这个机器人拥有电子眼睛、耳朵和声音，可以捕捉照片、视频通话，也可以做提醒、订餐、发送邮件等这些辅助工作。它是一个开放式的平台，可以让人们不断开发新的应用。
这和手机上的应用是不同的。手机的应用并非机器学习的应用。但这中机器人的平台应用，会进行适应性的调整，进行自我学习。
而Jibo肯定不是唯一一个往这个的方向努力的公司。
我相信可能在中国、日本也是会对这种机器人非常感兴趣。
蚂蚁金服
蚂蚁金服在中国发展非常迅速，我现在是蚂蚁金服科学智囊团的主席。他们也是中国首家有这么一个科学智囊团的组织，他们希望智囊团可以帮助这家企业把握未来的方向。
这家公司比我所知道的任何一家西方公司成长都要快。
美国还是一个信用卡加现金的社会。尽管美国有一个Paypal，与支付宝有点类似，但是它的规模也不过是支付宝的十分之一，并且也不是所有人都在用。
也许是受益于中国没有信用卡这个产业的束缚，使得支付宝一下子实现了移动支付的巨量增长。蚂蚁金服手握大量的数据，它知道你买了什么，了解很多关于你的个人信息。
它使贷款变得前所未有的容易。这不是表面上你在手机上按一个键说“给我钱”这么简单，其背后蕴含着大量的机器学习。这涉及到机器学习中的“欺诈监测”：如果你很简单地让人们贷到款，很多人是会来骗你的。
总结：人工智能的商业模式，是要创造一个市场，而非一个算法
传统的推荐，都是针对个人。
但这里的问题是，如果有一家很好的餐厅，它被推荐给很多人，那么大家都跑到这家餐厅去，就需要排长队，人们的体验就会很糟糕，反过来给差评和抱怨。
如此，整个系统就开始崩溃，形成恶性循环。
你必须要去创造一个市场，而非一个简单的算法。
比如，在APP上面，不仅仅是向客户推荐某一家餐厅。除了让客户看到自己附近有什么餐厅之外，你还要让餐厅看到自己今晚可以供应多少食材，我今天接了一场婚宴之后，还剩下多少个散客的位置。
甚至，你可以了解一下旁边的竞争对手餐厅，他们有没有满座。如果旁边满座了，那么对我而言就是一个机会，我可以打折吸引更多的人流到的餐厅。
你要结合客户和商户两端的需求。
这不仅是一个应用的事情。现在很多公司已经着手在研究这方面的工作。当然，这个过程要充分考虑人们不同的喜好和需求，要掌握大量的数据。