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    “互联网巨头公司其实每一个都是潜在的AI巨头公司，因为他们拥有的数据最多，每一个用户，都像是一个小白鼠一样，辛辛苦苦地在标注数据，国外的亚马逊、谷歌和脸书以及微软也是一样。”

    “第二波便是现有行业数据的AI化浪潮，比如说是银行可以用用户的数据来提升贷款的还款率，有效地进行投资。”

    “医院、学校、投资机构以及保险，任何拥有数据的公司都可以通过AI来实现商业化，这也是很多目前的AI公司所做的工作，围绕行业向B端客户提供AI服务。”

    “第三波是新兴语音、视觉数据的AI化浪潮。”

    “这些数据是过去没有的，基于视觉、听觉等通过传感器搜集到，并把这些数据变成新的应用，比如说是语音交互的智能音响，摄像头在各个领域的应用。”

    “第四波则是自主化自动化的AI，关于这一点，就和我们在科幻电影里面见到过的那样，商店会变成无人商店，汽车会变成无人汽车，物流会自动化，无人化，工厂也是无人黑灯工厂，到了那个时候，自动化会成为全社会的主流，一切都是无人的。”

    “关于第四波浪潮，其实已经有所体现，唐都市的无人驾驶技术试点，据我所知就有超过三百辆的无人驾驶车辆在道路上行驶。”

    “更加重要的是，在这四个领域中，我们有三个可以赶超白头鹰联邦的机会。”

    “第一波浪潮，我们彼此平分秋色，但是我们拥有数据上的优势，因此具备赶超的机会。”

    而就在李开福热情洋溢地讲述着自己的观点和想法的时候。

    迈克尔·乔丹不知道什么时候拿到话筒，出声打断了李开福。

    “李，我认为你太过乐观了，目前的AI还不能夸大，不要过于强调智能，目前的智能还只是单个的智能，而远没有达到我们需要的整个体系的智能。”

    “你刚才提到的无人商店、无人车。无人物流，在我看来，并不能说代表技术的先进性，这些领域并不是无人就好，而是要实现联接，我们需要的是整个体系的搭建，而不是课题的智能。”

    “在AI的产业落地上，目前的AI确实不够智能，例如你询问ai哪家餐厅好吃，于是它会给你推荐一家餐厅，你会觉得很好，但要是系统对所有询问这个问题的人都推荐这个餐厅呢，那么这个餐厅就会人满为患，ai的价值又在哪里呢？”

    “能够通过一个相应的体系，来实现各家都有一个很好的上座率，比如说竞争对手看到对方已经坐满了，通过更高的折扣，也许就能吸引到游客过来，从而减少对方消费者的等候，以及自家的上座率。”

    “目前的ai很难做到这一点，是有很大局限性的。”

    “数据没有被ai充分思考，产生了浪费情况，如果能搭建出一个完善的体系架构，那么这些数据才会得到最大价值的利用。”

    李开福原本热情洋溢的神色顿时变得沉默下来，肉眼可见地不高兴。

    迈克尔·乔丹话音刚落，还不等李开福进行反驳，之前的杨立昆就接过话头说道：“我认为迈克尔说的很有道理，搭建整体的体系架构很重要，这样才更加智能，通过脸书AI的实践，我意识到我们还缺少智能背后的基本原则。”

    “对于ai的智能化，机器需要获得更多的常识，才能够像人类、动物一样智能，我认为通过无监督学习和自监督学习，让机器能够从环境中学习足够的背景知识，进而获得预测的能力。”

    “只靠监督学习，每次实验智能给机器少量的数据，进行的训练也就比较有限，是无法产生真正的智能的。”

    随着杨立昆的发言，李开福的脸色彻底变得难看起来。

    两人都对自己的说法进行了否定，在这个场合，无疑是否定了自己。

    李开福同时又很清楚，自己虽然被放到这个位置上。

    但自己的真实水平其实是远远不如迈克尔·乔丹和杨立昆的。

    自己已经脱离技术很久了，更多的像是一个商人，而不是研究者。

    有心想要反驳，可是又没有多少底气，反而担心暴露出自己更多的不足。

    思来想去，李开福也只能强行咽下这口气。

    所幸在昨天的时候，他旗下的创新工场就赢完成了第四期美元风险投资基金的超额募集，获得了五个亿。

    要是再拖延两天的话，恐怕就不会这么顺利了。

    这么一想，心里反倒是生出一丝庆幸之感。

    大会还在进行。

    自然不可能是只有这一个流程。

    只不过，接下来的流程就略显无聊了。

    一个个登台的虽然嘴里都在讲自家的业务和AI的关系，但是谁都能听的出来，其实是在给自家打广告，搞宣传。

    到中午休息的时候。
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