今天是第二天，看了一下嘉宾名单，多数和人工智能相关。
李飞飞：机器将会如何「看」懂这个世界？
李飞飞，1976 年出生于北京，成长于四川，16 岁随父母移居美国新泽西州。现为斯坦福大学计算机系终身教授，Google Cloud 首席科学家，是全球人工智能领域最具影响力的科学家之一。
李飞飞老师介绍了人工智能的历史，是以每个时期的接触科学家为时间顺序的：人工智能只有大概 60 年的历史。人工智能的早期，一个奠基性的人物是 Alan Turing ，大家都知道 Turing 是个数学家。大概在五六十年前，Turing 开始思考，怎么去创造一个 Thinking Machine。他说：要建造一个智能的机器的话，可能最好的方法就是，通过最好的感官来提供给它，让它能够学会并且使用应用语言。
智能机器由两部分组成
1、感知。我们可以看人最大的感知系统是视觉，人还有其他的感知系统，机器也可以有其它的感知系统，但视觉是一个最大的感知系统。
2、对含义的理解和推断。语言是人类最特别的一个能力，大多数人都会同意，动物是没有这样的能力的。
Turing 建立起了人工智能最初的概念。
第二位对人工智能领域有帮助的科学家叫 Terry
在 Terry 看来 ，要实现人工智能，需要有这 3 个要素：Syntax（语法）、Semantics（语义）、Inference（统计推导）。
60 年代、70 年代、80 年代的人工智能发展缓慢，以至到 2016 年人民才如此关注人工智能。
Terry 和 Turing 给我们指出了这个结合 Syntaxt，Inference 和 Semantics 的路径，我们远远还没有完成这个愿景。比如说下面这幅图，现在计算机视觉可以告诉我们，这个图里有一些人，甚至这幅图的三维结构是什么，或者给我们一句话或者给我们几句话、N 句话，就像刚才我们看的。
王小川发布搜狗新品：让你不懂英文也能读懂全世界
搜狗 CEO 王小川
由于社会分工不同，每个人擅长的技能也不同，王小川先说了两件事 1 很多人英文不好。2 谷歌不怎么做中英文翻译了。所以搜狗发布了新产品：「海外搜索」
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功能是：用中文词输入的时候，能自动翻译成英文，去检索英文世界的内容，同时把它翻译成中文并阅读。
而翻译的工作非常细化，有些前沿的词汇并没有做到中文的对应。
出门问问 CEO 李志飞：虚拟个人助理离我们还有多远？
李志飞认为目前的虚拟助理有如下问题：
第一，使用场景。今天我们的使用场景可能更多还是手机，但是前面提到在手机上面，当你习惯了用屏幕，而且 app 做得非常好的情况下，我们是不是真的需要一个语音对话的虚拟个人助理呢？这不是很确定的。
第二，我们需要的助理不是只是用来信息查询。比如说只是问一个天气，你打开 app 很快就能看到，也不需要跟它进行交互，但是可能更需要的是，比如说当我知道天气很冷的时候，它是不是自动能给我调温度，是不是真正能够帮你把这个事情做完，而不只是做事情的查询。
第三，统一的帐号和操作系统管理。虚拟个人助理既然是虚拟的，其实应该跟使用的设备、物理的场景都没有关系，无论你在家里、车里还是拿手机在办公室的时候，都应该有这种普世性。它对你非常了解，帮你做一些事情，但是今天的现状是这些设备都是非常分散的，有没有一个统一的帐户去处理这些事情。
然后由林宜立介绍了出门问问的两款产品，Ticwatch 二代手表 和 问问魔镜
Ticwatch 二代手表使用场景是可以很方便地单手查看一些消息，当用户手抬起来的时候屏幕就亮了，当用户一翻腕消息就出来了，我再翻下来，消息就下去了，林宜立：出门之前你要做什么事儿？你今天可能跟朋友约了要到某个地方喝个咖啡，正常情况可能是拿起手机来搜，有了手表以后这个事儿会变得更简单。在手表上，我们对接了很多第三方的互联网信息，比如说大众点评等，我们可以很方便的对手表说话就能找到想要的吃的。
问问魔镜使用场景是它将普通的后视镜替换掉就可以实现一些更加智能化的功能。假设你上车了，把钥匙打开，问问魔镜就亮起来了。这款产品集成了高德地图、网易音乐等开车场景中非常常用的一些功能。
例如说出「您好问问，帮我导航到西单。」导航信息就显示出来了，你也可以直接打断过程中的 TTS，改变行车路线。
开车过程中还有另外一个需求，就是听歌，这在问问魔镜上也可以很方便地做到。「你好问问，我想听周杰伦的『告白气球』。」如果你不喜欢这个版本，还可以很方便的说下一首。问问魔镜不光帮你搜到了这首歌，还搜到了各个版本的「告白气球」。
上车之后，问问魔镜还可以很方便地连接您的手机，比如说你常用的手机可以跟它提前配对。开车过程中还经常碰到比较尴尬的场景，比如开车时有人给你打电话，往往就会变得手忙脚乱，有了问问魔镜以后，语音说出「接听」就可以，打电话的体验会更加安全便捷。
