有不少名人做出人工智能会导致人类灭亡的言论，他们用意到底是什么？三位老师一个共同的认识是： 人工智能的威胁不是来自于那个被赋予所谓智能的机器，而是来自造这个机器的人。

　　山景表示，任何一个科学技术的发展都是双刃剑，它都可能有反作用。比如说，有人把恶意的代码给串进去，哪怕是一个简单的机器，也可能对人造成巨大的伤害。所以，就像今天的杀毒软件一样，将来对人工智能也会出现类似的诉求。

　　在某方面，超越人类极限的技术并无过错，就好像搜索，就是很大的超越，去图书馆翻书，一个人一年能看度搜好书？能查到多少资料？“技术的本质还是给人带来便利。 由于机器没有自主意识，所谓的威胁是背后的人在做坏事或者是有人在教机器做坏事的逻辑，而不是机器自己在做坏事。”初敏说，不需要担心这个，至少在能看的见的时间里不用操心这件事情。

　　如果谈如何防范的话，建议如下：

　　1、逻辑代码上少一些Bug；

　　2、用法律约束人工智能背后的人。

　　自发的情感智能是一件特别难的事

　　“要想做到情感智能，首先要让机器理解人的情感世界。但人的大脑有百亿量级的神经元，每个细胞元都存在激活和非激活状态（0和1），一天的数据量大概是一百个PB。如果能通过计算的方式，展示每时每刻整个脑神经的细胞元活动图，还原我们每一个情感的状态——处在什么状态下是开心或不开心、哪几个细胞元被激活导致这样一个情绪、是因为什么诱因导致的？如果这个问题能解，至少能从认知的角度先理解我们的情感的这个通道，和它的模式是什么样的。”

　　只有先理解这个工作模式后，才可能有可能去造一个有情感的机器人。怎么样让一个机器有一个自发性的情感产生，山景认为：“在目前为止，我觉得还是非常难的一件事，目前只能先做好第一步，先理解情感的产生。”

　　他还表示，在情感理解上，今天的大数据已经可以部分做到，虽然没有把脑神经的活跃度图给展现出来，但是它能够模拟刺激数据是什么样，然后再通过表象猜深层次的，就能够实现一些情感功能，比如欣赏音乐等。“这只是在情感上去做一些可量化，然后无限逼近，但无限逼近并不代表有自发的创造性。”

　　初敏认为，情感智能化分成两个层面，一个是让让机器本身具有情感，另外一个是让机器理解人的情感，这两个不一样。 让机器去理解人的情感，这件事是可行的，但让机器有情感这件事情还是太难了。比如说所谓的陪伴机器人，陪伴机器人不是教这个机器人有情感，而是让它能抓住跟它需要陪伴对象的情感，以及这个对象在不同情感状态下，需要它来做什么，这些事情完全是可以学习到的。

　　未来到底是端智能，还是云智能？

　　现在有两种趋势，一种是云计算公司把智能往云上做，另外一种，则是创业公司把智能往端上做，比如摄像头、手机等智能设备端，那未来趋势，到底是端智能，还是云智能？

　　方广分析到，端智能的优势在于敏捷性，不需要语音交互，马上得到计算结果，因此对于一些实时性要求高的应用，目前必须使用端，比如自动驾驶、安防等。端它的缺点则是受限于它的计算的能力，同时也不能感受到其他的端（如果能，那就是云了）。云的优势是：有强大的计算能力，又能够把这些点——各个端的这些收集起来的数据能够综合起来进行分析、判断，这种智能有时候是超越人智能的。

　　方广认为，云和端两者之间的关系是互相依赖的：云的技术需要通过端来展现，端则是云数据的入口和出口。他指出，N年以后，也许云和端概念就没有了，当云和端之间带宽不是问题的时候，端和云将是一体的。

　　“智能在端，智慧在云。”山景称，当局部的智能聚集在一起时，就能成为一个大智慧。比如说，抓套牌车、闯红灯的摄像灯在云端串联起来，可做的事情将会变得非常多，这就是局部的智能变成一个全局的智慧。端和云必然是连在一起的，终极境界就是你中有我，我中有你，混为一体。

　　初敏则从另外个角度解说云和端的关系。端和云之间，只是分工不同。有些事情因为安全和隐私需要，不适合在云上，所以只能放在端中处理，比如家中的智能音响，不能把所有声音都传到云上。

　　人工智能落地的条件

　　方广认为，人工智能落地的条件分别是：算法、数据、计算平台、用户、商业模式，这五个条件是必不可少的。