人类逐渐卸下了搬东西这一类任务。之前是交给动物来完成，然后现在是交给机器来做。一些最有价值的行业，如金融服务、农业、医疗保健、物流、教育和能源，等等，传统上并不以技术为核心，但现在完全不同。
昔日担任奥迪高管、之后又担任中国科学技术部部长的万钢在二十年前说服领导层，发展彼时还未经检验的汽车电气化技术，理由是此举不仅有助于推动经济增长，还有助于解决中国对原油进口的依赖和日益严重的污染。
界定人工智能技术，要看这个系统本身是否能够“思考”到更深的层次。比如说，一张简笔画上画着一个图案，看上去仿佛是一辆自行车，可它其实没有自行车的功能。机器学习可能会将这幅画直接归纳到“自行车”这个类别，但人并不会这样做。人可以透过这张图画，分辨和判断它的属性，提取出眼前这一信息真正的价值和功能。
机器人两大新趋势，自主智能机械和人机融合的崛起。潘云鹤指出，人工智能2.0的关键理论与技术的发展方向，包括大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、自主智能系统，其应用则包括智能城市、智慧医疗、智能制造等。可以看到机器人发展的两个新趋势，就是人工智能发展的第四、第五个趋势。
特斯拉创始人马斯克期待特斯拉自动车在今年底就可以自己在路上跑，并且车子还可以在行程之余去接送其他乘客为车主赚钱。我们不清楚这个愿景是否能实现，特斯拉声称他们有一个芯片的运算速度是其他芯片的二十一倍，这是一个很了不起的进展，这让我们离未来的AI又更近了一步。
3月18日，斯坦福大学“以人为本”人工智能研究院成立仪式上，微软创始人比尔·盖茨表示，自己在20年前刚成立微软时，曾以为自己会错过人工智能的突破式发展，“不过没想到20年过去了，我也没有错过太多，直到最近，（人工智能）终于取得了令人欣喜的突破，幸运的是，微软能有幸参与其中。”
假使有人发现了某种数学表达方式能够形容味觉、嗅觉、触觉的话，人类的更多身体机能还会被机器所代替。事实证明，数学能够更精确地表达人类产生的某种信号，而且可以做得更好。
中国没有人工智能这门课，计算机与统计学，神经学与统计学。你说我们要进入大数据时代，大数据时代干啥？（就是）统计。说明我们国家在数学上面重视不够。第二个在数学中的统计学上，重视不够。大家过去看，多年来好多诺贝尔经济学奖获得者，大多使用的是统计学。
Yoshua Bengio是现代人工智能的大师，与Geoff Hinton和Yan LeCun一起并称“深度学习三巨头”，Bengio以倡导“深度学习”技术而闻名，近年来，这一技术已经从学术届的尝试转变成了目前全世界最强大的技术之一。深度学习包括将数据输入到大型神经网络中，这些神经网络简略地模拟人类的大脑，它在各种实际任务中都被证
AlphaGo作为一个系统或软件运行没有问题，但它结合机器人，使机器人像真人一样坐在那里，用手抓着围棋思考下棋，难度很大......机器人也很难离开AI。没有它，机器人就不能智慧地移动，只能是机械式的。所以，我们需要实物与AI的结合，而不是物理上的AI，但要确保安全和符合伦理道德。
