“将来机器人战胜人类的方法，一定不是我们想象的方法。”
“听”和“说”是人工智能的两个重要入口，无论是siri这样的语音助手还是Google的无人驾驶，都要机器能听得懂语音命令，满足基本的人机交互。科大讯飞开放平台是全球最大的语音和人工智能开放平台，并且为教育、智能驾驶等领域提供智能语音服务。科大讯飞轮值总裁、研究院院长胡郁认为人工智能和人的智能是两条不同的发展路径，人工智能会逼近甚至超过人的智能，但短时间内不会出现意识。
我们讲人的智能，是一个包罗万象的概念，人类有视觉、听觉，能听懂语言，还可以下棋，人类可以通过一个大脑，实现这些功能，这是人类的智能，但是人工智能不一样，它是通过不同的算法实现不同的功能，这是二者最大的区别。
在人工智能出现的这六十年中，这个行业一直还处于研究阶段，主要研究三个问题：第一个是用什么方法来做？第二个是用什么样的数据？第三个是人工智能会有哪些应用？
为什么智能语音在2010年左右取得较大突破？首先是因为在2006年提出的深度神经网络技术逐渐成熟，这是一套神经网络模型，模拟大脑的神经网络结构，第二是因为随着移动互联网时代的到来，数据足够多。
第三是因为人工智能进行了商业化，这对它的发展很重要，人工智能发展的一个必要条件是有人在使用过程中不断给予反馈，帮助人工智能调整、改进，这个人必须是真的人。目前科大讯飞的语音输入每天有几亿次的使用数据，计算机可以不断纠正自己，提高正确率，这种使用成本在互联网和移动互联网之前是没有办法做到的，那时候成本太高。
人工智能和人的智能实现路径不一样
机器实现智能的方法，跟人脑实现智能的方法、途径是不一样的，但是二者的目标是一样的，机器会用它擅长的方法去做，这个是目前实现弱人工智能技术上的一条路径，不管科学家使用什么样的方法，计算机科学或者仿生学，都是使用和人脑不一样的方法实现相同的效果。
目前人工智能还处于弱人工智能阶段，未来要实现强人工智能的话，是希望计算机能够自主学习、举一反三。但是目前还在研究阶段，没有人找到该怎么做。
人工智能目前还处于感知阶段，之前是逻辑、计算阶段，那个阶段是以“深蓝”为代表，未来更高层的阶段是认知，也就是强人工智能阶段。感知层面现在已经做得比较好了，比如计算机可以比较精准的识别图像和语音，虽然它跟人类做的方法不一样，但最后的结果非常好。感知和认知在人的智能上，不是完全分割的。当人在听一个句子的时候，其实大脑里是在进行认知的，但对计算机而言，这两步是分开的，而且要逐步实现。
计算机是靠大数据的相关性，人是靠逻辑，二者都可以解决问题，方法虽然不一样，但是最终的结果是一样的。从人工智能研究者的角度来讲，他们更关心人工智能是不是跟人类一样具有智慧；从应用者的角度来讲，更关心它的结果，是不是满足需求。就像AlphaGO一样，它可以战胜人类，但是能说明它真的会下围棋吗？它并不会，它根本不知道围棋是什么，但它表现出来的结果比人类更好，这才是现在我们讲的人工智能的本质和精髓。
人工智能目前不可能出现意识
从地球上生物的发展可以看到，有意识的前提是要有智能，没有智能不可能产生意识。但有智能就一定会产生意识？这不一定。
人工智能就是这样，目前人工智能根本不可能产生意识，因为人类根本没有研究意识是怎么产生的，人类目前的研究是如何让它表现得更像智能一些。但是人的智能和人工智能是完全不同的，人类越智能意识也就越强，但是这一点对人工智能并不适用，计算机是在用擅长的运算和存储能力来实现同样的效果，因此，人工智能在产生智能的过程中，看起来智能的结果跟人越来越接近了，但这条路径不会产生意识的。
也就是说，我们现在所做的所有成功的人工智能跟意识都没有关系，跟意识的产生过程都没有关系，基于大数据的这种方法，目前也看不到任何产生意识的迹象。大家都讲人工智能在很多领域战胜了人类，好像它也会产生意识一样，这是很大的误区。
目前人工智能的难点在于很难找到突破点，很难让很多用户使用，进入正循环的过程，人工智能必须要有足够的用户使用才可以更加准确。智能语音就是这样的过程，一开始是非主流用户在非主流场景使用，慢慢的一些主流用户在非主流场景中使用，现在是主流用户在主流场景下去用它。
语音交互是人工智能的基础功能，在未来产业化的过程中，我们有几个路径，一种是做技术支持，把技术提供给别人；第二种是直接拿技术去改造一些行业，比如教育等，像目前已经做的阅卷机器人，或者无人驾驶，科大讯飞可以给终端提供语音系统；第三种是做集成性的智能硬件，比如Google在2016年开发者大会上发布的智能盒子Home，这些都是我们可以把技术提供给别人的途径。
