非常高兴能够来到工商联跟大家进行一次交流。这次，这个讲座是以人工智能为主题，一方面是我对这个主题比较熟悉，另外一方面人工智能确实在过去这一两年当中非常火热，不仅仅是在IT领域很热，在一般的普罗大众心目中也越来越意识到人工智能的重要性。今天我讲这些内容，就是希望能让大家更好地理解，为什么人工智能会这么热？以及它会有哪些作用和影响。
我们如果回顾过去这几十年整个世界的变化，经济一直还是在相对比较平稳地保持增长。但是经济增长的动力其实是技术创新。过去这40年主要增长的是发达国家，虽然发展中国家增长更快，但是发达国家体量大，所以他们的增长是真正在带动全球经济增长的。发达国家的增长靠什么？不是靠人口的增长，而是靠它的劳动生产力的提升。劳动生产力靠什么提升呢？靠技术创新。可以说，过去40年IT技术是这其中最明显的，也是影响最大的一个能够提升劳动生产力的推动力。
所以如果我们看一下，今天美国股市上市值最高的公司和40年前市值最高的公司相比，没有一个是一样的。40年前，最有价值的这些公司是来自汽车、能源这些我们今天看来相对比较传统的领域，而今天在美国股市上市值排名前五位的公司，是苹果、谷歌（Alphabet）、微软、Facebook、亚马逊（Amazon），全部都是IT或者互联网公司，为什么？因为过去这些年，世界经济主要推动的力量是通过技术创新，而技术创新主要来自于这些IT互联网企业。
这是我们看过去的40年。如果再稍微拉近一点，最近的20年，技术创新在哪些地方是最有影响力的？或者说它的贡献是最大的呢？我们可以看到，在过去20年IT技术的创新中，基本上每一次大的创新都是搜索引擎公司。
这个东西怎么理解？前些年大家可以听到一个词叫“去IOE”，IOE是什么呢？IBM、Oracle和EMC，这是传统的IT。如果倒退40年的话，大家会说IBM也已经很大了，大家觉得这些公司的技术是我们离不开的，我们都很依靠，尤其中国我们最有价值的这些东西都是在依靠美国，美国就是所谓的IOE，我们离不开它，他们的技术要比我们先进，过去这些年讲的“去IOE”就是说我们能不能离开它。我最早听到这个词的时候，其实我有点不理解，为什么离不开它？因为搜索引擎公司从第一天开始就没有IOE，我们的服务器不是IBM的服务器，我们的数据管理不是用的Oracle，我们的存储也不是用的EMC这么贵的存储，我们可以用更便宜的存储做到同样的质量和保证。为什么能够做到这样？就是因为新一代的技术和以前是不一样的，尤其是搜索引擎的出现迅速推动了IT继续向前走。所以就在搜索引擎出现大约5年到8年的时候，出现了所谓的云计算技术。这个大家也比较熟悉，云计算技术也是搜索引擎在做到一定地步的时候，我们就说怎么把索引网页的技术抽象出来变成一个通用技术，然后做了一些抽象之后、再重新包装后就成了云计算。云计算是这么来的。客观的讲，我讲搜索引擎的进步，前些年主要是谷歌在推动，百度的技术应该说跟谷歌是非常类似的。
最近几年人工智能技术的出现，我们可以说现在好多地方我们也赶上来了，很多技术是我们先做的，而不是谷歌。像人工智能技术出现以后，我们的服务器，大家知道，以前不管是PC也好、服务器也好，里面最值钱的芯片、技术含量最高的芯片是CPU。而人工智能技术最适合用GPU，最早大规模使用GPU芯片的就是百度，谷歌早期的时候不太相信这个东西。我们原来那个首席科学家吴恩达在谷歌干过，他讲过，离开谷歌就是因为谷歌不让我买GPU，到百度之后随便买。但是今天已经都很清楚了，GPU更适合做人工智能方面的计算。再往前推是用FPGA这些新的芯片来做，这些都是搜索引擎公司首先遇到了这些问题，怎么能够更便宜，更快速，更方便地去做，做到同样的事情。今天大家看到的是百度网盘，现在可能是在网盘这个领域里功能最强大的，甚至是大多数公司都进不去了，我们依然保证客户自由登录，为什么我们能做到如此，因为我们存储的成本低，网盘是个亏钱的业务，我玩得起，你们玩不起，那我玩了。所以这些技术一直是IT产业最近20年主流的技术创新都是从搜索引擎开始的。
我们大家都感受过互联网在过去20年中对世界的改变。比如说1994年开始的PC时代，我们一直认为它持续到2012年才开始进入移动互联网时代。移动互联网时代持续了大概四五年的时间。现在有人说移动互联网时代已经结束了，因为你们看，发达国家不用说了，在中国的话，网民的渗透率也已经超过50%。以前我们每半年看一次CNNIC的报道，说我们今年的网民人数增加了多少多少，现在不看了，为什么？不太增长了。当这个渗透率到达一定峰值的时候，就已经没有太多的增长空间了。如今每一个人也都使用上了智能手机，所以这块其实也没有太大的增长空间，也就是说，移动互联网时代其实很快就会过去。
过去之后是什么？就是人工智能。人工智能也正是主要靠技术的革新、或者说改变来影响社会，影响世界的。人工智能提出来大概已经有60年左右的时间了，其实最早是当时图灵提出一个测试的方法。就是说，如果我和对面进行对话的话，我如果分辨不出来对面是一台机器在跟我对话、还是人在跟我对话，就说明机器具有了人的智能，或者说机器通过了图灵测试，这就是他1950年提出来。1956年，MIT的一些教授、科学家首次提出了Artificial Intelligence，也就是AI这个词。当初他们提出AI这个概念时，他们觉得这个问题很简单，一下子就能解决，后来发现这个问题很复杂，用了几十年都没有解决。我在美国读书的时候，我其实很喜欢人工智能这门课，但是我们的老师和我们讲，人工智能这门课没用，你将来靠学好这个是找不到工作的。原因是什么呢？那个时候的人工智能确实在工业界没有实际的应用。就是说在理论上讲有一套方法论，但实际应用不行，也没有比其他更高效的方法。
这个事情一直持续了大概半个世纪，一直到2006年开始，加拿大有个教授叫Geoffrey Hinton，他提出了一个深度学习的概念。这个概念刚提出来的时候其实效果也一般。但是在那之后，一方面基于IT领域著名的摩尔定律：每过18个月，计算机的能力翻番、计算机芯片的成本降一半，如此技术能力的迅速提升会导致一个从量变到质变的转变。与此同时，刚才我们讲互联网，互联网经过20年的积累，其实积累了大量的数据。所以一方面我们前所未有地收集到了很多有价值的数据，另一方面，计算的能力又比以前任何时间都更加便宜和强大了。所以我们原来觉得说人工智能不行，人工智能做不到，人工智能不可能，是因为我们没有足够多的数据，没有足够强大的计算能力。那么今天再用这些方法重新做，就可以做到了。之所以可以了是因为有数据可以训练，有能力可以计算。
所以，从2006年以后，我们逐步开始看到人工智能进入实用阶段。2013年1月份，我们对外宣布在百度成立深度学习研究院，就是IDL（(Institute of Deep Learning），这应该是全球所有企业当中第一个以深度学习命名的研究机构。到去年，发改委给了我们“国家工程实验室”，国家深度学习的工程实验室，一定程度上，大家可以看到人工智能的影响真的是逐步在扩大，一天天进入实用 阶段。所以在今年3月份，我跟以色列总理内塔尼亚胡在会谈的时候提出这个观点，人工智能才是主菜，互联网只是前菜。为什么这么说？在互联网出现之前，其实人和人已经可以沟通了，但是人和物是无法进行交流的，那么互联网做的事情是什么呢？互联网提高了人和人之间的沟通效率，它并没有发生本质的改变，原来可以做的，现在做起来效率更高。那么人工智能能够做到什么？能够做到人和物之间进行沟通和交流，所以它的改变是更加根本性的，影响力会更大，所以我们说人工智能是主菜。
而今天，重视人工智能其实也是全球的一个共识，今天人工智能技术最领先的，应该是中国和美国两个国家，但是你去跟其他任何一个国家的领导去交流的话，人工智能基本上可以奠定一个很共性的话题，就是有些话可能我说他不懂，有些话他说我不懂，但是讲人工智能就是他也理解，我当然也了解，这是很明显的。
我们看到一些数字，去年全球科技公司在AI上的投资达到300亿美元，人工智能这个词受到的关注度也出现了爆炸性的增长。老百姓越来越多地意识到人工智能的力量。中国在人工智能方面确实是走得很靠前的，一方面是巨大的市场；另一方面，中国也有很多人工智能方面的人才；第三，中国的资金其实也不缺乏。这三者的合力就会导致技术创新不断出现。这有两个例子，就是说中国人工智能不仅在中国我们很认可，在国外大家也很认可中国人工智能的能力。像《华盛顿邮报》，说China has now eclipsed US in AI research（中国已在人工智能研究方面领先美国）这个说法其实有点夸张，我们只是说在部分领域超越了美国，在很多领域美国还是比中国要先进。《纽约时报》也讲Is China Outsmarting America in A.I.?也是讲中国在部分领域比美国要做得更先进一些，这些美国的主流媒体也越来越意识到，中国在人工智能方面处在一个可以跟美国叫板的位置上。
国内我们也看到，2017年的“两会”第一次在政府工作报告中提到了“人工智能”这个词，这个其实很像是五六年前，政府工作报告里第一次提到“互联网”这个词。大家可以看到过去这五六年，互联网在中国社会产生的影响力和爆发力，就能感受到我们也认同人工智能在未来5到10年的时间会产生比互联网更大的影响力。
讲一下人工智能具体包括哪些东西。这个问题原来在这篇上写了一个“百度大脑”，因为最早就是我在两会上提过中国大脑的概念，后来我说咱们自己开始先做百度大脑。百度大脑包括什么东西？就包括这四个东西，昨天我看到腾讯搞了一个活动叫“云+未来峰会”，他们想象的人工智能的布局，其实讲的也是这四方面，后来我就把“百度大脑”这个词去掉，既然现在大家都认为人工智能是这些东西，那我们就把它作为一个行业通用认可的做法来描述。
这些其实不是学术界认可的分类方法，更像是从工业的角度看，什么东西是更有市场影响力的。什么东西呢？语音识别的技术。一方面它是通用技术，另外一方面它是具体应用的。图像识别的技术，也包括视频识别，在学术界把它叫做计算机视觉。自然语言处理的技术，最早提出的图灵实验，就是说你人说一句话，机器能不能明白你在说什么？自然语言有一些叫NLP,自然语言处理，有些叫NLU,自然语言理解，这是一个意思。还有一个用户画像，用户画像这个说法实际上是在去年夏天提出的，之前没有的。去年夏天在硅谷和一些科学家讨论过人工智能，讨论百度大脑到底该包括什么东西？我们讨论出来说用户画像还是很重要的一部分，原因就是，人工智能本质上就是让机器懂人，明白人在讲什么，是什么意思？机器要想懂人的话，它得对这个用户有一个画像，有一个了解，所以我们认为这个东西是一个很重要的东西。
恰好，作为一个互联网公司，我们能够收集到大量用户的数据是可以把这个画像画出来的，画出来以后，怎么去理解它，这个是非常有意义的，理解是个很重要的大的方向。讲一下图像识别，图像识别最好的讲法就是给大家看一段视频。这是浙江卫视搞的一档叫《最强大脑》的节目，展示了一下百度的图像识别能力。
【播放《最强大脑》视频：小度和人类“脑王”的人机大战】
所以大家看到，人辨别不出来的差别，人工智能可以辨别出来，所以它在某些特定的领域经过一定的训练，它的能力是超过人的，所以这是一个比较典型的用人脸识别、图像识别技术，识别出来哪一张脸对应哪一个人的这么一个展示。
语音识别其实现在应用也比较广泛，大家平时使用百度搜索的话，你说话语音识别也可以很容易地去理解。这边也给大家做一个演示，是百度的轻声输入。语音识别经历了几个阶段，最早大概三四年前，刚刚有语音识别的时候，我们在三亚度假的时候，有个朋友讲我们可以语音识别，当时在一个餐馆里头，背景噪音很大，操作以后发现不行，平时在安静的环境下可以识别出来，到噪音环境下就识别不出来。现在不仅噪音环境下可以，今天演示的这个，你说话声音很轻的时候它也可以。
【展示百度轻声识别案例】
大家也看到，声音越来越小了，其实我们人已经听不见它在说什么了，但机器能听见。事实上，在搜索的场景下，人的听力，人的识别率，就是整个一句话都能一字不错听出来的（比例），是82%，机器现在做到87%，在这种单向的能力上，它经过训练是可以超过人的。我们曾经不习惯，所以老是觉得我要慢点说，其实没关系，你以为它听不明白，它现在都能听明白了。自然语言处理很多时候也是基于语音的识别，语音识别是什么呢？你说的这句话到底对应的是哪几个字。但是这几个字是什么意思，这背后是另外一种技术，叫做自然语言处理。
这里给大家讲一个应用，叫金牌销售，这个是什么呢？百度也有一个比较庞大的销售团队跟中小企业进行对接，这个团队只凭一个销售去负责，其实不是很靠谱，因为人员流动性很大，每次新的销售人员进来之后要重新进行培训，而老的有经验的、优秀的销售，他们出单的能力比新的销售要强很多。后来我们想说，既然老的销售这么厉害，那我们用机器学他，学他应对客户的技巧，然后放入工具给新的销售，当你给客户打电话的时候，客户问什么，我们用计算机马上识别出来客户问的是什么问题，然后理解这个问题，最后把最优秀的销售员回答这个问题的答案呈现在电脑屏幕上，告诉新的销售，那么新的销售等于直接照着屏幕念就行了。这样的一种做法就是我们在北上广深四个城市的百度的销售团队现在都已经实现了，成单率整体提升10%，效果还是非常非常明显的。而这里头就不是简单的语音识别说我知道客户问的是哪几个字，它得理解客户的问题到底是什么问题，然后再去找最优秀的销售回答这个问题是怎么回答的，与此同时，我们也利用对于客户的画像来有针对性地定制相应的答案。
所以大家看到就是AI的技术不仅在2C，对于消费者、对于用户的场景方面有很大的应用潜力，其实在2B，在企业场景中也是有非常多的应用。用户画像，用户画像当然是基于大数据，就是百度10亿注册用户，要对他们一个一个地要打标签，那么标签其实也可以分到非常非常细，大概可以分到1000万不同问题的标签，有一些是行业的属性，有一些是人口的属性，各种各样的属性都可以分得非常非常细，分完了之后，我们就可以给用户提供非常个性化的服务，比如大家现在打开手机百度，它出来的这些内容很多时候你不搜的情况下也是个性化的，尤其是你常用的话，它就会知道你喜欢什么，因为我们给每一个用户都打了一个标签，那么在用的过程中，就在不断学习用户到底喜欢什么。
人工智能现在已经在很多很多领域都有相当大的应用场景，我们看比如说像现在家庭场景，也是语音技术在迅速进入的场景，给大家看一个视频。
【播放Duer OS与国安广视合作视频】
大家看着很有意思，也很新鲜，其实这些都是已经完全实现了的，并不是一种畅想、或者简单的一个视频，它是百度和国安广视的合作。我们把DuerOS植入到机顶盒，这个功能目前也已经在长沙落地。
在交通出行上，无人驾驶可能也有很多人关注，因为它是可以改变整个生态的巨大且革命性的创新，无人驾驶就是靠汽车上的激光雷达以及它相应的人工智能技术来探测周边的路况，从而实现躲避障碍、安全地行驶。大家可以看一下，汽车看到的世界是一个什么样的世界。
【播放无人车视频】
大家可以看到，人看到的东西和汽车看到的东西不一样，人可以注意到很多无关的细节，车看到的东西则都是它需要关注的，比如哪些是其他的车辆，哪些是障碍物。另外就是，车看的范围肯定是人不能全看到的，它是360度、150米范围，所有的东西都能看到。怎样利用车的一些优势规避车的劣势、从而实现真正的无人驾驶，这个是现在我们在大力做的项目。不光是百度，整个汽车产业界认为到2021年到2022年之间，完全的无人驾驶可以实现。
社会保障方面也给大家看一个例子。
【播放百度AI寻人视频】
这就是两个最近的例子，刚刚大家看录像，看那个节目，就是拿一个人小时候的照片跟成人进行比对，当时这个节目里章子怡就说你们可以用这个技术去帮助寻人，我们就想是啊！我们就去试试看，一试感觉效果真的挺好的。即使他发生很大的变化，包括后来那个患有智力障碍的人不知道自己叫什么，可能他找到的时候满脸胡子，看起来都是很不一样的，但技术是可以找到他的。
所以这个应用是非常广泛的，现在金融场景里面用人脸识别用的很多。比如说像招行开户，或者说开通一些什么功能，它会让你拍一个自己的照片，然后去比对你的身份进行验证。这个验证跟我们在这儿演示的人脸识别还不太一样，它的验证就是说你已经到了那儿，说我叫什么，我的身份证号是什么，它所有的信息都有，它只要验证一下你是不是你。像寻人是从众多的照片当中找出来哪个人是他。我们还有更复杂一点的，像到百度去上班，我们的员工现在很多人是不刷卡的，直接刷脸，刷脸通过闸机，人就过去了。
刷脸可能说有几万个员工，你从那儿一过，它立刻就知道你是这几万人当中的谁，或者你不属于这个集团当中的任何人。这种技术其实难度比一对一的身份比对难很多，但是精度越来越高，会日益进入使用阶段。我们现在应该是正在跟南阳机场合作，将来希望大家到机场也不用身份证，直接通过就能认出来。还有一些是像人文方面的东西，比如北京的老九门，原来到底长的什么样，我们能不能用技术重现。
【播放百度AR重现北京老九门视频】
这里面用到了两个技术，一个是三维的重建，我们原来城门的照片都是平面的，它立体之后到底长什么样，就是要用一个技术把它三维地表现出来，我们重新建立出一个立体的图形来。第二种技术就是增强现实，我站在朝阳门的地方，拿手机去对着它拍的话，现在城门已经没有了，曾经的它是什么样的？手机能够立刻识别现在这里是什么样的，这个地点是朝阳门，它原来是什么样子，在手机里都又更现实地叠加起来，这样更现实。
看了这么多，大家可能会觉得这个很神奇，也确实改变了我们以前非常多的认知。很多人就会开始问，未来是不是会有一些我们想象不到的后果？我们从研究者的角度来看，人工智能可以分成三个阶段：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。目前我们处在弱人工智能阶段，从去年开始阿法狗下围棋，这个看着很强大，其实还是属于弱人工智能。但是DeepMind团队，你去跟他交流的话，他说我们的目的是要做成强人工智能。弱人工智能跟强人工智能的差别在哪呢？弱人工智能是在某些领域区别人的能力，我们刚才演示的其实都是这样，声音的识别、图像的识别，他都是某些领域有实现人的能力。
强人工智能是在任何领域，通用地都可以区别人的能力，这个在目前还没有实现。什么时候能实现呢？我自己判断未来几十年都实现不了，是很难很难的。真的让机器完全具备人的能力，这是非常难的。因为我们一直到今天也搞不清楚人脑是怎么回事。所以有人说人工智能是仿生学。人工智能不是仿生学，人工智能过去这么多年，这五六年应该说是发展最快的，这五六年的新技术没有一项技术是模仿人脑在做，完全都是根据计算机的特点在做，他只是能够具备人的某些能力和功能。
当然第三个阶段是所谓的超人工智能，这就有很多人担心了，有一天机器比人更聪明了，会不会机器统治人类。我认为越了解人工智能的人越不担心这个事情，越不了解的，或者他这个公司在人工智能领域处在相对不是特别靠前位置的，他反而会担心万一有一天人工智能超越了人类怎么办。有一个可类比的东西就是战争，原子弹发明了之后，实际上不是使得人类更容易被毁灭了，而是使得战争越来越不容易发生，其实一战、二战没有相隔多少年，二战之后不停的有人说是不是第三次世界大战要来，但是一直到今天都没有来。我觉得很大的一个原因就是因为有了核武器，有了威慑，大家知道什么都玩不起的情况下，人还是会克制，会控制它的这种影响力。
同样，人工智能可能会在未来发展出来各种各样我们觉得不可思议的能力，但是人仍然可以控制人工智能使得它的正面影响发挥到最大，负面影响降到最小。负面影响也有可能是一些我们现在看到的职业将来不存在了，像司机、翻译，也包括金融分析师这几种职业。金融的新闻其实是很好写的，比如说百度发财报，基本上都是那几个要素，收入是多少、利润是多少、盈利是多少，就是这些东西，完全是有规律可寻的。这个时候机器完全可以写一篇报道，这是可以做出来的。金融分析师做的一些有套路的分析，那这就不需要人来做。
但是我们也觉得人工智能会带来很多新的机会，尤其是需要人的创意来给你工作的机会。比如说我可以做成张国荣说话的声音，我甚至还可以做张国荣的样子，可以让张国荣出来再演一遍戏，这就需要有创造性，这些东西需要人一起来完成。未来生产效率越来越提升的时候，你可能更多的时间是花在娱乐、花在享受上，这些方面的需求会越来越大，AI可以在这些方面更好地帮助人享受生活。
我从开始讲的时候就说，我们已经进入了这样一个人工智能的时代，人工智能时代跟我们过去的PC互联网时代、移动互联网时代有什么不一样？它的思维方式上有什么不一样？其实这个问题我们也没有确切的答案。只是我们从去年开始在思考这种问题。大家可能听互联网思维听了几年了，互联网思维是能够快速迭代，建立在用户至上的，免费的，羊毛出在狗身上，（这是）一系列在互联网时代大家觉得很通行的，很有效益的思维方式和规则。
但是在人工智能时代，它又有另外一套东西，我们觉得跟互联网是不一样的。首先我们要意识到虽然手机还会长期存在，但是移动的机会已经不多了。今天很难再成立一个新的公司说我利用了移动的特点做出一个独角兽，我认为这种机会基本上没有。刚才一开始讲的智能手机已经完全普及，互联网的用户渗透率50%以上已经不会再高速增长，所以当一个领域不再高速增长，又没有创新出来的话，那么他的机会也不多了。
过去我们做产品的时候讲Think Mobile（移动化思考），手机要从移动的角度来考虑。最早提这个事应该是FaceBook的Mark Zuckerberg（扎克伯格）。FaceBook也是成立于PC互联网时代，但是他们成立不久就迎来移动互联网的大潮。扎克伯格作为创始人又很年轻，就很快地意识到移动互联网思维方式跟PC互联网是不一样的。所以他就跟下面的人讲，要用移动的思维方式来做产品。但是他讲了之后，他的员工、他的工程师对他讲产品，拿出screenshot（屏幕截屏）说这些产品怎么怎么设计，都还是PC截图。他说你们回去，我不看这个。以后你们再来跟我讲你的产品，你要用移动的截屏图、手机的截屏图跟我讲。就是这样的模式，他的员工迅速地把思维方式从PC互联转到移动互联网。
但是到今天，我们仅仅考虑移动互联网是远远不够的，还要考虑AI时代的几个特点。我们也有产品经理，我们内部现在也是有不同的产品出来，还有不同的阶段，还存在这种移动产品经理，他上台讲的时候就会讲我这个屏幕应该设计成什么样子，我的字体应该有多大，导航应该放在什么地方。他很细地在琢磨这些东西，你稍微变一个位置，可能就会影响0.1%的人，0.1%的人也是几千万人。所以你稍微调一个东西就会影响很多人，大家一起讨论的都是很细节、很细节的东西。
而我们做AI产品的产品经理在开会时是这样的，他直接从口袋里掏出来一个芯片，说我现在可以把度秘的芯片做到这么小，这个芯片原来是199元，现在可以做到58元，他们想问题的方法已经是非常非常不同。所以刚才我讲造芯片，其实在整个互联网时代，包括PC互联网、移动互联网，我们基本上是只关注软件的东西。今天看到大多数的互联网公司，腾讯也好，百度也好，阿里也好，我们很少有硬件产品，都是在软件层面做改进。
但是到AI时代，软件和硬件的结合越来越紧密了，你仅做软件恐怕是不行的。像现在智能音箱在美国很火，他们卖了上千万台，这个是充分利用了软硬件结合优势。有些我们在手机上不方便实现的功能，在音箱上实现了。为什么？因为手机有电池寿命的问题——就是电池能够支撑多长时间。所以你不能让它永远都在听你说话，这是手机的问题。你要解锁，你要打开一个APP，你要按住说话。但音箱不用，你就动动嘴，用不到一个词他就开了，因为他永远插着电。而你的手机你要离他很近，我们一般叫半米以内，可能这个对于手机用户来说不是什么问题，但是你在家庭场景时就不方便，我们需要的距离是五米以内。这个就不仅仅是需要软件的这种概念，硬件也要随着改变，软硬件结合也是AI时代一个非常重要的特点。
还有，我们经常听到说数据重要，以至于我们的工程师都讲数据秒杀一切算法，你只要有好的数据，就能够训练出来一些好的算法。但是我自己觉得真正推动社会进步的是算法，算法是需要创造性的东西，他是能够真正把社会效率大大提升的东西。这个也可以类比工业革命，人工智能是可以类比工业革命的。工业革命大家认为最有标志性的事件是蒸汽机的到来，不是煤的开采。而蒸汽机之所以能够出现，还真跟煤有关系，最早的蒸汽机就是在英国的煤矿，为了挖煤，这个水渗下去了，他想把水给抽上去。最早的时候蒸汽机非常低效，所以很耗能源，也只有在煤矿边上，因为煤便宜可以用。这个跟今天数据很多，数据很丰富也可以类比为一件事。
但是我们现在这么多年回想起来，我们只记得瓦特，但瓦特不是发明蒸汽机的人，他是改良蒸汽机的人，是他使得蒸汽机变得有效率，这样才能够推广开来。所以我们认为算法对社会进一步的推动是很大的，比数据更大。人工智能和蒸汽机，还有一个类似之处：就是从第一代蒸汽机发明，到瓦特发明他的蒸汽机之间有90年的时间，这是很漫长的一个过程。我们看人工智能也类似，今天这个社会节奏已经变得快很多了，从人工智能提出来到真正进入实用阶段、变得有影响力，也就是从上个世纪50年代到现在，一共用了60年的时间。
还有一点是我们认为极早具备AI的思维方式，确实可以让你在竞争当中占领先机，所以我们用AI思维做互联网产品就相当于是一个降维攻击。互联网这么多年最大的改变实际上是改变了PC，改变了用户的生活方式。但是我们认为人工智能能改变很多to B的东西，我们现在讲供给侧改革，供给侧实际上是B端大家能做的东西。其实您仔细想一下互联网对这端有改变了什么吗？但是人工智能可以大幅度的改变这端的效果。一个很简单的方向就是万物都需要被唤醒。我们过去是人和人之间进行交流，我一开始说人工智能会使得人和物之间能够进行交流。今天人和计算机交流，大家已经比较习惯了。那能不能让世界上任何东西都像计算机一样具备一定的智能，答案是肯定的。将来我们把一个类似于度秘这样的芯片植入到一个电视机的机顶盒，它就能告诉我们有一个女演员叫刘涛。
我们把一个芯片植入到一个冰箱里，就可以知道你这个冰箱里面什么东西坏了，你可以跟它进行各种各样的对话、交流。人类跟动物最大的区别是会使用工具。人类发明工具这几十万年，一直是人类学习使用工具。人工智能时代以后，是工具学习人类的习惯。你以后再不用学什么了，你只要用人话跟它讲，它就明白你要干什么，万物都被唤醒。这个广阔前景会改变任何一个行业，我们及早地了人工智能）更有助于推动这个改变。
刚才自动驾驶已经讲了，而人工智能在金融的应用，有比如我们现在讲的很多金融的理念，包括智能投顾、写自动金融分析报告等。医疗方面大家也听过很多，比如医学影像读片子看有没有癌症之类的。计算机也可以很智能问你几个问题，判断你是否得病的准确率也越来越高。而精准医疗（Precision Medicine），就是说每个人得病可能是同一种病，但因为人不一样，治疗方法也不一样。就像这个药在这个人身上有效，在那个人身上是没效果的。像化疗，只对1/6的人有效，我们不知道自己是不是这1/6，所以只好大家都用同样的药。这些到人工智能应用上都会有改善。再有就是人工智能深度学习去体验各种各样的药物测试，比方说筛选和发现新的潜力药物。
对中国传统产业来说，我们也觉得面临很大的机会，就是因为刚才讲所谓的供给侧，我们现在所有生产的东西都可以重做一遍，让它变成智能的。音箱、电视、冰箱都可以变成智能的，桌子、椅子也可以。这个传统产业确实面临着很大的转变、升级。所以AI时代的到来，确实会使得中国在新的经济增长上存在非常有利的位置。我们一开始也讲，今天人工智能的技术使中国和美国，不能说是并驾齐驱，但是也是明显的第一和第二。而中国有巨大的市场，有非常多的人才还有充足的资金，这三者都会不断的推进人工智能技术领域，也会推进人工智能技术在各个行业不断渗透，不断发挥越来越大的作用。我觉得虽然过去20年大家经历了互联网翻天覆地的变化，但是未来20年，人工智能给我们每个人的生活带来的变化，会远大于过去20年互联网给我们带来的变化。
