几乎所有的工具都是能让我们可控的，包括AI，包括计算机，飞机，刀等各种我们造出来的工具，拿车来讲，我们开一个车要往东就要往东，一定要可控。但我在家里，我让我太太倒一杯咖啡，可能10次她只有5次会去，有5次她会说你有手有脚怎么不自己去。这里反应出一个问题，我们对人和对机器是有完全不同要求的。

　　所以我们一定要可控性，我想大家都同意，你没事去做一个东西，不能控制它有什么意义么？我常常说一个笑话，假如你要造一个东西又聪明，你又不能控制他，那不就是我们的小孩吗？我们都巴不得小孩比我们聪明，但是我们又不能控制他，如果真想做个不可控的东西，生小孩就好了，如果我们做机器，就是要控制它的。

　　人工智能都是由人编写的算法，人的算法高过机器的算法。

　　上面给大脑发了一个左右脑的图，它可以看到，我们讲的计算机的那些功能和属性，大部分属于左脑，发散性，创造性，创造力很多是跟右脑相关的，计算机充其量只是一个最好的左脑。1+2+3+4+……+N这个题，直播，有两种算法，在高斯求和算法之前就是慢慢地加，有个叫高斯的数学家，有次老师叫他从1加到1000，心想可以耗掉他半个小时，但他几秒钟就给出了答案，用的 n (n+1) /2N算法。

　　从1+2+3+4+……+N有两种算法，今天若是要加到无穷大的一个数，如果计算机用笨的方法计算，人用好高斯的方法计算，我可以保证计算机还是算的比我们快。但人跟计算机的比赛，我们不要忘记的是，它永远都是算法+真正去计算两个合起来的比赛。

　　在上次的比赛中，AlphaGo除了算法，还加上至少几万台的机器在背后计算，我觉得李世石很“可怜”，除了算法，还用大脑去计算。我们知道人的计算肯定比不过计算机的计算，不管是加减乘除以及开根号，都是以卵击石。所以如果只比算法的话，我觉得可能李世石的算法还是要高过AlphaGo的算法。

　　所以我的结论是，直到计算机可以自己编程，能够自己产生下一个算法，不然计算机跟人要比智能，是没得比的。我们的创造力在于能创造一个新的算法，去解一个未解的问题，去解一个已解的问题，解地比比人好，这叫做算法，而今天的所有算法，都来自于人类，包括深度学习。

　　最后要讲的，今天机器，计算机，AI做的事情（99.99%）都具有重复性。

　　如记住电话号码，GPS导航，所有大数据运算，深度学习，都是搜索很多大数据导入预先设定的算法中，进行最优化，概率最大或期望值最高的选项。我想大部分的人都会同意我，对于重复性的事情我们很高兴能让机器人或者AI去做。我们人要去做最高阶的事情——那些一辈子只能做一次的决定。这类事情才是我们的创造力需要解决的问题，基于这些问题我们再考虑去发明一些算法，这类事情也是我们人类应该发展的方向。

　　关于

　　深度学习从2006年到现在，没有大的基础理论进步！但现在工业界热情高涨，我们在盲目推动什么？

　　现在各个开源平台推进不算迅速，是开发者的水平没跟上，还是推开发平台的大公司功能不完善？

　　作为微软亚太研发集团主席和微软亚洲研究院院长，如何保证研究和开发项目的创新性和领先性？

　　……

　　将在我们的下篇文章中呈现，敬请期待！