AI对中国工程院院士、中科曙光董事长李国杰而言，并不是新事物。
作为中国最早一批计算机科学领域的专家学者，他在美国求学时便已亲身经历过上一波人工智能浪潮，其后又在科研任教和工业研发中，在并行处理、计算机体系结构、人工智能、组合优化等领域，颇多建树。当然，AI也是中科曙光的最新战略重点所在。
在近日接受量子位等媒体的采访时，李国杰院士谈到了他对当前AI发展的看法，特别是中国在AI竞争中存在的机会和挑战，他也提醒AI创业公司，要摆脱众多公司之前“不是被收购就是死亡”的命运，注重技术和商业的结合。
量子位《大咖来信》栏目在不改变原意的基础上，以第一人称的方式，把我们与李国杰院士的对话进行了整理。
AlphaGo带动人工智能火热之后，不少人问我：现在的人工智能进入了什么阶段，会不会再进入50年代和80年代的历史周期？
我想每一个新技术的发展，都有一个类似四季春夏秋冬的过程，云计算是这样、物联网是这样，可能智慧城市也会是这样。
人工智能有点不同，因为人工智能已经热过好几回了，好像没有分明的四季，这其中有它的特殊性。
但我个人判断而言，人工智能现在的“季节”是秋天，即到了收获的季节，这背后有几个方面的原因。
一方面，深度学习的算法、规则都相对成熟了，而且不是大家熟知的AlphaGo才开始的。
像我的朋友李凯和李飞飞发起ImageNet的时候，已经是8年前的事，很难想象一开始申请经费都得不到批准。
再后来Hinton用深度学习的方法，一下子把在ImageNet上的识别率提高到了80%多，让大家看到了方向。
不过这也是有时代背景的。为什么以前的机器没有这个能力？核心是数据没有这么多，联网设备也没有这么多，所以现在条件保证了，人工智能也就见效了。
这就好比你在路上走，你的路径、车灯数据都有了，所以现在沿着过去的积累，一切狂飙突进都变得水到渠成了。而且新的器件、超导、量子计算等新规则都在不断涌现，可能会进一步加强加快这个过程。
所以我认为AI进入到一个新时代，今后一二十年都应该会有更多进一步的发展。
不过，这也不意味着此次人工智能在任何领域都能一帆风顺。
我们回顾过去，AI发展从来不会水银泻地般突破各个领域。
比如无人车，2004年美国DARPA开始搞无人车测试，结果所有的车都翻车了，200英里的比赛没有车跑过10英里就翻了，才让参赛者意识到人工自己编写系统是不行的，于是转而走人工神经网络来做。
但其后神经网络也不是就完全没有问题，也出过笑话。比如微软机器人网上聊天，被年轻人胡乱教一气，最后机器就认为911是假的，希特勒是好的。本来这些和机器聊天的年轻人是恶作剧，但机器辨别不了，你给它正确的东西它就学习正确的，你给它错误的知识它也学习，最核心的是没有“常识”。
所以现在美国AI计划里，特别强调推理、解释等方面的尝试，这可能是一条光明的路，但肯定还有很多的困难需要进一步克服。
丨靠算法弯道超车？
当然，每每谈到当前人工智能，话题肯定也离不开大国竞争，中美对比。
之前也谈过，人工智能产业要像一棵大树，必须扎根在系统结构和软件理论的深土中，发展人工智能不能停留在算法层面，要关注从算法、软件、人机截面到系统结构和芯片这一完整的产业链和生态系统。
但现在国内来看，更多还关注在算法层面，这可能不足以支撑我们走更远。
重视算法也无可厚非，因为算法的作用比较容易显现。
现在越来越多的科研机构、公司都以算法为核心，原因是算法研究的门槛比较低、论文发表的难度也低，容易出成果，这是人之常情、可以理解。
但问题也随之而来。一个公司光靠算法，或者行业都围着算法你争我赶，很难有竞争力。今天你看着算法机会多，容易赚钱，但也很容易被别人赶超。
而且真正标新立异的颠覆性算法现在还比较少，更多还是一些改进性的算法，所以把大部分的精力集中在算法上，是不全面的。