以下为怀进鹏全部演讲内容：

　　怀进鹏：尊敬的李生理事长、高文理事长，尊敬的洪小文院长，王坚总裁，还有各位朋友。今天非常高兴受邀来参加这个会，见到了很多的专家。

　　就像刚才两位理事长所提的人工智能现在风生水起。前一段时间开会的时候，信息领域的投资者好象不谈人工智能和虚拟现实就觉得已经OUT了，这反映了一个情况，这个产业在快速生长和发展，大家在谈的几个热词，云计算、大数据非常火，现在是AI、VR、区块链，现在只要搞技术的人，搞产业的人都在关注这方面，这本身对产业的发展和技术有很多的期待，特别是语言智能引起了很多人的联想，使物有人一样的智能，是人一直的追求，就像登月一样。今天在这里我想跟各位简单交流一下对这方面技术理解和思考，期待我们共同努力，能够对技术产业未来得发展出一点力。

　　李老师讲过今年AIphaGo所引起的广泛影响，人们预测再过30年，大概人类的文明将进入一个新的时代，有关这方面的表述也特别多，但是更多我们可以看到在社会当中，从AIphaGo之后，无人机、无人驾驶，人工智能新材料，特别是语言的理解、语音的理解方面，一下子全都集中起来，实际这些年在这些方面取得了非常重要的进步。如果人工智能最近这些年在应用当中发生了很大变化，我们思考其中有三个因素在推动技术的形成和进一步的应用发展。一是数据本身是智能产生的一个原材料，大数据的发展和数据资源的快速积累，给人工智能创造了很多发展的前提。二是深度学习在这十年左右，实际上给信息技术的处理和信息应用带来更多的机会。三是关键技术和基础设施，比如说手机，三年前的手机已经相当于40年前的一个计算机，现在手机以苹果5S为基础，已经相当于当时的计算机。如果按照计算能力的提升，71年有了第一款数据处理器，人们也在按照摩尔定律简单地做计算。2018年的时候，大概我们的计算机晶体管的集成度将要超过以前，创造了数据处理的新变化。

　　第一个层面的思考，有了大量的数据和数据处理能力的时候，是不是就能够产生智能？从语法到语义，人除了数据还有情感，数据到情感这条路线、这个桥梁是怎么过渡过来的，所以语法和语义的区别是基于数据和情感的，和人们的认知和决策是有区别的。

　　微软前一段时间做人工智能的报告也在讲，我们也都在问，他知道他在说什么吗？他能知道他在说什么吗？过来知道他曾经有过什么？有关这样的一些问题，也就是从认知方面，是不是我们还有很多新的机遇？如果我们去简单理解的话，一些无关的数据是否能被认为有关的知识或者信息，我们也希望按照数据处理的方式，从无序到信息、到知识，再到所谓我们的智慧，能够真正构造出这样一种方式，从数据而来，从计算产生我们的技术。也许人工智能第一个重要的路径就是走向上数据计算的发展模式，数据计算、商业计算，以及我们现在说的云计算。

　　过去5年大家都很清楚，数据的突破带来很多智能性的发展，包括计算技术、感知处理的技术和数据处置技术，也有很多重大辅助系统和问答系统的出现。同时数据处理有关人类智能方面的很多工作，特别是用机器的方式来发展。

　　从数据的智能到人类的智能过程当中究竟还有多远？我们举一个简单的例子，数据的处理是不是能给我们创造智能？但数据处理和我们传统的理解，经验计算模式就会产生差别。第一个差距，工业革命以来所有的计算是采样计算，都是精确的、均匀的。在发展过程中到信息数据进行关联的时候，由于大规模数据的出现，也不可能处理到每一个节点上，如果做饭的时候，炒青菜不熟的时候我们会尝一尝，在大数据时代，尝一尝的方式已经失效了，已经很难反映出这样的规律。在这个过程当中，我们现在依赖的仍然是基于统计学的基本假设。

　　第二是精确与非精确，精确性不再是绝对追求目标，需对宏观趋势给出快速预测，如果买一双鞋不会跑遍北京所有商店，当然现在上网就可以买，不用到所有的都比较完之后再买，现在可以做定点销售，做画像，以更好的去传播。