演講中Dr.Phillip  Alvelda首先談到了神經(jīng)科學(xué)。他拋出一連串的提問：我們的神經(jīng)原是怎么樣運(yùn)作的？我們?nèi)绾文軕?yīng)用到這個技術(shù)？怎樣想象？怎樣感知外周世界？他表示，這不僅僅是人工智能如何感知外界世界，而是外界世界如何感知人工智能的問題。據(jù)他介紹，他們當(dāng)前在做的是革命性的項(xiàng)目——人工智能機(jī)器臂，只需在大腦中移植芯片就可以控制這個機(jī)械臂。因?yàn)楸旧碛幸粋€感知系統(tǒng)放在人腦里，加上這個人都會擁有兩個感知系統(tǒng)，一個是情感的，另一個是來感受這個人工智能的。

過去的技術(shù)是知道大腦哪一部分在運(yùn)作，第一次通過人工作的技術(shù)看大腦里邊具體在發(fā)生什么。這個技術(shù)可以超過一百萬計的神經(jīng)原。現(xiàn)實(shí)世界中最好的技術(shù)就是知道大腦在做什么，然后向大腦輸入信息，實(shí)現(xiàn)雙向的交流、建立人造的感知系統(tǒng)。在這里，他列舉一些比較成功的例子：過去6年間猴子的實(shí)驗(yàn)。用像機(jī)捕捉猴子真正的活動，觀察它的肌肉的運(yùn)動，然后將大腦的運(yùn)作進(jìn)行一些編碼，將會呈現(xiàn)一個新的呈現(xiàn)的方式。這是非常有利的一個系統(tǒng)，可以看到系統(tǒng)對神經(jīng)原的刺激是否能夠做到。

人工智能非常有力，而且正在改進(jìn)，但是它只能完成人類做的非常有限的一部分功能，因此有很多的機(jī)會是在控制人類想象的，將所有的這些區(qū)域進(jìn)行一個整合。在此前，沒有人做過真?zhèn)€人腦的模擬和人腦的綜合應(yīng)用。腦干非常重要，因?yàn)樗梢酝ㄟ^正在發(fā)生的一些事情進(jìn)行預(yù)測，并且做出決定。通過一個新集成的人工智能的系統(tǒng)，完成從數(shù)據(jù)到價值判斷的過程。未來將用這樣一個軟件，進(jìn)行法官的定罪事實(shí)判定。包括很多圖象應(yīng)用都可以替代很多很復(fù)雜的人類工作。如果有這樣的系統(tǒng)之后，很多事情都可以實(shí)現(xiàn)。

邁克爾·斯圖爾特與著名科學(xué)家霍金是多年好友，他們每年的交流多達(dá)50幾次，邁克爾·斯圖爾特?fù)碛幸豢钭约旱臋C(jī)器人，已經(jīng)精心培育了35年。 演講中邁克爾·斯圖爾特表示，Lucid做了幾十年跟AI相關(guān)的工作，對AI未來發(fā)展的趨勢和發(fā)展的方向可能更為精確。他指出，人類可能有史以來發(fā)明的最強(qiáng)大的技術(shù)就是AI。作為地球上的生靈，人類不斷地用機(jī)器改變世界。在過去，機(jī)器都不是智能化的，而現(xiàn)在他們有機(jī)會變得智能了，他們可以做更多事情。

現(xiàn)今的AI現(xiàn)在慢慢在新興，可能需要一代人，用20多年的時間才能完成。它們現(xiàn)在還沒有成熟，但是在不斷地被研發(fā)。Lucid在此之上想把很多的數(shù)據(jù)整合起來做研發(fā)。人類的智能演變其實(shí)就類似一個曲線圖。最底層就是基礎(chǔ)的意識，人類可以意識到環(huán)境在變化，當(dāng)有了基本的意識以后，逐漸演變出來的是有了條件的反應(yīng)。在外界受到刺激時，會有半自動的反應(yīng)。在這個基礎(chǔ)上，開始形成概念。AI現(xiàn)在慢慢地也是朝著這個曲線往上走，它們都在模擬人類的思考模式，理解世界上的一些概念、意義。

早期的AI是感知驅(qū)動的，會用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的技術(shù)來理解數(shù)據(jù)，然后應(yīng)用大量的算法解讀，找到數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和趨勢。未來的AI不僅了解概念，而且了解邏輯推理的過程：為什么可以做這個，為什么不能做那個，包括背后的知識，它都可以告訴你。未來人工智能會知道數(shù)據(jù)庫之外的信息，因?yàn)橥评砟芰⑹茿I的標(biāo)配。比如了解癌癥等更多的信息，這個數(shù)據(jù)本身是不夠的，達(dá)不到人類所做的推理的功能人工智能可以做一些價值的描述。