首页：问：你对阿尔法戈的胜利有什么看法？ Hinton :令人兴奋。 为了这场比赛，我经常看演唱会直到凌晨两点。 在阿尔法go第一次对决李世乭之前，阿尔法go显然没有告诉你是否有一点不确定的可怕缺失。 在第四次游戏中我们看到了一些弱点。

总结起来，那很鼓舞我们。 每个队的人都指出比赛前阿尔法戈不会输，但没有人确认。 幸运的是，第一局没有经常出现第四局的情况。 如果阿尔法戈赢了第一局，他们就不太紧张了。

问：人工智能获得棋手胜利为什么有根本意义？ Hinton :棋手往往各有不同的直觉。 确实精英棋手在眼里看不到适合配置下一个棋子的地方。

他们也不会下大量的推理小说，也就是下棋，但他们的伟大还是符合上帝的直觉，这是人类真的不能用电脑做到的。 但是，如果有这些神经网络，计算机也可以这么做。 他们可以考虑所有可能的落子方法，依靠直觉要求其中之一高于其他一切。

这就是feedpointneuralnetwork干的。 这个系统给人一种确实的棋手般的直觉。 然后，可以尝试所有的替代方法。 神经网络为你得到了很好的直觉。

这是其他系统所缺少的。 这也是电脑还没有破译能做什么的理由。 2014年，专家说人工智能可能有一天需要战胜棋手，但主流思想是到那时为止最少需要十年。 他们似乎高估了人工智能。

那时候庞加莱过，不会再发生了吧？ Hinton :我当时有非常优秀的团队，管理有序，并且一年内进行这项研究，利用神经网络，也许你能做到。 当然，这只是可能性。

但是DeepMind团队知道是做的，所以他们的速度令人吃惊。 问：那么下一步，人工智能还想吞下哪个更简单的游戏？ Hinton :从棋盘游戏中扣除，我不想知道还有其他里程碑。

当然还有很多其他游戏。 在这些游戏中，你和其他和你说话的人反应。

人工智能依然无法处理这样的游戏。 因为不能很好地解读自然语言，但是正在变化。

现在使用的翻译手段一定会改变。 因为谷歌云诺不会开发更好的机器翻译技术。 这是解读自然语言的一部分，不会对幻想游戏等产生大的影响。

但是它可以让你更好地展开搜索。 那是因为可以更好地解读文件的意思。 但是，它已经影响了很多东西。

Gmail有SmartReply。 后者能分辨出慢慢恢复的邮件。

然后，在指出这是适当的时候给出替代选择。 他们做得很好。 你可能不指出是大量的数据存储系统。

“如果邮件是这样的，这是庸俗的恢复。 如果邮件是这样的话，他的这是庸俗的恢复”。 实质上创造了邮件的恢复。

神经网络处理邮件中的所有字句，在神经元中明确内部状态，利用这些内部状态分解进行恢复。 已经有大量的数据训练，在这个过程中熟悉各种恢复的格式，确实是分解恢复，更接近的人做某种程度的事情的方法。

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