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　　前面的十二场演讲中，嘉宾有讲技术、有讲产品，我希望给大家的分享一些不同的内容，以及自己独有的视角。今天大家都提到了AlphaGo，作为引爆人工智能的开端，深度学习在其中承担了最重要的责任。

　　今天当大家开始畅想的时候，有可能认为人工智能未来真的会取代人。那么我希望今天的分享更多地能够知道人工智能在今天能做什么？不能做什么？未来终极的理想又是什么？

　　AlphaGo之后，我们看到最重要的突破领域是在语音和图像领域，在文字领域的进展很缓慢。今天我们在机器翻译方面取得了一些突破，但是问答和对语义的理解是不够的。回到图灵测试，上个世纪五十年代图灵提出了问答机器推想这样一个概念，今天我们直观感受是语音图像进步很快，但是自然语言的处理其实是比较慢的。

　　抛开技术，以一个产品经理的身份来看，人工智能有三个产品方向，一是识别——语音识别、图像识别、视频识别；二是图像——我们去生产图像，生成识别；三是创造。大家提到了人工智能进步的层次，我想换一个方式描述——工程师在人工智能时代会处于越来越重要的位置。

　　我们开始提到传统的方法是把规则交给机器，随着统计系统的发展，包括深度学习，我们开始更容易地将答案交给机器。，在数据的积累下我们就可以让机器变得更加聪明。这里面更前沿的方式是将目标交给机器，AlphaGo融合了几套算法，但是我和他们工程师沟通的时候，这样的把目标交给机器的强化学习，还并不成熟，也就是说如果没有之前三千万局人机对战的棋谱的话，AlphaGo没能够做到只通过强化学习来战胜人类，这是技术层面需要往下突破的重点。如果将目标交给机器，机器能够做自我学习，这方面有新的突破，那我们离新的人工智能时代就更近了。

　　今年六月份，我去了英国伦敦，和DeepMind公司的工程师做了交流，我特别好奇的事情就是下棋的第四局机器输掉了，发生了什么事情？他们说不是程序有BUG，就是深度学习本身有瓶颈，围棋比赛是三月份，我是在六月份去的伦敦，已经过了三个月，三个月的时间，这个问题依然没有解决。但是我离开以后一个星期，他们的程序能够正确面对之前的第四局棋谱，我问他是否这个BUG修好了，工程师说没有，只是代表第四局那个特定问题，正好机器可以解决。但是我们依然不知道再什么情况下， AlphaGo会继续出错。所以深度学习这样一个体系其实还是有瓶颈所在的。

所以在今天我更多想谈的是以深度学习为代表的今天的人工智能技术，还有哪些不靠谱的

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