周達方并沒有注意到最后一排徐利民懷疑的眼神，而是繼續講課，他開始從人工智能是什么講起，并且在后面舉了以人工智能為基礎的無人駕駛技術為例子。
不少學生對站在人工智能前段的周達方報以仰慕的眼神，而徐利民則很快抓住了周達方刻意隱藏的，人工智能發展過程中的瓶頸和薄弱點。
人工智能是什么？
幾十年前，當計算機問世時，就有人提出這個問題。
最初對人工智能的定義還是機器能夠幫助人從事簡單的工作——例如產品的制造、加工、組裝等的。
初步人工智能的設想其實和機械設備之間沒有明顯的界限。
后來，當網絡是時代來臨，人們對人工智能有了更多的要求，例如運算、識別、邏輯分析等等。
這個時代迎來了人工智能的大爆發，出現了許多和生活、工作相關的人工智能產品。
面部識別技術、無人駕駛技術，包括云計算技術都是人工智能的體現。
這些技術的使用范圍非常廣，例如手機的面部識別解鎖，例如你在瀏覽器上搜索的一些關鍵詞，瀏覽器和某購物軟件會自動為你推薦相關的產品等等。
這樣的人工智能強調的是運算、邏輯和數字化推理。
以無人駕駛技術為例，它技術的原理就是通過車載多方位攝像機拍攝道路情況，將道路情況通過算法轉化為數字，然后通過對數字的分析，讓無人駕駛系統對數據進行判斷，最后通過量化的數據決定行車方是否有障礙，如果擁有障礙那么就會及時回避。
在這種無人駕駛技術追求的是數據處理的速度和準確性，要求攝像機接收到畫面數據后盡快傳遞給相應的程序，由程序將其轉化為數據然后進行判斷。
那么問題來了，道路的情況是復雜多變的，除了隔離帶、開往行車以外，還有突然出現的行人和未知的路況，數據相當復雜。
這些數據全部交給程序處理然后在短時間進行反饋，最后的反饋將作用在汽車的速度和方向上。但依靠現在人類的技術，無人駕駛技術無法達到這些要求。
所以現有的無人駕駛技術應用場景一定是路況單一的高速路，一定不是路況復雜的城市道路。二進制計算機和人類思維反應之間的差距就顯示了出來。
周教授一直解說的都是弱人工智能。
從無人駕駛技術向外延伸，人工智能的和更多的劣勢展現了出來，例如情緒、感情、思維、感覺、理解力、學習能力等等，這些東西并不是能夠全部用數據去展現，這里也來到了強人工智能的領域。
強人工智能領域，能加擬人化的設計，也是人類在人工智能發展上最薄弱的地方，目前人類在該點的技術水平和十年前二十年前相差無幾。
造成人工智能短板的根本原因還是在目前計算機的芯片和算法上，二進制計算機的能力只有這么一點，不是“是”就是“非”，是是而非的在計算機上不存在的。
不要說“或”運算，“或”運算的本質也就是“0”和“1”的選擇而已。
夏國某古典哲學和人工智能專家就說過，有哪一天人工智能學會了讓儒家的中庸思想，那么人工智能就成了。
回到課堂。
周教授之所以成功，除了他論文學得好，在研究領域有貢獻以外，講課的功力也是一等。