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我的人生系统当中有正数的东西，但是 2015 年我敢于面对负面的现象和人的欲望，面对负数时候，我的系统更加完整。
“IOT在连接万物，也进行到了一个新的高度。但是互联网并不激发起我内心的惊喜。”在 GIF2016 极客公园创新大会 TOP GEEK 论坛上，从小热衷于写代码的搜狗CEO王小川如是说道。他说，最能够让他兴奋的还是技术本源的两件事情——技术的“体外进化”和 “AI 的瓶颈”。
以下内容根据搜狗CEO王小川在GIF2016极客公园创新大会 TOP GEEK论坛的演讲整理而成。
技术的“体外进化”
当我们拥有技术能力的时候，人对自己的改造不局限于对DNA 的改进，我们希望通过技术使这种进化走到体外去。以前的人冷了会加衣服，或者长出脂肪来，今天我们懂得开空调，我们有汽车，有很多科技产品为我们服务。
我认为有两个大的趋势，我们今天提到的AR或者VR，听觉和视觉的体外进化，眼睛和耳朵开始得到新的延伸。人跟机器走到一块之后，我们不要说使用设备，是我们自己的能力得到巨大的拓展，这是一个进化的原动力。
第二个进化是智慧的体外进化，我们开始接触一个现实是虚拟的 IO能够影响我们，之前大家并不认同“人的智力被机器所驱动”这个概念，因为人很聪明，机器做不到这样的事情，但是最近两年深度学习的发展带来了颠覆性的效果。所以在人和技术的关系上，我提到视觉和听觉的体外进化和智慧的体外进化是两件让我兴奋的事情，由于有了AI 之后，产品会变得更加聪明和个性，一种观点认为机器很可怕，但我个人认为未来世界，我们更享受与机器融为一体的方式，也许离开了机器我们的生活非常不自在，但跟机器在一块儿的时候，未来是美好的。
比如搜索，原来的做法是输入一个关键词给你无数的链接，今天的搜索不是简单的抓取网页和信息，而在AR 时代到来之后，搜索会变形，一方面是给你提供答案，另一方面是给你提供服务。
Ticwatch的个人助理跟搜索未来的路径是一样的，它会变成你的个人助理，像你的老师一样给你答案，也给你这个服务。这里面对机器的要求很高，对人工智能要求会像人一样思考，甚至比我们想的更多。最近几年人工智能已经在深度学习方法下有很多演化，做了很多突破，包括语音、图像、文字识别等很多工作。
AI 的瓶颈
所以，是不是机器已经开始能够取代人？我自己看到很多技术前沿的进展，同时搜狗在做了很多人工智能工作之后，我相对处于谨慎的状态，AI 在今天有很多瓶颈。
给大家讲个有趣的故事，就是人脑跟Google神经网络的关系，Google做人脸识别或者动物识别的时候，做法是要求工程师或者研究人员对图像做特征提取，就是靠人指引这个机器：什么地方是眼睛、什么地方是耳朵、或者眼睛、耳朵多大、有没有胡子，通过人对机器指引，使得机器具有这个识别能力。
Google后来做了实验——“找猫”，当时它的做法是在图库里面找 200万张图片，用16000个节点让机器做计算，每张标记上这张图片里面有猫，这张图片里面没有猫，训练之后这个系统达到75%的准确性，也就是说没有经过人工的对具体特征的干预，使得机器开始基于原始大数据产生了简单的智能，能够做到基础的判断。今天的语音、图像等等通常是在这样的指引下做识别的。
但是，不管今天机器的速度多快，机器和人的智力水平还存有巨大的差距。所以所谓的“机器有3 岁的儿童智力”目前还远远达不到，我认为对技术本身的认知还不够。人在识别猫的时候一张图片就能搞定，但是Google用200万张图片才做到75%的准确性。
2015年在人工智能里面有很多新的突破，包括跨场景的、在特定领域训练的结果能够在另一个领域里面使用这个事情。但人工智能要像人一样思考还有瓶颈，第一个事情，人的DNA里面写入很多人工智能，所以我们生下来就知道去找母乳，或者说我们懂得害怕一些事情，但机器里面完全没有这样的能力。第二个事情，人能够建立概念，在概念基础上能够做推理，机器在这方面做得是非常不够，它们更多是靠数据驱动，是功能性的和机械性的去做。
Google在2015年的时候希望 95%的搜索里面能给到答案，背后充分使用的是像类似知识图谱这样的方式，知识图谱它是个三元组，比如一个人或者一个物体跟另一个物体是什么样的关系，是父子关系还是包含关系，是靠人在里面做标记建立这个概念。
今天让机器自动化建立概念还没有突破，所以机器今天只能做一些简单的重复性的事情，而不能从复杂的环境里面学习到一个事物跟另一个事物之间的关系。无论哪个搜索引擎，做图像搜索的时候，都需要用手圈一下，告诉它识别这个部分的图像。而不像人一样，人站在这个讲台上的时候，非常容易能够把人和背景抽离开。我看到别人是怎么找出租车的，我一招手就能够学会。所以人有概念之后一次性能够建立推理能力，今天机器还不具有这个能力。
最后一个要点，人本身有目的性，我们知道我们的生存意义是什么，每个人的目的有不同，而机器这方面是定义的。我们在之前VC投资里面不断提到让算法起作用，我们做了很多的努力，但是我们还在想怎么让机器人的努力和人的努力结合在一起，让机器作为辅助，以人为核心，包括我们自己做搜索引擎也是希望把人脑里面的搜索出来。所以我们得思路是做更多连接，把大脑里的智慧表达出来，我们去跟踪这个文章是谁写的，这个人的背景是怎么样的。
“IOT在连接万物，也进行到了一个新的高度。但是互联网并不激发起我内心的惊喜。”在 GIF2016 极客公园创新大会 TOP GEEK 论坛上，从小热衷于写代码的搜狗CEO王小川如是说道。他说，最能够让他兴奋的还是技术本源的两件事情——技术的“体外进化”和 “AI 的瓶颈”。
以下内容根据搜狗CEO王小川在GIF2016极客公园创新大会 TOP GEEK论坛的演讲整理而成。
技术的“体外进化”
当我们拥有技术能力的时候，人对自己的改造不局限于对DNA 的改进，我们希望通过技术使这种进化走到体外去。以前的人冷了会加衣服，或者长出脂肪来，今天我们懂得开空调，我们有汽车，有很多科技产品为我们服务。
我认为有两个大的趋势，我们今天提到的AR或者VR，听觉和视觉的体外进化，眼睛和耳朵开始得到新的延伸。人跟机器走到一块之后，我们不要说使用设备，是我们自己的能力得到巨大的拓展，这是一个进化的原动力。
第二个进化是智慧的体外进化，我们开始接触一个现实是虚拟的 IO能够影响我们，之前大家并不认同“人的智力被机器所驱动”这个概念，因为人很聪明，机器做不到这样的事情，但是最近两年深度学习的发展带来了颠覆性的效果。所以在人和技术的关系上，我提到视觉和听觉的体外进化和智慧的体外进化是两件让我兴奋的事情，由于有了AI 之后，产品会变得更加聪明和个性，一种观点认为机器很可怕，但我个人认为未来世界，我们更享受与机器融为一体的方式，也许离开了机器我们的生活非常不自在，但跟机器在一块儿的时候，未来是美好的。
比如搜索，原来的做法是输入一个关键词给你无数的链接，今天的搜索不是简单的抓取网页和信息，而在AR 时代到来之后，搜索会变形，一方面是给你提供答案，另一方面是给你提供服务。
Ticwatch的个人助理跟搜索未来的路径是一样的，它会变成你的个人助理，像你的老师一样给你答案，也给你这个服务。这里面对机器的要求很高，对人工智能要求会像人一样思考，甚至比我们想的更多。最近几年人工智能已经在深度学习方法下有很多演化，做了很多突破，包括语音、图像、文字识别等很多工作。
AI 的瓶颈
所以，是不是机器已经开始能够取代人？我自己看到很多技术前沿的进展，同时搜狗在做了很多人工智能工作之后，我相对处于谨慎的状态，AI 在今天有很多瓶颈。
给大家讲个有趣的故事，就是人脑跟Google神经网络的关系，Google做人脸识别或者动物识别的时候，做法是要求工程师或者研究人员对图像做特征提取，就是靠人指引这个机器：什么地方是眼睛、什么地方是耳朵、或者眼睛、耳朵多大、有没有胡子，通过人对机器指引，使得机器具有这个识别能力。
Google后来做了实验——“找猫”，当时它的做法是在图库里面找 200万张图片，用16000个节点让机器做计算，每张标记上这张图片里面有猫，这张图片里面没有猫，训练之后这个系统达到75%的准确性，也就是说没有经过人工的对具体特征的干预，使得机器开始基于原始大数据产生了简单的智能，能够做到基础的判断。今天的语音、图像等等通常是在这样的指引下做识别的。
但是，不管今天机器的速度多快，机器和人的智力水平还存有巨大的差距。所以所谓的“机器有3 岁的儿童智力”目前还远远达不到，我认为对技术本身的认知还不够。人在识别猫的时候一张图片就能搞定，但是Google用200万张图片才做到75%的准确性。
2015年在人工智能里面有很多新的突破，包括跨场景的、在特定领域训练的结果能够在另一个领域里面使用这个事情。但人工智能要像人一样思考还有瓶颈，第一个事情，人的DNA里面写入很多人工智能，所以我们生下来就知道去找母乳，或者说我们懂得害怕一些事情，但机器里面完全没有这样的能力。第二个事情，人能够建立概念，在概念基础上能够做推理，机器在这方面做得是非常不够，它们更多是靠数据驱动，是功能性的和机械性的去做。
Google在2015年的时候希望 95%的搜索里面能给到答案，背后充分使用的是像类似知识图谱这样的方式，知识图谱它是个三元组，比如一个人或者一个物体跟另一个物体是什么样的关系，是父子关系还是包含关系，是靠人在里面做标记建立这个概念。
今天让机器自动化建立概念还没有突破，所以机器今天只能做一些简单的重复性的事情，而不能从复杂的环境里面学习到一个事物跟另一个事物之间的关系。无论哪个搜索引擎，做图像搜索的时候，都需要用手圈一下，告诉它识别这个部分的图像。而不像人一样，人站在这个讲台上的时候，非常容易能够把人和背景抽离开。我看到别人是怎么找出租车的，我一招手就能够学会。所以人有概念之后一次性能够建立推理能力，今天机器还不具有这个能力。
最后一个要点，人本身有目的性，我们知道我们的生存意义是什么，每个人的目的有不同，而机器这方面是定义的。我们在之前VC投资里面不断提到让算法起作用，我们做了很多的努力，但是我们还在想怎么让机器人的努力和人的努力结合在一起，让机器作为辅助，以人为核心，包括我们自己做搜索引擎也是希望把人脑里面的搜索出来。所以我们得思路是做更多连接，把大脑里的智慧表达出来，我们去跟踪这个文章是谁写的，这个人的背景是怎么样的。