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史維學(xué)博士表示，在過(guò)去20年間我們看到了計(jì)算能力上巨大的進(jìn)步。當(dāng)我還是學(xué)生、在英特爾做人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，計(jì)算機(jī)的表現(xiàn)大概比現(xiàn)在差一百多萬(wàn)倍。這就是發(fā)生的巨大變化。因此史維學(xué)博士認(rèn)為發(fā)展人工智能勢(shì)在必行，全面革新企業(yè)文化，讓企業(yè)在市場(chǎng)上有競(jìng)爭(zhēng)力。

史維學(xué)認(rèn)為人工智能技術(shù)在幾個(gè)概念上有進(jìn)步。深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）因?yàn)樵谶^(guò)去幾年內(nèi)有一些技術(shù)上的成功所以變的非常流行，這些技術(shù)叫做卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNNs）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcement learning）等。可他們并不是概念上的巨大進(jìn)步。真正的進(jìn)步在于計(jì)算能力和可獲取的海量數(shù)據(jù)，就像你在瀏覽YouTube或Instagram時(shí)會(huì)有海量的資料生成。計(jì)算機(jī)和以前比，真是在變得難以想象的強(qiáng)大。

史維學(xué)說(shuō)明在編寫人工智能程序時(shí)，人們建立了各種人工智能系統(tǒng)，并且建造出很棒的應(yīng)用程序，因此會(huì)有足夠多的工作——如果能有足夠多受過(guò)訓(xùn)練的人的話。現(xiàn)在世界上有1800萬(wàn)份空缺的IT職位，我們沒(méi)有足夠的人。這一爭(zhēng)論存在并不是因?yàn)楸徽衅高M(jìn)來(lái)的人薪水更加低廉，這不是真的。也許在財(cái)務(wù)方面是真的，但總體而言并不是這樣；簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)只是缺乏足夠的技能，而有技能的人來(lái)不了。

史維學(xué)提到的尋找最有熱情、表現(xiàn)最好的人才的創(chuàng)新舉措：我們把在一線表現(xiàn)出色的人才看的比任何人都重要。所以你需要?jiǎng)?chuàng)造一種到處彌漫著創(chuàng)新的文化，而不是一個(gè)創(chuàng)新的地窖。