谈起人工智能，最先印入脑海的一定是横扫围棋大师的AlphaGo。但在业界，更令人吃惊的标志性变革发生在德州扑克：不需要准备海量棋谱，也没有充分公开的完美信息场景，化名&冷扑大师&的AI系统直接针对对手的劣势自我学习、通过博弈论选取最优策略，横扫德扑顶尖高手，&高情商&令人瞩目&&不完全信息场景，正是错综复杂商业运作中常常面临的困境。说，&冷扑大师&战胜人类的意义，就在于&更多人通过比赛了解到了更全面的人工智能，知道AlphaGo所代表的深度学习并不是人工智能的全部&。而在商业智能时代，量化决策势不可挡，如何从汹涌的AI泡沫中找到正确方向，是学界和业界共同关心的议题。6月24日，创业邦（微信搜索关注：ichuangyebang）受邀参加了钛媒体和杉数科技共同举办的AI大师会。会上，明尼苏达大学助理教授王子卓、清华大学交叉信息研究院助理教授李建、纽约大学助理教授陈溪、斯坦福大学讲席教授叶荫宇、佐治亚理工学院终身教授蓝光辉做了主题演讲，阐述AI时代商业本质、产业变革等问题。明尼苏达大学助理教授王子卓以他作为杉数科技CTO进行的商业实践为例，详细阐释了复杂多变的商业环境下，如何实施智能定价的环节以及产品化。明尼苏达大学助理教授王子卓王子卓认为，定价策略将决定很多公司最终能否生存，可谓是很多公司的&生命线&。数据驱动的定价需要正确的时间、正确地点、正确价格、正确的客户以及正确的服务和产品。从数据中挖掘消费者的构成、偏好、行为。他还谈到目标定价的6个场景：标准定价场景、非标准定价场景、组合定价、动态定价、差异化定价、创新产品定价。当然让人满意的定价还需要好的底层模型来支撑，比如MNL、NL等。但当面临多个选择、不同价格、不同质量时，数据可以告诉我们哪个模型最合适。清华大学交叉信息研究院助理教授李建则分析了深度学习在时空大数据中应用，所谓时空大数据就是兼具时间和空间属性。他认为深度学习在图像识别、语音识别等已取得很大的成功，但在时空大数据方面的研究才刚刚起步，并没有形成一套成熟的方法论。但在日常生活中，时空大数据已经应用到诸多领域，比如商业选址，传统方法通过调查问卷，成本很高，而通过时空大数据可以提高效率、节省成本。清华大学交叉信息研究院助理教授李建真正的商业内容是极其复杂的，纽约大学助理教授陈溪认为，光有这个机器学习是不够的，我们要把这个机器学习和科学、统计结合起来，才会有新的数据产生。他还认为，AI商业化需要机器学习、统计学和运筹学等技术的融合，这些技术的融合可能碰撞出新的数据分析模型。纽约大学助理教授陈溪佐治亚理工学院终身教授蓝光辉表示，AI在实施反欺诈、反洗钱、保险行业产品个性化推荐、医疗领域（预防治疗、发现早期疾病等）上已经得到广泛应用。这些问题涉及的数据越来越大，其对算法复杂度要求也越来越高。机器需要先找到活动实践数据，建立数学模型定义优化目标和约束，最后机器进行优化决策。佐治亚理工学院终身教授蓝光辉最后，斯坦福大学讲席教授叶荫宇结合杉数科技的实际案例分别讲解路径优化、库存管理、投资组合三大应用。他说深度学习本身还有很多东西无法解释其中原理，但实际效果很好。斯坦福大学讲席教授叶荫宇国内公司对AI的相关产业跟随很紧密，在一些问题上能够集合中国特色进行研究与开发，但优化算法在国内却相对弱势，相比于统计社区、机器学习社区等分支，相对和绝对的影响力都明显偏小。对于AI未来的趋势，他提出了三个观点：1、数据量集合速度增长，模型规模也飞速增长，因而需要超大规模的优化算法。比如：深度学习里，超过规模的非凸优化算法。2、从现实的角度看，如何实现算法集群化，软硬件充分结合，如何利用GPU实现并行运算，都是目前研究的热点与难点。3、应用，如何充分发展可以应用于具体场景的高效算法，如智慧供应链、智能金融、健康管理等领域。会后，创业邦（微信搜索关注：ichuangyebang）等多家媒体对蓝光辉、陈溪、王子卓、叶荫宇等人进行了群访，以下为部分采访内容。Q：企业界相对学术界有更多的技术资源还是有优势的，美国高校如何应对人才挑战的？陈溪：有两个可以思考，美国高校提供更灵活的制度，以前不允许教授到企业直接工作，而现在允许教授在学校工作3天，企业工作2天，这样通过需求慢慢建立起来，像这个文本确实企业做的比学校好，学校会回归更加基础的研究，更多理解深度学习为什么取得这么好的效果，有哪些局限性，根据我们理解，这个局限性会开发出新的算法，以后会觉得还是说有更加需要创新的，更加基础的东西会在学校里完成。而大规模的应用，企业会推出越来越多的可能性。Q：如何定义企业和学者之间的关系？叶荫宇：在斯坦福的很多教授创业，教授提供核心技术，但是具体就没有时间做这个领导或者说跟客户打交道的东西。国内现在也有这一套机制，比美国差一些。但是我觉得角色会有些不同，教授多半是做科学或者说顾问。而总不能完全参加企业的事情。Q：未来AI是什么样的发展趋势？王子卓：其实很难预测，个人观点认为，随着科学技术的发展，AI更多的不是一个线性发展，而是一个爆发性发展。可能某个点有一个突然的进度，之后很多人会去解决相关问题，解决完之后又停留在这个阶段。比如现在的图像识别、围棋已经很好，但可能还有一些更难的问题，比如与AI之间的互相交流，跟人的更深入的交流，在我看来现在还没有很好的方法处理。我认为真正具有代表性的AI技术还没有很好的处理这个事情，可能处理的结果和算法不一样，也可能会停滞很长时间，就看停多长时间，停一两年可能在研究，可能也10年20年，这个不好说了。总之，发展趋势很难预测，但企业需要提高效率的这个事情是永远都需要的。叶荫宇：AI肯定会发展，至于还叫不叫AI我就不知道了。大家仔细想一想，其实AI要解决的问题，以前不叫AI或者说叫OR要解决的问题，统计要解决的问题，或者说计算机要解决的问题，关键还是要服务于人类，提高效率，减少风险，而且应用大量的数学或者说量化的工具，这个趋势是会越来越强的，在这点上，我说AI永远不会死，因为它和统计、运筹学都一样的，但是它会不会以另外一个名词来出现，我觉得这个也是有必要、有需要的。另外我觉得中国的媒体或者所有的媒体都不需要局限于这个问题是叫AI还是不叫AI，在美国，我们开会没有多少人提到AI。而中国有一个传统分析就是这个事属于AI，要不要招AI的人，但是国外根本还没有AI这种专业，专业还是数学、物理、统计、优化，在我们计算机系，计算机系领域有AI，那学生一样要学很多课程。蓝光辉：我觉得还是需要一些本质的思考，因为在历史上，也是因为某一项技术，或者知名度，过于把这个期望值提高，导致它解决所有的这个问题也都是迫切。从研究角度来说，那只是一个名字而已，真正秉承的还是一些数据的办法、建模，不要去叫AI或者说不叫AI。为什么在中国AI这么火，我觉得可能在某种意义上我们民族的浪漫主义，我们想到这个AI什么都可以做，有这样的感觉，而老美则更加实际一些。这也不是坏事情，这样的话可能我们中国民族更有创造力。
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资料卡课堂：黑马学吧App＃创业实验室＃直播
主讲人：极客帮创投&CSDN创始人蒋涛
主题：人工智能的大时代
数据：各平台累计观看人数68万＋
2016年，人工智能迈入了60周年。当AlphaGo惊艳了世界时，你是否也会震惊地发现，或许，那个具备智慧的机器人与我们对话的时代，并非只存在电影中的虚幻？在大多数公司中，人工智能已经成为了必谈的热词。人工智能浪潮要真正来临？现有的商业和我们的生活，又将被它如何颠覆？
8月23日，极客帮创投创始人蒋涛在黑马学吧App进行了主题为“未来十年是人工智能时代”的直播。在他看来，一个真正的“AIR”时代，正从2016年正式启幕，深度学习的突破，使得人工智能时代降临，并且即将持续10年以上。而创投界的格局，也将随之改变，尤其是创业者，必须要注意一点：当技术浪潮革新改变时代时，你手上的“武器”，必须要更新了。
以下经蒋涛口述整理而成，观看完整版请下载黑马学吧APP。
世界开始进入“AIR”时代
我从1991年毕业就开始做程序员，做了十几年。我们那个时候是PC时代，经历了三大浪潮，从PC到互联网到移动，在2000年的时候我做了中国软件开发者网络，到目前为止我们有4500万的注册会员。
五年前我就开始做投资，因为我看到了技术浪潮带来的巨大的变化。从PC时代到互联网时代又到移动时代，IT技术的发展历经了30年，而2016年是标志性的一年。它是一个技术的转折年，今年发生了三件大事，而这三件大事，预示着我们已经进入了一个新时代。未来世界会怎么样？会变成AIR。
第一，R时代。R时代的标志是AR和VR。
“R”是虚拟现实、增强现实。我们现在跟世界的连接，都是通过手机，世界的一切也都在趋于数字化、信息化。信息化的第一步是文本，第二步是图片，第三步则是立体的视觉，即三维的世界。未来我们通过手机或者是任何数字媒介，看到的一定也是一个三维的世界，这就是AR和VR的含义。
要体验一个新技术是否真正到来，最简单的定义是，它至少要有一千万用户。
今年有一个标志性事件说明R时代到来了，就是“口袋妖怪”的出现。可惜它在中国不能用，但是我们可以看到它在美国和其他所有开通的地区，都带来了一个前所未有的景象：所有人都拿着手机，不是在房间里，而是在外面，在体育场、在商场，甚至电视台的直播间有人都这样。台湾的一个女艺人说，我早晨出去跑步，看见周围所有人都在低头找小精灵，我觉得现在我脱光衣服都没有人理我。这是前所未有的一次现象，相当于一个全面的R时代的体验。它的下载量前一个月应该是超过了推特和Facebook。如果它登录中国，我认为它第一个月的下载量会超过微信。这是一个非常非常可怕的事情。
更可怕的事情还在后面。其实下载量超过了微信也不稀奇，但是这个游戏的使用时长也会超过它。我们现在在微信上花的时间已经非常多了，老外用Facebook、Whatsapp、推特，可是口袋妖怪的用户时长已经超过了Facebook。所以说，如果它登录中国也会超过微信，这是可以想象的。而且它第一次把所有的用户都赶到户外去了，这也是历史上没有发生过的。
随着浪潮，VR和AR在未来的几年会有巨大的发展，VR可能更偏向于游戏领域，AR会跟手机结合，以及跟生活、娱乐结合在一起。移动手机上AR和VR会有更大的空间，而且技术的发展超出我们预计。短期来看，我们觉得不会有太大的变化，但是5-10年后，你就会发现，那个时候的生活会完全不一样了。这就是“R”时代。
第二，I时代，也就是物联网时代。
我们讲物联网讲了很多年，但今年发生了一个重大事件，软银创始人孙正义花了320亿美元收购了芯片公司ARM。ARM主要是做低功耗的芯片，基本上我们手机里95%以上的芯片都是用的ARM授权，ARM授权的芯片去年一年在全球的销售量是150亿个，全世界72亿人口，人均2个。
孙正义为什么要收购ARM？这有一个基本的推论，平均现在一个人周围有两颗芯片，手机上一个，你周围可能碰到的冰箱、汽车，能联网的很多WiFi也有装ARM的芯片。随着整个芯片技术的发展，它覆盖的范围会越来越广，未来所有的东西，家里所有的物体，包括你的衣服、鞋子可能都是有感应器的，也都会连到互联网上；你的汽车各个部件可能都需要芯片驱动，也有网络驱动。所以我们可以想象，未来的销售量可能是一万亿颗芯片。这也是孙正义为什么要花巨资举债全资收购了ARM，这是非常罕见的，基本上把软银赚的钱全扔在里面了，把阿里巴巴也卖掉了，原来他是不准备卖的。ARM将来是软银的重中之重。
所以我们可以想象，未来的世界首先是I时代，所有东西都是联网的，你要通过芯片、通过网络，它相当于我们人的神经系统。未来一定是一个万物互联时代，所有的行业都会冠上两个字，那就是互联，这就是未来的场景。
而且，你进去以后会发现，它的体验是立体的，以后是立体视觉。未来是“I+R”，这是我们可以预见到的，十年以后一定是这样的场景。
第三，A时代，即人工智能。
人工智能今年发生了全球瞩目的事件，后续也掀起了一波浪潮，就是在今年的3月9日，Google Deepmind挑战围棋世界冠军李世石。比赛是全球直播，我也参加了直播现场，跟着围棋国手一起直播了比赛。在比赛前我们还开过一个发布会，也请了一些国手预测，他们都觉得很可笑，觉得电脑就是会炒作。
结果比赛出乎意料，AlphaGo大胜，4比1，差点5比0，下到第三盘的时候，我是一个围棋爱好者，我都很绝望。在Google Deepmind去挑战李世石之前，全世界绝大部分人都认为围棋上电脑要战胜人类至少还要10年的时间，一般来说，预测一两年内是我们能看得见的，超出五年以上的预计都是不靠谱的。他们说10年的意思就是说，看不到头。那为什么人工智能有了这么大的进步？我们为什么进入了A时代，而且这个AI时代一定会持续十年以上？是因为人工智能最近几年在深度学习有非常惊人的突破。深度学习、深度神经网络是个大杀器。这个突破不是在今年发生的，但AlphaGo现象刺激了全球的专家，包括计算机领域的，包括其他领域的。
在围棋这个项目上，计算量是非常巨大的，是一个指数级的计算量，号称是10的170次方，这个数字大到把全宇宙的原子数加在一起还不如围棋的变化多。所以原来是不可能用计算机来下围棋的，这是不可能的，一步棋能够选择的变化太多了。人下棋和电脑是有一些不同的，高手有一个判断，在某个局面下我们能选择的步数是有限的，但是计算机原来的学习的方法是没有这个能力的，这个能力不是计算得出来的，是靠经验得出来的。
而机器用深度学习去学习人类的判断，跟普通人学棋的进展是一样的，它学会了以后有判断能力。这是算法上的突破。这在2012年就有了一个非常大的进展，斯坦福大学就搞了一个图像识别比赛，比赛规则就是从一百万张图片里面给你一张照片，用计算机的算法，用一个程序，把照片分类标注出来。基本上2010年开始，这个比赛错误率都在25%，在2012年，加拿大多伦多大学的错误率达到了15%，提高了10个百分点。
在2013年的比赛中，30个团队全部换了算法，到了2015年，错误率是3.5%。人的错误率是多少？斯坦福大学优秀学生在2014年试验过，错误率是4%多。
所以图像识别从2012年以后就取得了巨大的突破。很快各个领域的专家都开始行动了，人脸识别取得了巨大的突破，相比原来，都是20%、30%的识别率的提高。语音识别也取得了重大的突破，包括智能语言理解，据说也在飞速的进步。
那么，我不用图像识别和语音识别，也不搞自然语言理解，这个东西对我有用吗？也有用。谷歌在2012年看到比赛结果，当下掏了500万美金，把这个老师加两个学生的公司DNA Search，直接收购了。2012年开始，谷歌在内部软件项目用上了深度学习。到了2015年的第四季度，谷歌内部统计，有2700个项目用到了深度学习，涉及到了谷歌内部的所有软件项目。
谷歌还有一个很大的举动。在2016年3月份，他们把搜索负责人撤换掉了，换成了人工智能的负责人，把算法也改了，原来的算法叫按页面排序，替换了的算法叫RankBrain，它用人工智能、深度学习的算法替换掉它原来赖以生存的算法。
事实上不光谷歌这么干，百度也这么干，百度在2012年也看到了这个问题，所以2013年他们就把深度学习顶尖专家吴恩达给挖过来了。大家如果关注百度的财报，你会发现2013年下半年到2014年它的收入是有非常巨大的提升，其中很重要的一点就是深度学习在它的广告系统和推荐系统上的应用。
未来十年AI改变创投格局
这是非常重要的一个技术，它的普适性不仅仅是用在简单的识别上，它非常重要的一点是，我们原来计算机做出判断和决策的地方，如果它运用新的技术的话，都会带来非常大的改善，至少是从质量上来说，应该是两位数以上的百分比提升。
你未来的生活都将是人工智能决定的。比如说你今天出去打车，哪辆车会走到你的跟前；你去点外卖，哪个外卖送到你的跟前，原来你是靠自己去选的，现在都是电脑帮你选的，电脑选择是靠算法、靠优化。
未来我们是数字化的生活，数字化的背后是软件，软件的背后是算法，而算法现在正在发生重大的革新性的变化。以前你可以说这个原来没人做这个生意，我圈块地就做；现在每个行业可能都有人做了，你想到的问题其他人都解决了，你要怎么办？你还有没有武器？现在其实除了人的因素外，还有武器的因素，其中很重要的东西就是IT，还有马云老师忽悠的DT，后面还有AT。我们要进入AT时代了，你有数据，数据是要做决策的，不用就是个死的。
怎么用它？得靠AI，人工智能帮你决定。算法比你的个人判断更稳定、更有效。未来我们商业竞争也好、要改变生活也好，人工智能在里面起了决定性的作用。
我们很多常规性的工作也都将会被取代，甚至我们认为有一定的技术含量的工作都会被取代。俄罗斯Prisma能把每一张照片都变成艺术画。这个技术我看到了，谷歌其实公布了开源的模型，当时看完了以后我就跟我们的人说赶紧做一个，我们可以要吴道子的风格，可以要八大山人的风格，这多好玩。可是我们还没做出来，俄罗斯做出来了。你还可以比如说搞一个比赛，续写红楼梦，或者还可以作曲。
这很可怕，以后我们干的各种工作，计算机都给你干了。比如律师是学了一些规则，电脑显然是能更好地做这件事情的，会计帮你做帐，分析得靠会计师，但是现在分析能力我们也可以用电脑来做。国外的公司都已经开始在搞这个了。
我们还投资了一家做批改作文的。改作文现在感觉还有点难度，但是我们改英语作文是可以改得很好。
比如人工智能学的机械手，机器人的手臂都很笨重，他抓东西不能像人那样，不同规则的东西都能抓好，不同重量的东西知道该用多大力，机器人很难判断这件事情。现在用深度学习也有很大突破，所以未来我估计三五年，机械臂也会发展得很快。
未来的十年会带来一个新的格局，无论是对于创业者还是对于投资人，我觉得都会看到一个新的机会。技术的又一波的大浪过来了，每一浪对前一代的业务模式包括巨头都是很大冲击，PC时代，微软英特尔最强，在互联网时代它还有一点威力，到了移动时代就变成苹果、谷歌在最前面。再过十年会什么样，就看谁在人工智能上、在AIR上取得领先。
最重要的是，你要意识到你的武器跟原来不一样了。原来你没有IT，得上IT，IT得升级到云计算了，再往下还得搞大数据，这就很厉害了。所有新技术就是AI+大数据。
对于我们的技术创业者和行业的认识，我想，首先，要学习掌握新武器。新武器现在还不是那么厉害，还没有成熟。今天如果我们要招合伙人或者是创业同伴，一起走向
未来的5-10年，我们希望找到两类人：
第一类，你想做一个“造武器”的，你想学技术，你想搞人工智能、搞大数据，搞新技术。你要有好奇心，愿意学习新的技术，而且英文要好，能看懂论文，动手能力强。我们下面也准备搞人工智能的社区，可以一起来搞，在中国搞出一万名会用深度学习的工程师出来。
第二类，不会造，可你想用，也很好，但得有个条件，你要有足够多的数据量。你的公司如果能够有比较多的数据源，做决策的事情，能让人工智能去参与。
举个例子。我们现在投资的有做跟医疗相关的，医疗数据就是一个非常有价值的数据。医生根据你的病状做出判断，你去拍片子，他看了你拍的8张片子给你下了个结论，他基于的就是你描述的症状加上他获得的数据，给你做出判断。医生水平是个金字塔，顶尖的医生只有10%。如果我们用人工智能的方法，你给我足够多的医疗数据，我们能够做出来比这10%的医生水平不差的人工智能程序，那样我们社区的医生、二甲医院的医生就不用背负那么大的压力了，可以依赖一个更智能的电脑医生帮他进行判断。
所以在每一个领域里面，如果你有足够多的数据，要做出判断和决策，都是非常有价值的事情，可以用我们的人工智能做判断，甚至包括比如说你选位子，做实体产业也是一样。
所以不论你是做金融领域、教育领域、医疗领域，每个领域里的创业者要问自己这样几个问题：你的数据源够不够多，你的业务形态需不需要进行决策，你做的事情是不是要依赖于专家，你的日常工作是不是比较固定。那些很固定的工作，比如律师、会计做的很多事情，人工智能都是能够对它进行优化和做出更好的替代的，这些领域从业的创业的人可以跟我们一起，进行颠覆式创新。
2/3的人类工作将被人工智能取代？
有个相对耸人听闻的说法，未来2/3的工作会被人工智能所取代。比例我不知道，但是很多常规性的工作，肯定是会发生比较重大的变化的。
当然，还有人说，程序员会不会被取代掉，机器会不会以后自动写代码？我认为这个机器自动写代码的日子是迟早会到来的。现在最需要担心的是写算法的工程师们，得赶紧学习深度学习的方式来做算法。最近有一篇报道，用代码写算法的时代结束了。老一代的算法定义很多参数、定义很多规则，他都是看你的程序，现在深度学习进来以后，调的是你的模型和参数，而且这些参数的含义不一定是那么清晰的，是以结果为驱动来调整的，你要不掌握深度学习的这套东西，就相当于拿着机关枪跟大炮在比赛一样，迟早会落败的。
现在所有顶尖的专家、高校顶尖的教授全部被挖到了四大巨头：谷歌、Facebook、微软，亚马逊，苹果也肯定要加入战场。
埃隆马斯克做了OpenAI。现在要搞出一套特别好的AI的系统，第一你要有顶尖的人才，第二你要有大的计算量和大的数据量，这个都还是比较高成本的投入，所以马斯克开发了OpenAI。大家也可以关注，他们也会有很多成果出来。
华大的基因测序，现在也有深度学习。很多软件的算法，都面临升级换代，对交易员会有巨大的影响，像美国的交易应该一半以上都是机器撮合的。其实已经有很多的项目，包括股市，以及期货市场的预测和交易，在用新一代的人工智能技术正在模拟。如果计算机介入金融交易市场，对交易员肯定会有影响，但交易员反过来可以利用这个计算机程序提高自己和验证自己想法，或者计算机描绘出来80%-90%，你最后再下一个决断，我想这是未来的常态吧。
长远来看，我们人大概干不了太多的事情。你现在动脑筋的事情一半以上可以交给计算机去干了，在我们可以看得到的有生之年，我们关键动手的工作、服务的工作计算机也能帮你干了。
跟人相关的面对面的工作，这样的工作是最不容易被取代的。那种日常性的工作、相对机械性的工作，95%以上会被取代。
人脑是一个非常神奇的东西，器官会演化的，所以我们不用担心人脑会退化。你需要提高的可能是新的东西。
人工智能的危险是什么？更长远的危险其实我们还很难想象。机器人会不会统治世界？现在有两派，会或不会，哪一派都有一定的道理。我是支持不会的，但是会有一个比较可怕的事情发生，即以后掌握大数据和掌握大人工智能公司的威力和权利，会比现在想象的大非常非常多。
比如说，人工智能预测的准确度可能会非常高，如果被开发成一个人工智能警察，他判断你有罪，这很可怕。我们就算能够预防犯罪力提升，但是反过来有没有可能误判呢？现在自动驾驶、无人驾驶会不会撞死人呢，一定会有误判的，这可怎么办？我觉得，研究哲学的人，可以好好地研究一下。
1.人工智能对SEO是否会产生冲击？
现在SEO可能跟原来有一些不同了，美国那边已经是哀号一片，原来靠SEO获取流量的方式，现在可能不是靠单一的因素就能获取的，通过详细的研究人工智能相关的文章，我看到从去年开始，美国关于SEO方面已经有非常多这样的讨论，大家可以去研究一下。
SEO领域在进行重新的调整，每一次算法的更新大家都在反向的去猜谷歌和百度内部到底什么参数最重要，去做测试。但是现在我要告诉大家，这个测试可能会无效。
2.BOT大数据应用的两个赛题您怎么看。
我觉得两个赛题都非常好，一个是计算机视觉识别，一个是人工智能聊天机器人的商业应用。
现在计算机视觉识别很热，用在无人驾驶、安防上面都非常有应用实际场景的。
人工智能聊天机器人的商业应用也是现在非常热的，叫做聊天机器人。这被认为是一项巨大的革命，巨头都在干这个事，特别是Facebook和Google去年宣布要开发自己的新序，做智能聊天。未来我觉得可能两三年之内，通用的聊天机器人可能会进入一个更加智能的时代。
3.深度学习对人工智能的发展做出了什么贡献？
它最大的贡献是突破原来人工智能特征提取的局限性。
原来最大的问题是机器怎么样去获取一个特征，比如说判断一条狗或是一条雪纳瑞。即使是10只变型的雪纳瑞，人类也大概也能认识那只狗叫做雪纳瑞，但是原来机器学习在这一点上非常难，因为它是靠规则定义的。
曾经在90年代的时候，日本和美国都启动了一个巨大的项目叫做全人类知识库，就是把人所有的知识储备、量化到计算机里面去，但是知识嵌套太复杂了，所以这条路是一条死路，最后失败了。
而深度学习它绕过这个东西，它模拟人的思维方式，你不需要告诉我特征是什么，我自己会把特征提取出来，只要你给我足够的数据和数据之间的关联。有人相信知识在头脑里面是分布式的，人脑大概有200亿个连接，所以人脑的连接才产生了人脑的智慧，所以可以用计算机来模拟。
4.人工智能有思想吗？
关键是思想的定义是什么，有一些东西实际上是我们定义的所谓的思想也是可以被计算机磨炼出来的，这是第一个。
第二，实际上现在的科学还有很多无法探知的地方，整个宇宙也是这样的，物理学家和天文学家研究表明，这个世界还有96%的物质是我们不知道的，我们知道的只占4%左右，所以我们还有大量地未知的计算机在已知世界里面肯定是无法求解的。
你说的人工智能会不会有思想，我认为是会有的。前两年有一个机器人可以描述人的情绪，你背后的思想也能够进一步的去模拟和模仿，被计算机进一步提炼。
5.国内人工智能发展到什么程度了？
第一，我们非常高兴地说，我们跟全世界还是走到了同一水平线上，这重大的突破来自于理论界和学术界，现在学术会议上论文1/3是中国人发表的。
第二，我们有足够多的数据，而且人才也足够多，所以我想在下一拨大战里面，我们是很有机会走在最前面的，现在应该是三个中心，硅谷、伦敦加北京。
我呼吁每个懂技术的人，都应该去学一下深度学习，如果我现在还能写代码，我就不在这儿讲话了，我赶紧去看论文了。第一拨上来的程序员你们是引领世界的人，你们是掌握新武器的人类，你要知道英国当年鸦片战争跟我们打仗派一千人就把我们的10万人打败的，靠的是新武器，所以大家现在新式武器已经出来了，你还不去掌握吗？
6.深度学习在金融领域有哪些应用。
量化交易，还有做预测和判断。
预测和判断用深度学习和人工智能都可以进行非常大的改善。在金融领域，一个是区块链，一个是人工智能，人工智能主要是用在交易决策上，现在各个研究机构都在用这个技术在做算法，看看它的预测准确度和原来相比到底是怎样。
7. 您对对人工智能的未来判断是否过于乐观。
不是过于乐观，它确实是取得了重大的突破。
人工智能已经发展了60年，最关键的问题是在特征提取上被真正的突破了。所有跟人工智能相关的公司都贵得一塌糊涂，它是一个非常昂贵的技术，谷歌今年的IO大会最重要的是讲人工智能各方面的技术，包括提供开源的框架。我想每一个现在有自己产品和技术的人都可以去看看，能不能用到深度学习、深度神经网络来帮你进行提升。
如果不能帮助提升的话，我建议你可以换一家能够应用新技术的公司，这样你未来的成长空间会更大。
现在我们看到移动优先时代已经进入了AI优先时代，这是谷歌CEO在2016年第一季财报上讲的，而且他们所有的产品也都在采取这样的策略，这是一个巨大的转折点。我刚才讲了2016年是进入新浪潮的转折点，未来再过10年，我们一定会看得非常清楚。
?创业实验室是什么？
创业实验室为新一代年轻创业者提供虚拟的创业实验孵化器，通过直播招募优秀的创业者，把已经成功的企业家聚集起来，与创业者共同碰撞商业思想，进行实践探索，梳理可案例化的商业体系、投资孵化。
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