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在“All in AI”的策略指導下，百度交出了一份這幾年來最漂亮的成績單。

截至3月31日的第一季度財報顯示，百度第一季總營收猛增31%，至 209 億元人民幣(33.3億美元)，凈利潤 67 億元（11億美元），每股收益 16.6 人民幣 （2.60 美元），均高于市場預期。

數據是一片大好，看起來百度正走出低谷期。

這得益于兩個方面，一是組織的優化，百度壯士斷腕，拋棄了不少累贅業務；另外，也是因為在 AI 方面的押注取得了回報。

AI 帶來的盈利，最直接還是體現在了廣告上。陸奇表示這一季度里，百度首次在廣告系統鳳巢里，部署了強化學習技術，能實現更精準的營銷。這達到了一個工程上的新里程碑。

強化學習其實不是個新鮮概念了，那么它具體是干啥？百度如何用它賺錢的？

真正意義上的自學成才

強化學習是機器學習的一個分支，相對應的是監督學習，還是拿 Alpha Go 舉例：

過去采用監督學習的 Alpha Go，需要輸入大量人類棋手的下法、對弈棋局等數據，然后通過模擬完成“左右互搏”，最終不斷尋得更科學的下法，也就是說，它其實還是在“模仿”人類。

而采取了強化學習的最強版本 Alpha Go Zero 不同，它不需要對著人類的玩法照貓畫虎。了解到基本的規則以及最終要達到的目標后，就開始“隨便下”，如果下贏了，就會得到獎勵，然后指導下一步的決策；如果輸了，就會有懲罰。在這種嘗試——反饋——學習的過程中，完成自我進化。

某種角度來看，強化學習更接近智慧生命體的思維模式。通過不斷地試錯，獲得來自環境的反饋，從而獲取到更多地知識和數據。

那么，它能帶來什么好處呢？顯而易見，一是無需在前期輸入大量的數據，減少準備的時間和成本，畢竟優質的大數據并不是隨時都能獲取的；二是適應性強，它是真正意義上的“完全自學”，幾乎能被應用在任何領域，理論上講，如果算力跟得上，它能解決任何問題。

當然問題也出在這兒，因為完全是“兩眼一抹黑”式的自我探索，所以強

帶來的效果就是，客戶爸爸們的錢能花在刀刃上，花更少的錢，得到更精準的曝光。當然，百度和 Google 們過去一直都是這么做的，只不過這是技術的有一次升級而已。

為什么要用強化學習？

就像之前提到的，它的優勢在于：無需在前期就輸入大量數據，直接可以上線，并在線完成學習的過程。

因為對于許多廣告來說，它并沒有太多可以參照的數據，前人雖有成功案例，但時間、平臺、目標人群的不同，都會導致過去的經驗沒法直接套用，監督式的機器學習算法，學無可學。

這時候，強化學習就有用武之地了，它可以分析投放廣告本身的效果，而無需去尋找其他大數據作為參考，即插即用，方便快捷。

據量子位報道，長安汽車就在使用之后發現CTR（點擊通過率）顯著提高，轉化價格明顯降低，于是將每日投放預算提高了5倍。

不過，就像上文提到的，強化學習也有其自身的問題。如何優化模型，使最終結果更快、更可信，是百度要面臨的技術考驗。

就像前 Facebook 工程師 Jeff Hammerbacher 的那句名言“我們這一代最聰明的人，竟然都在這里思考著怎樣讓人們去大量的點擊廣告”一樣，百度的技術說得頭頭是道，結果最后還是投廣告的事，肯定免不了被批判一番。

但其實，人類歷史上，任何技術的誕生初衷，都是為了商業服務的，而商業帶來的資本也能反哺技術的迭代。這個過程循環反復，社會和文明自然而然就實現了進步。

競價醫療廣告除外。