现在相对比较成熟的是四个方面，一是语音识别，也是深度学习用的第一个成功的例子。语音识别目前的准确率已经可以达到在安静环境下达到97%，在方言、速度语速快了以后，比人类还要准确一些。在比较杂音的环境下，在车载环境下可以达到92%—93%左右，最近把一些新的算法用图像训练的方式用在语音识别里面，发现又可以提高10%—15%左右，语音识别现在已经非常实用。
二是图像识别，语音方面已经达到了很高的准确度。我们在语音方面也有很多产品，比如说用手机百度现在可以用语音搜索，你可以听到语音的合成。我们最近有一个产品“度秘”可以用到音响上，也可以用到车里面，这不仅仅是一个自然对话的软件，其实它是一个连接服务的一个载体，所以用“度秘”你可以订餐、订票、管理日程，也可以聊天，也可以帮你做体育解说，也可以唱歌，也可以作诗，后面连接了很多数据和服务。另外在图像和视频方面，刚才Facebook的石峰讲过，很多方面由于有大量的图像和视频，这个时候需要找到一个模式，人脸识别相当成熟，目前已经到99.7%的准确率，比人眼更准确了。在图像视频的自动描述方面，也越来越精确了，比如说根据视频可以知道这是一个小狗在玩水，这边知道是一个火车沿着森林驰过。
所以说AI真正会带来一些新的变革，可以用到每个方面，可以说医疗、教育、金融、交通，也可以用到无人车上，再举一个简单的例子，比如说医疗方面，医疗方面我们最近有一个百度医生的产品，其实就是用一个像医疗的机器人，可以阅读大量的医疗文献、资料、病人的病例，模拟人和医生自然的交流、问诊的流程，然后可以把这些信息告诉医生，也可以把这个信息告诉病人，这对于现在目前我们中国医患紧张问题有很大帮助，现在有很多好医生，但也有很多病人，医生和病人之间的沟通还是有很多的问题。这个可以帮助基层医生提高诊断率，也可以帮忙专家医生，让他们减少问诊的时间，这个系统已经开始使用了，数据越多会越准确，因为这是一个自我学习、自我提升的一个过程。
举一个例子，目前用百度手机医生马上可以实现，我们叫“智能小e”机器人，医生很多时候需要花很多精力了解病人问诊，用“智能小e”就可以省去很多过程。另外一方面就是出行，今天下午我会多讲一下，在智能驾驶方面取得的进展。刚才我觉得杰瑞·卡普兰讲了一个很有趣的例子，人工智能有些方面比较聪明，有些方面比较笨拙，我们经常开玩笑说机器人可以开车，结果打不开车门，所以在智能驾驶方面，目前确实取得进展比我们想象的要快很多，百度有两个路径，一个路径是L3，是一个比较渐进的，在有限的条件下进行自动驾驶、智能驾驶，根据现在的高精地图、精准定位、计算机视觉然后和厂商进行合作，包括车联网、操作系统这种比较现成的技术。
还有一个L4，完全无人驾驶，这对整个环境、技术要求相对比较严格。L3和L4有很多共同之处，大部分的平台数据，包括机器学习的算法都是可以共享的，但是整个假设的环境是完全不一样的。L3我就不细讲了。L4，大家已经体验了，百度去年差不多这个时候，第一次完成了路测，在北京的五环完成的，这一年取得了很大的进展，我不知道大家有没有机会试一下我们的无人车。在乌镇，现在我们有十八辆车，相对去年取得了很多进展，比如说更复杂的路况、像下雨天有雾霾的天气情况下都可以使用，有更多的传感器，有更强的学习能力。这个方面我们收集了很多数据，把数据放在云端进行学习，最后再传到汽车上，但是大部分决策是在汽车上，这样即使不联线，还是可以自动驾驶。
我也提到了人工智能可以用到各个方面，我们也希望把我们的平台和整个行业共享，所以我们今年九月份开放了两个平台。一个是机器深度学习的平台，叫PaddlePaddle。另外一个是百度大脑，我们把这些能力语音、图像、自然语言、用户画像开放给大家，希望大家一起推动中国人工智能以及全球人工智能行业的发展。蛮有意思的，我记得三十年前比尔·盖茨讲希望有一天机器能像人一样听去看去写，用自然语言交流，今天他提的目标在很大程度上已经达到了，人工智能很有意思，我做计算机研究，最早的时候我们学机器语言，学编程。后来是机器来学人的语言。未来一方面机器要向人学习，人也要向机器学习。