吴鹰：我们IT领袖峰会就是观点。我也不用问沈向洋了，因为确实是人脑到底怎么工作的，不知道。但是这个答案非常简单，因为有一个上帝。所以很多科学家到最后就信上帝了，变成找到一个答案了。沈向洋，你还有补充？

　　沈向洋：我蛮赞成李彦宏刚才讲的，人工智能这件事情发展，今天最大问题是对人脑不了解。脑科学今天还是非常初步的科学，你每次要讲科学的话，首先要一定要有数据，要能够做试验，而且做重复的试验，今天就没有办法真正监测到真正做试验说因为加入了这样的输入到人脑，出现什么样的输出。接下来N年应该有更多的人投身基础科学研究脑科学这件事情。看今天计算机体系结构，冯诺伊曼结构，跟人脑结构完全是两码事。可能也像张教授说飞机的模仿并不是真正像鸟一样，我觉得肯定是这样的情况。接下来很多方面肯定叫弱人工智能也好，这些很多的人的智能方面我们能够想象得出来，今天人能够做的事情在不远将来，绝大多数事情，人工智能都可以达到。我举一个小的例子，比如今天大家讲你今天可以做视觉识别了，物体识别了，你今天可以做语音识别了，那今天人还有什么事情很了不起，大家觉得通过学习的方法，atv，我们可以达到一个什么样的高度。很重要一件事情是机器阅读，阅读的能力。我要考高考、考SAT，阅读一篇文章后，你问一个问题，我可以答一个问题。像这样的问题接下来5-10年可能是人工智能很大突破的地方。而一旦有突破后，搜索也好、社交网络也好、其他商业应用也好，有很多这样的机会。今天大家觉得激动人心的地方是因为以前是完全符号式、公式这样做，今天是神经网这样一种解法，它的区别在于以前符号式做法，你觉得用符号式做法解了一个问题，你觉得可以懂的，你可以解释的。而今天这种神经网解法，包括Pony做的围棋机器人，他很难去解释为什么下这个。接下来有一个需要研究的问题，从符号式到神经式怎么样回过头再到符号式。就是研究行业很热门的方向，叫做可以解释的人工智能。

　　吴鹰：咱们讲了这么多人工智能的话题，讲一点跟在座嘉宾更接近一点的，我本来想问李彦宏怕不怕微软，想不想把它干掉，但是没有什么意义，他们都有很智慧的回答，肯定会回避开。但是我注意到百度你们的深度学习有一个开放平台，咱们小公司在这方面没有投入，没有技术积累，想要用也是可以用，是免费开源平台。这个是挺有意义。但是你们当年决定这么做的时候，你们不觉得这样开放后会培养你的竞争对手吗？

　　李彦宏：我觉得人工智能是一个非常大的产业，而且是会持续很长时间。像我们现在的判断未来20-50年都会是一个快速发展的人工智能时期。在这种时代大潮下，显然不是一个公司能够把所有的事情都做下来的。相反的，如果说我们先进入了这个领域，能够提供一些平台给一些尤其是没有这么多计算资源、没有这么多做长远研发能力的机构去做他们擅长的，他们对于很多垂直领域可能比我们的了解就会更加深刻，让他们去做的话，他会推动整个人工智能技术的发展。所以从这个意义上讲，我们把我们的平台开放出来，对大家有益，对我们也有益，我们可以在平台上看到大家在干什么事情，哪些方向发展会更快一些，哪些领域更适用于现在已经解决的技术。我刚才讲人工智能永远不可能超过人类的能力，但是当他逐步逼近人类能力的时候，其实已经是可以一个一个行业去颠覆掉。比如说人脸识别这种应用，我们今天如果你去机场的话，要过好几道安检，又要把身份证拿出来，比对一下，其实人脸识别这个问题解决后，将来到机场就应该大摇大摆就过去了，他那个摄像头可以识别，不需要一道一道检查的。我们在家里自己开一个Party，不可能每个人进来先把身份证看一看。但是人多了，几千人、几万人，甚至更多人的情况就要用现在比较笨的办法一个人一个人对他的身份，但是现在这个问题基本上解决了。比如百度大厦，我们那个闸机就是刷脸可以进，到哪儿直接过就可以了。这还是人脸识别一个东西。语音的识别、自然语言的理解等等，都是可以。未来人和物的交流方式，人和工具交流方式，不是人学习工具怎么使用。人和动物的区别就是人发明了工具，但是人发明了工具之后，是发明人写一个用户手册告诉你这个东西怎么用，电视怎么用、冰箱怎么用，这些东西，电脑手机怎么用，我们要学习用键盘，小时候都要学打字。但是未来应该是机器、工具学习人的意图，以后人再也不需要学习工具怎么用了，我要这个工具干什么，他就能够明白，这就是我希望用人工智能方法解决理解人的自然语言，以后人和机的对话、人和物的对话就变成一种自然语言的对话，这是未来几十年可能代表人工智能发展最大的方向。