人工智能的局限在哪儿？强AI（GAI）依然道路漫长。机器在感知上已经超过了人，但是认知可能还有5-10年甚至更长的路要走。

深度学习的方式，有没有问题？其实有一个很大的问题，事实上是人们给自己创造出来的一个问题。人工智能或者机器智能是机器通过观察体验来学习，机器本身可以对自己进行编程，atv，程序员不再需要写命令解决问题，而程序会根据示例数据和期望输出生成自己的算法。

今天在很多领域已经往这些目标行进，第一个案例，比如Nvidia无人驾驶车，不是靠程序员指令走的，完全靠观察人的行为，观察人们开车的行为来确定自己驾车方法。第二个案例，在纽约一家医院开发了一套系统，叫做Deep Patient，医院只给了它70万个病例，然后这个系统从70万的病例中学习，通过数据发现规律，总结出了非常强的疾病预测能力，尤其患精神分裂症的预测能力远远超过了大夫。第三个案例，美国军方大量投入机器学习，为车辆和飞行器导航确定攻击目标，在大量数据中间挖掘出恐怖分子的一些信息，都已经远远超出了人们一开始的预期。深度学习已经具备了这样的能力，但是深度学习依然没有能够解释自己的行为。还是黑匣子。

人类历史上从来没有创造过这样一个机器，这个机器的行为和判断连人类都不能完全理解。今天我们创造了深度学习的机器不能判断和解释自己的行为，这就是今天我们感觉到不舒服的。人们反而问自己，我们自己作出了很多判断我们自己能够说清楚为什么做的吗？可是人类可以容忍自己的这种情况，但是不能容忍机器的这种情况。美国国防部就将机器学习的不可解释性定性为“关键的绊脚石”。

当然未来一定是说，人们需要跟机器不断合作。我们看动物到人的进化，其实智力进化的本质特征是进化到一个系统，这个系统连创造者都无法解释。今天我不敢保证上帝理解我们今天做的这么多的事情。为了这个担心，研究人员已经开始在进行一些分析，来试图理解或者跟踪这种决策的过程。

终级目标，机器和人到底有什么区别？

它比你来得快，比你大，某些能力比你还强。它和人类区别在哪儿？

求生本能，对于死亡的恐惧，这是机器没有的，这是定义出人和机器一个根本性的区别。人和动物的演化速度，一系列的求生本能，被打了会跑，避免疼痛，会食色，会有归属感。人类做坏事也是因为对死亡的恐惧，对欲望的驱动。机器本身目前为止因为它不惧怕死亡，所以也没有感情，没有感情是不是就不能说有智能呢？这是一个宗教问题，不是一个科学问题。

讲完了机器学习我们到此打住，我时间到了，很快讲一下AI投资的判断。

AI投资的机会与陷阱

　　在对AI投资的判断中，产业链包含：基础，技术，应用；

　　基础被巨头控制，技术层面能否出来一些公司依然存疑；

　　应用层要寻找能够大量产生数据的产业。

过去经验也告诉大家，每一波科技浪潮中会有一些平台性的公司。我们谈AI投资，到底投什么？就像我们谈PC的投资，谈互联网的投资我们是谈生态链。

在对AI投资的判断中，产业链包含基础、技术，应用。基础这个层面已经被巨头控制了，基础层有两大块：基本计算能力和数据。基本计算能力无论是谷歌还是微软，包括中国百度都已经把它作为SaaS服务提供出来了。技术这一块，没有数据能否成为一个平台？在SaaS这一块，不是通用的SaaS，也许在SaaS应用这一块能够出来一些公司？这也是一个非常大的问号。

应用层中，AI其实是AI+这个场景，它是一种生产力提高的工具，会让所有以前的应用变得更加有效，当然你要找比较容易突破的。显然这个钱多和数据多的行业是最早发挥功效的地方。所以我们要找这个产业是不是大量产生数据，是否有这个数据能够不断拓展，不断创造价值，从而使得我们能够在这一里面把原有的生态进行改变。