吳鷹：我沒用過小冰，但你好像還是沒有直接回答我的問題，你最想先干掉誰？
沈向洋：你剛才問了什么問題？
吳鷹：高手。他用了馬云說的彎道超車就會翻車，智慧城市，你知道政府對市民的服務(wù)可以歸結(jié)到人的服務(wù)有多少項嗎？3000項，一個人，深圳將近2000萬人，乘以3000，在各種狀態(tài)下，數(shù)據(jù)量很大，數(shù)據(jù)量大不等于大數(shù)據(jù)，他這個角度，有很多東西還是可以做出一些結(jié)論出來。我也想借馬云剛才講的問一個仿生問題，飛機(jī)剛出來之前，大家想的思路是看鳥在空中飛很羨慕，剛開始做飛機(jī)就想做一個像鳥一樣的。我就想問臺上的四位嘉賓，不用專業(yè)知識，就是知覺，在人工智能上有突破的事，模仿人腦的，馬云說機(jī)器一定比人快很多，你們覺得仿人腦的方式會有所突破，還是完全不一樣的想法？郭為你就先說，說錯了也不要盡管，反正你也不是人工智能專家。
郭為：是功能性的突破，還是仿生的東西，就拿AlphaGo來講它下一盤圍棋所消耗的能量，有人告訴我需要2噸煤，但是一個圍棋手可能就是兩碗米飯，我們在考慮一個功能的時候需要多大的資源消耗，這始終就是人類進(jìn)步的很重要的，你可以實現(xiàn)這個功能，從實驗室走到工業(yè)，實驗室可以做得出來，但是無法實現(xiàn)工業(yè)化就是要考慮成本，考慮到資源的消耗。人工智能之所以用功能性替代就是考慮這些因素，就是完全模仿本身也非常困難。我也非常同意馬云的說法，人的大腦功能，我們自己認(rèn)知只有3%，最終就是用功能，而功能的替代能量消耗要比人本身，人還是太神奇了，這個我覺得很難達(dá)到人的程度。我最近看一本書《人的宗教》，就講人是由三個東西構(gòu)成，一個是你的生命，一個是你的心智，第三個是你的心靈或精神。我們反過來講精神的東西，我無法想象機(jī)器能夠代替精神的東西，最多也就是體力上能夠替代，智慧上不能，在某些方面的替代，完全替代人不可能，某些替代就是功能上的替代，所以突破就在功能上的替代，然后提高一定的效率，這是我對人工智能的看法。所以我為什么同意馬云的觀點，實際上機(jī)器怎么樣能夠做得更好。我看遠(yuǎn)古的博物館，人類發(fā)明一個針，這和今天人工智能的發(fā)明對人的沖擊是一樣的，當(dāng)時人縫不了衣服，沒有針怎么縫衣服，發(fā)明針是多么神奇的事，能夠把衣服縫起來，今天做人工智能也和當(dāng)年發(fā)明針沒有根本的區(qū)別，人在進(jìn)步的過程中不斷發(fā)明新的工具，而新的工具最終還是為人類服務(wù)的。
吳鷹：Pony覺得是用模仿人的方式，還是全新的？
馬化騰：我們當(dāng)然期待有一個本質(zhì)的，發(fā)現(xiàn)飛機(jī)的螺旋槳也好，還是流體動力學(xué)，還是鳥的翼，或者是馬跑，現(xiàn)階段還是通過仿生的階段，在某一些垂直的領(lǐng)域，你現(xiàn)在要做到一個通用的AI非常難，包括圍棋也是選一個非常窄的領(lǐng)域，然后給它學(xué)習(xí)，通過各種參數(shù)來訓(xùn)練，剛才郭為提到的用AlphaGo下一盤棋要消耗多少能源。這個垂直領(lǐng)域訓(xùn)練數(shù)據(jù)是需要消耗很大的能量，但在實際用的時候其實不需要消耗太大的能量。我們絕藝訓(xùn)練出來的單機(jī)成本跟職業(yè)棋手差不多，但是要訓(xùn)練出這個模型來要很長時間，稍微改一改規(guī)則就全部要進(jìn)行重復(fù)訓(xùn)練，改進(jìn)一點之前的積累都不算，要從頭積累一遍，消耗的能量很大，而且時間很長，這是很窄的一個技能模擬。下一步到通用的，再下一步是不是有更本質(zhì)性的，發(fā)現(xiàn)它背后的原理，智能可以超越人的碳基的智慧，是不是有其他更多的基礎(chǔ)元素可以形成更高級的生命智慧呢？這可能是超越人類現(xiàn)在所發(fā)現(xiàn)的知識，這也是有可能的。甚至有人還突發(fā)奇想說我們現(xiàn)在認(rèn)識的宇宙就是高智能的生命，用他的量子計算機(jī)模擬出來的環(huán)境，我們一切都是模擬出來的，也有可能。大家發(fā)揮腦洞大開的想象力吧。
吳鷹：腦洞大開，一切皆有可能，Robin怎么看？
李彥宏：其實我不太認(rèn)可人工智能現(xiàn)在做的是仿生學(xué)，現(xiàn)在我們講人工智能像是人腦神經(jīng)元的工作原理，但是人腦具體怎么工作的，剛才馬云講的我們只了解3%，我們并不知道人腦是怎么工作的，你不知道它怎么工作怎么仿它？我們只知道這一點點，這一點點計算機(jī)的算法有一點類似之處。我同意現(xiàn)在的人工智能，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的算法還確實處在非常初級的階段，還有很多提升的空間，現(xiàn)在做得還非常不夠。什么時候能夠挑戰(zhàn)真正人的認(rèn)知能力，我覺得還有很長很長的時間。我說話比較保守，我說很長是說這一天永遠(yuǎn)不可能來到。第一階段是弱人工智能，第二階段是強(qiáng)人工智能，第三階段是超人工智能，我認(rèn)為到強(qiáng)人工智能這個階段就達(dá)到不了，不僅僅是你永遠(yuǎn)搞不清楚人腦是怎么工作的，你即使用電腦的方法模擬人腦，要想完全達(dá)到人腦的水平，我覺得也做不到，永遠(yuǎn)做不到這件事情。