李文飚：我觉得如果讲到人工智能，目前我感觉到达了所谓可以临界突破的阶段，所谓突破并不是说会出现真正的科幻小说里面的 机器人 ，而是人工智能能够真正进入各种各样的应用，我觉得这是给中国带来巨大机会，原因是人工智能这么多年来，其实是一个我们看到所谓量变到质变的过程。量变有三个方面，一个是整个算法，从机器学习等方面，另外是摩尔定律，从硬件上来整个计算输入有超数量级的增长。另外最主要的是数据，搜索来的数据和各种 传感器 的数据，大数据给人工智能的突破创造了很多的条件。
程宇：我很同意李总的观点，我觉得阿尔法狗的胜利证明一点，在一个相对封闭的环境内，还有很多这样的封闭领域，人工智能都会超过人，阿尔法狗用全世界最好的棋手训练自己打败同一个人，这个肯定是会胜利的，在所有的领域都会出现这样的问题。但是就像科幻小说里面说的机器人还很远，现在我们最好的神经网络的算法可能就几千个，除非按现在的摩尔定律的进展，除非像量子计算机得到突破，否则人工智能达到科幻小说里所说的情况可能还需要很久。在数据上，特别是一些新的纬度的数据，比如说移动互联网和社交网络带来的数据，所有的数据都和算法最后到了临界点，人工智能在很多垂直领域的应用会逐渐展开。
我觉得人工智能会在每一个领域上迅速的超越。我觉得这里面能不能迅速达到闭环是很重要的，所谓的闭环是Y和一大堆X的因子，有没有Y的反馈非常重要。阿尔法狗最大的成功是它能够把Y及时的反馈。但是现在人工智能大量依靠人来提供Y或者是Y拿不到，这样的模型机器学习可能没有那么快。
祝晓成：目前从创新创业来讲，大家觉得在智能化发展的进程当中，最大的挑战可能在哪些方面呢？
程宇：我觉得现在在很多垂直领域里面，或者这么说有一种所谓的概念，就是专家系统，无论是在金融或者是医疗领域，另外一个是机器学习，这两个其实不是泾渭分明的。现在我们看到大量的团队都具备大数据搜索、人工智能技术。然后再结合一两个在某些行业里面的专家，来提供专家系统，迅速以及非常好的把握到用户的需求，迅速推出他们的的产品，这个可能已经是很成熟的。可能障碍有一些，比如说像数据的开放性，因为现在中国本身就有这个问题，数据其实是不开放的。数据不开放，未来有没有机会做数据的交换，我觉得这些是可能的障碍。
李文飚：我觉得最大的挑战还是说在垂直的应用里面，能够把握好很好的度，你不可能现在把所有的应用都像人一样，但是你掌握好一个度，你让它充分的智能化。
祝晓成：我觉得我们除了刚才讲到的，今天来了四位创业者，分别在各个领域，已经在智能化的道路上前行了。所以第二批问题我问每一位创业者怎么看这波浪潮，又是怎么做的。
