最后一位是王杉博士，他也是前北大人民医院的院长，北大国际医院集团的董事长，北大国际医院集团可能很多人不大熟悉，王杉从零开始建设的一个国际水平的，而且是社会资本投资的医院。他今天将从未来医院的形态，他当时建这个医院是按照未来医院的标准进行建设的。我们对王杉院长的到来也表示感谢。
前两位更多的是从专业的角度，是从人工智能的专业角度横向讲人工智能的发展，另外三位会重点谈人工智能在不同的领域将给我们带来什么样的影响。第一个问题给王飞跃教授，他是人工智能的鼻祖，我想问他AlphaGo 在战胜李世石以后，引起了社会非常大的关注，您作为这个领域的元老，因为人工智能已经存在了 30 多年，为什么这一次会有得到这样大的关注？现在深度学习新技术和传统的人工智能相比到底有些什么样的突破？它对未来的经济社会会有什么样的影响？我知道王飞跃教授准备了一两张 PPT ，非常认真地做了准备。
王飞跃：首先我不是元老级的，人工智能已经60 年了，我还不到 60 岁呢。马云先生说是炒作，市场策划，其实一点不错，我也觉得这件事情还早。微博上我就写了这段话，但是我仔细看了一下相关的七八篇文章，我也没有看懂过，我是去滑雪去了。但看完了以后确实有一个观点变了，我的观点跟李开复先生的观点一样，我这个预测是在比赛之前做的，我是赌 AlphaGo 5 比 0 战胜人类，所以他说得也没错，而且我确实输了，我买了谷歌的股票当时 700 块钱，现在最多已经到了 750 块钱了。从技术上看，它确实没有方法上的创新，但我觉得它的贡献也是非常大的，这是工程上大规模地集成了深度学习。以前 IT ，你们把 IT 定义为智能，我认为这个太智能了，在历史上 IT 最早叫工业技术， 50 年前才变成机器，现在叫智能机器，以后的 IT 有三个层次的含义。昨天马云先生说叫 DT ，这个人是创造奇迹的人，所以我也祝愿他 DT 成功。我说这个话有两个含义，一个是科学依据，大家别忘了 1936 年这就是 Church 跟图灵两个人，当时提出 Church 、图灵，所有合理的竞赛都可以用图灵完成。这个想法给了他灵感，图灵在对面小的房间，计算机原型出来，从那之后才有了计算机产业。我觉得这次 AlphaGo 可以用来技术上解决问题，这就可以走向智能时代。
有一点我想强调一下，德日进说生命就是复杂化的物质，深度网络里面有上亿参数就给了我们智能因素和物理因素。但就因为说不清楚会产生智能。这就是开了一个头。今天早上谈边界划分，我觉得在智能世界根本就没有边界的概念，大家要把不确定性、多样性和复杂性就当作常规，谁要能把这些东西转化成你自己的敏捷性，向问题聚焦，我觉得谁就赢得了未来。这是我一直鼓吹的，将来的智能一定平行智能，每个企业都要下围棋，你要把企业变成软件企业，你要不下围棋，你就是大刀、长毛，你不倒闭天理难容。
主持人（丁健）：我估计很多人似懂非懂，我听了好几遍也是似懂非懂。开复先生也是这个领域的专业人士，他在AlphaGo 前后都发表了不少感想，而且他昨天说专门回硅谷，特别是回到谷歌了解了不少细节。所以想请开复先生给我们讲讲。能不能讲感想之前尽量用大家懂的语言讲一下深度学习和纵向学习的基本概念，给大家做一些科普。
李开复：其实就像王教授所说，人工智能已经存在很多年了，60 年了，甚至这次深度学习所基于的神经网络也已经存在了五六十年了，而这个领域是跌宕起伏的，一阵子很热，然后又一下子没有很蓬勃的样子，然后又一阵子很热。我们作为从业者是比较乐观的，这次 AlphaGo 里面使用的技术是基于特殊的神经网络，过去神经网络，如果机器学习，你给他看很多样本，告诉它这是什么，比如给它看猫，它就学会了猫是什么，给它听很多声音就知道 ABCD 是怎么念的。其实围棋就是给它看了很多棋谱，然后告诉它这个赢了，这个输了，在这个学习过程中它从千万级别的与高手对弈提升到一定的层次。在这个基础上，它又做了两个核心，一个是特殊的神经网络，围棋里面有很多特征，我也不知道这些特征是什么，给它一些方法学习这些特征，而这些特征我们看到 AlphaGo 的表现，它下得很多棋路是人的高手看不懂的，它在挖掘围棋真理，已经超越了人类，至少跟人类不一样的，这是它自我学习的功能。