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马云:干了这碗鸡汤 我们来谈谈智能如何改变世界

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马云:干了这碗鸡汤 我们来谈谈智能如何改变世界
* 来源 :http://www.iiawt.com * 作者 : * 发表时间 : 2017-07-03 01:57 * 浏览 :

  6月29日,首届世界智能大会在天津梅江会展中心举行。这届大会上,李彦宏、柳传志、马云等重量级嘉宾做了主题。阿里巴巴集团董事局马云做了题为“智能改变世界”的。

  马云继续延续了之前在其它场合的风格。在谈到人工智能时,多次提到了之前的一些观点。不过,在继续给观众大灌鸡汤的同时,马云也从多个方面阐述了对于人工智能的一些思考。搜狐科技将马云进行了相应的整理,以飨读者。

  世界智能大会由天津市人民、国家发改委、科技部、工信部、国家网信办、中国科学院、中国工程院共同主办。

  今天有很多专家学者企业家的交流,很感谢有这么个机会来分享一下我的看法。我自己觉得,我们每个人今天不是为不同而不同,我自己觉得进入数据时代以后很重要的事,一个人对问题看法的角度、深度和广度必须是不一样的,只有不一样你才是你。

  其实大数据时代最重要的是让每一个人做最好的自己,我最近一直在讲,我说我念高中,从小到大从来没有考过第一名,因为一个很重要的原因:第一,我知道我当不了第一名;第二,当第一名太累;第三,第一名只有一个。一个班50个人,做个前20名的人其实蛮好的,做最好的自己,做最有特色的自己,所以我们对任何问题的看法,都必须要有不同的角度不同的深度和不同的广度去看这个问题,我一直自己是这么想。所以我想今天来探讨一下。

  我挺喜欢“世界智能大会”这个词,或者叫智能,因为我们很快进入智能世界,我对中国有些词的翻译,认为至少是翻译得不对,“人工智能”这几个字我听起来就很生气,我觉得这是不对的。人把自己看得太高大,把自己过分的提升。“大数据”这个词也是有问题,大数据很多人讲,这个“大”很大,人家以为大数据就是数据量很大,其实大数据的“大”是“大计算”的大,大计算加数据称之为大数据。人工智能我自己这么觉得,人类我是这么看,人是有智慧的,机器是讲究智能的,动物是有本能的,这三个东西是不一样的。我们不能够,要记住一点,蒸汽机了人的体力,但并没有要求蒸汽机去模仿人的臂力,计算机了人的脑力,但是并没有让计算机去按照大脑,人脑一样去思考。机器必须要有自己的方式,人类必须要尊重、机器的智能,机器必须要有自己独特的思考,这是我自己的一些看法。

  如果我们用汽车去模仿人类的话,汽车应该是两条腿走,两条腿走的汽车永远跑不快。人类在两千年以前就在思考,要是能飞就好了,总是希望自己能够长出翅膀来,但是没有想过,飞机取代了人的飞行和跑。所以我们很多问题都要有不同的思考去看问题。我觉得所谓的智能世界,我们不应该让像人一样,而是像人一样学习,如果都学习人,麻烦就大了,应该是要有像人一样的学习的能力,机器是要具备自己的智能,具备自己的学习的方式。所以我自己觉得,人工智能这几个词,Artificial Intellgence英文翻译过来总有一点,使得所有的人都在希望,机器怎么样像人一样去干活。

  其实智能世界有三个最主要的要素,第一互联网;第二大数据;第三云计算。互联网首先它是个生产关系,大计算计算能力,云计算是个生产力,而大数据是生产资料,有了生产资料、生产力和生产关系,这三个合在一起才可能,天下没有单独的一台机器是可能智能的,它是不可能智能的,所有的数据基于互联网为基础设施,基于互联网是一个生产关系,基于所有的数据连通,基于强大的计算能力,只有这种可能性,我们才能进入到一个所谓的大的智能世界,智能世界是一个系统性思考而不是单一的东西。所以所谓的人工智能也好,这个智能不是一个云计算炒完以后炒出来的概念,我们人类进入到智能世界,是因为人类的互联网的发展,产生了大量的数据,大量的数据我们必须有强大的计算能力,这是一个自然的结果。

  所以我自己觉得,今天我们对于人工智能的理解还常之幼稚的。就像一百年以前,人类对电的理解非常幼稚,认为电就是个电灯泡,事实上他们没有想到,今天会有电饭煲,有洗衣机,有各种各样的电器,人类会离不开电。所以今天我们对AI也好,还是MI也好,还是混合智能也好,我们没有清楚的定义,没有清楚的定义很正常,有清楚的定义就很不正常了。对未来来讲,我们都是婴幼儿,人类往往会高估自己,做事情成功的人,所谓有一点成就的人特别容易高估自己,像我这样的人往往会以为我看清楚了,其实你根本没看清楚。

  所以这是我觉得第一个我想说明的事,我们要明白很多人工智能,今天谈的很多的概念想法,每个人都可以有不同的观点,然后你要相信你自己的观点,并且以此去。就像我们做电子商务一样,我们不是今天相信,我们是18年以前相信,了18年才会走到今天,每个人的做法都可以不一样。

  我的理解,智能时代是解决人解决不了的问题,以及了解人不能了解的东西。机器能做的事情,我觉得没什么了不起的,机器要做不到的事情才了不起。刚才那个机器人在我看来是很愚蠢的,把一个东西推倒让它自己爬起来,两岁的孩子都能做的,人工智能搞了半天还是搞出来的不如人灵活。我们要搞的是,我前段时间发现,很多美国的学者特别是脑外科的专家进入到了人工智能的研究,并且讲出人脑怎么怎么样,机器要向人脑学习,我觉得这是一个悲哀,我们人类对大脑的了解不到5%,我们希望机器去学5%,那不是愚蠢吗。所以我个人觉得不要让机器去模仿人类,而让机器去做不到的事情。人是造不出另外一个人的,人不要说造不出人类一样聪明的东西,人连蚯蚓都造不出来,所以我自己觉得,我们应该让机器去类做不到的东西,让机器去发展自己的智能的力量,尊重机器,机器,一个巨大的系统的诞生,它会与众不同地做出不一样的东西。

  其实数据最的是我了解你像你了解自己一样。人类这么多年来,尤其工业化的发展,工业化的发展到了顶天就是IT,IT让人自己越来越强大,IT让人对外部的了解越来越多。我们人的眼睛是往外看,所以我们看到了月亮,看到了火星,我们天天在考虑是否到其他去做点什么事情,其实人类最不了解的还是自己,而大数据有可能解决一个了解自己的问题。人了解自己,我们中国的佛家讲究悟,而真正的大数据把人所有的行为数据聚集起来后,我们对自己才开始有一点点了解。所以有一点是肯定的,未来的机器一定比你更了解你,人类最后了解自己有可能是通过机器来了解的,因为我们的眼睛是往外看的,IT是往外看的,但是DT(数据处理技术Data Technology)是往内看的,往内走才是有很大的差异。

  至于前段时间比较热门的AlphaGo,人跟机器下围棋,我在互联网大会讲的,我认为这是个悲剧。这个围棋是人类研究出去自己玩的东西,人要跟机器比围棋谁下的好,就像人要跟汽车比谁跑的快,这不是自己找没趣嘛,它一定比你跑快。围棋是为人类的乐趣去学的,人跟机器下棋,等对方下两步不臭棋,但是它的脑子算的比你快,记忆比你好,还不会有情绪,你怎么搞的过他,技术是一样的。所以我认为AlphaGo1.0和AlphaGo2.0比才可以有意义,人要跟机器比谁快没有意义。围棋的下法东有很大的差异,人把这个比赛叫做国际象棋,我把你的“王”吃掉“后”吃掉你就输了,一输百输,就是0和1之间的游戏。而中国的游戏好处是共存,你最多比我赢三分之二,四分之三,这就是巨大的乐趣所在,中间的布局,格局,乐趣如果取消了,人家就会失去自信。所以我认为AlphaGo今天来看,从一百年以后来看,人类会为自己的天真和幼稚感到笑话,这些我觉得应该鼓鼓掌很好,但是又怎么样呢?不解决什么问题,只是羞辱了一下人类的智商而已。其实人类自己在羞辱自己,干嘛跟机器比这些。尽管很多围棋高手并不以为然,所以没关系,允许不同的观点。

  包括有一些像城市大脑,我就觉得智慧城市首先要有一个城市大脑,城市大脑对城市的交通、安防、医疗、保险所有这套东西,人脑是做不出来的,按照人脑设计一个城市大脑基本是瞎扯,所以一定要走不同的,以原来的系统和体系能够方便更大的决策。

  喜欢的人看起来都好,不喜欢的人看起来都是问题,这是我们人类的本性。我要喜欢他,我看他什么都能接受,我要讨厌他,哪怕他笑一笑我都很讨厌。人类进入智能社会也一样,有很多人特喜欢,也有很多人反对,反对的人总能提出很多的理论,支持的人总能找出各种理由,说这是未来,这是趋势。我自己觉得,这些东西你没办法停止它,你只能拥抱它,改变自己适应它。我们不能改变未来,那就学会改变自己,我认为人工智能你是改变不了的,这是一个巨大的趋势,你只能改变自己。

  对于未来来讲,三十年五十年也好,人类的冲击一定常之大,而且一定会非常疼痛,任何高科技带来的问题,带来的好处同时也会带来了坏处,有好一定有坏。互联网带来好处也一定会带来很多社会治理的问题,我们天天想人活的长一些,我告诉大家,互联网以后啊,由于大数据和计算能力的提升,人将会活的越来越长,这是好事坏事我不知道,各位专家应该比我懂。人类在年均年龄只有二十岁的时候,我们只有七八亿人口,人均年龄到了四五十岁的时候到了20亿人口,现在人均年龄到了六七十岁的时候,人类的人口已经到了76亿人口。请问,如果人均年龄到了一百岁的话,想象这个世界该有多少人?我们该怎么解决这些问题?

  现在70多亿人,我们已经觉得地球的资源不够了,如果到了人均年龄一百岁,出现两百多亿人口的时候,我们这个世界会往哪儿去?当然有一点是肯定的,这个世界有一个程序设计,我们人类还不够智慧摸出这个程序设计。就是人活的长的时候,生育能力会差,会打造的民族人口一定少,所以是有一个程序在里面的。

  所以我就觉得,所谓疼痛,就是很多工作就会没有。我小时候我爸总是说,马云你必须要有一技之长,我们那个时候讲究学会一技之长可以防身,走遍天下都不怕,而我认为应该啥都懂一点都不深,能把各种边儿上的东西都串起来我要告诉大家,一技防身二十年以后你是无技可施,你不改变自己都不知道自己能干什么。所以就业的迭代,大批的就业没有很正常,要早做准备,你今天任务的专业技能活儿三十年以后都没有了。

  现在大数据很厉害,所以数据技术的分析师很重要,我告诉大家,大数据要靠人分析基本就完了,这个行业以后就没有,一定是计算机进行分析。所以我们讲,刚刚开始出来铁的时候,人人讨厌,那些挑夫就业的人没有了,但是铁出来了以后,至少增加了两百多万的铁工人,这些东西都是产业之间的一种变革。

  另外一点我也想,无人机的司机很多,无人机,无人汽车,无人驾驶出来后,大批的司机可能就没有了,不是说就业没有了,但是每次技术都会诞生很多新的就业,只是人类要去做更多有价值的东西,类应该做的事情而不是做机器要做的事情。过去几百年,工业的发展,人类让工业做了很多人类做的事情,我们觉得很轻松,但是人从来没找到什么可以是自己做的最好最舒服人应该要有的东西。我自己觉得,对就业需要有新的价值的发现,对就业要有价值的判断,这是我们要解决的。有一点是肯定三十年、五十年以后的就业一定比今天多,工资一定会比今天好,但是未必是你,如果你不改变,你就没机会。

  所以我们这代人还算比较运气,但是我们的孩子如果不改变,麻烦就大了,而改变孩子在中国这样的社会,我们父母还是有很大的决定权。

  还有我经常讲,过去的工业化我们把人变成了机器,未来的数据化,我们会把机器变,机器会越来越聪明,未来的所谓的程序化的工作,技术化的工作,都会变得越来越麻烦。我这么觉得,未来的社会应该想办法让人活的更像个人,机器更像机器,这样才是我们应该要有的社会。

  所以我自己觉得教育也一样。我最近在搞一些教育的试点,我在教育里不必让你当第一名,就做最好的自己,每个人性格都不一样,成为最好的自己才是我们应该努力的方向。大家担心这样的话我们就业怎么办,工作怎么办。我觉得三十年五十年以内,出现每天工作四个小时,一个礼拜工作三天非常正常。大家都说那我怎么活,没怎么活,而且你会觉得一天工作四个小时,一个礼拜工作三天你还是很忙,你觉得休假还不够。就像我们爷爷是一天工作16个小时在田里挖地觉得很忙,我们一天工作八个小时,一个礼拜休息两天,只工作五天,我们总觉得不够。我告诉你,一天工作四小时,因为那个时候所谓的智能汽车无人驾驶要重新思考。

  刚才李彦宏讲的,以后是mobile的世界,这个mobile是指数据的mobile,人的mobile,而不仅仅是手指头的mobile。我自己觉得,以前我们在工业时代,农业时代我们可能一辈子只去三个地方,到了工业时代去三十个地方,到了数据时代我们一辈子可能去三百个地方或者三千个地方,人永远在上。所以这个世界的变革和机会是远远超过你的想象,所以这些不管你愿不愿意接不接受,未来你也没法证明,只能以后书上可以证明。没有想象力,人和机器有什么区别。

  所以另外一点我觉得对中国而言,毫无疑问是巨大的机会。我是换道超车,我不太相信弯道超车。弯道超车十超九翻车,那种概率太低,就别乱想,我们应该在不同的道上进行竞争。

  由于我们在不同的道上竞争,才会有今天中国整个互联网的发展。中国整个IT技术太差,才会导致中国的电话太差,传统的电话实在太差,导致移动互联网迅速崛起,中国传统的IT的基础设施太差,才会有可能进入互联网和大数据,中国原来的商业的零售太差,才有电子商务,中国原来的金融体系太不好,才会有互联网金融。所以不好是一个机会,关键是你怎么样在不好的过程中寻找机会。

  另外一个,机器智能和人工智能发展的前提是海量数据。中国的独特的国家优势,我们以前的基础设施的优势反而发挥了巨大的作用。中国还没有出现大量的所谓的信息垄断和数据垄断,所谓的信息垄断现在都在机构里面,因为它拥有你没有的东西,而信息是数据的最大的敌人。因为信息是让我自己强,我有你没有我才可以做的好,我才可以做的很强。所以IT会造成垄断,而DT是信息流通起来,什么东西是不流通的就是信息。

  有人说要防范今天的数据垄断,太幼稚了。今天的数据跟物联网十年以后的数据来讲什么都不是。我一直觉得最大的麻烦是,中国是最早发明四大发明的国家,但是我们四大发明的应用,我说了很多遍,但是还是不断地讲,指南针是我们发明的,人家拿去做航海,我们去算命和看风水为主了,火药是我们发明的,我们做鞭炮,人家做了枪炮。航母也是我们最早想出来的,三国赤壁大战把船连起来是最早的航母思想,一把火烧了以后谁都不能再碰了。

  其实我觉得犯错误创新都很正常,但是我们不能把自己锁在那儿。所谓的数据垄断在今天来讲为时过早。我们很多时候,25年以前,大家能够想象互联网是今天这个样子吗,25年以前互联网的定义和今天是一样的定义吗?不是那样,我自己这么觉得,数据的时代才刚刚开始,连零头都没有到,中国是有机会走出一条独特之。

  我特别不喜欢,很多今天的科技人员,特别是写论文为主的科技人员,讲美国做了这事情所以我们必须做这个事情,我们填补了中国在这个科技领域的空白。干嘛要去填补这些空白,应该填补未来的空白。

  我们中美之间的比较没有多大意义,美国有了我必须有一个吗?是未来有我们必须有,我们要为未来定标准,而不是以定标准,更不是以美国有了这个东西,所以我们必须得有。所以其实多花一点时间在客户上、在未来上,比多花一些时间在竞争对手上要来的更为重要。

  刚才李彦宏讲贵州的事情,他担心我们两个观点不一样,马化腾出来打了个圆场,我根本不知道李彦宏在哪儿。上说马化腾替我们打了圆场,我不知道李彦宏和马化腾说了什么。多花点时间在客户和未来身上,比多花一些时间在竞争对手上要来的重要。

  今天的时代是对未来的时代,大家都是起跑,未来的竞技如果把它讲作一万米的跑步的话,大家都是跑了十米左右。别看边上就是你的竞争对手,跑三千米后你才知道谁是对手。去看前面更高的高手,我不是看百度或者腾讯,我们应该看谷歌走到哪里,IBM走到哪里了。看看世界的,甚至更应该看的是未来,客户,我们的孩子们会碰上什么问题,我们去解决它。

  所以我认为中国有这个能力,也应该有这个担当。中美之间任何的对抗没有意义,中美之间联合起来解决问题才是有意义的事情。跟facebook,跟谷歌联合起来解决一个人类的问题,这才应该是这个世界应该的问题。而不是说他有我也要有,我要把它干倒,这个时代已经过去了。

  我觉得做好准备,数据时代的到来,冲击的是我们这帮人,今天在座的30岁以上的人,你要改也有点难度,你的地位30年以内,未来二三十年只会摇晃,疼痛,但是我们不能让我们的孩子去承担。最重要的是我们必须进行教育的。坏事是这个冲击一定会来,好事是还给我们留下了点时间。还有一个好事是,我们大家面对的挑战是一样的。也不是说他有这个挑战我没有这个挑战,全人类的挑战都是这个挑战,全人类的机会都是一样的机会。

  所以我自己觉得,我们要重新认定,重新思考我们的教育的方式。刚才维克托·迈尔—舍恩伯格讲的我非常同意,我们对教育得重新一下,过去的两百年人类追求科技,追求技术,追求科学的发展,相当之了不起。但是两三百年以前,人类追求智慧的发展,文化的发展,价值观的发展是相当的了不起。追求科学技术的发展,让人类取得了长足的进步。但我个人认为,也是反对,科学不是真理,科学是用来证明真理的。

  对未来和对来讲,今天的科学还是个婴幼儿,我们应该思考未来我们到底应该怎么做。育来讲,过去两三百年知识积累的教育,让人类取得了巨大的红利,但是未来知识会让机器越来越聪明,什么是聪明,就是记性比你好,算术比你快,体力还比你强,这三样东西人类跟机器法法比。电脑从来都算的比你快,记忆不会忘掉,插上电会一直工作。我们孩子如果今天的教育依然围绕着孩子的数学算的快,背书背的好可能就麻烦了。但是我们没有说要放弃,中国要思考教和育是两回事,教让人具备知识,育让人成正的人,育让我们以机器知识和科技为主的力量,有与众不同,可以活的更好。

  所以未来的一百年是智慧的时代,而智慧的时代我认为是体验的时代,是服务的时代,机器将会取代我们过去两百多年以来的技术和科技为积累的一些的东西。所以希望大家去思考一下,对我们的孩子,我们应该花一些什么样的精力能力和时间,让他们以不同的方式学习,让他们学习不同的东西。

  经常有孩子,几年前孩子的父母来问我,马云你看我学这个科好不好,我孩子考大学了,学了这个以后能找到工作吗?现在孩子以前能够判断十年前这个行业能行不行?现在很难判断,我们以前的教育体制永远是希望你成为最好的学生,我认为我们要让这些孩子做最好的人,人与机器间未来的竞争就是人是有智慧的,机器只能是智能。

  另外,教育我希望我们专注的是教知识、教文化,多花点精力在价值观上。因为创意、创新、创造这些机器还是有很大的难度的。所以我是坚定地希望,未来的孩子请多花点时间在琴棋书画上,音乐让孩子能够产生智慧的源泉,下棋让孩子懂得格局布局舍和得,书和写字懂得和,画才会有想象力。培养创新能力和想象力和好奇心,是这些孩子们必须未来具备的的条件,如果我们的孩子了创新力,创造力,好奇心,那一定人类会输给机器,因为我们最怕的不是机器学人,我们最怕的是我们的教育让人都开始学机器的时候,这个时代这个世界才真正。

  创新的主体是企业,我们说了很多年很多遍了。刚才柳总的话,作为做企业的我是特别的认同。就拿我们公司来讲,我们工智能的研究和应用,已经十多年了。

  从支付宝第一天诞生的时候,我们就用机器去学习什么是犯为,因为支付宝里面骗钱的人太多了,每天各种各样诈骗的问题。还不讲网站上抓假货,但是就从骗钱的角度讲,一个骗子,人类很有意思,再聪明的骗子想出十个骗的方法,这个人已经是顶尖骗子了。一般的人想出两三个骗子方法那已经也算不错了,我们让机器可以学会两万,三万个。我们请了一大批,刑事专家,让他们懂得什么是诈骗犯,机器学的高更快,从来不会忘记,24小时不下班,盯的非常牢。有人一上来机器马上发现立刻抓住,第二次学会再告诉机器,所以我们十多年下来支付宝到今天为止没有一分钱的差错。这是普通银行不可能做的到的事情。

  我们也并没有觉得这个是多了不起的事情。到今天有人把它说的很了不起的时候,我们觉得也许我们还真的很了不起。我们不是因为科学需要这个课题,而是因为我们不解决这个课题,我们公司明天就关门了。这个是市场的需求,没有市场这个需求是不可能做到的。

  而且Artificial Intellgence最大的应用是防止犯罪。大家知道吗,你爱一个人是没有逻辑的,我爱他,我喜欢他,我愿意为他做任何事情是没有逻辑的。但是你恨一个人,你要想搞一个人,你一定是有逻辑的。为什么恨他,该怎么害他一二四四,只要有逻辑的事情,机器都会抓住,这个就是巨大的差异,这些差异,我认为在院里是很难搞出来的。

  今天有很多院士在,我们老工程院的副院长、院长也在这儿,能否给科技企业里的一些科学家授予院士的身份,这样对中国科技进步是有帮助的。我们的院士不能都是在院所大学里,都很重要。但是作为第一线的士兵们,第一线的人,应该要有这样的能力,我认为就像人工数据这些东西,不是科研院所出来的,尽管理论上是这样,但是走的未来还是这些东西。所以请大家考虑一下,并支持一下我这样的和。当然我是从来没有想过能够当院士,我也当不上什么院士,自己家里当当蛮好。

  最后我们应该做好这样的准备,教育的准备,创新机制的准备。我们要重新定义,聪明也很重要,如果我们的聪明是昨天的定义这样的聪明,我告诉你,机器会彻底把你全部掉,人类会越来越沮丧。这个沮丧就像AlphaGo把人类围棋下败了,我认为都不值得沮丧的事,搞的那么多人都那么沮丧,所以这个沮丧才刚刚开始。所以我们必须重新,没有人没有任何事能够阻碍大数据互联网。就像一百年以前,没有任何一个行业能够拔掉电一样,这是一个社会的趋势。人类必须为这个做充分的思想准备,知识爆炸很厉害,但是我觉得两千多年来,人类知识的叠加水平是超越了一切,但是人类的智慧并没有增长。

  我现在看看,我们的的孔子、的,佛家的释迦牟尼,教的,这些人的智慧我们还是不如人家,觉得还是有道理。智慧两千多年来并没有巨大的进步,所以人类在智慧我个人觉得,智慧是靠体验,知识是可以学来的,智慧一定是靠体验。教和育不一样,学和习不一样,学可以获得知识,习可以让你得到智慧,人只有被电刺过以后才知道电是很厉害的。所以什么叫做聪明和智慧?聪明的人知道自己要什么,智慧的人知道自己不要什么。

  这个世界有太多的聪明人,我们在座的绝大部分人问一下你要什么,你可能我要钱要房子什么都能说的出来,但是你不要什么,5分钟都说不出来,这就是智慧间的差异。

  我们人类一定要明白,什么事情是人类做的到机器却做不到,什么是机器做得到,想明白这些未来才有重新的可能。人类没有必要害怕机器,机器是不可能取代人类的。说一百年以内,有个讲,从现在开始的一百年,机器将比人聪明,我告诉大家,人类还是太乐观。机器现在已经比我们聪明,只是你们还不肯承认这点而已。我们要的是不要再出现红旗法案这样的事情,我在任何会上都会呼吁,一个社会的进步不能出现红旗法案。

  什么叫红旗法案,一八六几年的时候英国最早发明了汽车,首先去砸汽车的全是马车夫,因为那时候的马车夫是白领工作,是社会的中等收入人群,他们觉得汽车出来了把我们的活砸掉了,并且到议会要求把这个东西给不要了。最后出了道红旗法案,每车辆之车必须有三个人,每个人在50米前拿一个红旗,汽车永远不能速度不能超过马车。前面有人引道,如果超过了马车,汽车的牌照会被吊销,这三十年的红旗法案,完全阻碍了整个英国汽车工业的发展。、美国追了上来,美国发现不错后,美国迅速把自己变成了一个车轮上的国家。美国既然是车轮上的国家,又把握了另外以石油为主的大的一次技术。

  如果今天的中国已经是一个互联网上的国家,七八亿的人口在,我们如果出个法案,每个人都说我们要帮助互联网,但是我们没有把握互联网的特性,没有把握住这些东西,很有可能自觉和不自觉的出很多红旗法案,而且这样的东西会越来越多。人类要有足够的自信,有一点是肯定的,人,我们人类拥有,机器永远不可能有,而人类失去的时候,人类就不会创新,人类就没有担当。如果失去了以后,你一定比不过机器,所以我自己觉得,我们对文化的自信,的自信只要存在,这个世界还会很有机会的。

  所以最后一句,机器不应该成为人的对手,机器和人只有合作在一起才能解决未来。就像竞争对手一样,我们不应该联合对抗,我们应该联合起来对抗人类未来共同的问题,共同的麻烦,只有这样,竞争只是乐趣,商场如战场,商场是你杀了他不等于你能活好,如果天天打对手,你就变成了一个职业杀手,你永远做不好。

  所以我觉得我们这个国家科技各方面的发展一样。面对未来,面对我们的孩子,面对我们共同的挑战,去解决这些问题,才有可能,并且以不同的角度、深度和广度对问题的看法,我们才有机会。