以往，所有人談人工智能的時候都是在講機器，如何讓機器做一些人能干的事情。直到今天，你去查閱牛津字典，它解釋AI是什么，還是在講怎么讓機器（計算機）去做人可以做的事情。著名的圖靈測試，本質也是如何模擬人。我花了很多時間學心理學。慢慢明白過來了，其實這里面有一個非常大的悖論。這個悖論，剛才歷史學家講到，人腦能不能研究人腦，大腦有沒有能力去研究自己，這是一個非常有爭議的問題。

人工智能今天又被撿起來，不是因為本身發展的結果，和三個東西有密切關系。

第一，剛才潘院士演講里引用了《金融時報》里的一句話：這是互聯網的結束，人工智能的開始。文章里談到的是互聯網的結束這是錯的。今天可以重新開始談人工智能，一個重要的物質基礎就是互聯網變成了人類歷史上最重要的基礎設施。對我來說，可能人生最大的夢想是看到大腦被連到互聯網上。如果沒有互聯網的物質基礎，不但沒有數據，所有講的事情都不存在。

備注：3月9日，英國《金融時報》發表的《互聯網終結，人機智能崛起》一文：現在美國斯坦福等四所名校人工智能專業博士的起薪已達200-300萬美元，而互聯網精英人才的起薪是20萬美元左右。

剛才John Hopcroft（約翰?霍普克洛夫特）講到了數據從哪里來，今天的語音識別能做到這種程度，當然和DeepMind算法有關系，但是如果沒有在互聯網時代所獲得的語音樣本數據，那么今天所有的事情也不會發生。我想《金融時報》的記者肯定沒有搞清楚世界發生了什么事情，各位一定不要把互聯網基礎設施和傳統意義上的網絡化混為一談。《金融時報》的那篇文章，200-300萬的年薪不是最錯的，最錯的是認為互聯網的結束！

人工智能能成為熱點話題，標志著互聯網對社會發展的又一次推動，這是我自己的理解。

第二，今天談論人工智能，有一件事是無法回避的，我們重新看待了數據，其實是重新看待人類周圍的世界。我前天看到一個數據，近一兩年，世界上每年每個人平均要消耗掉，或者全世界要生產出大概20億個晶體管，為每個人。20億個晶體管什么概念，在70年代初IBM出來的一個芯片才有2千多個晶體管。那時候全美國加起來的晶體管數可能都沒有今天一個人所擁有的多。

計算能力的爆發是超出了大家的想象，這些東西帶來的變化其實是今天人們又可以重新看待人工智能的基礎。大家一定要記住，硅實在是了不起，不管摩爾定律在不在，這個東西實在了不起。從70年代一個芯片上只有幾千個晶體管，到今天世界要為地球上每個人生產幾十億個晶體管，這是巨大的進步。

第三，再回到數據上。有一個事情非常了不起，也是我們決定應該做一個像城市大腦這樣的東西（的原因）——Camera，有時候會被翻譯成攝象頭，我認為最好翻譯成成像器械。成像器械給人類帶來了什么，你今天坐在這兒，還能不能找到一部沒有攝象頭的手機，甚至你都買不到一部只有一個攝象頭的手機了，因為成像技術的發展，人類突然出來一個喜好，自拍，它的結果就讓人類自己把自身的數據留存下來了。

大家在說無人車、無人駕駛，但可能忽視了一個事情。一輛車上有多少個成像設備，無論這個是用Camera，或者用雷達電磁波做出來，它都是一個成像技術，今天一輛無人車實際是一輛成像技術的車。關于釋放城市大腦，大家可以設想一下，如今城市里有多少成像設備來感知城市的一切。從小的手機放在身上，到隨處開的車輛，一個城市所有的東西，數據的分布程度超出大家的想象。

大家可能不知道此時此刻在天上有多少衛星在飛，拍下了多少張照片，前幾天我看了一家創業公司，做的就是用衛星圖像估算全世界石油的儲量。我看了之后覺得很有意思，我們應該為城市做一件事。今天城市修建了那么多道路，我們永遠不知道在這一時刻所有的車輛占了城市道路的多少面積，其實衛星圖像可以告訴你。衛星圖像多到人眼無法看完，只有機器才能處理。

可能人工智能最好的叫法是機器智能，可以讓機器去干以前人不能干的事情。這是真正變化的開始。即使大家熟悉的東西也開始做這樣的事情，比如前幾天我在加拿大看一家創業公司，做基于AI的情感計算，用手機照相機來看你的臉，但不是大家想象的人臉識別。它是看了你的臉，就知道你的心跳是多少，血壓是多少。創始人說人們每天低頭看手機，為什么這個時候不能把體檢做掉。而這件事情是人類永遠做不了的，今天去看很多公司做的人工智能，其實是人做不了的事情。