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那么，一個能夠讀取CT掃描結果或者MRI、探測腫瘤的系統，是否就是AI呢？

DL：如果它是通過醫生策劃或手寫標記（等案例進行學習），并且通過醫生進行講解，那么這絕不是AI。雖然使用的是機器學習技術，但是他們忽視了這一點，介入了人類專業知識，這就不是AI了。通過給予電腦治療數據和結果，AI隨后會發展出診斷、提出治療建議、測量治療效果的能力，從而通過學習不斷進步。

除了AI/ML之外，我們應該考慮的其他流行概念詞都有哪些？

DL：對抗式網絡(Adversarial Network)是關鍵。例如，我可以構建一個機器學習系統，檢測假冒產品評論或檢測虛假消息；同時我也可以構建一個機器學習系統，撰寫假的產品評論或虛假消息。因為它們能通過反饋循環進行學習，其中一方在檢測虛假消息方面變得更強時，另一方則在撰寫虛假消息方面變得更強。

當我和朋友談及我正在創作與AI有關的文章，他們往往都會開玩笑的表示，計算機將要占領全球，并將人類趕盡殺絕。這種恐怖的事情真的會發生嗎？

DL：也許在五到十年前，我經常提及這個可怕而現實的場景。（首先）擁有一個學會了自動飛行的機器學習系統---無人機。而現在無人機確實存在。其次，將無人機配備高清攝像機，并裝入計算機視覺和人臉識別軟件。它（無人機）將能識別那些你不喜歡的“壞人”，以及那些不應該在某些地方出現的人。第三，將該無人機裝備能夠消滅那些“壞人”的武器。

這樣可行嗎？當然可行！這個場景并不是遙遠的未來。在今天就可以實現。

我知道機器可以消滅人類。但是機器是否會真的會這樣做呢？這似乎回到了哲學意識概念。

DL：從嚴格的技術角度來看，我們一直在尋找驅動機器的回報函數。在亞馬遜系統中的回報函數就是使得用戶點擊購買按鈕。在Netflix中，則是讓客戶點擊我們的某個電視節目。那么無人機的回報函數是什么？找到壞人，并消滅他們？都取決于你所定義的系統最終目標。

所以，如果沒有給予電腦正確的定義，或許會出現一些意想不到的后果？

DL：是的！

據我所知，此前當兩個臉書機器人開始用他們自己發明的語言進行交談時，很多人都被嚇壞了。事實真是這么恐怖嗎？

DL：事實并不可怕。只不過是它們擁有兩套學習系統而已。我們必須習慣。幾十年來，我們都被告知電腦只會按操作指令行事；而事實上，電腦能夠進行學習，進而改變這種行為。在計算機之間進行通信的情況下，如果回報函數是優化計算機彼此通信的能力，那么它們可能會隨時間改變通信語言以優化彼此之間的通信-使用更少的字母，或者就它們同意或反對的事情進行更好的確認，諸如此類。

您是否聽過那些（大眾或者銷售人員）所談及的任何關于AI的事情，讓您覺得尷尬？

DL：我想了很多關于Siri和Alexa的語音系統。它們更像是品牌化的硬連線系統，為您與企業擁有者之間提供安全語音交互。所有Siri提供的笑話都是由Cupertino的創意作家撰寫的，而不是Siri通過學習得來的。

我想大家都應該知道微軟推出的一個叫Tay的聊天機器人，它真的是通過與人類互動進行學習，但是它非常討厭。換做如蘋果、谷歌或者亞馬遜等大品牌，它們是不會這樣做的。所以這就是為什么這些系統是高度的品牌體驗，這顯然是人們真正喜歡的；然而它們不是AI。

是否還有另外一些常見的誤區？

DL：我們經常把注意力集中在潛在風險和可能發生的問題上，但是在使用方面還有很多讓人印象深刻的事，比如說使機器擁有視覺能力的計算機視覺。此前我看到過類似的一個例子：在拖拉機上裝載一個系統，能夠在野外尋找雜草，還搭配了一個可調整的噴嘴，這種噴嘴只會在雜草上噴灑農藥。所以當前有很多類似的技術，能夠讓我們擁有一個更清潔可持續的未來。有時候，會有一些很強的偏見，比如說這些事物會給使得我們的生活更加艱難等。

除此之外，您認為我們還應該知道哪些關于AI的知識？

DL：最關鍵的一點就是AI的學習系統。計算機實際上做的要比被要求的多，因為它能不斷獲取數據并從中學習，這樣的循環使得它能夠持續改進。