嚴磊細嚼慢嚥地吞下一片肥牛，喝了口飲料：

“當然。問題問答型的人工智慧，本來就是要靠不斷訓練、不斷積累雲端大資料，才會回答地得越來越準、越來越接近真人思維模式。搜尋、點選，本身不就是深度學習演算法架構下，問答智慧的最初淵藪麼？”

深度學習演算法，本該是傑夫辛頓教授提出的學說。

本時空，這個機會被顧莫傑分潤了。

要說所有網際網路大佬當中，對深度學習演算法和雲端架構的人工智慧認識程度，恐怕顧莫傑能排世界第一。

只是在所有當老闆的人裡面，見識排世界第一。不包括和磚家們比。

也就是說，在對人工智慧的遠見卓識上。哪怕拉里佩奇、扎克伯格、喬布斯，這3個大佬的見識，也比不上顧莫傑。

嚴磊的話，點撥到這種程度，已經足夠顧莫傑秒懂。

這個思路很不錯！

用百度，或者谷歌，搜尋網頁。

這個搜尋動作的本質，是什麼？

其實就是一次問答。

比如一個網民，在百度上搜“權寶兒”三個字，然後彈出幾百萬個搜尋結果。

第一個搜的人，得到結果列表後，點選了“權寶兒”的百度百科詞條。

第二個搜的人，點選了一條她參加的綜藝節目影片。

第三個搜的人，點選了一條關於她的娛樂新聞。

第四個、第五個、第六個，又點了百度百科詞條。

假設，因為百度的使用者容量夠大，有10萬人次搜了“權寶兒”這三個字，然後百度根據反饋統計：其中43％的人搜尋後，點選了百科詞條，22％的人，點了某娛樂新聞，17％的人……

這時候，如果把百度搜尋的雲端大資料，接為‘初秘’或者siri的伺服器端，初秘就會知道：當下一次她的手機主人說出“權寶兒”這三個字的時候，優先把這個詞的百度百科詞條內容推送給主人——當然，是用語音閱讀的方式。

這是最簡單的問答型人工智慧，靠統計資料，來讓機器的回答，更貼近代表所有網民中最大眾的那一群人的意見。

這個過程中，機器並不理解“權寶兒”這三字代表了什麼，它只是在演算法上統計了“所有曾經搜過這個詞的人，在搜尋後點選檢視了哪條答案”，然後把看過人最多的那條答案，推送給最新問這個問題的人。

這樣的大資料，只有搜尋引擎服務的提供商，才擁有。或者說，只有那類公司的資料，樣本容量才足夠巨大，足夠客觀，足夠撇掉誤差。

在中國，只有百度和谷歌有這個資本。

而且，百度和谷歌除了搜尋大資料的歷史記錄足夠龐大、完爆其他搜尋服務提供商之外，他們還有一個獨門之秘，在2009年只有他們兩家形成了規模。

那就是“百度知道”，以及比百度知道遜色一些的“谷歌問答”。

“知道”，是一個比搜尋更加貼近人類語言習慣的問答產品。在搜尋的時候，人只會打幾個關鍵詞，很少會直接長篇大論寫一句話，寫一個用人類正常語法表述的問題。

而用百度知道的時候，因為背後是人類在回答，所以大家都遵循了人類語言的語法。

一個新買手機的使用者，和初秘或者siri聊天的時候，問到的問題，真的是絕無僅有、從來沒有前人問過的麼？

恐怕不盡然。

十幾億人心中的困惑，有相當大一部分是重合的。同一個問題，可能全國有幾百萬人想問。

有了百度知道的雲端大資料之後，初秘或者siri再聽到手機主人的語音發問時，就可以先搜一搜這個雲端資料，看看有沒有近似的或者重複的前人提問。