3月14日，據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，谷歌(微博)旗下人工智能公司DeepMind的AlphaGo程序擊敗韓國(guó)圍棋冠軍李世石(Lee Se-dol)，成為近年來(lái)人工智能領(lǐng)域少有的里程碑事件。但是AlphaGo至今還只是個(gè)程序，甚至不是谷歌的主要項(xiàng)目。但DeepMind創(chuàng)始人杰米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)不久前曾說(shuō)過(guò)，DeepMind想要解決“智慧問(wèn)題”，而他對(duì)如何實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)有很多想法。
哈薩比斯本人擁有不同尋常的經(jīng)歷，但對(duì)實(shí)現(xiàn)“解決智慧問(wèn)題”的目標(biāo)似乎非常有用。這位國(guó)際象棋神童曾五次獲得腦力奧林匹克運(yùn)動(dòng)會(huì)(Mind Sports Olympiad)全能腦力王(Pentamind)稱號(hào)，年輕時(shí)即在英國(guó)電腦游戲開(kāi)發(fā)商Bullfrog和Lionhead中聲名鵲起，曾幫助研發(fā)人工智能游戲《主題公園》、《黑或白》等，此后組建了自己的工作室Elixir。在2000年中期，哈薩比斯離開(kāi)游戲行業(yè)，并獲得神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)博士學(xué)位，2010年創(chuàng)建了DeepMind。
AlphaGo首次戰(zhàn)勝李世石后，哈薩比斯接受了美國(guó)科技媒體網(wǎng)站The Verge記者薩姆·拜福德(Sam Byford)專訪，除了探討AlphaGo，他還暢談了視頻游戲、下一代智能手機(jī)助手、DeepMind在谷歌承擔(dān)的角色、機(jī)器人以及人工智能如何幫助科學(xué)研究等話題。文章摘要如下：
1.AlphaGo成為人工智能研究領(lǐng)域的“圣杯”
拜福德：對(duì)于那些不怎么了解人工智能或AlphaGo的人，你如何描述昨天發(fā)生的“文化共鳴”現(xiàn)象?
哈薩比斯：AlphaGo已經(jīng)達(dá)到完美信息游戲的巔峰，圍棋遠(yuǎn)比國(guó)際象棋復(fù)雜得多，所以它始終是人工智能研究面臨的“圣杯”或“巨大挑戰(zhàn)”，特別是自“深藍(lán)”以來(lái)。眾所周知，盡管我們進(jìn)行了很多努力，但距離目標(biāo)依然很遙遠(yuǎn)。10年前，蒙特卡洛樹(shù)搜索研究是一大創(chuàng)新，但我認(rèn)為AlphaGo引入了直覺(jué)方面的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這才是區(qū)分最頂級(jí)棋手的關(guān)鍵。
拜福德：當(dāng)你看到AlphaGo下棋時(shí)，你會(huì)為其特定動(dòng)作感到驚訝嗎?
哈薩比斯：我會(huì)，我們都感到非常震驚。我認(rèn)為李世石也是如此，這從他的面部表情就可看出來(lái)。比如當(dāng)AlphaGo將棋子下入左側(cè)，深入李世石的領(lǐng)地后，我想那是個(gè)出人意料的舉動(dòng)。
拜福德：因?yàn)檫@代表侵略性?
哈薩比斯：的確，代表著侵略性和無(wú)畏。此外，AlphaGo也在以李世石擅長(zhǎng)的策略發(fā)動(dòng)反擊。李世石向來(lái)以創(chuàng)造性攻擊戰(zhàn)聞名，而我們也正期望如此。游戲開(kāi)始時(shí)，李世石開(kāi)始在整個(gè)棋盤上布局，對(duì)于傳統(tǒng)電腦為其程序來(lái)說(shuō)，它們?cè)谶@方面始終存在短板。它們善于局部計(jì)算，但是當(dāng)放眼全局時(shí)，它們的表現(xiàn)就會(huì)很糟糕。
拜福德：最初舉行次類比賽的重要原因是評(píng)估AlphaGo的能力，你從它與李世石的首場(chǎng)對(duì)戰(zhàn)中有什么感悟嗎?
哈薩比斯：我猜我們應(yīng)該繼續(xù)沿著當(dāng)前方向研究，這并未出乎我們的預(yù)料。我們?cè)嬖V人們，我們認(rèn)為比賽勝負(fù)難料。我認(rèn)為任何事都可能發(fā)生，我知道李世石可能會(huì)采取不同的戰(zhàn)略。因此我認(rèn)為接下來(lái)的比賽更值得期待。
剛剛談及了AlphaGo對(duì)于人工智能研究的重要意義，現(xiàn)在我回答你的第一個(gè)問(wèn)題：AlphaGo與深藍(lán)的差異。深藍(lán)是“手工研發(fā)”的程序，程序員篩選國(guó)際象棋大師的信息，將其轉(zhuǎn)化為具體規(guī)則和啟發(fā)，而我們?yōu)锳lphaGo植入了學(xué)習(xí)能力，它可以通過(guò)練習(xí)和學(xué)習(xí)積累更多經(jīng)驗(yàn)，這與人類更為相似。
2.最終將被用于解決現(xiàn)實(shí)世界大問(wèn)題
拜福德：如果AlphaGo繼續(xù)以同樣方式獲勝，接下來(lái)要做什么，將來(lái)是否繼續(xù)人工智能PK人類的游戲?
哈薩比斯：我認(rèn)為對(duì)于完美信息游戲來(lái)說(shuō)，圍棋就是巔峰。當(dāng)然，可能還有其他頂級(jí)圍棋大師與之對(duì)戰(zhàn)，有些游戲也非常困難，多名玩家參戰(zhàn)也將產(chǎn)生更大挑戰(zhàn)，因?yàn)槟菍⒉辉偈峭昝佬畔⒂螒?。此外還有各種各樣的視頻游戲，人類的表現(xiàn)也遠(yuǎn)超過(guò)計(jì)算機(jī)，比如韓國(guó)游戲《星際爭(zhēng)霸》。在非完美信息世界中，戰(zhàn)略游戲要求更高水平的策略能力，這被稱為“永遠(yuǎn)不可能感知到整個(gè)世界”。在圍棋游戲中，你可以在棋盤上一目了然地看到全局，對(duì)于計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)相對(duì)容易。
拜福德：你對(duì)親手打贏《星際爭(zhēng)霸》游戲感興趣嗎?
哈薩比斯：或許。在一定程度上，我們只對(duì)那些有助于我們研究計(jì)劃的東西感興趣。DeepMind的目標(biāo)不僅僅是獲得游戲勝利，還要從中獲得樂(lè)趣和啟發(fā)。但從個(gè)人角度來(lái)說(shuō)，我喜歡玩游戲，我也曾開(kāi)發(fā)過(guò)電腦游戲?？墒菑哪撤N程度上說(shuō)，它們又都是試驗(yàn)臺(tái)，即嘗試編寫(xiě)算法并對(duì)其進(jìn)行測(cè)試的平臺(tái)。最終，我們希望能將技術(shù)應(yīng)用于解決現(xiàn)實(shí)世界的難題。
拜福德：我在20世紀(jì)90年代末的英國(guó)長(zhǎng)大，曾在電腦雜志上看到過(guò)你的名字，將其與許多雄心勃勃的游戲聯(lián)系起來(lái)。當(dāng)我首次聽(tīng)說(shuō)DeepMind和看到你的名字時(shí)，我就想“它們很相配”。你能描述下你此前在游戲行業(yè)的經(jīng)歷對(duì)你現(xiàn)在從事的工作的影響嗎?
哈薩比斯：創(chuàng)建類似DeepMind這樣的公司一直是我的終極目標(biāo)，我已經(jīng)為此準(zhǔn)備了20多年。如果你了解我曾做過(guò)的全部事情，最后會(huì)發(fā)現(xiàn)它們都是人工智能研究的開(kāi)始，這也是我選擇現(xiàn)在這條路的初衷。如果你熟悉我在Bullfrog的工作，你會(huì)發(fā)現(xiàn)人工智能是我所編寫(xiě)所有代碼的核心。我16歲開(kāi)始開(kāi)發(fā)《主題公園》，對(duì)我來(lái)說(shuō)，那是開(kāi)創(chuàng)性的時(shí)刻，讓我意識(shí)到人工智能的強(qiáng)大，以及我們應(yīng)該如何繼續(xù)擴(kuò)展它。我們出售了數(shù)百萬(wàn)份游戲拷貝，許多人都喜歡玩這款游戲，因?yàn)槿斯ぶ悄苓m應(yīng)了你的游戲方式。我們繼續(xù)前進(jìn)，試圖在我的游戲生涯中取得更大進(jìn)展，此后我重返大學(xué)進(jìn)修，因?yàn)槲以?000時(shí)覺(jué)得通過(guò)開(kāi)發(fā)游戲過(guò)程中留下的后門，會(huì)讓人工智能研究越走越遠(yuǎn)。但這很難，畢竟開(kāi)發(fā)商只希望開(kāi)發(fā)流行游戲。
拜福德：游戲是人工智能最明顯的應(yīng)用嗎?
哈薩比斯：我認(rèn)為是如此，我們正研發(fā)非常先進(jìn)的人工智能。在我20世紀(jì)90年代讀大學(xué)時(shí)，這些新技術(shù)還沒(méi)有真正流行起來(lái)，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。因此，實(shí)際上最好的人工智能都被應(yīng)用在游戲中。但它們不是我們正在研發(fā)的學(xué)習(xí)型人工智能，而是屬于有限態(tài)機(jī)器(finite-state machines)，但它們依然十分復(fù)雜?！逗诨虬住返扔螒蚴褂昧藦?qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，我認(rèn)為它依然是這款游戲中最復(fù)雜的技術(shù)。但是在2004年到2005年，游戲行業(yè)顯然與20世紀(jì)90年代不同，變得更有趣、更有創(chuàng)意，你只需想出創(chuàng)意，就可開(kāi)發(fā)任何游戲。但這個(gè)行業(yè)也變得不再有趣，為此我開(kāi)始收集不同信息，準(zhǔn)備創(chuàng)建DeepMind。我希望從大腦如何解決問(wèn)題方面獲得靈感，為此選擇了攻讀神經(jīng)科學(xué)博士學(xué)位。
3.學(xué)習(xí)型人工智能將提升游戲行業(yè)整體水平
拜福德：這或許是短期可實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，你將發(fā)揮人工智能優(yōu)勢(shì)，并將它們應(yīng)用到當(dāng)今游戲中?
哈薩比斯：坦白地說(shuō)，很多領(lǐng)域都可使用人工智能技術(shù)，我也很喜歡那樣做。但是限于帶寬的束縛，我們的重點(diǎn)將集中于醫(yī)療和推薦系統(tǒng)等。但我認(rèn)為，這將是個(gè)巨大的市場(chǎng)，如果擁有智能適應(yīng)性人工智能對(duì)手，我認(rèn)為游戲開(kāi)發(fā)者將會(huì)喜歡它，他們?cè)陂_(kāi)發(fā)每款游戲時(shí)無(wú)需再開(kāi)發(fā)新的人工智能，或許他們只需在自己的游戲中訓(xùn)練人工智能即可。
拜福德：我可以想到，當(dāng)你在家中打視頻游戲時(shí)，可能因?yàn)闆](méi)有非玩家角色而到異常沮喪。
哈薩比斯：的確如此，在大型多玩家游戲中，這總是令我感到很沮喪，因?yàn)榉峭婕医巧ǔ６挤浅３聊?。他們沒(méi)有任何記憶，沒(méi)有任何改變，沒(méi)有任何背景。但我認(rèn)為，如果有了學(xué)習(xí)型人工智能，視頻游戲的整體水平將獲得極大提高。
拜福德：將來(lái)你開(kāi)發(fā)的人工智能將主要應(yīng)用于醫(yī)療、智能手機(jī)助手以及機(jī)器人方面。在醫(yī)療方面，IBM的人工智能Watson已經(jīng)在診斷癌癥方面取得很大進(jìn)展，DeepMind的目標(biāo)是什么?
哈薩比斯：DeepMind的開(kāi)發(fā)還處于早期階段。我們已經(jīng)與NHS結(jié)為合作伙伴，但才剛剛開(kāi)始開(kāi)發(fā)可用于醫(yī)療領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。我認(rèn)為Watson的目標(biāo)與我們完全不同，與我對(duì)人工智能的理解也有差異。它就像一個(gè)專家系統(tǒng)，屬于完全不同的人工智能。我認(rèn)為你將看到我們的人工智能對(duì)圖片進(jìn)行醫(yī)學(xué)診斷，然后縱向追蹤生命體征或量化自我，幫助人們過(guò)上更健康的生活方式。我認(rèn)為那非常適合使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
拜福德：與NHS合作后，你們推出的應(yīng)用似乎并未太多使用人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，這是為什么?為何NHS使用這款軟件，而其他組織未采用?
哈薩比斯：就我個(gè)人理解，NHS的軟件相當(dāng)糟糕，因此我認(rèn)為首先應(yīng)幫助其實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化。他們的系統(tǒng)不支持移動(dòng)技術(shù)，許多技術(shù)都非常落后，這令人十分沮喪。我認(rèn)為，對(duì)于醫(yī)生、護(hù)士來(lái)說(shuō)，這會(huì)導(dǎo)致他們效率低下。因此，首先需要幫助他們獲得更有用的工具，比如可視化和基本統(tǒng)計(jì)等工具。我們將開(kāi)始研發(fā)這些軟件，此后更復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將被融入其中。
拜福德：推銷這種技術(shù)容易嗎?顯然，在英國(guó)投資醫(yī)療是個(gè)有爭(zhēng)議的話題。
哈薩比斯：我們都是免費(fèi)提供技術(shù)，這應(yīng)該令其更容易推銷。這與大多數(shù)軟件公司可能截然不同。幾乎開(kāi)發(fā)這種軟件的都是跨國(guó)大公司，它們并非真正在乎用戶，而我們以初創(chuàng)企業(yè)的方式去設(shè)計(jì)它，真正傾聽(tīng)來(lái)自用戶的反饋，并且不斷重新設(shè)計(jì)它。
4.智能手機(jī)助手應(yīng)該變得更智能化
拜福德：我們?cè)僬務(wù)勚悄苁謾C(jī)助手。我看到你曾在演示中播放科幻愛(ài)情片《她》的幻燈片，那是你的終極目標(biāo)嗎?
哈薩比斯：我認(rèn)為，《她》只是很容易流行和接受的主流觀點(diǎn)，我們都認(rèn)為智能手機(jī)助手實(shí)際上應(yīng)該更加智能化，能夠識(shí)別語(yǔ)境，可以深入了解你正嘗試要做的事情。但與此同時(shí)，大多數(shù)此類系統(tǒng)都是預(yù)編程的。這意味著，一旦你去掉了預(yù)編程，它們就變得全無(wú)用處。因此，我們將開(kāi)發(fā)適應(yīng)性更強(qiáng)、更靈活、更強(qiáng)大的智能手機(jī)助手。
拜福德：在這些改進(jìn)中需要哪些技術(shù)突破?為何我們不能在近期內(nèi)實(shí)現(xiàn)?
哈薩比斯：我只是認(rèn)為你需要不同的方法。再次強(qiáng)調(diào)下，這是預(yù)編程與機(jī)器學(xué)習(xí)的重要區(qū)別。目前幾乎所有智能手機(jī)助手都是預(yù)編程的，那意味著它們相當(dāng)脆弱，只能做些程序員設(shè)定的事情。而現(xiàn)實(shí)世界卻非?；靵y和復(fù)雜，用戶會(huì)做各種各樣提前不可預(yù)知的事情。在DeepMind，我們認(rèn)為這是基礎(chǔ)性原則，開(kāi)發(fā)人工智能的唯一方式就是通過(guò)學(xué)習(xí)和練習(xí)積累經(jīng)驗(yàn)。
拜福德：AlphaGo也是從被教導(dǎo)許多游戲模式開(kāi)始的，如何才能用于輸入方式各不相同的智能手機(jī)?
哈薩比斯：有無(wú)數(shù)相關(guān)數(shù)據(jù)，你可以從中學(xué)習(xí)。實(shí)際上，AlphaGo算法就是未來(lái)數(shù)月我們研發(fā)的重點(diǎn)，我們認(rèn)為它可以擺脫最初的監(jiān)督式學(xué)習(xí)，完全進(jìn)入自我發(fā)揮的學(xué)習(xí)模式。這可能花費(fèi)更長(zhǎng)時(shí)間，因?yàn)楫?dāng)你隨機(jī)去玩游戲時(shí)需要更長(zhǎng)時(shí)間訓(xùn)練，期間還需要測(cè)試，有時(shí)候會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。但我們認(rèn)為，這才是純粹的學(xué)習(xí)方式。
拜福德：這是因?yàn)楫?dāng)前算法已經(jīng)支持這種可能嗎?
哈薩比斯：不，我們以前曾做到過(guò)。它不會(huì)讓程序更強(qiáng)大，只是純粹的學(xué)習(xí)，無(wú)需進(jìn)行監(jiān)督。我們認(rèn)為這種算法可在沒(méi)有監(jiān)督的情況下運(yùn)行。我們?nèi)ツ觊_(kāi)發(fā)的雅達(dá)利(Atari)游戲不會(huì)啟動(dòng)任何人類知識(shí)，僅僅在屏幕上隨機(jī)學(xué)習(xí)。
拜福德：這是否更容易，因?yàn)槭顟B(tài)變得更明顯?
哈薩比斯：這的確更容易，因?yàn)榉謹(jǐn)?shù)變得更常見(jiàn)。在圍棋中，你真正需要的就是得分，不論你在最后輸贏。這就是所謂的“信貸分配問(wèn)題”：當(dāng)你在圍棋中走了100步后，你卻不知道哪一步是確保你獲勝或?qū)е履爿斊宓年P(guān)鍵，因此信號(hào)相當(dāng)弱。然而在雅達(dá)利游戲中，你正在做的大多數(shù)事情都會(huì)以分?jǐn)?shù)的形式展示出來(lái)，因此更有跡可循。
拜福德：你能做出預(yù)測(cè)，人們使用的智能手機(jī)何時(shí)會(huì)出現(xiàn)明顯進(jìn)步嗎?
哈薩比斯：我認(rèn)為在未來(lái)2到3年中，你會(huì)看到智能手機(jī)發(fā)生巨大變化。我的意思是，手機(jī)將出現(xiàn)非常微妙的變化，某些方面變得更好。或許在4到5年后，你會(huì)開(kāi)始看到智能手機(jī)性能發(fā)生更大改變。
5.谷歌支持對(duì)AlphaGo非常重要
拜福德：你已經(jīng)確定了所有的未來(lái)可能性，這些是與谷歌存在的最明顯聯(lián)系。你認(rèn)為這種技術(shù)適用于谷歌產(chǎn)品或業(yè)務(wù)模式嗎?
哈薩比斯：不，在優(yōu)化研究進(jìn)展方面，我們有相當(dāng)大的自主權(quán)。這是我們的使命，也是我們加入谷歌的初衷。但這可能需要數(shù)年時(shí)間。當(dāng)然，我們實(shí)際上也參與到許多谷歌內(nèi)部產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中，但都處于早期階段，因此還不方便現(xiàn)在加以討論。智能手機(jī)助手是非常核心的部分，我認(rèn)為桑達(dá)爾·皮查伊(Sundar Pichai)已經(jīng)多次提及，這對(duì)谷歌的未來(lái)非常重要。
拜福德：谷歌還有其他項(xiàng)目，比如Google Brain。谷歌也在推出機(jī)器學(xué)習(xí)功能，比如Google Photos以及大批面向用戶的東西。你發(fā)現(xiàn)自己與Google Brain互動(dòng)了嗎?是否存在重疊部分?
哈薩比斯：當(dāng)然，實(shí)際上我們是互補(bǔ)的，每周都會(huì)進(jìn)行交流。Google Brain主要集中在深度學(xué)習(xí)方面，擁有杰夫·迪恩(Jeff Dean)等優(yōu)秀工程師，為此他們已經(jīng)擴(kuò)散至公司的每個(gè)角落，這也是我們?yōu)楹螌?duì)Google Photos搜索取得如此大的進(jìn)展感到驚訝的原因。此外，他們駐扎在山景城，距離產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)更近，研究周期僅為12到18個(gè)月。而我們的算法開(kāi)發(fā)周期更長(zhǎng)，為此最初可能與產(chǎn)品沒(méi)有太多交集。
拜福德：谷歌對(duì)AlphaGo的支持有多重要，沒(méi)有這種支持你們能取得成功嗎?
哈薩比斯：谷歌的支持非常重要，AlphaGo實(shí)際上還沒(méi)有應(yīng)用到硬件上，我們需要許多硬件訓(xùn)練它。我們還需要研發(fā)不同版本，讓它們?cè)谠贫嘶ハ鄬?duì)戰(zhàn)。這可能需要大量硬件支持才能有效，因此如果沒(méi)有谷歌提供的資源，我們無(wú)法短期內(nèi)取得進(jìn)展。
6.機(jī)器人將來(lái)或許會(huì)幫助找到新粒子
拜福德：談到機(jī)器人，我曾去過(guò)日本，這個(gè)國(guó)家將自己視為機(jī)器人的“精神家園”。我看到機(jī)器人在日本主要有兩種使用方式：Fanuc等公司制造的工業(yè)機(jī)器人，可以為固定目標(biāo)做很多令人驚訝的事情。而軟銀開(kāi)發(fā)的禮賓式機(jī)器人Pepper，在某些方面更具雄心，但使用有限。你對(duì)這種情況如何看待?
哈薩比斯：我認(rèn)為，正如你所說(shuō)，F(xiàn)anuc的機(jī)器人擁有很強(qiáng)的物理能力，但它們?nèi)鄙僦腔邸６Y賓式機(jī)器人有點(diǎn)兒像智能手機(jī)助手，但也僅是根據(jù)預(yù)編程對(duì)固定問(wèn)題做出解答。如果你不按常理出牌，它們就會(huì)陷入混亂。
拜福德：所以我想，顯而易見(jiàn)的問(wèn)題是，機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)將提高機(jī)器人能力。
哈薩比斯：這只是完全不同的方法。你正在建立新的能力去學(xué)習(xí)新東西和處理意外事件，我認(rèn)為你需要將機(jī)器人或軟件應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)世界中，與真實(shí)用戶互動(dòng)，它們需要有這樣的能力并正確使用。我認(rèn)為學(xué)習(xí)路徑最終必須是正確方式。
拜福德：你認(rèn)為學(xué)習(xí)型機(jī)器人最直接的應(yīng)用是什么?
哈薩比斯：實(shí)際上，我們對(duì)此還沒(méi)有太多考慮。顯然，無(wú)人駕駛汽車也是一種機(jī)器人，但它們只是狹隘的人工智能，盡管它們利用了學(xué)習(xí)型人工智能的某些功能充當(dāng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)。特斯拉的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)也是基于深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)的。我相信，日本的老年護(hù)理機(jī)器人、家用清潔機(jī)器人也是如此，我認(rèn)為它們都將非常有用。特別是在人口老齡化時(shí)代，它將有助于緩解社會(huì)壓力。
拜福德：為什么學(xué)習(xí)型人工智能如此重要?
哈薩比斯：你必須思考下：為何我們現(xiàn)在還沒(méi)有這些東西?為何我們還沒(méi)有能夠自動(dòng)清理房屋的機(jī)器人?原因是，每個(gè)房屋的布局、家居等各不相同。即使在你自己的房子中，其每天的狀態(tài)也絕不一樣，有時(shí)候會(huì)顯得混亂不堪，有時(shí)候則十分整潔。因此你沒(méi)法對(duì)機(jī)器人進(jìn)行預(yù)編程，以方便其幫你整理房間。此外，還需要考慮到你的個(gè)人喜好，比如你喜歡如何疊衣服等。實(shí)際上這是個(gè)非常復(fù)雜的問(wèn)題，人類做這些事很容易，但機(jī)器人處理卻非常復(fù)雜。
拜福德：你有機(jī)器人真空吸塵器嗎?
哈薩比斯：我有一個(gè)，但它不是非常管用。
拜福德：我也有一個(gè)，它的確不是特別有用，但我發(fā)現(xiàn)自己好像已經(jīng)習(xí)慣了使用它，因?yàn)槲液軕卸瑁鋷?lái)的好處顯而易見(jiàn)。因此，我想知道我們何時(shí)能夠獲得更先進(jìn)的機(jī)器人?足夠好的機(jī)器人的臨界點(diǎn)在何處?
哈薩比斯：我認(rèn)為每個(gè)人都可能購(gòu)買定價(jià)合理的機(jī)器人，它可幫你清洗盤子和整理屋子。這些漂亮的真空吸塵器非常受歡迎，但它們還沒(méi)有智力。因此，我認(rèn)為每次改進(jìn)都將促使更先進(jìn)的機(jī)器人誕生。
拜福德：你對(duì)人類、機(jī)器人以及人工智能將來(lái)的互動(dòng)持何種愿景?
哈薩比斯：我本人沒(méi)有太多考慮過(guò)機(jī)器人的問(wèn)題。但我對(duì)在科學(xué)中使用這種人工智能感到興奮，它可以促使科學(xué)以更快步伐前進(jìn)。我希望看到人工智能輔助科學(xué)，你可以有效地使用人工智能助手，幫你完成單調(diào)乏味的工作，尋找看起來(lái)有趣的文章，在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，幫助人類科學(xué)家更快取得突破等。我認(rèn)為，如果將來(lái)人工智能可以參與到發(fā)現(xiàn)新粒子的研究中，那將非?？?。
