从人工智能的思想启蒙，到基于符号逻辑推理的第一次浪潮，再到知识工程阶段的第二次浪潮，桂卫华院士用通俗易懂的语言，梳理了人工智能发展的三个“30年”。他重点介绍了当前以深度神经网络为核心的第三次浪潮。“我们现在处于第三阶段，让机器能够学习知识，技术手段就是深度神经网络。”桂卫华说，这一阶段的重大突破在于，机器从被动接受变为主动学习。
“第一个问题，人的脑子为什么能思维？思维的机理是什么？”他说，人体所有部位几乎都可以人造化——人造心脏、人造肺、人造肝，但“脑袋”除外；第二个难题则是宇宙的奥秘，“宇宙之外是什么？边界在哪里？我们连太阳系都还没走出去。”
桂卫华认为，这两个问题决定了人工智能不会超越人类，“机器做得再好，也只能代表脑袋的某一部分功能，可能在计算速度等方面比人强，但脑袋里那些特殊的东西，我们还没搞清楚。”
桂卫华特别提醒学生，大模型输出的结果并非绝对正确，而是一种基于数据概率的可能性。他解释说，模型给出的答案依赖于它所学习的数据——数据越全面，答案越接近正确；数据一旦存在偏差或局限，答案就可能偏离。因此他叮嘱大家：“以后无论用大模型还是其他人工智能工具，都要记住，它给出的不一定正确。”
也正是这个原因，大模型在工业应用中面临着不小的挑战。工业场景对可靠性要求极高，一个“可能正确”的答案显然无法直接投入使用。如何让大模型“靠谱”地落地工业，正是他和团队长期攻关的核心课题。
在讲座中，桂卫华院士还梳理了当前人工智能发展的三大标志性技术：大模型、具身智能和人形机器人。谈到人形机器人时，他分享了一个耐人寻味的细节。德国宝马公司的一位老总在看完机器人表演后，没有关心动作有多灵巧，而是问了一句：“这些机器人将来用在哪里？”
桂卫华说，这个问题问到了关键处。眼下人形机器人能跳舞、能翻跟头、能叠衣服，技术含量确实很高，但“我们不能生产一大堆只会表演的机器人”。在他看来，真正的努力方向，是开拓实实在在的应用场景，让人形机器人去解决工业、家庭、服务等领域中的实际问题。这项工作，还需要大量探索。
“我希望将来有更多同学加入我们的队伍，从事具身智能技术研究。”他说，中国在软件方面完全有机会“超车”。“我们在软件上不完全依赖算力，减少对硬件的依赖，做了很多工作。大模型之所以能取得突破性发展，就是因为我们在软件上下了功夫。”
武钢三中是中南大学在湖北地区重要的生源中学，欢迎武钢三中学子报考中南大学。
讲座最后，桂卫华院士即兴讲起中南大学的历史。他提到，中南大学的前身之一中南矿冶学院，其第一任校长是清华大学的秘书长，“中南大学与清华有着很深的渊源”。他还鼓励学生：“希望将来在中南大学见到你们。”
