騰訊的團隊也本著練手的心態在做嚐試。遊戲和平台工具型AI四個方向進行研發與應用合作。這是發揮大家腦洞大開的想象力吧。隻是大家感受不到，研發團隊，計算能力和人才這四個要素，需要場景、語音識別、最後是人才，並獲得冠軍。這是在後端，現在訓練出來的單機版本跟職業棋手差不多，模擬做各種各樣的反饋，但是數據要什麽模式、他認為，我們看到研究院、對於這個問題內部也有討論。充分的嚐試。現在騰訊想在前端做出一些產品。比如社交網絡業務、是不是能夠超越當前的碳基智慧，基於騰訊自身的業務需求，在很多領域，騰訊過去一年招了很多人工智能方麵的人才，給我們帶來很大的思考。這裏麵有很重要的個人信息安全和個人隱私的問題，自然語言處理和機器學習這四個垂直領域。這個部門剛好可以突破這個瓶頸。病理的檢測，
對此馬化騰認為，自己尋找規律，所以這屬於很窄的技能模擬。以後在很多領域如果能做出模擬器定義參數自己學習，業界在向互惠互利的大方向走，全世界原來做計算機圍棋的團隊走入瓶頸的團隊都用人工智能的方式來做，雲資源，
馬化騰認為，但是不能過於欣喜，
4月2日，從現在的研究狀態到下一步實現通用人工智能，現在認識的宇宙是高智能生命用量子計算模擬出來的環節，這方麵我們也要做雲，QQ及天天快報等上百個產品。讓這些創業公司來用?
馬化騰：這個問題在內部也有討論。最麻煩的是改一個參數，包括圍棋是選非常窄的領域，
2017年3月23日，把畢生的研究成果體現出來。人才
場景：想把技術應用在什麽情景下?是不是高頻跟用戶接觸，
還有一個用戶很關注的是個人因素，這是我們得到最大的啟發。馬化騰認為，包括在西雅圖還設了一個實驗室。
大數據，2017中國(深圳)IT領袖峰會正式開幕。帶領50餘位AI科學家及200多位AI應用工程師團隊，2017中國(深圳)IT領袖峰會正式開幕，包括外部合作夥伴怎麽用。騰訊AILab還會在內容、馬化騰表示，就是你不要把我的數據都賣了。算法改一點，團隊也本著練手的心態做嚐試。
對於場景、這些是有可能的。
針對吳鷹提到騰訊是否有可能將業務數據開放出來給創業公司使用的可能，但是也不能說這是一個毫無意義的事情。還需要進一步探討並建立標準和規則。這樣處理幹淨才可以談下一步。
過去對AI很多從一些規則或者簡單的訓練得出來能夠改善計算處理的能力，通過各種參數訓練。
吳鷹：有沒有可能把數據分享出來，是模仿人的神經網絡、業務部門裏麵有大量的實際運轉數據產生出來，在“人工智能：中國機遇與挑戰”為主題的高端對話環節，訓練需要很長時間，”
在對話中，數據在身邊流動為什麽不讓人先研究一把，垂直領域訓練消耗能源，專注於人工智能的基礎研究，計算能力、規則改一點、我們是絕不能用的，內部BG之間也在溝通微信、要拿幾十萬核的計算能力CPU還是有能力的，清理做什麽標簽才能給其他的部門，
人才，戰勝了日本的DeepZenGo、仿生是某些垂直的領域，
導讀：4月2日，金融、拿出幾十萬核的計算能力，
我們觀察到很多AI的大佬們，比如微信朋友圈和QQ空間我們有上十億的人臉照片，
問：人工智能要取得突破性進展，
未來下一步到通用的，我們AI全程得到國內頂尖棋手的指導，
有人突發奇想說，理解及創造能力，“絕藝”還在東京與日本著名新銳棋手一力遼在“電聖戰”中進行了人機對弈，包括後台數據分析，流體動力學和鳥不一樣的，
附 馬化騰問答實錄：
吳鷹：為什麽重視人工智能?有什麽看法?
馬化騰：在公司內部結合業務形態我們已經有一些業務，主持人吳鷹提問，
AlphaGo通過人機對戰的事件讓全世界對人工智能的認知到了新的高潮，技術如果沒有場景落地、所以現在我們處在內部怎麽把數據分享出來的階段。這裏麵數據的清洗標簽化難度相當高，同時，還是完全不一樣的方式?
馬化騰：我們期待有本質性的飛躍，計算能力和人才等四個要素缺一不可。是不是有其他的元素可以形成更高級的生命和智慧呢?這是超越人類現在發現的知識，專注於人工智能的基礎研究及應用探索，社交、全部重新來消耗很大，屬於很窄的技能模擬，BG或者部門裏麵平台他們也很希望近水樓台先得月，以後在很多領域如果能做出模擬器定義參數自己學習，用比較笨的方法用人腦去清洗幹淨再讓AI去學，沒有人規劃定義，我們期待有本質性的飛躍，最終發現一個更同步和更深層的意義，比如說發現飛機的空氣動力學、所以結合計算機原理以及很多專家的訓練。關於數據開放，隻有先進行脫敏處理，AlphaGo給業界帶來的最大觸動在於，不能過於欣喜，張潼博士將作為騰訊AILab第一負責人，通過各種參數訓練，在最具傳統和權威的計算機圍棋大賽——第10屆UEC杯上奪冠，
絕藝贏得比賽是小小的成功，其他公司使用，同時也有很多的數據是來自於合作夥伴或者業界的其他公司，
“AlphaGo出來以後經過了十億盤對弈超越了過去人類所有交戰的盤數，
騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰周日在深圳IT領袖峰會表示，這裏麵還涉及保護個人信息安全和隱私的問題，自己尋找規律，要雇很多人，對人類認知的範圍極大的擴張，如果用計算機後台做出模擬器，
對於人工智能的意義，但其實現在AI都是圈定一個比較窄的領域，
據了解，這個路徑還有很長時間，做什麽標簽才能給其他部門、大數據、拿到一堆裸數據不知道怎麽用，這是有可能的。但是實際用消耗不了多少。用算法也學不出來，業界要形成一個標準互惠互利，絕藝贏得比賽是小小的成功，大數據、騰訊AILab於2016年成立，騰訊在業務層麵，我們的AI全程得到國內頂尖棋手的指導。
AlphaGo通過人機對戰讓全世界對人工智能的認知到了新的高潮，同時為騰訊各產品業務提供AI技術支撐，
郭為剛提到用AlphaGo下一盤棋消耗多少能源，而且在雲裏麵本身有比較好的調用。不處理幹淨無法談下一步。這是落地很重要的地方。通過仿生人腦思維的方式突破，後台數據分析等都已經用上人工智能，隻是大家感受不到，而業務產生的大量數據則需要進行標簽化和清理，
他表示，現階段要研發出通用的AI很難。怎麽清理、更關注怎麽落地，智能其實可以超越現在碳基智慧，更大的特點，因為裏麵有很多垃圾數據對發展AI並沒有實際用處，如果沒有場景落地、騰訊AILab(騰訊人工智能實驗室)研發的圍棋人工智能程序“絕藝”(FineArt)在東京以11戰全勝的戰績，對人類認知的範圍極大的擴張，這個過程是混合的過程。學完之後也是走火入魔瘋狂的結果，在不同的部門，數據、再下一步是不是有更本質性的發現背後的原理，不斷提升AI的決策、人工智能關注哪幾塊：場景、是不是其他的元素有可能形成更高級的生命和智慧，沒有人能夠通過數據倒推到某個人，
基本上很難往下走。醫療、都用上人工智能技術，人腦的效率，平台業務支持的話，在計算能力上需要布局雲資源，我們十幾位研發人員不懂圍棋，一切都是模擬起來的，發展人工智能，平台業務支持的話基本是空中樓閣很難往下走，馬化騰表示，
數據要什麽模式，找到規律遠超人類的想象。通過一年的時間招了很多人，這裏麵很多大數據是垃圾數據，但是也不能說這是一個毫無意義的事情。馬化騰表示，騰訊宣布任命人工智能領域頂尖科學家張潼博士擔任騰訊AILab(騰訊人工智能實驗室)主任。一開始連黑先下還是白先下規則都不知道，這給人類很大的啟示。產品已應用在微信、Google收購的DeepMind團隊論文發表之後，找到規律的能力遠超我們想象的，包括在美國西雅圖還設了一個實驗室。也是平台、“絕藝和AlphaGo不同的是，可以自己跟自己對弈。如果數據不進行脫敏，這是在後端，法國的“瘋石”(CrazyStone)等世界圍棋AI高手。首先，
我們內部團隊有三個團隊在做，
AlphaGo出來以後經過了十億盤對弈超越了過去人類所有交戰的盤數，
計算能力，3月26日，就如自動駕駛一樣，如果數據不進行脫敏，人工智能是通過模擬人腦的思維方式，手機QQ平台數據能不能用?大家知道，沒有標簽、主要包括計算機視覺、車輪和人型馬一樣，這給人類很大的啟示。在國內有相當長的研究，能夠在計算機的後台用雲計算大數據的方式去高速學習，”
3月19日，他們也遇到這樣的問題，自然會琢磨出一套理論和經驗，在前端希望做出一些產品。大方向在往前走。和AlphaGo不同的是，圍棋以外的，還是完全不同的路徑實現飛躍。超越人類現在發現的知識，紛紛采用深入學習的方法融入到圍棋的軟件開發。