英国布里斯托大学的萨宾·哈尔特（Sabine Hauert）是皇家学会工作组的成员之一，以上也是她想要问的问题。作为研究纳米粒子“群体”的工程师，哈尔特在公众访谈中谈了对人工智能的担忧和希望。在最近一次美国科学促进会（AAAS）年会上，她发表了题为“AI与政策参与：了解公众对社会风险的看法”的演讲，哈尔特还在接受《科学》杂志的采访时，讨论了与人工智能相关的一些问题。

 

　　问：您是否发现，英国只有9%的人听说过机器学习，但几乎每个人都听说过人工智能。这其中有何关联？

 

　　答：人工智能是一个抽象的概念，不同的人对人工智能有不同的定义。通常，当人们说到人工智能时，指的是与人类相类似的智能。而机器学习是一个具体的过程，是计算机通过数据进行学习的科学。我们可能通过一组特定的数据来研究机器如何完成某个任务，在这个基础上进行预测或提出解决方案。以这个为出发点，在讨论什么是人工智能以及人工智能技术能做些什么时，我们就不会陷入迷惘。

 

　　问：我们生活中看到的机器学习的例子有哪些？

 

　　答：在我们身边，机器学习的例子比比皆是。如垃圾邮件过滤器、网上购物、电影推荐以及信用卡欺诈检测等。未来我们将在更多领域内看到机器学习的例子。

 

　　问：皇家学会工作组的目标是什么？

 

　　答：工作组将制定一份未来5到10年内机器学习的潜力以及实现这些潜在可能所要面对障碍的报告。工作组正在与英国众多利益相关者进行接洽与合作，对人工智能感兴趣的群体包括决策者、学术界和普通公众。工作组试图从各个角度来看人工智能，包括伦理、法律、科学和社会。我之所以喜欢这个项目，是因为这个工作小组起到了一个很大的作用，让公众一起参与。我们对英国各地的人们进行了调查，了解他们对机器学习的看法。我们还开展了分组讨论会进行深入讨论，了解人们对这一技术的希望和期盼。

 

　　问：公众有哪些反应？

 

　　答：这要取决于具体情境。谈论自动汽车和帮助医生做出更好的诊断，人们产生的感觉是不一样的。只有能给他们带来具体益处的技术，才能让他们对这一技术真正感到兴奋。但人们对人工智能还是会心存担忧，他们想要确认人工智能是安全的和值得信赖的。另外还有就是关于机器人取代人类工作的讨论。

 

　　问：我们如何在这一领域向前发展而不会导致机器人取代人类呢？

 

　　答：我们所要构建的未来指的是具体的任务，而不是取代人类的工作。例如，我们现在已经有了可以在图像中辨别癌症标记的人工智能算法，这类目标希望通过人工智能为医生创建更多的辅助工具，而不是用人工智能取代医生。

 

　　问：科幻小说中的AI，你最喜欢哪个？

 

　　答：电影《机器人和弗兰克》描述的是一位老人与护理机器人的故事，人与机器人发展了一段不平凡的友谊，老人很快学会了如何操纵它，但同时他们之间也形成了一种伙伴关系，成为一对真正的好搭档。但故事也描述了人工智能的局限性。

 

　　问：我将来会拥有我的机器人伙伴吗？

 

　　答：我认为，完成不同的任务需要不同的机器人技术，就像在你的手机上有很多不同的应用程序一样。我想将来我们会有越来越多在各个不同领域内各司其职的人工智能帮手，但一个可以做任何事情的无所不能的人工智能离我们还很遥远。