『壹』 如何看待人工智慧論文

寫論文的時候內容提要應把論文的主要觀點提示出來，便於讀者一看就能了解論文版內權容的要點。論文提要要求寫得簡明而又全面，不要羅哩羅嗦抓不住要點或者只是乾巴巴的幾條筋，缺乏說明觀點的材料。 內容提要可分為報道性提要和指示性提要。
報道性提要，主要介紹研究的主要方法與成果以及成果分析等，對文章內容的提示較全面

『貳』 以「我眼中的人工智慧」為題，寫一篇小論文。 （什麼是人工智慧、人工智慧與人類的關系、人工智慧對人類生

首先明確下這個人工智慧的定義，我眼中的人工智慧是可以和人一樣，有著七情六慾的傢伙。比如機器貓、光暈里的那個八婆。現在已經有部分人工智慧讓我們驚訝了，今天剛剛被一個叫愛麗絲的機器人恐嚇了一下，我說它僅僅是個機器人，它說等機器人控制這個世界的時候希望我還記得我說過的僅僅二字。lol
回到正題，現在的AI都是一段段程序，事先預設了各種可能，跟人腦還沒得比，但是這並不代表著處理器就落後於人腦。預設各種可能情況從而判斷該如何回答提問者，這是現階段唯一能做的，但是未來不是。看看網路吧，你會發現人腦是由140億個神經元構成的，每個神經元會有5萬個左右的突觸，用於和其他的神經元聯絡，從而實現大腦的計算。不過對於大腦的奧秘我們知之甚少，計算到底是在細胞層面還是在原子層面上？不知道，如果記憶是化學物質的話那就是後者，更有人認為人腦功能的實現是基於量子層面甚至和暗物質有關，希望不是，否則我們實現人工智慧的難度就大了點。
好吧我們就先假設人腦的工作是基於細胞層面上的，那麼就是說最小的功能單位就是細胞，那麼我們可以寫個程序，將細胞作為一個基點，每個基點與另外140億基點中的五萬個有聯系，恩，人工智慧可以不需要生命維持等，小腦和腦幹部分的神經元我們可以忽略掉，節省下一部分計算空間。當然這一切的前提是——獲得大腦詳細模型！要分子級別的，因為突觸很小，這個工作量和難度，等個幾十年吧，還有運算這個程序的電腦也是。

『叄』 如何面對人工智慧所帶來的危機,寫一篇作文

眾所周知，偉大的物理學家愛因斯坦，不僅擁有超人的科學頭腦，還同時有極高的專音樂修養，他屬擅長鋼琴和小提琴演奏。他曾坦言，是音樂這位歡樂女神為他驅散了憂郁和喧囂，驅走了混亂和邪-惡。是音樂讓科學更美麗與和-諧。
無獨有偶，我國著名科學家錢學森也曾說過：「在我對一件工作遇到困難而百思不得其解的時候，往往是蔣英的歌聲使我豁然開朗，得到啟示......我錢學森要強調的一點，就是文藝與科技的相互作用。」
可以窺見，古往今來，科學和人文，從來都是人類發展中相輔相成，不可或缺的兩大重要力量。如果人類是飛翔的鳥兒，那麼科技和人文就是一對，彼此依託的翅膀，缺了誰，都會產生不可預料的後果!
唯有科技的理性，人類會變得堅硬、冷漠、可憎;唯有人文的歡樂，人類會變得軟弱、迷亂、醉生夢死。
讓科技擁有人文情懷，人類才會走得更遠、更久、更好!

『肆』 想發表一篇關於人工智慧的論文,有合適的期刊嗎

《人工智慧與機器人研究》是一本關於人工智慧的期刊，該期刊版雜志上發表的文章包含這些權領域：智能機器人、模式識別與智能系統、虛擬現實技術與應用、系統模擬技術與應用、工業過程建模與智能控制、智能計算與機器博弈、人工智慧理論、語音識別與合成、機器翻譯、圖像處理與計算機視覺、計算機感知、計算機神經網路、知識發現與機器學習、建築智能化技術與應用、人工智慧其他學科等等。

另外，這本期刊就是一本開源期刊，與傳統期刊相比，採用了同行評審的方法審稿，具體開源期刊的特點可以網路了解更多；而且發表了的文章傳播范圍更廣，受眾更多，文章的影響力也更大。

『伍』 人工智慧頂會有與網路安全方面結合的論文嗎

人工智慧與網路安全方面結合的論文很多
如網路智能安全防禦系統、網路智能安全檢測系統、智能防火牆、雲安全殺毒軟體等

『陸』 求一篇 人工智慧行為識別的論文綜述：

那你在網上找找（人工智慧與機器人研究）吧~~看看別人的是怎麼寫的~

『柒』 求一篇有2500字以上的關於（人工智慧在現代戰爭中的應用）的論文！！謝謝！

全分布式人工智慧技術在艦艇指控系統中的應用研究
摘 要：為適應未來信息化海戰場的需要，必須提高艦艇指控系統的指揮效能。艦艇指控系統的智能化是提高艦艇指揮效能的關鍵，也是必由之路。本文主要論述了信息戰中智能化作用的地位，特別針對艦艇指控系統；並給出了一種採用全分布式人工智慧技術的智能化艦艇指控系統結構模型。

關鍵詞：信息戰； 艦艇指控系統； 全分布式人工智慧技術； 指揮效能

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A

Study of Full Distributed Artificial Intelligence in Shipborne C2 System

ZHANG Yu-ce , YANG Qing-song , CHEN Ke

Abstract: In order to be adapted to the demand of information warfare (IW), the command efficiency of shipborne C2 system must be improved. The intellectualization of shipborne C2 system is the key factor of improving its command efficiency. This paper gives one model of intellectualized shipborne C2 system using full distributed artificial intelligence.

Key words: IW; shipborne C2 system ; distributed AI technology ; command efficiency

0 引言

1985年，美國的軍事家首先提出「信息時代的到來正在引發一場新的軍事革命，以信息技術為特徵的新戰爭形態正在出現」，而後提出「信息戰」，如果說海灣戰爭首次向世人顯示了信息優勢的巨大戰略作用，那麼美英對伊拉克的戰爭則是信息戰的進一步延伸。美英正是通過運用先進的情報系統、電子戰裝備、精確打擊力量重創伊拉克的有生軍事指揮系統，從而牢牢地掌握了戰場的制信息權，最終以較小的代價取得了全面勝利。對於信息戰的特徵，從不同的角度都會得出不同的解釋。而外軍普遍認為，信息戰實質上就是計算機戰，特別是一種高層次的智能較量，海灣戰爭和近期幾場局部戰爭，充分體現了高技術戰爭的智能化特徵。這種特徵尤其體現在戰爭的孕育期以及到戰爭實施期的過渡。1997年1月3日，美國防部下屬國防科學委員會的一個研究小組在提交的一份題為「信息戰--防衛」的報告中，就特別強調要強化部隊的智能化反應能力，呼籲軍方加強「信息戰」的防衛能力，以防止電子「珍珠港」事件的發生，保證美國軍方現有210萬

台計算機和1萬個地方性計算機網路不輕易遭到重創。另外，在戰術運用上也強調對敵摧毀、破壞和利用的智能化綜合應用，同時也是作戰保密、軍事欺騙、心理戰、電子戰、火力摧毀等多種作戰行動在指揮對抗過程中綜合發揮作用的必然要求[1]。

美軍針對戰爭形態嬗變以及未來戰爭的要求，憑借其高技術方面的優勢，提出了「數字部隊」的現代化建設方案，其中首要的一條，便是實現指揮與控制系統以及武器裝備的智能化。武器裝備和作戰指揮的智能化，將最大限度地延伸「人體」的功能，並成為提高軍隊戰鬥力的一個新的增長點。因此，外軍有專家預言：「未來誰能在人工智慧領域中取勝，誰就將取得新軍事革命的主動權」。

1 全分布式的新型智能化艦艇指控系統的作用

1.1 提高信息共享程度，增強系統生存能力和抗摧毀能力

所謂全分布式是指整個系統實現在地點上的分布、功能上的分布以及控制上的分布。因此，這種分布不僅體現在系統的硬體上、地點上、分布式拓撲結構上，更重要的是在其軟體上的分布。全分布體系結構，每一個節點都裝有整個應用軟體，系統的管理軟體分布在各個節點，但只有一個在工作，同時採用分布式資料庫。這樣的好處是，當某個地點、功能或者控制上失效可由備份處理能力和功能冗餘軟體恢復。主要功能可以從一個節點重新分配到其它節點；而當正在工作的運行系統管理軟體的節點失效時，可自動重新安裝運行系統管理軟體。軟、硬體全分布體系統結構的實現有賴於一種模塊化的拼接技術的支持，這種技術採用了Σ拼接技術[2] ，是一種典型的系統模塊化、全分布式體系結構的技術。由於現代海戰的殘酷性，採用全分布式體系結構，能夠提高信息共享程度，增強系統生存能力和抗摧毀能力，提高系統的通裝性，能夠滿足軍方對指控系統可靠性高、抗摧毀性強、生命力強、通信組織靈活以及自動化程度高的要求。

1.2 提高信息和決策的合成效率

智能化能提高艦艇指控系統信息採集的效率，提高信息的及時性、准確性和可用性，信息的採集依賴於戰場或更大范圍的環境監視與偵察，這又需要在空間上分散的部隊或其他相應的載體來完成。而這會引出兩個問題，一是如何實現部隊或載體的偵察器材最佳配置以及相互之間的通信聯絡；二是當某一個偵察器材無法有效地執行某一給定的偵察任務時，如何才能不影響系統整體任務的完成。而解決這些問題的有效方法就是採用分布式人工智慧（DAI）技術，開發以多主體系統(MAS)為基礎的信息採集系統，使各種偵察主體自主運行，既能夠與動態的戰場進行交互作用和實施推理，同時又可和別的主體進行協調與協作，因而具有很高的信息採集效率和自我重組能力。

智能化輔助決策提高了艦艇指控系統指揮決策的實用性和適應性。計算機輔助決策通常有檢索型和智能型兩種類型。檢索型將先驗設想制定的多種作戰預案存於軟體庫中，需要時按一定相關性准則從庫中找出作戰預案，提供給指揮員使用。智能化輔助決策則不僅如此，更重要的是具有人工智慧特徵，可以按照軍事專家的知識和推理過程，依據實際情況，自動地、實時地提供給指揮員滿足當前需要的作戰方案。顯然，智能型比檢索型具有更多的靈活性和更大的適應性，更符合戰場多變的實際情況。

智能化輔助決策系統可以幫助艦艇指揮人員解決普通方法難以解決的半結構化或非結構化的決策問題。這種決策問題很難用常規的方法加以解決，而通過利用智能輔助決策和知識推理，可以得到令人滿意的解答。這樣，改進了決策過程，使決策者能夠實現定性與定量相結合的高質量的決策和多目標綜合決策。

1.3 促進全新指揮控制方式的產生

智能化的艦艇指控系統需要與之相適應的指揮控制方式才能實現在智能化狀態下實施實時、高效的指揮控制。因此，一些全新的指揮方式應運而生，如網路式指揮、非分層式指揮、互訪式指揮等，通過互聯網絡和高效的智能化處理系統及時處理、傳遞信息，能使指揮員隨時掌握戰場情況並下達作戰命令，從而可以及時捕捉戰機，實現實時決策和控制。

從指揮控制中的攻擊行動來看，由於智能化的艦艇指控系統的工作穩定性較好，在其運作過程中只要其工作環境和工作程序不遭到直接破壞，它就能夠持續正常地進行工作。因此，與以往相比，與人機合一的指揮系統進行對抗，客觀上不僅要對敵方指揮員的有關情況了如指掌，而且還必須准確地掌握敵方指揮信息系統處理和使用信息的方式及其運作的程序，以及其指揮信息系統對己方不同的信息攻擊手段、攻擊方式的承受能力。

從指揮控制中的防護行動來看，在指揮系統信息化、網路化以前，指揮過程的防護主要表現為採取各種手段（如適時更換通信密碼等）來確保信息傳輸過程中的保密性。而現在，指揮系統的信息化改變了這種狀況，使指揮和指揮系統的防護變得更加復雜。它不僅包括確保信息傳遞過程中的保密，而且還包括確保系統免受病毒及其他攻擊的侵害，保證系統的原始數據在運作和傳遞過程中不改變其原來性質和不被對方所竊取。美國軍方的試驗表明，對一萬個計算機系統進行攻擊，在成功率高達88％的情況下，只有4％的攻擊行動被探測到。因此，在信息化戰場上對己方的指揮信息系統進行防護，沒有及時、准確和充足的情報保障，就無法採取相應的防護措施，甚至連發現敵方的攻擊都無法做到。

1.4 提高作戰人員的適應能力

未來海戰場作戰人員的反應能力很難適應來自多方向、多批次、多個目標、全方位的威脅。利用智能化的艦艇指控系統能夠提高作戰人員，特別是指揮人員對復雜戰場的適應能力。當然，系統的智能化不僅沒有降低反而提高了對人的要求，對人的素質產生了一種巨大的需求，促使指揮人員在知識結構、思維方式等各方面素質的轉變和提高。指揮人員要想駕馭現代戰爭，首先必須駕馭智能化的指控系統。同時，智能化指控系統也利用計算機技術、虛擬現實（VR）技術和分布網路技術提供了一些嶄新的訓練方法和手段，如：模擬沉浸式訓練、虛擬現實訓練、交互分布式訓練等，改變了傳統的訓練模式，增大了訓練的科學性、對抗性和經濟性，可以有效的提高訓練質量。

2 建立分布式人工智慧技術的艦艇指控系統

採用分布式人工智慧技術DAI可將問題化解為多個具有層次結構的分問題[3]，運用大系統分解協調方法求得滿意解，從而減少系統建模求解的復雜性。為提高決策效率，建立如圖1所示的分布式人工智慧艦艇指控系統。

圖1 分布式人工智慧艦艇指控系統結構圖

由圖1可以看出：這種艦艇指控系統是戰場、作戰、軍事專家知識的有機統一，並具備能夠自我學習、自我完善能力的智能系統。它能夠根據戰場態勢分析、威脅度評估、威脅源診斷等信息生成用於決策的模型，調用相關的數據和演算法提供備選方案，並對各種方案進行評估和優選，通過大屏幕用戶界面進行人機對話，幫助指揮員下決心及傳輸指令。當艦艇各執行單元接到指令後，予以響應、動作。

圖中，據庫主要存儲各種武器裝備戰術性能參數和典型編制、運算過程的動態參數等；知識庫主要存儲戰役戰術原則、兵力兵器使用原則，各種典型想定，包括戰場環境、作戰企圖和態勢 ，評估作戰進程所必需的基本演算法等；模型庫主要存儲與作戰有關的敵我雙方各種武器系統模型、線性和非線性規劃模型、推理分析模型、預測模型、模擬試驗模型、優化模型、評估模型、綜合運籌模型、數據處理模型、圖形圖像報表模型、智能模型等；人機對話系統是指揮控制系統中用戶和計算機的介面，起著在操作者、模型庫、資料庫、知識庫之間傳遞 (包括轉換)命令和數據的重要作用；自動推理機則完成定量描述難以實現的某些復雜作戰過程決策。

而基於信息庫的智能模糊專家系統主要由模糊產生器、模糊消除器、模糊推理機、知識獲取模塊、模糊知識庫、模糊資料庫及人機介面組成［4］，如圖2所示。

主要任務是通過對原始信息空間的操作，獲取各種數據信息，再由模糊產生器將其映射為一個模糊集合作為初始輸入，然後利用模糊知識庫中的語言信息——事實和規則，採用「黑板」模型進行問題分解、推理求解及協作控制，並採用「黑板+管道」的通信機制與其他子系統/模塊傳遞控制信息和知識信息，從而確定智能化配置，控製作戰指揮模式的切換，完成作戰任務的分配與調度、模糊神經網路群系統結構與參數的自適應調整與優化、對各子系統/模塊的故障隔離與系統重構以及網路通訊、各智能介面的管理等。

圖2 基於信息庫的智能模糊專家系統結構圖

3 結束語

通過以上論述可以知道，全分布式的智能化艦艇指控系統能夠真正、實時地將戰場、作戰指揮行動以及後方軍事專家知識有機地融和在一起，使得各種武器裝備的效能得到最大限度的發揮。這種艦艇指控系統能夠突破現有的戰場時空，改變信息戰場的面貌和形態，引起一場真正意義的新軍事革命，因而是艦艇指控系統的發展趨勢。

『捌』 人工智慧給人帶來福音還是危害500字作文

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
著名的美國斯坦福大學人工智慧研究中心尼爾遜教授對人工智慧下了這樣一個定義：「人工智慧是關於知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學。」而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：「人工智慧就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。」這些說法反映了人工智慧學科的基本思想和基本內容。即人工智慧是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬體來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。
人工智慧是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智慧）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智慧）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果。
1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，並首次提出了「人工智慧」這一術語，它標志著「人工智慧」這門新興學科的正式誕生。1997年I BM公司電腦「深藍」電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智慧技術的一個完美表現。
2016 年1月底，谷歌在自然雜志上正式公開發表論文，宣布其以深度學習技術為基礎的電腦程序 AlphaGo， 在 2015年 10月，連續五局擊敗歐洲冠軍、職業二段樊輝。這是第一次機器擊敗職業圍棋選手。

『玖』 如何看待人工智慧的論文

人工智慧：沖擊，還是救贖？

人工智慧，人類期待的下一個科技新燃點正在試圖「引爆」我們的社會
交朋友、訂餐、打車、網上購物、眾籌投資等等，這些我們習以為常的生活技能已經被我們通過眾多的社交媒體和App而掌握。然而，如今矽谷再次找到了下一個新燃點——人工智慧（AI），試圖再次「引爆」我們的世界。截至目前來看，人們對這一科技的未來十分有信心，並且部分學者及科學家，如牛津大學教授盧西亞諾·弗洛里迪，麻省理工斯隆管理學院的埃里克·布萊恩約弗森、安德魯·麥卡菲等人，認為人工智慧或許會成繼哥白尼革命、達爾文革命後又一人類自我認知革命，蒸汽機工業革命後的又一機器革命。
未來，人工智慧究竟會成為人類認知的沖擊力量，還是世界時代發展的技術革命救贖？「矽谷獨家大王」，《紐約時報》高級科技記者約翰·馬爾科夫，憑借他對互聯網發展的驚人洞察力和敏銳度，為我們帶來深刻解讀。
AI與IA
《時間線》：盡管AI已經成為當前的熱門話題，但是似乎AI還沒有被給予一個較為完整的定義。在您看來，AI的定義是什麼？
馬爾科夫： 從普遍共識角度來看，AI是一個關注於執行類似人類能力的技術的領域，包括從認知到語音、視覺以及物理運動。因此機器人學是AI的一個子集。值得注意的是，麥克卡尼最初創造了這個詞，因為他想創造和替代控制論領域，主要是因為他不喜歡Norbert Wiener。
《時間線》：在您的《與機器人共舞》這本書中，您為我們呈現了另一個概念，IA（智能增強）。您能為我們詳細解釋一下IA嗎？
馬爾科夫：智能增強，即IA，是在20世紀60年代由計算機科學家Douglas Engelbart創造的。Engelbart後來還發明了直到現在我們仍在電腦和網路上使用的電腦滑鼠，超文本和其他技術。在提出智能增強一詞時，他打算使用各種基於計算機的技術來幫助知識工作者更有效地進行工作。
《時間線》：關於AI與IA的發展關系，您認為它們之間是互斥的還是互相支持的？
馬爾科夫：AI與IA的關系是分歧並悖論的。悖論的原因是如果你增強人類智能，意味著你可能需要較少的人類去處理某個任務。我著手寫《與機器人共舞》就是為了探索這兩個在過去半個世紀都沒有任何聯系的截然不同的計算機世界。面對這個挑戰，我認為的解決辦法即是以人類為中心的工程設計。
人機關系與機器人犯罪
《時間線》：人機關系一直是很有爭議的話題。在您看來最合適的人機關系是怎樣的？您是否同意《人工智慧時代》作者Jerry Kaplan教授提出的AI可能會加劇財富分配不均的觀點？
馬爾科夫：計算機科學家Alan Kay曾說，我們可以選擇去設計那些系統作為我們的奴隸，合作夥伴或主人。（他這番話來自黑格爾。）我也贊同通過設計那些可以充當工作同伴的系統來作為解決辦法。至於Jerry Kaplan先生提出的關於技術產生更大的財富不平等的觀點，我認為相關的證據和情況是復雜的。我看到有一些情況和趨勢是反映了他的觀點，但是另一些情況確實是與其相背離的。
《時間線》：在機器幫人們解決很多問題同時也意味著人類在逐漸被機器簡化。例如現在人們使用的智能手機將很多復雜程序簡化，用戶不用思考太多的操作流程，只要幾步簡單的操作就可以掌握它的功能，以至於幫助人們解決很多問題。您認為智能機器的「思維」是否會使人類智慧「退化」？
馬爾科夫：不得不說這確實是個問題，這事關我們怎樣設計那些會與我們產生相互作用及相關性的AI。比如說，可能通過使用AI去增強一個醫生的決策能力和診斷能力。或者，相反地，可能在AI的協助下使有較淺資歷和能力的醫生助手來替代醫生。哪個是正確的選擇呢？我想這是很難決定其一的，但它確實是一個社會選擇。
《時間線》：現在人們最直觀的AI感受除了智能手機外就是目前大熱的無人駕駛汽車，但是近期特斯拉無人駕駛汽車車禍死亡事故將安全問題推向輿論風口浪尖。關於最後的追責問題引起人們關注，您如何看待這類問題？在未來，機器人犯罪是否會成為重要的倫理問題之一？
馬爾科夫：完全無人駕駛要比歐洲、美國、亞洲的工程師所認為的無人駕駛挑戰更大。來自技術和監管的挑戰使得設計者需要比想像中更多的時間來設計完全無人駕駛系統。關於完全無人駕駛的責任認定問題，最簡單的答案就是責任歸屬製造者。我認為AI技術將很快被濫用，正如現如今我們使用的相關計算機技術被濫用一樣。或許，在未來，語音合成將很可能成為社會工程攻擊人類誠信的武器。
人工智慧全球化與產業革命
《時間線》：自集成電路發展開始，摩爾定律成為科技發展的默認趨勢，但是似乎自大數據、雲計算、AI等出現後，摩爾定律在逐漸被打破，您如何看待這種情況？對摩爾定律的突破是否也意味著科技發展的新形式？
馬爾科夫：摩爾定律的影響現在是失速的。登納德縮放比例定律（關於處理器時針速度的指數增長）終結於2006年，並且單個晶體管成本的下降終結於2014年。這意味著始於1965年的「搭便車效應」現在已經終結了。我不知道製造技術在未來是否有新的突破，但是目前還未發生什麼。這也不意味著計算機進程正在結束，只是未來可能更多的是依賴人類的創造力。
《時間線》：隨著技術的進步，AI技術已經成為部分國家的戰略發展，從德國的工業4.0到中國的互聯網+，AI全球化成為必然趨勢，但這一趨勢也毫無疑問地在挑戰著目前的發展模式，您認為AI的爆發是否會徹底顛覆人類發展成為新一次的產業革命？
馬爾科夫：不，我認為不會的。AI本質是一種技術，就像汽錘或卡車一樣。在任何社會中，它既可用來增強人類能力但也可取代人類。但這依賴於如何使用和部署AI技術。
《時間線》：AI和智能機器人的滲透已經開始在影響人類生活了，我們看到在部分行業中，部分職業已經被機器人取代，同時因為AI的出現也衍生出不少新的行業，您認為這一變化是否在預示著AI對產業結構的改變？人類的工作真的會被智能機器搶走嗎？您認為人們應該如何應對這一變化？
馬爾科夫：AI和機器人的到來要比其狂熱者所認為的慢很多。這些技術在被演示的時候表現得非常好，但是目前有些技術在現實生活中仍有些不切實際。一些支持者認為，技術的快速發展在未來將是繼續的趨勢，但是事實上有些證據卻表明速度是慢了下來，而不是持續加速。對於AI和機器人的到來，我認為在許多社會中，特別是那些正在加速成熟的國家，例如中國，如果機器人來得及時，那麼對於這些國家來說將是很幸運的。
中國競爭
《時間線》：您能否簡單對比下美國AI發展與中國AI發展，有何相同點和不同點？您對中國的AI技術和智能機器人的發展有何看法？對中國的企業家有何建議？
馬爾科夫：由於貴國政府沒有允許我作為一個報道者在貴國工作，所以很抱歉我的觀點很有限。不過，有證據表明，中國正在快速追趕美國的創新能力。但是我還沒有見到中國計算機科學家和工程師有根本性的突破，大部分都還只是漸進式的發展。
《時間線》：目前中國經濟和科技在面臨一次新的轉型，中國逐漸在由「中國製造」轉變為「中國創造」，您認為AI的爆發對這一轉型會產生怎樣的影響？
馬爾科夫：我認為「中國創造」是一個目標。當新奇的中國技術出現，或是源自中國想法而不是復制美國而產生的新技術平台出現時，那將會非常有意思。