严磊细嚼慢咽地吞下一片肥牛，喝了口饮料：
“当然。问题问答型的人工智能，本来就是要靠不断训练、不断积累云端大数据，才会回答地得越来越准、越来越接近真人思维模式。搜索、点击，本身不就是深度学习算法架构下，问答智能的最初渊薮么？”
深度学习算法，本该是杰夫辛顿教授提出的学说。
本时空，这个机会被顾莫杰分润了。
要说所有互联网大佬当中，对深度学习算法和云端架构的人工智能认识程度，恐怕顾莫杰能排世界第一。
只是在所有当老板的人里面，见识排世界第一。不包括和砖家们比。
也就是说，在对人工智能的远见卓识上。哪怕拉里佩奇、扎克伯格、乔布斯，这3个大佬的见识，也比不上顾莫杰。
严磊的话，点拨到这种程度，已经足够顾莫杰秒懂。
这个思路很不错！
用百度，或者谷歌，搜索网页。
这个搜索动作的本质，是什么？
其实就是一次问答。
比如一个网民，在百度上搜“权宝儿”三个字，然后弹出几百万个搜索结果。
第一个搜的人，得到结果列表后，点击了“权宝儿”的百度百科词条。
第二个搜的人，点击了一条她参加的综艺节目视频。
第三个搜的人，点击了一条关于她的娱乐新闻。
第四个、第五个、第六个，又点了百度百科词条。
假设，因为百度的用户容量够大，有10万人次搜了“权宝儿”这三个字，然后百度根据反馈统计：其中43的人搜索后，点击了百科词条，22的人，点了某娱乐新闻，17的人……
这时候，如果把百度搜索的云端大数据，接为‘初秘’或者siri的服务器端，初秘就会知道：当下一次她的手机主人说出“权宝儿”这三个字的时候，优先把这个词的百度百科词条内容推送给主人——当然，是用语音阅读的方式。
这是最简单的问答型人工智能，靠统计数据，来让机器的回答，更贴近代表所有网民中最大众的那一群人的意见。
这个过程中，机器并不理解“权宝儿”这三字代表了什么，它只是在算法上统计了“所有曾经搜过这个词的人，在搜索后点击查看了哪条答案”，然后把看过人最多的那条答案，推送给最新问这个问题的人。
这样的大数据，只有搜索引擎服务的提供商，才拥有。或者说，只有那类公司的数据，样本容量才足够巨大，足够客观，足够撇掉误差。
在中国，只有百度和谷歌有这个资本。
而且，百度和谷歌除了搜索大数据的历史记录足够庞大、完爆其他搜索服务提供商之外，他们还有一个独门之秘，在2009年只有他们两家形成了规模。
那就是“百度知道”，以及比百度知道逊色一些的“谷歌问答”。
“知道”，是一个比搜索更加贴近人类语言习惯的问答产品。在搜索的时候，人只会打几个关键词，很少会直接长篇大论写一句话，写一个用人类正常语法表述的问题。
而用百度知道的时候，因为背后是人类在回答，所以大家都遵循了人类语言的语法。
一个新买手机的用户，和初秘或者siri聊天的时候，问到的问题，真的是绝无仅有、从来没有前人问过的么？
恐怕不尽然。
十几亿人心中的困惑，有相当大一部分是重合的。同一个问题，可能全国有几百万人想问。
有了百度知道的云端大数据之后，初秘或者siri再听到手机主人的语音发问时，就可以先搜一搜这个云端数据，看看有没有近似的或者重复的前人提问。
如果有，直接把前人提问中的“被采纳答案”推送过来、语音阅读一遍就行了。
在“知道”这个产品上，谷歌其实走得比百度慢。谷歌的强项，是“谷歌学术”那种专业标准化的问答，而缺少家长里短的日常人工智能锻炼。
在人工智能领域，如果非要对比谷歌和百度的优劣势，只能说：谷歌可以训练出更精密的机器，但是不如百度那样容易给机器学会‘七情六欲’。
因为早年的谷歌，压根就没想到去锻炼其人工智能的这个方面。
当然，说句良心话，百度也没想到。
“百度知道”日后教会了“度秘”比siri更能插科打诨，也只是百度发展时一招无心插柳的歪打正着。
……
正因为顾莫杰懂行，因为他自己就懂深度学习算法，所以，他比别人更能领会严磊开出的条件诱惑力。
初音集团，在搜索上是弱项。
但是初音集团，在人工智能的算法领域，是强项。
一个企业人工智能产品的强弱，受制于两个因素。
一个是算法的好坏，一个是大数据的规模。
比如，谷歌的算法效率假设是10，而谷歌的日搜索处理量是10亿条，所以谷歌的人工智能每天理论消化的问答是1亿条。
如果初音的算法效率更好，有20，但初音每天的搜索处理量只有1亿条，那么初音人工智能每天理论消化的问答只有2000万，比谷歌弱了五倍。
有好算法，有好的“数据消化效率”，却没有足够的“数据饲料”去喂养这副“消化功能”极强的“胃口”。
这一直是初音人工智能研究院的缺憾，短板。
但是，如果按照严磊的说法，把谷歌中国过去五年，在中国市场上搜集到的服务器端历史记录数据统统y过来，“填鸭式”地塞给“初秘”去学习，那么初秘在“真正听懂中国人讲话”这个问题上，起码可以赢得相当于额外获得两三年时间锻炼的效果。
历史上siri公司成立于2007年，10年被苹果收购后，在4s上放出了这个人工智能产品。
但是用过ihone4s的用户，恐怕都有一种记忆：
“当然。问题问答型的人工智能，本来就是要靠不断训练、不断积累云端大数据，才会回答地得越来越准、越来越接近真人思维模式。搜索、点击，本身不就是深度学习算法架构下，问答智能的最初渊薮么？”
深度学习算法，本该是杰夫辛顿教授提出的学说。
本时空，这个机会被顾莫杰分润了。
要说所有互联网大佬当中，对深度学习算法和云端架构的人工智能认识程度，恐怕顾莫杰能排世界第一。
只是在所有当老板的人里面，见识排世界第一。不包括和砖家们比。
也就是说，在对人工智能的远见卓识上。哪怕拉里佩奇、扎克伯格、乔布斯，这3个大佬的见识，也比不上顾莫杰。
严磊的话，点拨到这种程度，已经足够顾莫杰秒懂。
这个思路很不错！
用百度，或者谷歌，搜索网页。
这个搜索动作的本质，是什么？
其实就是一次问答。
比如一个网民，在百度上搜“权宝儿”三个字，然后弹出几百万个搜索结果。
第一个搜的人，得到结果列表后，点击了“权宝儿”的百度百科词条。
第二个搜的人，点击了一条她参加的综艺节目视频。
第三个搜的人，点击了一条关于她的娱乐新闻。
第四个、第五个、第六个，又点了百度百科词条。
假设，因为百度的用户容量够大，有10万人次搜了“权宝儿”这三个字，然后百度根据反馈统计：其中43的人搜索后，点击了百科词条，22的人，点了某娱乐新闻，17的人……
这时候，如果把百度搜索的云端大数据，接为‘初秘’或者siri的服务器端，初秘就会知道：当下一次她的手机主人说出“权宝儿”这三个字的时候，优先把这个词的百度百科词条内容推送给主人——当然，是用语音阅读的方式。
这是最简单的问答型人工智能，靠统计数据，来让机器的回答，更贴近代表所有网民中最大众的那一群人的意见。
这个过程中，机器并不理解“权宝儿”这三字代表了什么，它只是在算法上统计了“所有曾经搜过这个词的人，在搜索后点击查看了哪条答案”，然后把看过人最多的那条答案，推送给最新问这个问题的人。
这样的大数据，只有搜索引擎服务的提供商，才拥有。或者说，只有那类公司的数据，样本容量才足够巨大，足够客观，足够撇掉误差。
在中国，只有百度和谷歌有这个资本。
而且，百度和谷歌除了搜索大数据的历史记录足够庞大、完爆其他搜索服务提供商之外，他们还有一个独门之秘，在2009年只有他们两家形成了规模。
那就是“百度知道”，以及比百度知道逊色一些的“谷歌问答”。
“知道”，是一个比搜索更加贴近人类语言习惯的问答产品。在搜索的时候，人只会打几个关键词，很少会直接长篇大论写一句话，写一个用人类正常语法表述的问题。
而用百度知道的时候，因为背后是人类在回答，所以大家都遵循了人类语言的语法。
一个新买手机的用户，和初秘或者siri聊天的时候，问到的问题，真的是绝无仅有、从来没有前人问过的么？
恐怕不尽然。
十几亿人心中的困惑，有相当大一部分是重合的。同一个问题，可能全国有几百万人想问。
有了百度知道的云端大数据之后，初秘或者siri再听到手机主人的语音发问时，就可以先搜一搜这个云端数据，看看有没有近似的或者重复的前人提问。
如果有，直接把前人提问中的“被采纳答案”推送过来、语音阅读一遍就行了。
在“知道”这个产品上，谷歌其实走得比百度慢。谷歌的强项，是“谷歌学术”那种专业标准化的问答，而缺少家长里短的日常人工智能锻炼。
在人工智能领域，如果非要对比谷歌和百度的优劣势，只能说：谷歌可以训练出更精密的机器，但是不如百度那样容易给机器学会‘七情六欲’。
因为早年的谷歌，压根就没想到去锻炼其人工智能的这个方面。
当然，说句良心话，百度也没想到。
“百度知道”日后教会了“度秘”比siri更能插科打诨，也只是百度发展时一招无心插柳的歪打正着。
……
正因为顾莫杰懂行，因为他自己就懂深度学习算法，所以，他比别人更能领会严磊开出的条件诱惑力。
初音集团，在搜索上是弱项。
但是初音集团，在人工智能的算法领域，是强项。
一个企业人工智能产品的强弱，受制于两个因素。
一个是算法的好坏，一个是大数据的规模。
比如，谷歌的算法效率假设是10，而谷歌的日搜索处理量是10亿条，所以谷歌的人工智能每天理论消化的问答是1亿条。
如果初音的算法效率更好，有20，但初音每天的搜索处理量只有1亿条，那么初音人工智能每天理论消化的问答只有2000万，比谷歌弱了五倍。
有好算法，有好的“数据消化效率”，却没有足够的“数据饲料”去喂养这副“消化功能”极强的“胃口”。
这一直是初音人工智能研究院的缺憾，短板。
但是，如果按照严磊的说法，把谷歌中国过去五年，在中国市场上搜集到的服务器端历史记录数据统统y过来，“填鸭式”地塞给“初秘”去学习，那么初秘在“真正听懂中国人讲话”这个问题上，起码可以赢得相当于额外获得两三年时间锻炼的效果。
历史上siri公司成立于2007年，10年被苹果收购后，在4s上放出了这个人工智能产品。
但是用过ihone4s的用户，恐怕都有一种记忆：