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在图像、声音和面部识别系统变得越来越精准后，计算机也拥有了探察人的情感状态的能力，包括喜、怒、哀、乐、爱、恨、贪、痴等，并做出适当的反应。那么很多人会有这样的疑问：机器人能否拥有像一个正常人那样独立思考的能力？
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关于这个问题，我曾经与著名的互联网预言家、《连线》杂志前主编凯文·凯利有过一次交谈。在凯文的思想里，未来的人工智能会产生自己的意识，这会为我们完全掌控它带来一定的困难，但不会形成毁灭人类的威胁。绝大多数的人工智能都只会是工业人工智能服务型电器。
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虽然人工智能不会消灭人类，但是由于它无限地接近人类，必然会在很多工作岗位上取代人类，从而导致很多人因此失业。人工智能的发展会让那些从事简单、机械化工作的人很难获得工作机会，莱斯大学计算机工程教授摩西·瓦迪甚至认为，30年以后，计算机可以从事人类的所有工作，造成超过50%的失业率。
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我对此并不感到担忧，不是因为人工智能不会抢走我的饭碗，或者到那时我已经退休，我认为强大的人工智能代替人类工作是一件好事，是社会的进步，它们会产生远超过人类工作的商业价值，从而养活所有人。我需要担心的则是人工智能完全取代人类工作后，怎样让我们依然保持学习的心态，而不是丧失斗志，每天无所事事。
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虽然这还是很遥远的事情，但还是有必要考虑周全。再说一下眼下的忧虑。全球互联网领域的巨头，如谷歌、微软、苹果和脸谱网，都在人工智能领域不断加大研发力度，而国内的企业好像都在忙着做O2O、做与生活服务相关的业务。如果长此以往，国内外人工智能技术的差距会被拉得越来越大。除了我们之外，国内进行人工智能领域研究的公司只有讯飞、百度等几家。一个非常乐观的现实是国内人工智能的进展还是比较快的，我们并没有落后太多，甚至在某些方面还引领世界。
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360在人工智能、机器学习方面进行了很多投入，并且有多个团队在为之努力。我们希望做出来的智能硬件可以真正地与云端的图形图像、视觉处理、自然语言的处理结合在一起，使它更具有市场竞争力和技术壁垒，这才是360的未来。
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智能主义：未来商业与社会的新生态 我眼中的大数据：未来科技的灵魂
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大数据概念最火的时间是2011—2014年，后来它的风头被人工智能和虚拟现实盖过。那么，2016年之后，大数据还算不算个“东西”呢？我觉得有必要谈一下。
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大数据已经不太可能成为曾经那个世人瞩目的炒作题材了，凡是火了一段时间之后仍然能够引起大众兴趣的产品或服务，通常都可以被大家接触和感知到，像移动应用、可穿戴智能设备、社交网络等。大数据更像是管道设施，虽然重要，但无法被大家看到。大数据的核心是企业技术：数据收集、存储、分析等，这些都是在后端发生的，只有技术人员可以看见。
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大数据概念的盛行，主要是受到了一些主流互联网公司的推动，比如谷歌和脸谱网，它们自己本身就是大数据技术的重度用户，同时也在推动这项技术的发展。后来随着开源运动的迅速发展，促使大数据领域的新技术共享到更广的范围，这为互联网大公司的工程师离职去做大数据相关的创业提供了有利条件。
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随着一些崭露头角的“独角兽”公司，以及更多胸怀大志、运营良好的中等规模的公司也开始面临大数据技术需求，由于它们自身不具备大数据的基础设施，所以自然就成为大数据企业的第一批客户。大数据行业初期的成功引发了更多的创业活动，也带来了资本的进入，大数据因此顺势而起。
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这样发展了一段时间之后，大数据领域也随之出现了更加棘手的问题，就是让跨国公司级别的企业采用大数据技术。为什么说它棘手呢？因为这些公司基本上不是“数字原生”的公司，它们也不具备有利条件。这些公司现有的技术基础设施都是成熟的，在传统的模式下不会犯错，但它们未必是功能完备的。
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我们知道，一个规模庞大的企业的管理人员都具备前瞻性，他们都认为对自己企业遗留的基础设施进行现代化改造越早越好，但出于谨慎，他们不会一夜之间就把自己的关键环节弃而远之。大企业之所以会如此谨慎有两方面原因：一是大数据公司普遍为初创企业，大企业对由年轻的公司来处理自己的基础设施难免感到不放心；二是大企业对于安全的担忧，大多数企业都会拒绝把数据迁移到云端。
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从大数据行业的内部来看，大数据的成功不是由实现技术的某一方面而实现的，它需要把技术、人和流程糅合到一起，收集数据、存储数据、清洗数据、查询数据、分析数据和对数据进行可视化等工作是有分工的。有的由机器来完成，有的需要人来做，但是整体是要无缝集成起来的，也就是说，以数据为中心，公司整体以数据为驱动。
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对于大数据的发展，我把它分为下面5个阶段。
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1.部署阶段
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2011—2013年，互联网公司开始实验大数据技术，推出了若干的Hadoop（一个开发和处理大规模数据的软件平台）试点计划或者尝试了一些试点方案，由此出现了诸如“数据科学家”和“首席数据官”等此前并不存在的职位。他们做了很多努力，但是依然没有出现足够多的、可以展示的成果。此时，更多的公司对大数据技术持观望态度，它们寄希望于某个大型供应商可以提供一个一站式解决方案，比如IBM公司，但这种情况并没有出现。
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2.生态体系正在成熟
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当一部分大数据企业完成了融资，企业规模得到了扩大时，更重要的是它们从早期的失败中获得了宝贵的经验，已经可以提供成熟、经受过考验的产品。其中的佼佼者已经成功上市，比如2015年上市的Hortonworks公司；没上市的也已经获得上亿美元融资，在资金方面看起来不会显得那么单薄，比如Cloudera公司。
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随着大数据领域的创业持续进行，公司的数量与日俱增。行业的基本趋势也慢慢发生了变化，大数据业务的中心从基础设施（开发者和工程师）转移到了数据分析（数据科学家和分析师），甚至在应用方面也已经初露端倪。
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3.大数据基础设施持续创新
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尽管大数据的重心已经转移，但是基础设施领域的创新仍然富有活力。2015年，Apache Spark大热，这个利用了内存处理的开源框架受到了IBM、Cloudera等企业的拥护。Apache Spark的出现解决了一些导致Hadoop采用放缓的关键问题：Apache Spark数据分析更快，更容易编程，并且跟机器学习能够很好地搭配。
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在数据库领域内，出现了很多新兴玩家，也出现了很多令人兴奋的技术进步，比如图形数据库的成熟、专门数据库的出现，再比如统计时序数据库InfluxDB。此外，数据仓库也在不断演变。
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