11月14日，在“2016騰訊網媒體高峰論壇”上，美國斯坦福大學人工智能與倫理學教授、《人工智能時代》作者Jerry Kaplan在接受澎湃新聞記者采訪時表示，“總的來說，人類的未來會因為人工智能而變得更加美好。人工智能是重塑或者說是重造一種人類的智能，是自動化的一種先進形式，其可取之處不光在于他們是智能的，更加在于其可以解放人類的雙手，讓人類變得更加富裕。”

　　美國斯坦福大學人工智能與倫理學教授、《人工智能時代》作者Jerry Kaplan

　　Jerry Kaplan承認，不久的將來，一些低技能、單一的、重復的工種很快會被人工智能取代，而工作環境比較復雜，需要隨時提出解決方案，并快速適應社會變化的工作是相對安全的。

　　澎湃新聞：人工智能和以往自動化的區別是什么？

　　Jerry Kaplan：區別在于人工智能可以應用和產生影響的三個主要領域。首先，人工智能會創造一種在人類的工作場景當中可以安全運作的機器人。很多的機器不能感知我們的環境，但是運用人工智能可以給機器人眼睛和耳朵，這樣他們就可以感受到周圍環境的變化，像人或者動物一樣思考，這就是所謂的新型柔性機器人（new flexible robots）。他們可以在真實的工作場景當中工作，因為他們能夠對于周圍發生的一切做出一種適應或者調整。

　　自動駕駛汽車就是柔性機器人的代表，但是不是唯一的代表，這種柔性機器人很可能很快就會出現在我們生活的各個方面，比如說他們能夠做飯，可以像服務員一樣上菜、洗臟的碟子，還有鋪床、洗衣服、遛狗，他們可以鋪設管道、清掃人行道、拿一些工具、幫我們提包等等。

　　人工智能也給我們帶來了另外一種可能，將來的機器人可以讀寫、理解文字。比如說他們可以幫助我們撰寫新聞稿件，也可以給我們發送一些信息，讓我們在微信這樣的應用當中使用人工智能，而且它還可以通過編程給我們提供一些總結、紀要。

　　人工智能可以應用和產生影響的第三個領域，是能夠幫助我們更好、更方便地使用電腦。在過去我們必須要去通過學習才知道如何使用計算機，但是現在的計算機可以以更自然的方式與用戶進行交互，就好像是人與人之間進行交互一樣。而且人工智能可以讓計算機預測我們的需求，如果我們通過語音識別取得進展，我們的電話也可以給我們提供一些有幫助的建議。

　　澎湃新聞：人工智能會帶來怎樣的新設備和應用？

　　Jerry Kaplan：所有的科技進步可能是差異很大的，但是所有的科技進步背后都是同一套人工智能技術，所有的技術都要歸功于機器學習。機器學習能夠識別一些潛在的、潛移默化的大量數據之間的規律，這種數據可以以各種形式存在。所以我們的應用可能看上去不一樣，但是其實它內在的機理都是相似的。

　　至于柔性機器人，它的數據就是來自相機和雷達收集的數據。科學家可以通過學習做到一些形象，還有圖片的識別。另外，它可以通過大量的數據找到一些規律，能夠讓傳感器識別周圍的物體，精準定位這些物體。他們可以通過編程讓機器人和周圍的環境技術互動。

　　人工智能有很多潛在的價值和應用。眾所周知，大多數媒體的商業模式都是依靠廣告，然后讓我們的廣告商通過媒體平臺接觸到他們的受眾。所以，我們的媒體受眾要轉換成商業價值有兩種方式，一個是我們的受眾規模，即受眾越多，價值越大。另一個同樣重要的是我們要知道受眾的屬性，讓廣告進行精準的匹配，人工智能在這方面可以幫助我們的媒體極大地實現商業化。

　　人工智能到底是如何做到的呢？首先，就是我們現在的應用非常的簡便，可以快速地擴充我們的觀眾和受眾媒體。比如說像自動的聊天工具，可以去分析大量的真人之間的對話去模擬人類的對話。

　　另外它可以產生定制化的新聞，比如說我們的人工智能可以自動地生成新的新聞，可以發送給不同的受眾。

　　人工智能能做的不僅僅如此，機器學習技術還可以讓我們的廣告投放更加的精準，能夠去直接接觸到那些可能去回訪你的受眾，這個就遠超過了人口結構的分析。人工智能技術可以更好地去匹配受眾，因為它可以摒棄人類自己主觀的判斷，從而可以找到一些我們無法找到的意想不到的關聯。所以人類專家做的市場決策是很難找到這樣一些規律的，但是機器學習可以毫無障礙的找到這樣一些規律。

　　澎湃新聞：如何預測人工智能的未來？

　　Jerry Kaplan：將來會有全新的一些設備和應用能夠更加接近個體的需求，更加的有幫助。它能夠提升我們和周圍人的溝通，包括我們環境當中事物的聯系，而不是隔離我們；它會擴展我們的現實，而不是讓我們全身心地去投入到自己虛擬網絡空間當中。

　　比如說硬件方面就會有新的進展，今天的硬件可能需要我們去專注才能夠使用，但是新的設備在未來有可能是無形的，不會影響到我們的工作。我們可以佩戴一些無線的耳機，或者是一些透明的眼鏡，或者是比如說隱形眼鏡，這樣的話，我們就不會有任何跟別人交流和傾聽的障礙。現在的設備是有這樣問題的，新的設備會能夠提升我們和周圍環境溝通的方式。