斯加鲁菲毕业于意大利都灵大学数学系。1983年，他来到硅谷，在奥利维蒂公司任职工程师，长期从事人工智能研究和互联网设计。他曾是斯坦福大学访问学者，还曾在加州大学伯克利分校讲学。斯加鲁菲是《硅谷百年史——伟大的科技创新与创业历程》一书的作者之一，该书以编年体的顺序，详尽地记述了自1900年至2013年在这片美国西海岸的土地上所发生的重大科技事件，以及在这里涌现出的一代代科学家、企业家和投资家。

斯加鲁菲在主题报告中首先提到了最近炙手可热的深度学习概念。他表示，在软件1.0时代，软件程序员会编写一系列指令，之后由电脑执行指令。到了软件2.0打造的是神经网络，这个神经网络会自主学习解决问题。

之所以能深度学习，是因为“我们有数据”。比起单纯写指令再交给电脑执行，用数据训练网络自主学习显得更容易。软件2.0有自主学习能力，还意味着它可以向其他软件学习。这不仅会改变整个软件运行的方式。还让程序员的工作就变成了维护数据。

在计算机的世界里，此前有一条绕不开的定律——摩尔定律。它指的是，当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。这一定律揭示了信息技术进步的速度。

不过，进入到软件2.0时代，摩尔定律可能需要换一种说法，斯加鲁菲说：“有一篇文章叫做黄仁勋（编注：英伟达CEO)定律，他说在2012年需要花上六天时间训练网络，到了2018年只需花18分钟的时间，所以我们看到了在五年内我们的整个效率提升了五百倍之多。”

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