1.機器什麼時候才能懂人心
雖說有了大資料，人的慾望總是這個不能夠滿足。雖說在大資料平台裡面有搜尋引擎這個東西，想要什麼東西我一搜就出來了。但是也存在這樣的情況，我想要的東西不會搜，表達不出來，搜尋出來的又不是我想要的。例如**軟體裡面推薦一首歌，這首歌我沒聽過，當然不知道名字，也沒法搜，但是軟體推薦給我，我的確喜歡，這就是搜尋做不到的事情。當人們使用這種應用的時候，會發現機器知道我想要什麼，而不是說當我想要的時候，去機器裡面搜尋。這個機器真像我的朋友一樣懂我，這就有點人工智慧的意思了。
人們很早就在想這個事情了。最早的時候，人們想象，如果要是有一堵牆，牆後面是個機器，我給它說話，它就給我回應，我如果感覺不出它那邊是人還是機器，那它就真的是乙個人工智慧的東西了。
2.讓機器學會推理
怎麼才能做到這一點呢？人們就想：我首先要告訴計算機人類的推理的能力。你看人重要的是什麼呀，人和動物的區別在什麼呀，就是能推理。我要是把我這個推理的能力啊告訴機器，機器就能根據你的提問，推理出相應的回答，真能這樣多好。推理其實人們慢慢的讓機器能夠做到一些了，例如證明數學公式。這是乙個非常讓人驚喜的乙個過程，機器竟然能夠證明數學公式。但是慢慢發現其實這個結果，也沒有那麼令人驚喜，因為大家發現了乙個問題，數學公式非常嚴謹，推理過程也非常嚴謹，而且數學公式很容易拿機器來進行表達，程式也相對容易表達。然而人類的語言就沒這麼簡單了，比如今天晚上，你和你女朋友約會，你女朋友說：如果你早來，我沒來，你等著，如果我早來，你沒來，你等著。這個機器就比比較難理解了，但是人都懂，所以你和女朋友約會，你是不敢遲到的。
3.教給機器知識
所以僅僅告訴機器嚴格的推理是不夠的，還要告訴機器一些知識。但是知識這個事兒，一般人可能就做不來了，可能專家可以，比如語言領域的專家，或者財經領域的專家。語言領域和財經領域知識能不能表示成像數學公式一樣稍微嚴格點呢？例如語言專家可能會總結出主謂賓定狀補這些語法規則，主語後面一定是謂語，謂語後面一定是賓語，將這些總結出來，並嚴格表達出來不久行了嗎？後來發現這個不行，太難總結了，語言表達千變萬化。就拿主謂賓的例子，很多時候在口語裡面就省略了謂語，別人問：你誰啊？我回答：我劉超。但是你不能規定在語音語義識別的時候，要求對著機器說標準的書面語，這樣還是不夠智慧型，就像羅永浩在一次演講中說的那樣，每次對著手機，用書面語說：請幫我呼叫某某某，這是一件很尷尬的事情。
人工智慧這個階段叫做專家系統。專家系統不易成功，一方面是知識比較難總結，另一方面總結出來的知識難以教給計算機。因為你自己還迷迷糊糊，似乎覺得有規律，就是說不出來，就怎麼能夠通過程式設計教給計算機呢？
4.算了，教不會你自己學吧
於是人們想到，看來機器是和人完全不一樣的物種，乾脆讓機器自己學習好了。機器怎麼學習呢？既然機器的統計能力這麼強，基於統計學習，一定能從大量的數字中發現一定的規律。
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