搜索未來發(fā)展的兩個方向：你問我答，我搜你看
　　
搜索和導(dǎo)航往后續(xù)的發(fā)展，它實際上產(chǎn)生了兩個分支，有兩個重要的方向。

其中一個叫你問我答，就像蘋果做的Siri。從搜索的大數(shù)據(jù)延展到人工智能，讓手機能夠回答你的各種問題，這時候你需要的是一個更精確的答案，所以這一個方向。
　　
還有一個方向，其實今天的很多信息內(nèi)容方向一定是偏娛樂、偏體育，因為大家生活富足了，都比較偏娛樂化。但是在娛樂內(nèi)容上，很多時候你并沒有一個明確的關(guān)鍵詞，說我知道我要找什么。很多時候就是要找個樂子，有30分鐘的碎片時間，我希望看一些視頻、看一些資訊，但是我沒有一個明確的目標(biāo)。這時候我們定了一個說法叫我搜你看，也是利用人工智能的技術(shù)，了解一個人的喜好之后，我用機器自動幫他聚合，找到他感興趣的內(nèi)容，然后推送給他。不需要用戶再去通過一個關(guān)鍵詞去尋找，有人管這個叫信息流，也有人管這個叫自動推薦。
　　
其實名字不重要，重要的是我認(rèn)為這兩個方向代表了未來搜索的發(fā)展。
　　
我們在搜索方面，因為畢竟有很多的積累，在技術(shù)上我覺得跟百度、谷歌這些廠商是可以相抗衡的。360這幾年下來，我們也有幾個億的用戶，也積累了大量用戶的喜好和習(xí)慣。因為大數(shù)據(jù)來計算，你才能有這種用戶的大資訊。
　　
我們在這兩個方面已經(jīng)做了一些探索，可以看到在我們智能硬件的產(chǎn)品上，我們的兒童手表、兒童機器人，都已經(jīng)能夠去做人機對話。我們也和北京電視臺合作，和北京市的一些傳統(tǒng)媒體合作，投資了新媒體集團，因為剛剛開始，但是我們會在這方面把我們的搜索技術(shù)，把我們?nèi)斯ぶ悄馨l(fā)現(xiàn)的技術(shù)投入進(jìn)來，再和內(nèi)容相結(jié)合，我們希望能夠在探索安全之上，我們也希望未來在用戶的手機里面也有我們的一些內(nèi)容軟件，能夠讓用戶每天花40分鐘到一個小時的時間。

怎么看人工智能：有泡沫，純AI沒有商業(yè)模式
　　
谷歌的AlphaGo下圍棋打敗了韓國頂級九段高手，給人工智能做了一個普及。但是大家對人工智能有很多的爭論。比如，到底人工智能是不是會帶來可怕的后果？到底人工智能做到什么程度？
　　我說說我個人的觀點。
　　
第一個，人工智能產(chǎn)業(yè)有泡沫成分。
　　
我今年也專門跑到西雅圖，跑到硅谷去拜訪了一些公司，我沒有去斯坦福，去了伯克利，和伯克利的八個實驗室做了一些溝通，我自己感覺，美國現(xiàn)在整個人工智能會成為下一個產(chǎn)業(yè)的泡沫，今天再出來做一個公司，你要不說自己是用深度學(xué)習(xí)、人工智能，你都不好意思出來混。就跟前兩年，你要不說自己是O2O，都不好意思去融資一樣，我覺得這個有泡沫的成分。
　　
第二個，純粹的人工智能是沒有商業(yè)模式的。
　　
人工智能一定要跟一個領(lǐng)域、一個產(chǎn)業(yè)相結(jié)合。舉個例子，比如推出AlphaGo的DeepMind，是谷歌收購的一家英國的公司，下圍棋只是他們體現(xiàn)人工智能的一個方式，他們未來可以用這種計算機算法來做很多事情，比如用計算機管理共同基金，投資回報率比人工管理的基金高一個百分點，它就可以成為全世界最大的基金管理公司。所以我們在美國看到了很多企業(yè)從務(wù)實的角度，都是把人工智能和很多東西結(jié)合。
　　
第三個，人工智能還不足以威脅人類。
　　
今天的人工智能沒有很多文學(xué)作者，或者很多文藝青年，還有很多科幻電影想象的那樣神奇。實際上今天的人工智能嚴(yán)格來說計算機是沒有產(chǎn)生思維的，更不可能產(chǎn)生意識，沒有意識也談不上情感，所以大家所擔(dān)憂的像《終結(jié)者1、2》里面的機器毀滅人類的世界，大家都覺得還是很遙遠(yuǎn)。
　　
我舉個例子，我在伯克利跟他們交流，今天所謂的人工智能只是叫新瓶裝舊酒，換句話說就是計算機計算能力的增強，使得過去的算法有了很大速度的提升；今天的互聯(lián)網(wǎng)和手機的接入采集了大量的數(shù)據(jù)，然后用深度學(xué)習(xí)的算法，在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，實際上是能夠讓計算機在某些領(lǐng)域產(chǎn)生了一些質(zhì)的飛躍，比如說在圖象識別方面，現(xiàn)在計算機你給它看十萬張照片，都美女，再給它看一個新的照片，讓它判斷是不是美女。
　　
我們現(xiàn)在已經(jīng)在做這樣的事，現(xiàn)在每天有幾十萬主播到花椒平臺，靠人工給他打分，我發(fā)現(xiàn)真的來不及，而且打分標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一。我們就拿計算機自動打分，后來發(fā)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)全都是錐子臉，計算機就把所有的錐子臉都定義成美女。
　　
反過來，讓電腦去理解我們說的語言，我們說的話，能夠去做到真正的人機對話，到目前都做不到。所以你看到的Siri，為什么大家用一用就不用了？因為你再聊兩句就知道它不是真人，包括我們看到很多做人機對話的，并不是它多聰明，是因為它有很多對話語料，比如把你的對話摘出來是回答另一個人的問題，這并不是代表真正的人工智能。所以在這一點來說，今天的人工智能我覺得未來至少還需要五年到十年的發(fā)展。
360人工智能：與智能硬件結(jié)合發(fā)展
　　
我們把人工智能更多的和智能硬件結(jié)合在一起。曾幾何時，我們認(rèn)為說做一個小硬件，里面放上安卓的系統(tǒng)，就是智能硬件，其實不是；或者我們把電飯煲、凈水器、洗衣機都通過WIFI跟互聯(lián)網(wǎng)連上，就是萬物互聯(lián)了，其實這也不是。其實真正的智能硬件是跟人工智能的大數(shù)據(jù)的人工大腦連在一起，使得這些計算能力比較弱的智能硬件能夠以一種更好的方式跟我們交互。
　　
舉幾個例子，比如說智能手表，在手表上模仿手機，那么小的屏幕讓用戶去觸摸各種應(yīng)用，讓每個用戶跟東方不敗一樣拿一根針去戳手表的屏幕，這是不現(xiàn)實的。所以我們就在手表中加入語音識別、跟小孩的對話的功能，小朋友可以問手表各種各樣的問題，當(dāng)然跟小孩對話比較容易，因為糊弄成年人很難，但跟小孩對話，實在回答不出來，就把這個轉(zhuǎn)化給他爸媽回答。
　　
再比如說我們做了智能攝像機，你不可能把家里做成一個監(jiān)控中心，所以我們做了一個人臉識別，比如說家里來了陌生人，就拍一張照片，發(fā)給主人，這樣可以提高家庭安全。還有，家里的孩子和老人起居生活有不正常的情況，也可以通過計算機視覺識別識別出來。
　　
包括我們最近做的行車記錄儀，因為放了攝像頭在你的車上，它不是簡單地記錄路況，而是能夠識別路面上發(fā)生的情況，比如說你前面有幾輛車，你跟哪輛車離得比較近，或者有哪輛車突然漂移到你的前面，我們會做出識別。
　　
當(dāng)然，我們的步子沒有跨得太大，我們與其今年盲目地去炒概念，炒無人駕駛，還不如在有人駕駛的車上能夠通過一些輔助提醒的功能，上用戶更安全。前一段時間特斯拉的無人駕駛汽車在中國和美國出了兩件事，汽車工業(yè)做了一百年，它跟360有一個共同點，這一百年來它們解決最大的問題，也是用戶最大的需求點，就是安全。不像我們今天做個手機，手機大不了死機，我們打開電池重啟一下，但是汽車1%的問題都不能出，一出問題就是大問題。
　　
所以現(xiàn)在我們不談自動駕駛，就談智能汽車，它就像四個輪子的手機一樣，需要經(jīng)常更新軟件。所以現(xiàn)在很多汽車廠商來找360，我們現(xiàn)在已經(jīng)開發(fā)出汽車?yán)锩娴姆阑饓?，保證汽車不因為更新了不恰當(dāng)?shù)能浖?dǎo)致汽車失控。所以我覺得自動駕駛聽起來是一個很熱門的概念，但是我覺得還是需要差不多五年的成熟時間。我們今天也有一個小組在做這方面的工作，但是我們更多的是把現(xiàn)在的人工智能技術(shù)和我們的智能硬件結(jié)合，和我們的安全產(chǎn)品結(jié)合，這樣使得我們更好的地保護(hù)用戶。