那么，一个能够读取CT扫描结果或者MRI、探测肿瘤的系统，是否就是AI呢？
DL：如果它是通过医生策划或手写标记（等案例进行学习），并且通过医生进行讲解，那么这绝不是AI。虽然使用的是机器学习技术，但是他们忽视了这一点，介入了人类专业知识，这就不是AI了。通过给予电脑治疗数据和结果，AI随后会发展出诊断、提出治疗建议、测量治疗效果的能力，从而通过学习不断进步。
除了AI/ML之外，我们应该考虑的其他流行概念词都有哪些？
DL：对抗式网络(Adversarial Network)是关键。例如，我可以构建一个机器学习系统，检测假冒产品评论或检测虚假消息；同时我也可以构建一个机器学习系统，撰写假的产品评论或虚假消息。因为它们能通过反馈循环进行学习，其中一方在检测虚假消息方面变得更强时，另一方则在撰写虚假消息方面变得更强。
当我和朋友谈及我正在创作与AI有关的文章，他们往往都会开玩笑的表示，计算机将要占领全球，并将人类赶尽杀绝。这种恐怖的事情真的会发生吗？
DL：也许在五到十年前，我经常提及这个可怕而现实的场景。（首先）拥有一个学会了自动飞行的机器学习系统---无人机。而现在无人机确实存在。其次，将无人机配备高清摄像机，并装入计算机视觉和人脸识别软件。它（无人机）将能识别那些你不喜欢的“坏人”，以及那些不应该在某些地方出现的人。第三，将该无人机装备能够消灭那些“坏人”的武器。
这样可行吗？当然可行！这个场景并不是遥远的未来。在今天就可以实现。
我知道机器可以消灭人类。但是机器是否会真的会这样做呢？这似乎回到了哲学意识概念。
DL：从严格的技术角度来看，我们一直在寻找驱动机器的回报函数。在亚马逊系统中的回报函数就是使得用户点击购买按钮。在Netflix中，则是让客户点击我们的某个电视节目。那么无人机的回报函数是什么？找到坏人，并消灭他们？都取决于你所定义的系统最终目标。
所以，如果没有给予电脑正确的定义，或许会出现一些意想不到的后果？
DL：是的！
据我所知，此前当两个脸书机器人开始用他们自己发明的语言进行交谈时，很多人都被吓坏了。事实真是这么恐怖吗？
DL：事实并不可怕。只不过是它们拥有两套学习系统而已。我们必须习惯。几十年来，我们都被告知电脑只会按操作指令行事；而事实上，电脑能够进行学习，进而改变这种行为。在计算机之间进行通信的情况下，如果回报函数是优化计算机彼此通信的能力，那么它们可能会随时间改变通信语言以优化彼此之间的通信-使用更少的字母，或者就它们同意或反对的事情进行更好的确认，诸如此类。
您是否听过那些（大众或者销售人员）所谈及的任何关于AI的事情，让您觉得尴尬？
DL：我想了很多关于Siri和Alexa的语音系统。它们更像是品牌化的硬连线系统，为您与企业拥有者之间提供安全语音交互。所有Siri提供的笑话都是由Cupertino的创意作家撰写的，而不是Siri通过学习得来的。
我想大家都应该知道微软推出的一个叫Tay的聊天机器人，它真的是通过与人类互动进行学习，但是它非常讨厌。换做如苹果、谷歌或者亚马逊等大品牌，它们是不会这样做的。所以这就是为什么这些系统是高度的品牌体验，这显然是人们真正喜欢的；然而它们不是AI。
是否还有另外一些常见的误区？
DL：我们经常把注意力集中在潜在风险和可能发生的问题上，但是在使用方面还有很多让人印象深刻的事，比如说使机器拥有视觉能力的计算机视觉。此前我看到过类似的一个例子：在拖拉机上装载一个系统，能够在野外寻找杂草，还搭配了一个可调整的喷嘴，这种喷嘴只会在杂草上喷洒农药。所以当前有很多类似的技术，能够让我们拥有一个更清洁可持续的未来。有时候，会有一些很强的偏见，比如说这些事物会给使得我们的生活更加艰难等。
除此之外，您认为我们还应该知道哪些关于AI的知识？
DL：最关键的一点就是AI的学习系统。计算机实际上做的要比被要求的多，因为它能不断获取数据并从中学习，这样的循环使得它能够持续改进。
