胡郁：其实我觉得数据和算法是同样重要的，但是我现在感觉其实是这样，如果没有数据，你可能达到基本的门槛都很难，因为基本上，如果没有数据，我们原来讲的假设就不存在了。你训练数据的样子跟你在测试时候看到完全不一样，再好的算法在残缺的数据面前都没用。但是，数据量一旦到了一个门槛以后，真正发挥作用的可能就是算法了，这个时候，在数据量达到一个门槛之前，重要的是数据，在数据量达到门槛以后，不同的算法之间的差异就会看得越来越明显，所以我觉得它是分阶段的。

　　雷鸣：第二，你也提到讯飞有一个超脑计划。高考这个事情，一开始大家觉得很荒唐，现在我看进展还是蛮不错的，你觉得按照中国的高考制度的话，什么时候能考上北大清华？

　　胡郁：我觉得要想赶上在座的各位没有十年恐怕很难。

　　雷鸣：另外，你提到图灵测试，测试方提出来严格的测试，如果想达到 10 岁小孩的水平还需要多久？这里面最关键的一些点是什么？技术上的挑战是什么？我也在想，如果我们想达到10岁小孩水平的话，是不是需要更多知识，甚至说我们要发展到所谓的强人工智能或者说通用人工智能技术的突破才可以呢？

　　胡郁：是这样的，可能大家觉得达到 10 岁小孩（没什么大不了的），那 10 岁到 30 岁怎么样？这里是一个有意思的事情，这个需要反过来看，我们人类0到6岁是最无忧无虑的时候，因为不用上学，整天就玩。但其实人的智能里面最难的部分就是0到6岁完成的，就是你的认知、常识的建立、逻辑能力都在那个时候，但是那个时候是不用学的，在人类社会里面慢慢语言也会了，各种各样的东西都会了，不用到学校里面学，从6岁开始一直到大学都是人类最痛苦的时候，要记很多东西要考试乱七八糟的。但是对于机器来讲是反的，因为我刚才讲过，机器擅长的是运算技能，所以算和记这东西对他来讲不是难事，但是人0到6岁的能力对机器来讲是最难的，机器一旦掌握了0到6岁的能力，后面几十年对他来说不是事。

　　现在科学家真正在努力的，用现在讲的弱人工智能或者神经网络、大数据和涟漪效应的方法，看能不能突破我们讲的0到6岁认知技能核心的问题，这条路还是有这种可能性的，因为现在说实在的，虽然我们对神经网络大数据做了一段时间，但是对它很多的威力其实还没有摸透，它的模型再大到一定程度，它的数据量再大还没有完全搞清楚，这条线上还有很多的空间，而且我认为在5到10年之内应该可以看到结果，而且人工智能需要解决另外一个问题，强人工智能就是因为我刚才讲的0到6岁的智能还是一个结果，这个结果你说机器人通过弱人工智能，通过我们现在的方法达到这个结果是有可能的，但是达到这个结果的过程中塞给他的东西给我们人类完全不一样，你可能塞了现在小孩所需要学东西的10倍、百倍、万倍，强人工智能还要求在过程上跟人学习的过程一样。当你碰到一个新的东西，他还能不能学的那么快，这就是强人工智能或者通用人工智能想最后达到的目标，它的要求会更高一点。我觉得这是两个阶段。

　　雷鸣：我觉得这也是蛮有意思的一个部分。刚才讲，如果说在刚才这种类似于知识型问答的里面，虽然是常识，但是这个常识背后对应的数据量还是非常巨大的。让我感觉这个问题一定程度上等价于一个叫做开放对话的东西。意识这个问题有很多需要探讨的地方，我们随便聊一聊，意识跟智能真的是割裂的吗？我有时候在想一个事，回过头来讲像阿法狗比赛的时候，人类老觉得机器下围棋下不过人，人下围棋有大局观有灵感，后来证明大局观也是算出来的，运算能力强了。

　　胡郁：人的大局观没有那个能力，机器的大局观是计算出来的。

　　雷鸣：人是被训出来的，意识是不是某种函数呢？人类要在某种环境下得到生存或者更好的环境发展，我们看过一本《自私的基因》，它说我们整个人类社会进步，包括物种的进步，最后是基因本身要去遗传自己，我们只不过是一个载体。所以促使基因自己被复制，可能性最大的特征就会遗传下来，它提到一个很有意思的现象：一般成年动物都会保护小动物，甚至会牺牲自己的生命，看起来非理性，后来我们美化成母爱，基因解释说是这样，说动物经过变异，种群就会越来越大，下一代有更大的机会繁衍种群，如果不救自己的下一代，过去人类的寿命就是30多岁，后面没有生育的可能性，种群就会下降。这种东西更像是一种结果而不是原因，母爱是一种结果，是基因为了遗传自己，让你看到的结果。我在想自我意识是不是某种意识上也是一种更大的函数或者运算，只不过现在人类搞不清楚呢？