能技术往前发展,不阻碍它给社会创新带来的价值。

  我们未必要完全复制人的智能。就像历史上经常会用的一个例子:我们研究空气动力学,观察鸟是怎么飞的,但我们不是重新建一个机器鸟,而是建飞机。我觉得在这里也类似。我们对人类智能的认知,会帮我们提高科学能力,技术能力,让我们把人工智能技术,机器智能做得更好。

  今天的深度学习,基本上是计算机科学和认知科学的交集。我在卡内基梅隆念书的时候,当时有很多人做计算机神经网络(Neural Network),其中Jeff Hinton拿了图灵奖,那个时候他在卡内基梅隆大学做教授,卡内基梅隆大学就是这两个交叉学科学问做的比较多。

  从今天往后走的话,我觉得一些科学设备,比方说大脑扫描,是可以对我们对神经科学有更多的发现的机会,让我们对人的大脑如何工作的机制会有更本质性的了解。

  说到这里我提一下,我在做上次十问(