但是信息安全是未来一个很重要的问题。在这个过程中什么信息可以让什么样的人、什么样的程序看到，是一个很大的问题。因为牵涉到了国际安全、商业安全和个人隐私方面的问题，这也是将来很重要的研究方向，我们在微软的基础研究、应用研究也在开始尝试。
刚才提到人和机器互相的优势互补。你曾经提到机器是需要从功能到智能、智慧、智力，现在大部分属于智能方面。如果给人类帮助，势必要从智能进化到智力，在这个过程中有哪些难题是需要学术界和产业界去解决的？
洪小文：最困难的问题是我们对人的了解还不够，这其中还会涉及到哲学的东西。人的左脑和右脑，左脑是处理逻辑的事情，科学常常讲大胆假设、小心求证，左脑是小心求证，右脑是大胆假设，右脑就是负责语言和创造力，关键是在创造力。
计算机是最好的左脑。计算机需要人去编写程序，即算法，人通过算法告诉计算机动作的指令。比如开根号，我们通过一个算法，可以让计算机一直开根号。人也可以去开根号，但是有时候会算错。算法有很多重复性的东西，但是机器做重复性的事情不会出错，也不会叫累。算法是人制定的而不是计算机，因为基本没有证据证明，有一个程序可以使程序产生新的算法。
如果人类了解了创造力的产生过程，我想就有可能教会计算机，最难的就在这里。可能我们永远不会了解到，那更不要说人的意识。笛卡儿说「我思故我在」，意思是我是有意识知道做这件事情、为什么做这件事情，也知道你会怎么看我做这件事情。今天计算机都是大数据分析，像数学问题在不断优化自己的结果。小冰在与用户交谈的时候，可以不回答这个问题，做一些类似有情感、明知而不说的反应。但是这样做很有限，不像人类每件事情都是有意识的。甚至许多聪明的动物都还没有自我的意识。但是创造力是另一回事。今天可以让机器做选择题，基于大数据分析后可能选A，这个机器可以做到很好。但是人不是这样，人可以说不是A、B、C、D的任何选项，而提出一个新的选项，这就是创造力。爱因斯坦自己也很难说为什么他会想出相对论。如果这能够讲清楚，岂不是能够产生许多个爱因斯坦，这是无法实现的。很多时候我们的创造讲不清楚原由，可能与以前的经验有关，但也讲不清楚。
有趣的是人睡觉的时候是没有意识的。人之所以成为人，与机器还是有非常大的差别。机器到目前为止证明的是能成为最好的左脑，但是右脑真的不知道怎么去做，人对右脑的理解也是不够的。
我更相信人加机器变成一个超人，所以人工智能（AI）的A本来是Artificial，我觉得A应该变成增强（Augment）。博学广闻也是一种智慧，人不可能读所有的书，但是机器可以，通过扫描很简单的就做到了。但机器读完以后不去理解也没有意义，其中还是需要人的算法。如果人的算法能够想清楚，至少对于特定的行业，可以叫机器去读一些文章，然后反馈一些总结或是图表呈现，从而来帮助我们优化算法，在此基础上再去看文章。通过这样配合，未来人类很有可能用电脑来帮助提升左脑能力，用左脑算法来小心求证，用右脑算法来大胆假设，两者同等重要。
传统理工科主要利用左脑，右脑的创造力在将来是最了不起的。右脑不仅是计算机无法取代的，而且是人类最珍贵的东西，是我们强调的创造力。当然只有大胆假设也不行，计算机的小心求证也是必要的。
你在此前的演讲中提到过人形机器人在短期内没有实用价值。那是不是说，从人工智能的短期发展来看，我们只需要关注用户需求和具体应用，而不用太过注意产品的形式？你觉得像本田Asimov对我们来说有没有影响？
对人的研究和发展认知思考能力是推动人工智能发展的动力。除此之外，人还有很多别的功能，比如说行动能力等等。从这个角度分析，机器人主要可以实现以下几个目标：洪小文：大部分东西一定是跟用户需求有关的。考虑到功能上的实用性，我们没有必要将吸尘器这类的粗浅的人工智能技术做成机器人的形状。我们也要考虑机器的形状特征是不是可以满足不同的情感需求。