Q：您一直在提硅谷，很多地方政府想复制硅谷的成功，而美国也只有一个硅谷而已。复制硅谷的成功有可能吗？或者说这种追随有意义吗？
A：中国人经常邀请我来中国来谈这个问题。简单的回答是，你不可能在中国建造另一个硅谷。我们能不能在加州复制一个北京呢？实际上，在美国有多少个硅谷呢？只有一个。
所以我认为，你可以从硅谷学习一些东西，但不能复制一个硅谷。北京不是上海，上海不是深圳，上海和杭州虽然非常接近，但风格迥异，每个地方都要找到合适自己的创新之路。
Q：您提到硅谷的一些大学对硅谷的影响之大，我想请您告诉我为什么中国的大学没有做出相同的贡献和影响力？
A：其实中国的大学对硅谷做了很多贡献，斯坦福的高材生都是中国学生，大家都嫉妒中国人。[笑]
实际上，中国的高材生在硅谷和在北京的职业生涯是不一样的。在硅谷，他们会被逼着去创新，去尝试一些疯狂的想法，并且即使失败了也没关系。我很感谢中国留学生为硅谷做出的贡献，但我也希望中国的大学生能影响中国的IT事业。
还有一个延伸问题，为什么美国的大学生不愿意来中国呢？当然这是另一个话题。
Q：硅谷的码农加班吗？一周加班多少小时？
A：其实有两个硅谷。一个是谷歌、苹果这样的大公司，在这些企业上班的话每天工作时间8小时。另外还有一个硅谷，就是我刚才说的那些开源的创业者社区，他们不眠不休，永远在创新的路上，就像乔布斯说的，时刻保持好奇（stay hungry）。
Q：在硅谷，您觉得最重量级的发明是什么？有没有您看得上的中国发明？
A：我认为中国企业还不擅长市场和营销，所以硅谷实际上并不熟悉中国的产品。中国的企业还没有真正走出去，也没有向世界讲好中国的产品故事。
Q：这些您认为未来很有前景的领域是怎么挑选出来的？有什么评价标准？
A：我住在硅谷，我也去开源工程师的办公室，我会观察年轻人都在玩什么，会为了什么而兴奋，从这我们会了解下一个硅谷、下一个脸谱网会是什么样的。
大家可能会认为硅谷在谈共享经济，其实大部分人不感兴趣，这不关你赚不赚钱，而是这个东西大家是否感兴趣，兴趣更为重要。
大家可以去看我刚说的开源社区，里面很多人都喜欢VR，很多硅谷的人都喜欢3D打印，由此我认为这是未来的趋势。
Q：川普上台之后，硅谷的优势是不是会弱化？
A：大家都有点担心硅谷会变成什么样子，大家也不是特别满意这次大选。我就说到这里吧。
Q：刚刚您说到我们把计算机引入人体，这会触发数据安全等方面的问题。我们如何来确保它们的安全性能？尤其是防止这些数据不被竞争企业和政府拿去滥用？
A：在湾区有两派：一派是技术狂人，没有底线；另一派是批评人士，不相信技术，不喜欢技术，认为技术不会为人类社会带来好处。向你刚刚说的这种对技术的探讨古而有之。
湾区不喜欢大公司，因为大家认为大公司就是为了盈利；也不喜欢政府，因为政府会出台法律来管制我们。所以区块链是由那些不相信政府、大企业的人打造出来的，他们就想利用互联网来达到权利的平衡。但事实上，风险一直在这里。
我出生在欧洲，和美国相反的是，欧洲保守派力量太强，创新的力量太弱。
由此可见，关于技术的两派之争，从技术之初就有了，在各个地方也都有，如何平衡这两派是一个长久的问题。
Q：我想问关于人工智能政策方面的问题。我发现您对AI未来的发展还是持非常积极的态度，但很多人仍然有担忧，AI会导致失业，我们会太依赖人AI，也会引发一系列数据安全问题、道德问题。您的观点是什么？
A：首先你说的都是正确的，每个技术都有自己的短板，但我们不能单一地看人工智能。当我们讲生物科技时，这里面涉及到很多基因啊，生物技术可以改变基因，你觉得哪个更危险呢？
新的科技会摧毁旧的就业机会，但也会创造更多新的就业岗位，问题在于如何培训低文化水平、低素质水平的人去适应和胜任新的工作。这其实是教育体系的问题，这也是为什么我们希望每个人都去上大学，每个人要拿专业证书。
我们的社会体系还不能适应很好的就业体系，不能快速培训人才适应新的工作，但这是政治家要考虑的问题。
Q：今年斯坦福大学的李菲菲博士被谷歌挖走了，那我好奇，未来人工智能重大技术的诞生是否会在大企业里？人工智能技术在学术上是不是会停滞不前，而只获得商业上的成功？
A：中国人问的问题啊都非常直捣人心。
的确，谷歌、Facebook都会在大学挖最好的科学家。人工智能在60年前就有了，只是经历了很多失败，20年前我都不好意思去承认我是人工智能研究的，当时的企业都没有动力去做人工智能。那么，谁来延续做这个研究呢？大学。
深度学习的热度其实来源于大学的研究，科学家从大学到企业其实是技术自然的传递。我们也会担心这些学术价值的消减，我们最好的期待是谷歌也会投钱资助学术研究，当然不是为了投钱而投钱。
Q：我的假设是人类会不断发展常识，因为常识是我们为了应对自然资源竞争的自然反应，但我们没有给AI足够的时间去成长成熟。如果我们培训AI，像人类社会哺育孩子一样，它们能不能有这样的常识？
A：我们在做研究中很重要的是学习和分享。
首先，作为机器人它们不擅长学习，它们要很多数据库、数据集才能反馈给你答案。但我们不需要给孩子几千几万份资料去学习，它们只要重复几遍就会了。其实机器根本不擅长学习。
第二，分享知识，机器人之间是不会做这个的。
还有第三点，多任务同时处理的能力。就像我刚刚举的例子，Alpha Go需要44万瓦的电力完成一个任务，而我们人类只需要20瓦，而人类社会很难打造一个只需要20瓦就能完成的任务。
实际上，当我们希望普及人工智能时，我们并不需要它去成为围棋冠军，而是希望它像一般人一样就好。
Q：其实我想提一些不同的看法。在今年Alpha Go和李世乭的对弈当中，令很多围棋大师惊讶的是Alpha Go下出了一些人类都想不到的棋路。所以，可能人工智能跟我们的智能是不一样的，它们不一定要模拟我们的思维方式，也许未来机器与机器之间也可以用它们的语言来交流分享，会不会是这样的呢？
A：当然啦，人工智能和我们的智能当然不一样，它们一断电就不行啦。
自然世界中有很多种类的智能，机器很有用，在人类无法完成的领域，机器人很厉害，很快，很精准。
实际上，在今天提到的AI通过深度学习创造艺术的案例很有意思，但其中更有意思的点是，我们是如何实现艺术的？我们是如何画的呢？
这是个很有意思的问题，我也很好奇，我们没有答案，但人工智能能帮助我们提升自己。
