮会带来一次工业革命，而这次工业革命会影响社会的方方面面，会影响各行各业，这远远不是任何一个公司所能完全垄断的。
创业者也有创业者的优势，创业者未来可以看到很多机会。虽然说单个创业者都不大，但是它总量多，因此一定会抓住很多未来的机会，产生未来新的大公司和新的巨头。
毕啸南：但是这些机会目前来讲并不存在的，我大公司看到了（一些机会），我不去做，这不大可能，对不对？比如，BAT现在说，我就是主要做无人驾驶这些领域，那些小的地方我不做了。这是不可能的。其实大家都还是全面布局的。
王海峰：我的观点是这样，第一，任何一个公司或者任何一个人，都会有所不为，不会所有的机会都抓的。任何一个公司也没有实力说把世界上所有机会都做一遍，这个是不可能做得到的。第二，现在并没有人说这个机会未来就一定是一个特别大的机会，恰恰有很多不确定性，尤其是在开始阶段。
毕啸南：所以人工智能领域现在就是一个试错的阶段，可以这么说吗？
王海峰：对，不断地去尝试，一定是有的成，有的不成，然后又回到了我们前面说的，相对而言哪几个领域可能是在目前能够看得到的，会比较有可能性。但更多的领域一定也有机会。比如，现在也有很多做教育的创业公司，教育一定是个很大的产业。类似这样的产业我们能说出来很多。
毕啸南：百度呢，你认为百度在不断分析和总结的过程中，可能面对的最大挑战是什么？在AI领域，或者说整个BAT面临的挑战是什么？
王海峰：首先，其实刚才我说了一些人工智能我们要注意一些什么，比如说技术的边界等等。刚才我说的那些问题，对于像BAT这样的公司也是需要注意的。另一方面，BAT这样的公司有非常强的技术的能力，但我认为技术是基础，最终有多大成功还是取决于商业化落地的这种的效果和速度。我们一方面不断地夯实技术能力，另一方面则是探索这种商业化机会。
所以我认为最终商业化落地的能力、速度和最终的效果，可能是成败的关键。
毕啸南：我从旁观者的角度提一个问题，我在接触到这么多AI公司以后，会不会BAT这种互联网巨头，它庞大的管理体系和已经成熟的运行规则，反而是它创新的一种阻力呢，尤其是在管理上。
王海峰：这个会有挑战，但是解决得好，它不会成为阻力，反倒会借助这个平台的优势，更好的抓住这个机会。比如百度公司整体的战略，一方面我们仍然继续夯实移动基础，另一方面，要决胜AI。
实际上这两方面的确会有一些不同，但这个呢，相当于公司真的是能很清楚地认识到，把这个战略想清楚，然后这个布局布好，是可以既把我们已经传统上有优势的，继续做得更牢靠，另一方面会开拓出新的业务了。
毕啸南：其实你之前已经有提及过了，也是对市场的一种反思和警醒。现在所有人似乎都在讲，一夜之间AI吹遍了中国大地，你认为目前泡沫化严重吗？
王海峰：我认为是这样，任何一个新兴行业，在它发展的时候，都会不可避免的带进来一些泡沫，但这个泡沫本身并不可怕，随着这个技术的创新，产品的创新，整个这个行业的发展，慢慢这些泡沫就会逐渐地被挤出。但挤出的结果，不是一个灾难性的结果，而是行业逐渐地在发展成熟，包括整个用户环境，各方面用户的接受程度也都逐渐成熟。
所以我认为泡沫是一个行业发展过程中必然存在的现象。但是没有关系，只要我们真正看清楚这个行业会往哪个方向走，逐渐往前走，这些泡沫自然就挤出了。
毕啸南：所以投资或者创业之前，最重要就是看清楚，了解它，尤其是了解它的规律、特质和历史。
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