我觉得随着未来的发展，真的有可能确实是这种人的智能，可能反而是会去被机器弥补。我们人本身可能真的就是，有很多机器的东西在我们身上，成为我们身体的一部分。过去很多机器都只是我们外延的工具，但是现在这些机械的东西可能会植入到我们的身体里面。可能未来不会有一个人是100%全生物的，可能就是半人半机器，我觉得这个是有可能发生的。另外一个论调就是说机器的智能，是不是可以达到人的智能或者说比人可能还更高？我个人觉得这个是不太现实的。我反而是怀着一种态度，我去相信这个东西，然后我去思考。如果说我们要造一个机器，然后有人一样的智能或者超越人的智能。到底我们怎么去做呢？机器过去所有的原理，大概是这么一个过程。首先，我们可能人类对于这个事情有一定的了解，比如：我们的语言、视觉、声音有一定的了解。了解以后，然后我们就去建一个计算机的模型。因为我们了解这个大概是怎么一回事，这个时候建立一个计算机的模型出来。然后我们再去用计算机去计算，去把它执行出来。比如：语音识别。所以在这里面特别重要的一点，就是我们大概理解这是怎么一回事，而且这个所有的模型、所有的计算都是需要大量的数据。所以这里面就需要传感器，比如：语音识别需要麦克风。首先你得有传感器把这个信号采集出来，这是第一个。而且，你要把这个信号数字化。比如：语音。我们现在说的声音里面，当麦克风录声音的时候，其实很多很多声音，但是可能很多声音跟语音识别本身是没有关系的，这个时候后面的算法要去做采样，要把别的噪音去掉。所以在这里面，当机器要去模拟人的行为，比如：语音识别、视觉、语言等，这是很重要的。我们要有传感器收集信号，还要有采样，即：能够从大量的信号里面采少部分的信号去做分析。后面当然有算法，有深度学习，各种各样的工具去帮助你把这个语音识别这个问题去解决。所以这个基本上是我认为所有的今天人工智能的技术，都是在遵循这么一种规律，没有大家想像的说“机器人自己学习”、“机器能够自己去创意”，其实这是非常难的一件事情。

但是我们再来看一下，人类怎么去探索世界，或者人类是怎么去获得“智能”的？大家想一想，你为什么现在聪明了。或者你跟五年前，你是不是变得更聪明了？这里面很重要的一点，就是你去跟物理世界不停的交互，可能最首先是感知世界，用你的眼睛、耳朵、身体去感知这个世界，然后你可能会有一些感受，然后你也可以跟人交流，可以读书、读微信的文章、学习。这个我觉得是第一步。你有了这些信息以后，通过感知世界，你可能会产生一些疑问。比如：我现在讲的这些东西，你可能觉得好像哪个地方就不太对。这个时候你就去思考、理解，自己在大脑里面去加工，根据你过去的经验，根据你对另一个领域的认识去类比、思考这个东西的逻辑是不是对的。到最后你才会说，你有了自己的饲料，你把这个iDea表达出来，或者创造新的一些iDea，去跟别人协作。比如：今天极客公园的大会，我觉得就是很多人协作出来的成果。怎么样保证每一个嘉宾按时能够上台，PPT各方面都能够很好的执行过程，这就是很大的过程。所有的这些东西，可能是机器今天都不具备的。

具体为什么我们没法造一个机器能够有人一样的智能？刚才我们分析了两者之间的差别。我其实可以随便举两个例子，如果说机器要像人一样聪明。我们做语音识别，计算机视觉也好，很重要的一部分，就是我们能够把这个信号数字化。对吧？我觉得作为一个创业者特别重要的，是要知道接下来2年、5年要干什么。

我接下来想跟大家分享一下我们的一些探索，其实AI的商业化或者产品化。我认为有几种思路：类似于谷歌这样的大公司。它是已经有很好的用户产品，有大量的用户。所以它做的思路，我把AI的算法放到我的地图里面去、邮箱里面去，提升我的产品竞争力。因为你已经有海量的用户，有现成的产品，只是把这个产品的功能提升。这是第一种，我觉得是AI去产业化、商业化的思路。

我认为确实今天AI的技术不够成熟。大家想一想，有哪一个语音搜索的产品是用第三方，然后非常成功的？没有。因为这需要跟产品深度集成，这个时候如果自己做一个API，然后不去关心用户，不关心产品本身怎么样，不关心AI本身怎么样，我觉得确实是比较难做的。这是第二种方式。第三种方式，我们的一种方式。

1.做C端产品。

我们自己面对消费者，不是只去做单一的技术提供API给别人，靠着别人把用户量涨起来。