2016 年无疑是人工智能有着巨大进步的一年。对于 Clarifai 来说，我们的产品已经把人工智能送到了每个人的手中。现在，不需要数据科学团队，不需要复杂的硬件设备，你的机器可以通过简单的一个例子学会分辨一个概念——就像人类一样。

在 2017 年，我们将专注于开发个性化的人工智能系统，每个人都在以不同的方式理解这个世界，而人工智能的明天也将会展现出多样性的一面。

Michael I. Jordan，机器学习专家 加州伯克利教授

我们已经有了很大的进步，但主要是因为很多人在从事这个领域。我们在伯克利的系里现在每年级大约有 700 名学生。科技行业现在有 1000 种机器学习的应用，每家公司都在试图进入这个领域。

这看起来很美好，但我认为其中有很多都是泡沫。我想在此让大家回归冷静，我们距离一些重大问题的解决——如自然语言理解——还有五到十年的距离，甚至更久，这些问题非常具有挑战性，它们不是收集数据进行分析这么简单。我们距离超级人工智能还有很远。所以我希望人们能够脚踏实步地工作，我们距离解决深层次的问题还有很长一段距离。

马磊，Atman 创始人兼 CEO

1946 年世界上有了第一台通用晶体管计算机，随后用了 35 年，第一台个人 PC 诞生。刚刚过去的 2016 年也恰好是 35 年，这一次机器不但更小更快、无处不在且无所不连。然而更重要的是，这次机器有了「心」。

有心的机器已经悄然的进入人类的生活点点，很多应用甚至超越人的极限。未来的机器将把这些点连成线，连成面。未来的 35 年将更加期待。

Ofer Shai，学术搜索 Meta Alpha 首席科学官（隶属于 Chan Zuckerberg Initiative）

深度学习将会成为每个人身边的重要元素。我们已经看到了它在生物学中的很多应用，很快其他领域也会如此。

汪德亮，大象声科首席科学家、IEEE Fellow 神经网络杂志主编

过去的一年深度神经网络带来的突破使人工智能广为人知。望 2017 年深度学习深入社会，在助人听视等领域中真正造福人类！

王海峰，百度副总裁

人工智能并不遥远，它就在我们每个人身边，比如一次语音搜索、一个菜单翻译、一段个性化视频推荐等等。我们始终致力于将人工智能渗入到人们生活的各个角落，让人工智能实实在在地造福人类。而这，正是智能时代最为迷人的魅力所在。

王小川，搜狗 CEO

所有人都在谈人工智能，但少有人知道搜索技术和产品至始至终是人工智能最大的练兵场，也将成为深度学习技术突破最大的受益者。语音、图像相关的智能识别和生成，在 2016 年取得了长足的进步。而自然语言处理相关的突破，还在蠢蠢欲动，是挑战也是机会。2017 年，基于深度学习算法，我相信翻译技术将会有突破，这将是人类历史上重大的进步，其意义不亚于发明了电。跨语言沟通的顺畅，将会影响文明的走向，也是汉文明复兴的重要里程碑。

吴恩达，百度首席科学家及 Coursera 联合创始人

很难预见未来会有哪个行业不会被人工智能改变。希望在我和百度同事们的努力下，中国公司会很快得到人工智能发展带来的好处，人工智能终将为人类带来福祉。

解浚源（Eric Xie），MXNet 核心成员

希望深度学习研究在未来更加开源化，每个好的算法都能有开源实现。我和 mxnet 社区来年会向着这个目标继续努力。

杨铭，地平线机器人技术联合创始人、软件副总裁

回顾 2016 年, 人工智能领域印象最深刻的事是 AlphaGo 的表演，将这几年深度学习技术的迅猛发展以一种非常直观的方式展示给大众，引起的关注继续推高对人工智能的期待。展望 2017 年，算法研究方面，增强学习和对抗式网络方兴未艾，深度学习还处于活跃发展期，相信算法与硬件架构创新结合以及垂直行业经验结合，将促进新的人工智能相关产品快速发展。

杨强，香港科技大学教授、第四范式联合创始人

那么我现在看到人工智能有很大的新发展，我也非常高兴。尤其像今年是人工智能的大年，有很多新探索和非常振奋人心的成就。那么我希望能够在媒体上看到更多这样成就的展示。机器之心作为媒体中的佼佼者为我们带来了人工智能方方面面的报道，并且我们对外界进展的了解很多首先都是通过机器之心得到的。所以我希望机器之心能做得越来越好，同时也希望像机器之心这样的媒体能够起到一个监督和评价的作用。这样就能够在很多不同的声音当中找到一个比较公正和客观的声音。才能为大众带来第三视角，提供带有批判性的一种报道。那么这样的话，大家就能够在一个比较健康的环境下成长，人工智能也就能够在平和的心态下真正地落地。

尹相志，华院数据首席科学家