郭为：是功能性的突破，还是仿生的东西，就拿AlphaGo来讲它下一盘围棋所消耗的能量，有人告诉我需要2吨煤，但是一个围棋手可能就是两碗米饭，我们在考虑一个功能的时候需要多大的资源消耗，这始终就是人类进步的很重要的，你可以实现这个功能，从实验室走到工业，实验室可以做得出来，但是无法实现工业化就是要考虑成本，考虑到资源的消耗。人工智能之所以用功能性替代就是考虑这些因素，就是完全模仿本身也非常困难。我也非常同意马云的说法，人的大脑功能，我们自己认知只有3%，最终就是用功能，而功能的替代能量消耗要比人本身，人还是太神奇了，这个我觉得很难达到人的程度。我最近看一本书《人的宗教》，就讲人是由三个东西构成，一个是你的生命，一个是你的心智，第三个是你的心灵或精神。我们反过来讲精神的东西，我无法想象机器能够代替精神的东西，最多也就是体力上能够替代，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，这是我对人工智能的看法。所以我为什么同意马云的观点，实际上机器怎么样能够做得更好。我看远古的博物馆，人类发明一个针，这和今天人工智能的发明对人的冲击是一样的，当时人缝不了衣服，没有针怎么缝衣服，发明针是多么神奇的事，能够把衣服缝起来，今天做人工智能也和当年发明针没有根本的区别，人在进步的过程中不断发明新的工具，而新的工具最终还是为人类服务的。

　　吴鹰：Pony觉得是用模仿人的方式，还是全新的？

　　马化腾：我们当然期待有一个本质的，发现飞机的螺旋桨也好，还是流体动力学，还是鸟的翼，或者是马跑，现阶段还是通过仿生的阶段，在某一些垂直的领域，你现在要做到一个通用的AI非常难，包括围棋也是选一个非常窄的领域，然后给它学习，通过各种参数来训练，刚才郭为提到的用AlphaGo下一盘棋要消耗多少能源。这个垂直领域训练数据是需要消耗很大的能量，但在实际用的时候其实不需要消耗太大的能量。我们绝艺训练出来的单机成本跟职业棋手差不多，但是要训练出这个模型来要很长时间，稍微改一改规则就全部要进行重复训练，改进一点之前的积累都不算，要从头积累一遍，消耗的能量很大，而且时间很长，这是很窄的一个技能模拟。下一步到通用的，再下一步是不是有更本质性的，发现它背后的原理，智能可以超越人的碳基的智慧，是不是有其他更多的基础元素可以形成更高级的生命智慧呢？这可能是超越人类现在所发现的知识，这也是有可能的。甚至有人还突发奇想说我们现在认识的宇宙就是高智能的生命，用他的量子计算机模拟出来的环境，我们一切都是模拟出来的，也有可能。大家发挥脑洞大开的想象力吧。

　　吴鹰：脑洞大开，一切皆有可能，Robin怎么看？

　　李彦宏：其实我不太认可人工智能现在做的是仿生学，现在我们讲人工智能像是人脑神经元的工作原理，但是人脑具体怎么工作的，刚才马云讲的我们只了解3%，我们并不知道人脑是怎么工作的，你不知道它怎么工作怎么仿它？我们只知道这一点点，这一点点计算机的算法有一点类似之处。我同意现在的人工智能，尤其是机器学习、深度学习的算法还确实处在非常初级的阶段，还有很多提升的空间，现在做得还非常不够。什么时候能够挑战真正人的认知能力，我觉得还有很长很长的时间。我说话比较保守，我说很长是说这一天永远不可能来到。第一阶段是弱人工智能，第二阶段是强人工智能，第三阶段是超人工智能，我认为到强人工智能这个阶段就达到不了，不仅仅是你永远搞不清楚人脑是怎么工作的，你即使用电脑的方法模拟人脑，要想完全达到人脑的水平，我觉得也做不到，永远做不到这件事情。