话题开始前，牛奎光讲了一个小故事。20世纪90年代末，初入清华计算机系不久的他，“象棋下得还不错”。有一天，班级里一个参加奥林匹克竞赛集训队的同学到寝室聊天，问：“关于象棋你是怎么思考的”，牛奎光随便聊了聊。一个星期后，这个同学编写出了一套象棋程序，牛奎光便下不过了这个程序。而此前，那个同学基本不会下象棋。
精彩语录
1。语音识别领域，是大公司必争之地，大公司的技术积累会比创业公司好很多，创业型公司机会相对少一些；
2。图像识别需要找到一些可以接受目前成本结构和服务方式的方向；
3。在人工智能领域内投资和创业，需要考虑周期的问题。从创业公司角度说，必须找到一个很好的对应应用，从而使一开始推出时就有一个好的切入点；
4。人工智能领域的创业者要求非常高：不仅要懂技术，还要懂应用，并且需要对成本、演进方式、节奏都有所把握。
5. 机器到底能不能理解人的情感，这件事我没有答案。
话题开始前，牛奎光讲了一个小故事。20世纪90年代末，初入清华计算机系不久的他，“象棋下得还不错”。有一天，班级里一个参加奥林匹克竞赛集训队的同学到寝室聊天，问：“关于象棋你是怎么思考的”，牛奎光随便聊了聊。一个星期后，这个同学编写出了一套象棋程序，牛奎光便下不过了这个程序。而此前，那个同学基本不会下象棋。
也是在牛奎光入学清华的1997年，对战IBM“深蓝”的世界国际象棋冠军加里卡斯帕罗夫以1胜2负3平成绩败北。
相对而言，象棋招数变化相对有限，对计算机的搜索域要求相对简单。而围棋如果想把每一种可能性都计算出来，要复杂得多。
所以直到不久前谷歌AlphaGo对弈韩国棋手李世石，并以4:1绝对优势胜出，舆论惊呼“人工智能时代来了”，媒体探讨“人工智能怎么样与商业结合”，语音识别和图像识别又到了什么阶段，公众对人工智能领域的创业者给予了更多的关注。
听听清华大学计算机系97级的IDG合伙人牛奎光怎么说。
牛奎光，IDG资本合伙人，专注于企业服务、安全、数据驱动的应用和人工智能方面的投资，是找钢网、纷享销客、同盾、商汤等的投资人。
(以下以牛奎光自述形式整合梳理其对人工智能方向的判断和投资逻辑。)
人工智能和商业结合的时代正在到来
“人机大战”使大家对人工智能有更广泛的认识，但对于创业者来讲，他还要想到人工智能怎么跟商业结合，怎样应用到一些场景中去。目前来看，大多是从接收信息和给出信息的角度进行考虑布局这是人最常见的两个活动。
人对外输出信息最主要靠“说”，这是他表达自己的最快方式。而接收信息最快的方式是用眼睛“看”。人工智能最初就是在这两个地方开始得到很好的应用。
从我的角度来看，主要是两件事促进了人工智能的发展进程：一是互联网的出现使数据变得越来越多，并且积累很多在网上。二是后来的机器学习跟之前的方法相比，有很大的进步，设计算法其实是让计算机处理信息的组织从生物学上向人脑信息处理方式学习。也就是我们人脑目前可以说是计算效率最高的一种方式吃几片馒头就可以工作了，能量消耗也很少。这就使一些简单智能的工作慢慢地可以由计算机去完成，这是这次所谓的人工智能热之后的一个背景，它的意义也是蛮大的。
1.语音识别：大公司必争之地
人工智能取得进展的第一个领域是语音识别。
语音输出之后，怎么更好地被计算机所去理解，自然也就变成了人工智能过程中的第一个比较重要的事。这就是语音识别。
而反向问题，得到一段字后，如何将它转化为语音，这是一个相对比较简单的事情，需要解决的只是读的过程中哪个字和哪个字连结得紧一点，或者稍稍带点感情。这里包含两个问题，一是如何把语音变成某个字或某个音，二是自然语言理解的问题，这个比较复杂。比如两个人如果有过很长时间打交道的经验，那么在交流时，其实有些话不用讲出来便可以互相理解，但这些话在没有语义的情况下，甚至第三方都很难理解，更不用说机器了。