现在发现人类对材料的认知已经达到了下一个层次，这些材料最终会给云计算带来怎么样的革命呢？刚才Michael Jordan先生也谈到了，计算机做有些问题可以做得很好，但是做另外一些问题却做得非常慢，比如说你给很大的两个数把它乘起来，经典的计算机可以做得很快，但是我给你一个大数，你要把它拆成两个数的乘积，这个计算机算得非常难，它只能用穷举法来看这个数能不能被2除、被3除、被5除、被7除，这样把它穷举一遍，这个过程非常慢。
但是大自然有一个非常神奇的完美的世界，这就是所谓的量子世界，量子世界有一个非常奇妙的现象，比如说有一个基本粒子，它要通过两个孔，在孔的背后形成一个干扰的条纹，一个经典的粒子要不从左边穿过，要不从右边穿过，但是量子的粒子同时穿过两个孔，这是非常神奇的一个量子的世界，这就说明量子世界有一种平行性，我们可以用这种量子的平行性来做一个计算，所以一旦形成了那个量子计算机的话，它等于用了量子的平行性，一下穷举了所有的可能性，所以这是一个非常值得我们追求的，一个完美的量子的世界，
最近我又有一个非常重大的科学发现，本来量子计算机碰到的最大的问题就是量子的比特容易受到周围环境的影响，我们提出一个完全新的设想，把一个量子比特看作是一个最小的单位，我们把它拆成两半，远远的放在远处，周围的环境相互影响，不可能同时朝一个方向影响，所以不可能把这个量子比特摧毁。大家认为量子计算机可能是今后50年才能产生，但是也许有我们这个科学发展，真正能够把量子计算推到应用的场景。
接下来我想跟大家分享一下我对人工智能的看法。我先给大家做一个比喻，比如说我们人类看到鸟飞的时候，我们就觉得非常的神奇，我们也想学鸟飞，我们一开始想飞的办法就是模仿，也是一种仿生学，就是我们在手臂上绑两个翅膀，就想自己能飞起来，这是一个简单的仿生，但是后来我们真正理解了飞行的科学原理，就是物理学的一个最根本的流体力学，这样一旦有了流体力学的理论基础的理解，使得我们可以设计出来的飞机，它是非得远远比鸟好，但是它并不一定像鸟，所以这个飞机真正是由于我们理论的基础的理解，真正推动了它的发展，而不是简单的仿生。
在这个意义下，我觉得人工智能现在正是处在一个比较简单的仿生的阶段，我们还是用一个神经元简单地在模仿一个大脑，我认为人工智能下一步一个大的发展，就像从看到鸟飞变成飞机，我们一定在理论的基础上，彻底理解智能的理论基础是什么，一旦理解之后，我们就能够做出一些非常神奇的新的技术。
我除了在斯坦福大学做教授之外，我也在做科技领域的投资，尤其在美国的高校，大家知道可能在人工智能领域里面，无人驾驶是一个很伟大的目标，但是大家在做无人驾驶的时候，还是在简单地模仿谷歌所创造的科技的路线，它需要一个高清的三维地图，又需要一个激光雷达。我认为这是完全没有必要的，我们可以问一个简单的问题，因为人也可以开车，人开车的时候不需要高性的三维地图，人的脑子上也不会发出激光雷达。所以我们投了一家公司，是一个非常有名的普林斯顿大学的教授研发的，他用一个普通的设备装在车上，不需要激光雷达和三维地图就可以实现无人驾驶，这是真正革命性的。我们要用科学的眼光来看人工智能的前沿，我们要看到我们投的技术路线一定要有可扩展性，因为激光雷达和高清三维地图都是不可扩展的，人不需要这些，所以原则上计算机视觉达到一定程度以后，可以实现这个场景。
我讲了人工智能需要非常优秀的算法，也需要把摩尔定律继续往前推进，我们在这两个领域里面都有所贡献。但是人工智能最需要的还是大数据，现在我们在金融、教育、健康领域都需要有大数据的产生，但是现在不可能有一个非常好的大数据的市场的产生，因为有些人拥有这个数据，但是数据有它的隐私性，尤其是在金融、健康方面。但是我们又有很好的人工智能的算法，所以在通常的环境下，它不可能有很好的市场使得数据的提供者和数据的分析者，能够在这个市场上彻底解决隐私问题情况下来解决这个问题。