在交流环节，张宏江博士解答了聆听演讲的同学们提出的问题:
Q1：这波人工智能技术的极限预计在哪里？一些人工智能企业的巨额亏损是否反映了AI背后的泡沫？
张宏江：这一波人工智能的极限就是深度学习算法和系统的极限，我觉得目前还没有达到。最近一系列新的深度学习模型，包括智源的"悟道"大模型，去年发布的GPT-3，谷歌发布的BERT模型等，我们还远远没有达到深度学习的极限，还有很长的路要走，无论是在学术上、算法上，还是在系统上、工程上，当然更多是在产品上。
至于巨额亏损，有很多原因。很大程度上是商业模式没有定义好，产品的形态没有定义好，业务的发展没有做好。一个公司的成功，当然依赖技术，但技术不是唯一因素，不能成为公司唯一的竞争力。一些AI公司的估值相当高，但没有形成正循环，有泡沫很正常。
快速发展的新兴技术，投资泡沫一定存在。我们希望的是泡沫能把好的公司推出来。几年前特斯拉是不是有泡沫？自动驾驶是不是有泡沫？今天中国的新能源车是不是有泡沫？一定有。但不要受这些泡沫干扰，作为一家公司，要想清楚自己的核心竞争力、产品开发路线图、产业发展方向。
Q2：有人说，清华的同学，有幸得到了中国最好资源的培养，应该去做一些"大"事——非常难的事，或者正向影响力非常大的事。您如何看待这种观点？
张宏江：清华的同学们，从事任何一个行业都没问题，只要这个行业对社会有利，能够推动技术的发展。当然我想更多的是展开一下：我们要立志去做大事，很重要一点就是要找到能够对我们所在的领域有重大影响的工作。
但是不要忘了一点：无论将来是从事科研、工程、产品、设计，还是创业，大事都是从小事做起的。尤其是还在学校的时候，我们应该多花点时间，想想怎么能够判断大事，从而去有意识地培养自己的技能，培养自己的判断力。
如果能够从众多的小事中看出大趋势，从今天的技术看到明天的技术发展趋势，从今天的商业模式看到未来的商业模式，培养出自己的判断力，判断技术、产品、商业模式、市场的发展，能判断一个技术怎样会影响整个产业，技术怎样能影响其他相关领域的技术，这点我想非常重要。
Q3：我们在没有目标的时候往往会做让自己出路最广的选择，比如去读博。但现在有很多人开始说："读博不适合所有人，没想清楚就不要读。"该怎么做选择？
张宏江：读博士完全是个人的选择。今天我们的问题在于要面对周边环境，有太多的世俗压力。
很多同学上大学前的成绩非常好，到清华后成绩也很好，然后读博士、博士后。这样一路走来，也许回头才突然发现，好像这不是自己的选择，而是因为自己的学习能力很强，被推到了这个位置上。
我建议大家在学习过程中，在自己思考职业发展的过程中，经常要花些时间停下来看一看，到底什么是自己的特长。我们培养的博士人数并不少，甚至可能已经超过美国了。我们不妨问一下，这些博士，是不是真正达到了博士的标准？是否能够也成为领域内所研究问题的专家？如果达不到，为什么要读这个博士呢?
当然，在计算机、AI领域，读博士是一个很好的选择，因为计算机领域的问题非常多，有很好的问题值得解决。
但这一定得是你自己的选择，是你和你的导师，和你的同学，和你能找到的在这方面能够跟你一起分享思考的人共同讨论的结果，而不应该是随大流，因为世俗的要求去读博，更不应该是仅仅为了拿一个学位而去读博。
读博士未必适合每个人。不适合读博士的人，未必是IQ有问题，或者是学习成绩有问题。有些人的热情就在于在实际的工作中解决实际的问题，这点我觉得没有任何问题，这是他自己的选择。而且，我们社会也需要更多的像各位一样有资质的工程师。如果没有大量的工程师作为AI发展的中坚力量，技术也无法向前发展。
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