问：如何才能让顶级AI系统正确回答问题？
埃齐奥尼：通常情况下，语言中都隐藏着各种线索。最成功的系统可以从科学文本和其他公共资源中收集信息，然后利用调节信息检索技术为每个多选问题确定最佳答案。举例来说，什么是最好的电导体：塑料勺、木叉还是铁蝙蝠？AI系统非常善于运用公式，可以在大量常见的文件中检测电、铁或导电之间的关系，可以很轻松地给出答案。为此，有时候AI系统可以采取快捷方式，非常迅速地给出答案。之所以没有系统获得及格分数，我只能说这些系统都使用统计学进行猜测，而非仔细推理。
问：AlphaGo背后的DeepMind团队现在已经开发出新的AI程序，通过使用外部存储系统超越深度学习。他们的工作对创造更像人的AI有何影响？
埃齐奥尼：在移动深度神经网络领域，DeepMind依然是领跑者。这种特别贡献非常重要，但在推理方面却不算太大突破。现有的系统可以很轻松地完成类似任务，但这里涉及到神经网络如何通过例证学习执行任务的问题。总体来说，DeepMind迈出了一大步，但对于人类来说依然是一小步。
问：有人将深度学习、机器视觉和记忆等技术结合起来，以开发更完整的AI吗？
埃齐奥尼：这是个非常有吸引力的创意，实际上已经有许多类似研究。我在华盛顿大学担任教授时，就曾基于这个想法，利用互联网充当AI系统的数据库。我们建立了名为信息公开提取的技术，它可以为50亿个网页做索引，并从中提取语句，试图将它们变成机器可操作的知识。这台机器拥有超自然的能力，可以快速吸收这些网页和所有句子，问题是那些文本或图片上的句子很难吸收。人类大脑拥有不可思议的能力，计算机科学家们至今还未破解。这种能力可以映射出推理等反应。但是迄今为止，我们还么有找到机器能像人脑那样工作的机制。
问：你曾提及，要想达到人类水平，AI的研发至少还需要25年时间。你所谓的人类水平AI指什么，为何给出这样的时间框架？
埃齐奥尼：人类水平AI能够真正地理解自然语言、拥有人类智慧的广度、能够玩PokemonGo、走过街道等，这种多样性是人类智慧的标志，而我们今天能做的就是研发“狭隘的学者”，以便其能在某些方面表现更突出。至于25年的时间框架，我曾询问人工智能发展协会的朋友：计算机系统何时能在广义上变得像人类那样聪明？没人认为10年内能够实现这种假设，67%的人认为至少要到25年之后。25%的人认为永远无法实现。他们错了吗？你会选择相信谁，把握AI脉搏的人还是好莱坞？
问：为何如此多令人尊重的科学家和工程师警告称，AI可能灭亡人类？
埃齐奥尼：对于我来说，很难推测史蒂夫·霍金（Stephen Hawking） 或马斯克警告AI威胁的动机。我猜，谈论黑洞可能是非常无聊的，因为这是个缓慢进化的主题。但有一件事我要说，当他们谈论AI变得邪恶或引发潜在灾难性后果时，他们总会插入限定词，比如“最终”或“可能”。我同意这样的观点，如果我们谈论1000年后或无限未来，AI很可能导致人类灭绝。但我认为，这种长期讨论不该分散我们的注意力，我们应该更关注现实问题，比如AI与就业、AI与武器系统等。
问：鉴于AI存在的缺点，我们应该担心汽车制造商对无人驾驶汽车与日俱增的兴趣吗？
埃齐奥尼：我不是那些没有方向盘或刹车板的无人驾驶汽车的忠诚粉丝。鉴于我对计算机视觉和AI的了解，我对无人驾驶汽车感觉十分不舒服。但我是综合系统的支持者，比如当你在车上打盹时，AI能帮你刹车。人类司机和自动系统相结合可能比单纯的人类司机或AI驾车更安全。这很复杂，将新技术融入到人类日常工作与生活中同样不容易。但我不确信这种解决方案是否能有效。
问：谷歌、Facebook以及其他大科技公司近来联合推出了“人工智能造福人类和社会合作组织”，为AI研究设定道德和社会规范。对此你有何看法？
埃齐奥尼：世界上领先的科技公司联合起来思考这些事情是好事，我认为他们这样做是回应人们的担忧，即AI是否会接管世界。许多恐惧完全被夸大了。即使我们有了无人驾驶汽车，也不会立即造成破坏性影响。马斯科等人谈及的AI对人类生存威胁至少是数十年乃至数百年之后的事情。可是，目前有许多非常现实的挑战：自动化、数字化技术以及AI都在影响就业，无论是机器人还是其他技术，这非常令人担忧。无人驾驶汽车和卡车会大幅改善安全，但他们也会对依赖驾驶谋生的大量工人造成影响。这个新组织谈论的其他事情也存在偏见。如果AI技术被用于处理贷款或信用卡申请，它们能否法律或道德规范吗？