洪小文指出, AI发展正面临四大挑战, 包括业界对AI领域人才需求激增但却面临严重供给失衡问题; 企业主对于AI的前景与如何运用AI存在认知差距; 整体环境的AI平台和工具不足以支持企业及个人简易顺畅的应用 ; 及相关AI数据不易取得且较难从中提炼有价值的数据.
而微软提出的五大架构, 将可协助厂商加速AI的导入, 在最基层的运算及记忆力的架构里, 微软以AI普及化为宗旨, 在Azure平台建置AI框架, AI运算, 数据平台, 机器人框架, 认知服务, 高级机器学习, 在第二层感知及视觉听觉能力架构里, 能具备深度学习并拥有图像识别的能力, 如微软提供企业应用的五大AI认知服务API, 包括视觉, 演说, 语言, 知识, 搜寻, 如微软How-Old.net能辨识出人的视觉年龄, 「Twins Or Not ?」 人脸相似度大测试, 微软推出的照片辨识 AI 「CaptionBot」, 只要上传任何一张图片, 就能自动辨识并解释这张照片的内容, 包含照片中的人物是谁, 这是一个什么样的姿势, 风景地点或是状态.
在第三层认知洞察及推理规划到决策能力的架构中, 微软希望藉由建构简单且强大的洞察发现和交流体验, 将数据加速到洞察行动. 如微软AI机器人小冰, 拥有主持节目, 创作诗歌, 唱歌, 撰写新闻等能力, 第四层的创造力架构里, 从生产诗歌或歌词文句及片段旋律中, 到能够辨析与能够创作. 图像风格转化如微软Pix相机APP服务中, 便可将照片变身为艺术名家作品, 影像风格转换也能有相同的功能及效果. 语意层次的风格转移, 能辨识该图片是原始或合成图, 能准确地转换想要的风格, 也能将照片转换为与原始艺术作品非常相似的风格.
对于AI的发展隐忧, 洪小文指出, AI的发展正处于一个转折点, 计算机也正不断的精进, 透过更多数据的学习, 在不久之后就可以处理更复杂和例行性的任务; 然而, 要真正的解决问题需要超级智能SI (Super Intelligence), 就是结合AI与HI人类智能 (Human Intelligence) 才能达成, 对于AI的发展不需要过于担心, 人类可以用过去使用科技的心态来面对AI, 藉由AI的辅助提升产能并创造更高的商业价值.