这段视频其实就是虚拟现实和 AI 相结合的一个案例，这最早是奥尔兰大学一个工作组在研究的一个很不错研究的主题，主要是通过这种模拟的技术，首先是在虚拟屏幕上构建一个智慧体，然后这个智慧体后面其实是用深度神经网络去训练智慧体，这样这个孩子会理解你的话，他会去学英语，我第一次看到这个在网上看到这个视频，感到非常震憾，我今天想分享给大家。

　　其实从这段视频分享中，我们可以看一下，它其实有几个方面的工作在做。首先，在模拟方面，包括对细节的处理，肯定是做的非常好，这是一方面的工作。

　　还有一方面大家可以看一下，还是细节，他跟你有互动，他的眼睛会追着你的眼睛走，人真正在跟他做交互的时候，你会为他感动，他会跟你有眼部的交流，他会听懂你的语言，也就是说完美的情况下，前方有一个模拟 VR 技术，通过 VR 我感觉非常酷，呈现了一个孩子，或者哪怕是一只宠物也可以，哪怕跟你有眼睛的交流，你会跟他互动，你教他英语他会英语，你问他什么，他说这是 apple，这是对你的一个反应，从产业上看，从现在的商业价值看，不是很清楚，但是从人类情感的需要上来说，这是一个技术对社会的责任，也是一种反馈，我觉得这个非常好，所以作为最后的视频分享给大家。

　　雷鸣：我看着蛮酷的，我感觉到有几个点，第一它确实会非常实用，因为我们都知道老龄化年代来临，老人最需要的是陪伴和精神寄托，所以你们都知道，或许你们年龄太小了，有孩子以后最高兴的不是父母，是爷爷奶奶姥姥姥爷，他们很高兴，跟孩子玩的很开心，这是一个很厉害的需求。

　　另外第二点，我们看到因为最近我和各个产业都有交流，有一个产业对这个东西需求是很大的，其实我们叫娱乐业，比如说游戏，比如说电影电视不需要雇演员了，你给自己拍一个照片你就成主角了，在里面该干嘛干嘛感觉很酷。

　　第二，还有一个反馈。我们讲到强人工智能，如果真的你教他什么他能学什么，这就转向强人工智能了，也一可能或许是另外一个领域的东西，不用强人工智能，只要我们将它变成一个智力水平在四五岁左右的孩子，在陪伴上就已经非常的有效了。所以我觉得里面还是有蛮多令人期待的地方，如果真能做出来我觉得太酷了。

　　Deep learing 带来的整体框架式运算模式需要更多 GPU

　　雷鸣：好，非常感谢董方亮先生，给我们讲的很精彩，讲了 GPU 的一些发展，讲了一下在 AI 上的各种创业，我觉得听了感觉有很多方向还是挺令人激动的，首先我们以热烈的掌声感谢一下。

　　英伟达应该说在全球做 GPU 是老大了，我们就探讨几个问题，一个问题就是未来发展的路径上，现在我们看到以前其实运算的整个核心我们说是 GPU，像英特尔、AMD 他们 CPU 做的很好，以前 GPU 是一个专用的显卡设备，今天我们越来越看到， GPU 发展的非常快，CPU一定程度上有所停滞，我们看未来的计算，会不会有一种 CPU 转到辅助位置的可能性？也就是说 GPU 和 CPU 未来是怎么一个发展和演进？互相协作还是 GPU 在未来越来越重要，甚至说重要程度超过 CPU？

　　董方亮：首先谢谢雷老师的这个问题，这个问题一直是工业界讨论的问题，GPU 和 CPU 天天相争，为什么会发生这样的情况？

　　首先我觉得今天 GPU计算的兴起，重要的还是来自于计算模式的改变，也就是说从传统的以前的我们叫 general purpose 的 computing 的模式，变到现在整个的运算模式的改变，也就是说 Deep learing 带来的整体的框架式运算模式需要更多的GPU，需要更多的线下训练到线上的过程，所以我觉得这是一个行业发展选择的过程。

　　雷鸣：另外我们也想了解一下，GPU 的通用计算能力很强，但也看到一些它的缺点，比如说它的功耗、它的所谓的成本等问题，最近我们其实也看到像 GPU、FPGA、Asic 等都在齐头并进的往前走，之前我们跟一些嘉宾也聊起过这几个东西，包括它们未来的演进。但是我想从英伟达做通用的 GPU 计算来讲，你看到了这两条路上未来大概是和 GPU 怎么演进的？它们之间会是怎么样一个发展方式？比如说 GPU 通吃还是三个协调发展？各解决一些什么问题？