多年以前，第一次聽到了專家系統，就覺得電腦真是不得了，能做跟人類專家同樣的事，甚至比人類專家做得更好，用大型電腦的運算，邏輯的分析專業知識，做出抉擇。個人電腦的出現，產生了電腦結構的變化，用主從的分散處理取代大型系統，由資訊技術人員自行整合專家系統，設計出整體自動化的企業運作，如眾所周知的 Oracle 與 SAP。專家系統這個名詞就漸漸式微，接著就是人工智慧 AI 的出現，電腦不但要跟專家比，還要跟我們普通人比。
電腦、或者說 AI，要跟我們普通人比，比跟專家比要困難的多得多，普通人隨隨便便，想什麼說什麼，思路沒有邏輯，與 AI 的結構格格不入。但人類的科學家還真的不負眾望，一路發展，模仿腦子的神經系統，加上機器學習、與深層機器學習，發展出影像識別以及語言處理的功能，而最新的突破，自我監督學習 (Self-Supervised Learning)，不用人力監督，讓 AI 自己監督自己的學習，使得自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP) 大放異彩。
NLP 能聽能說能讀能寫，可以參加我們普通人聊天，能接上話題，也能製造話題，像前一篇文稿說的參加牛津大學辯論會，可以同時擔任正反方角色並自我辯駁，無疑是 AI 的一大突破。以前展示過 Open AI 發展的 GPT-3，只要給一個題目以及簡單的提示，就能寫出長篇大論的文稿。這當然是英文的，現在中文也有了，中國瀾舟科技公司開發的，更有實用的價值。
比如輸入：<自行車> <數顯屏> <騎行> <健身> <體型> <舒適>
這幾個語詞，系統就輸出下面一段話：
自行車主要成分是精鋼，騎行時，自行車的體型和重量都會發生變化，所以騎行自行車時一定要選擇一個舒適、輕便的自行車。數顯屏，可以實時顯示騎行數據，健身時也能一目了然。
一名學生輸入：<自我描述:學設計的學生> <情感：不用擔心> <品類：藍牙耳機，筆記本>。系統就輸出下面一段話：
戴爾藍牙耳機，你值得擁有！作為學設計的學生，我們對於產品的需求就是滿足學生的各種需求。最近我入手了一款戴爾筆記本的藍牙耳機，它的外形和外觀都是簡約大氣的設計感，再加上其出色的外觀設計與做工工藝讓我毫不用擔心哦，而且這個音質表現還是非常不錯的，這款是支持度比全景音效設計的耳機。
瀾舟科技公司由 NLP 知名學者、也是微軟亞洲研究院副院長周明創始，由李開復的創新工廠支持並供融資。周明於一年前辭去了工作 21 年的微軟職務，加入李開復的創新工廠，任 AI 工程院的首席科學家。
自然語言處理發展到這麼高的層次，是不是算掀開了全部秘密？仍讓一些學者質疑，認為用的演算法不過是記憶全球的資料，然後聰明的找出議題，但對內容並不瞭解，不是真的智慧。人類智慧的核心在理性、計畫、創造力。
有人對深層學習為基礎的系統有這樣的批評：
「它們永遠不會有幽默感，它們永遠不能欣賞藝術、美感、愛情，它們永遠不會同情別人、動物、與環境，它們永遠不會享受音樂、墜入愛河、動不動哭泣。」聽起來合理、很正確。但這不是人寫的，是出自 GPT-3 之筆。AI 有能力精準的批評自己，是跟自己唱反調嗎？
李開復在 WIRED 刊出的文章對 AI 有深入的探討，認為真的智慧需對人類意識的運作有更多的瞭解。電腦以不同人類的思路為人類做了很多事，如果把能量加大，每年以十倍的資料訓練，這個 AI 就能做更多人類做不到的事。至於發展通用性的 AI (AGI)，與人類各方面的智慧比擬搭配，恐怕二十年都不會達成，因為有太多的智慧概念，我們還不知道怎麼電腦模擬，創意、策略思考、理性化、反事實思考、感情、意識....。
李開復建議，不必再把 AGI 看做是 AI 的最高境界，現在的深層學習電腦可以做很多的事，可是還有很多的事由我們人類去做反而更方便。那我們為什麼對 AGI 這麼痴迷，李博士幽默的說，是因為人類的自戀，把自己看作黃金標準。
