前西點(diǎn)軍校教授：人工智能是全球反恐的新戰(zhàn)場

　　11月13日，恐怖組織ISIS在法國巴黎市中心制造多起槍擊爆炸事件。11月18日，我國公民樊京輝被ISIS作為人質(zhì)殘忍殺害。12月1日，美國加州圣貝納迪諾發(fā)生槍擊血案，殺手發(fā)動襲擊前曾宣誓效忠ISIS……在這樣嚴(yán)峻的形式下，全世界都敲響了反恐戰(zhàn)斗的警鐘。

　　那么，如何才能有效地打擊恐怖分子?此前，記者曾向大家介紹過，美國亞利桑那州立大學(xué)的Paulo Shakarian教授將人工智能技術(shù)用在了反恐和反犯罪的戰(zhàn)斗中(點(diǎn)擊此處訪問文章)。他畢業(yè)于西點(diǎn)軍校，在西點(diǎn)軍校擔(dān)任過計(jì)算機(jī)科學(xué)副教授，曾戰(zhàn)斗在伊拉克一線，擁有豐富的智能反恐經(jīng)驗(yàn)。最近，記者對Shakarian教授進(jìn)行了專訪，請他為中國讀者談一談自己的工作、人工智能在反恐中的應(yīng)用，以及他對和平的看法。

　　人物背景：Paulo Shakarian

　　Paulo Shakarian，美國亞利桑那州立大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授，馬里蘭大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士，畢業(yè)于西點(diǎn)軍校，曾在西點(diǎn)軍校電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系擔(dān)任副教授，還擔(dān)任過美國軍方情報(bào)官員和DARPA研究員。2003年，他作為美軍第一裝甲師的軍方情報(bào)官員被派到了伊拉克，后又在駐扎德國的第501軍事情報(bào)旅擔(dān)任排長。在那里，他為軍隊(duì)收集、處理和分析了大量情報(bào)，還榮獲了銅星勛章。在伊拉克期間，Shakarian開始用他在西點(diǎn)軍校學(xué)到的計(jì)算機(jī)科學(xué)知識進(jìn)行情報(bào)分析，并開始構(gòu)思用人工智能對恐怖襲擊進(jìn)行建模。

　　采訪實(shí)錄

　　記者：說到反恐，很多人都會想到槍炮，但很少人會想到人工智能。請問您一開始是如何將二者聯(lián)系起來的呢?是和您的個(gè)人經(jīng)歷有關(guān)嗎?有沒有什么特殊的時(shí)刻讓您做出這個(gè)決定呢?

　　Shakarian教授：我在軍隊(duì)中服役時(shí)，曾在伊拉克待了2年，主要工作就是分析恐怖分子和叛亂團(tuán)體的行為。2003到2004期間，我待在伊拉克，2006年到2007年期間，我又去到那里。說到計(jì)算機(jī)的使用，伊拉克戰(zhàn)爭與美國過去所涉入的所有戰(zhàn)爭都完全不同。我想，正是在這次沖突中，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)首次成為了巡邏士兵的日常用品。這帶來的后果就是，前所未有的大量數(shù)據(jù)被收集進(jìn)來了。2006年，我在一個(gè)小團(tuán)隊(duì)中工作，這個(gè)團(tuán)隊(duì)與一個(gè)伊拉克特別準(zhǔn)軍事部隊(duì)的工作很緊密。跟隨這個(gè)部隊(duì)，我跑遍了伊拉克境內(nèi)的所有地方。在此過程中，我看到了許多不同的軍事部隊(duì)以不同的方式收集和分析數(shù)據(jù)。我之前曾獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)的學(xué)士學(xué)位，所以我突然想到，許多分析都能用先進(jìn)的算法來改進(jìn)，還能提高效率。

　　從伊拉克回來之后，我被選為DARPA(美國國防部先進(jìn)研究項(xiàng)目局)的研究員，在弗吉尼亞待了幾個(gè)月，了解了他們所使用的許多先進(jìn)科技。

　　有了這些經(jīng)歷之后，我從2008年開始讀博士。當(dāng)時(shí)我腦中已經(jīng)有一些關(guān)于人工智能如何改進(jìn)反恐實(shí)戰(zhàn)的想法。研究院為我提供了一個(gè)機(jī)會，能在研究中探索我自己的想法。獲得博士學(xué)位后，我依然在繼續(xù)進(jìn)行這些研究。不管是過去在西點(diǎn)軍校教書時(shí)，還是現(xiàn)在離開軍隊(duì)后來到亞利桑那州立大學(xué)，我的研究都在持續(xù)進(jìn)行。

　　記者：目前，人工智能在反恐中有什么應(yīng)用?與傳統(tǒng)方法相比，人工智能有什么優(yōu)勢?

　　Shakarian教授：人工智能在很多方面都能幫助反恐戰(zhàn)斗——因?yàn)檫@個(gè)領(lǐng)域中的很多問題對人類來說是巨大的挑戰(zhàn)。比如說：

　　1)找到恐怖團(tuán)伙行為的時(shí)間格局(temporal patterns)能幫助我們理解到底是什么導(dǎo)致了某些特定的行為(正如我們在ISIS數(shù)據(jù)分析中所做的一樣)。

　　2)理解信息在社交媒體上是如何擴(kuò)散的，有助于我們理解極端團(tuán)體的哪些信息會對大眾產(chǎn)生共鳴，這非常重要(例如我們最近對預(yù)測社交媒體病毒傳播的研究：http://arxiv.org/abs/1508.03371)。(記者注解：關(guān)于這項(xiàng)研究，最近幾天你的朋友圈被「主要看氣質(zhì)」刷屏了嗎?或許你都不知道這條信息的源頭是什么，但它突然間就紅遍大江南北的社交媒體，就像病毒一樣，成指數(shù)級增長，這就叫「病毒傳播」?？植婪肿右采朴诶貌《緜鞑?，在社交媒體上發(fā)布符合他們意識形態(tài)的信息。這種信息具有將普通人變成恐怖分子的潛力。所以，在早期識別出這樣的信息，對阻止恐怖信息的散布十分重要。那么，究竟什么樣的信息具備病毒傳播的潛質(zhì)呢?Shakarian教授和他的同事們用WISE(Web信息系統(tǒng)工程國際會議)2012年挑戰(zhàn)賽所提供的新浪微博數(shù)據(jù)庫，找到了一套可以預(yù)測信息「病毒性」的參數(shù)。他們研究的基礎(chǔ)是「結(jié)構(gòu)多樣性」(structural diversity)，指的是某一個(gè)人所涉入的社交語境的數(shù)量，通?？梢员硎緸橹苓厖^(qū)域內(nèi)獨(dú)立社區(qū)的數(shù)量。經(jīng)測試，這套方法的準(zhǔn)確性達(dá)到0.69。)

　　3)理解恐怖分子的網(wǎng)絡(luò)及其結(jié)構(gòu)，有助于制定更好的目標(biāo)打擊計(jì)劃，最近這方面的研究也有很多。我之前在這個(gè)主題上也有一些研究(http://arxiv.org/abs/1211.0709)。(記者注解：關(guān)于這項(xiàng)研究：為了瓦解恐怖組織和反叛網(wǎng)絡(luò)，國家安全機(jī)構(gòu)通常傾向于定點(diǎn)打擊「高價(jià)值目標(biāo)」(HVT)，也就是他們的首領(lǐng)。然而，有無數(shù)的例子證明，首領(lǐng)被擊斃后，反叛網(wǎng)絡(luò)很快就會再生成一位新的首領(lǐng)。例如，2006年6月8日，臭名昭著的基地組織首領(lǐng)阿布·穆薩布·扎卡維被擊斃后，一星期之后就出現(xiàn)了一位新首領(lǐng)阿布·艾尤卜·穆哈吉爾。如何瓦解這種首領(lǐng)的再生成機(jī)制呢?Shakarain引入了一個(gè)概念叫做「塑造」(shaping)行動，意思是說，在打擊首領(lǐng)之前，先打擊用算法識別出來的社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，也就是小首領(lǐng)，瓦解該組織產(chǎn)生新領(lǐng)導(dǎo)的能力，然后再擊斃首領(lǐng)。這樣，恐怖網(wǎng)絡(luò)就很難再生成一位新首領(lǐng)，也就很難東山再起。下文有更多介紹。)

　　人工智能最重要的優(yōu)勢在于，我們能對恐怖分子、犯罪分子和極端分子建立更好的模型，采用的方式比人類在紙上的演算更加復(fù)雜和精巧，也更加有效。比如說，我曾經(jīng)和執(zhí)法機(jī)關(guān)的人一起工作，他們真的會花幾個(gè)星期的時(shí)間來畫一張包含幾十個(gè)犯罪分子的社交網(wǎng)絡(luò)，從中來理解他們的組織結(jié)構(gòu)——而我們的軟件能處理幾百萬人的社交網(wǎng)絡(luò)，并且只用花幾分鐘。

　　記者：能否向中國讀者簡單介紹一下您的研究?您在研究中都用到了哪些人工智能的技術(shù)?

　　Shakarian教授：現(xiàn)在，我是亞利桑那州立大學(xué)「網(wǎng)絡(luò)-社會智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室(Cyber-Socio Intelligent Systems (CySIS) Laboratory)」的主任。我們用到了許多不同的人工智能技術(shù)，包括數(shù)據(jù)挖掘、社交網(wǎng)絡(luò)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)以及邏輯學(xué)，旨在開發(fā)軟件系統(tǒng)以解決安全相關(guān)領(lǐng)域的問題。我們的研究已經(jīng)被用來支持軍隊(duì)、執(zhí)法機(jī)關(guān)和網(wǎng)絡(luò)安全的工作。我們的目標(biāo)是理解那些能用先進(jìn)的人工智能技術(shù)解決的安全問題。我們的理念是基于「使用啟發(fā)」(use inspired)來研究，也就是說，我們的研究受到實(shí)際應(yīng)用的影響很大。比如說，在與芝加哥警方合作的項(xiàng)目中，我們學(xué)到了很多東西，例如警察如何處理幫派暴力，以及他們最大的挑戰(zhàn)是什么。這將直接影響我們實(shí)驗(yàn)室中的研究方向，讓我們更加專注于實(shí)際應(yīng)用所面臨的挑戰(zhàn)。

　　記者：在您的論文《挖掘因果關(guān)系：對ISIS的數(shù)據(jù)驅(qū)動研究》中，您分析了2200個(gè)事件，找到了其中一些看似毫無關(guān)聯(lián)的事情之間的聯(lián)系。在這個(gè)研究中，您用了什么人工智能的方法?下一步計(jì)劃是什么?

　　Shakarian教授：《挖掘因果關(guān)系：對ISIS的數(shù)據(jù)驅(qū)動研究》(Mining for Causal Relationships: A Data-Driven Study of the Islamic State)這篇論文最直觀的結(jié)果是，我們超越了相關(guān)性，檢驗(yàn)了基于因果的時(shí)態(tài)關(guān)系。為什么我們需要超越相關(guān)性呢?因?yàn)?，如果你擁有大量的信?也就是「大數(shù)據(jù)」)，你可能會遇到把巧合當(dāng)成相關(guān)性的風(fēng)險(xiǎn)。例如，有人發(fā)現(xiàn)美國邁阿密州的離婚率與人造黃油的人均消耗量相關(guān)(http://tylervigen.com/spurious-correlations)。然而，這兩件事之間顯然沒有任何關(guān)系——但是，如果我們事先并不知道黃油與離婚無關(guān)，我們怎樣做出判斷呢?解決這個(gè)問題的其中一個(gè)方法(多虧了那個(gè)例子)就是找到其他可能的原因，并進(jìn)行比較。在離婚-黃油的例子中，我們可以先假設(shè)黃油真的導(dǎo)致了離婚，然后把它與其他看起來也相關(guān)的變量(例如人均收入)進(jìn)行比較。我們就是用這樣的方法對ISIS進(jìn)行研究，這樣，我們發(fā)現(xiàn)的因果關(guān)系就更加可信。

　　(記者注解：這篇論文中，他們分析了戰(zhàn)爭研究所提供的2200個(gè)ISIS相關(guān)事件的數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個(gè)模擬ISIS行為的算法。這2200個(gè)事件發(fā)生于2014年下半年，既包括了圍繞ISIS的軍事行動，也包括反對ISIS的勢力(包括伊拉克、敘利亞和美國領(lǐng)導(dǎo)的聯(lián)盟)。在其中，他們將邏輯程序和因果推理相結(jié)合，試圖挖掘出事件之間的因果關(guān)系。由此得出了ISIS的一些規(guī)律：

　　如果在某個(gè)星期，ISIS在伊拉克采取了步兵行動并伴有間接射擊，那么，下一個(gè)星期在敘利亞就會出現(xiàn)車載簡易爆炸裝置(VBIED)的行動。(p=1.0，εavg=0.92)

　　如果在某個(gè)星期，ISIS在伊拉克提克里特市采取了行動，并進(jìn)行了大規(guī)模的處決，那么隨后，伊拉克和敘利亞就會同時(shí)出現(xiàn)大量簡易爆炸裝置(IED)。(p=1.0，εavg=0.97)

　　敘利亞政府空襲之后的一個(gè)星期內(nèi)，ISIS往往會扣留大量人質(zhì)(εavg=0.91，p=0.67)。并且，在他們的數(shù)據(jù)庫中，類似的大規(guī)?？哿艨偸前l(fā)生在敘利亞空襲之后。

　　如果聯(lián)軍空襲伊拉克摩蘇爾市的同時(shí)，ISIS正在對安巴爾省采取行動，那么在空襲后的一個(gè)星期內(nèi)，ISIS在伊拉克的簡易爆炸裝置行動會大大增加(p=0.67，εavg=0.97)。然而，如果空襲的同時(shí)，ISIS還在對敘利亞采取行動，那么，當(dāng)?shù)睾喴妆ㄑb置的使用也會增長(p=0.67，εavg=0.79)。

　　根據(jù)這些行為規(guī)律，他們得出了以下一些結(jié)論

　　ISIS可能會在除巴格達(dá)以外的其他區(qū)域采取大規(guī)模步兵行動之前，在巴格拉采取自殺式車載炸彈，來防止伊拉克軍隊(duì)/警察的增強(qiáng)部署。

　　ISIS傾向于在大規(guī)模步兵行動之前，采取間接射擊(IDF)作為前導(dǎo)——更符合傳統(tǒng)軍事力量，而不是大規(guī)模使用IDF來實(shí)現(xiàn)騷擾的目的(這在伊拉克自由行動期間的反叛團(tuán)體中很常見)。

　　聯(lián)軍空襲與ISIS對簡易爆炸裝置的使用之間存在著關(guān)系，但卻沒有激發(fā)其他更大規(guī)模的武器(例如車載炸彈)，這可能意味著ISIS在這種行動后，會依賴更加分散和反叛風(fēng)格的策略。

　　他們還發(fā)現(xiàn)，有兩個(gè)目標(biāo)對ISIS似乎有特別高的價(jià)值——巴拉德和拜伊吉。拜伊吉擁有一座主要的煉油廠，而巴拉德靠近一座重要的政府軍事基地。)

　　記者：機(jī)器學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。那么在反恐斗爭中，如何收集這些數(shù)據(jù)呢?

　　Shakarian教授：在許多機(jī)器學(xué)習(xí)的方法中，都需要大量的數(shù)據(jù)來構(gòu)建你想分析的實(shí)體(如恐怖團(tuán)伙)的模型。然而，我們希望尋求多種方法，來最大限度地利用我們的數(shù)據(jù)。例如，我們使用地理社交網(wǎng)絡(luò)(geographic social network)分析來定位恐怖組織中那些社交關(guān)系緊密但地理位置較為分散的團(tuán)伙(http://arxiv.org/abs/1305.3668)。有時(shí)候，在分析恐怖團(tuán)伙時(shí)，理解你所收集的數(shù)據(jù)的各個(gè)方面是非常有用的——盡管有時(shí)信息的數(shù)量并不大。

　　記者：你的研究孵化出了一些具有變革潛力的項(xiàng)目，例如SCARE, ORCA, GANG和SNAKE。能否請您介紹一下這些項(xiàng)目，以及它們目前的運(yùn)作情況?它們能預(yù)測人們的行為，從而預(yù)防犯罪嗎?

　　Shakarian教授：SCARE是一個(gè)設(shè)計(jì)來幫助定位反叛軍武器庫的軟件。它設(shè)計(jì)的初衷是讓士兵洞察出叛軍的武器可能藏在什么地方，從而阻止他們的路邊炸彈攻擊計(jì)劃。目前，我們正在使用這個(gè)軟件及相關(guān)的技術(shù)來幫助執(zhí)法機(jī)關(guān)定位失蹤人口——我們希望這個(gè)令人興奮的項(xiàng)目在接下來的幾個(gè)月里就會有結(jié)果。

　　ORCA和GANG是芝加哥警方使用的軟件包，用來分析街頭的犯罪幫派。二者的繼任者是VPRED(犯罪預(yù)測引擎，violence prediction engine )，使用街頭幫派的社會結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來預(yù)測暴力犯罪分子。VPRED在今年夏天舉行的頂級數(shù)據(jù)挖掘會議KDD上公布(PPT：07-vpred_CySISTech_Aug20)。在這里可以得到更多信息：http://arxiv.org/pdf/1508.03965.pdf。

　　SNAKE是一個(gè)執(zhí)法機(jī)關(guān)用來監(jiān)測社交媒體的軟件。它更加具有實(shí)驗(yàn)性，但是，它的開發(fā)過程所帶來的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)促成了我們現(xiàn)在正在做的一項(xiàng)工作——用社交網(wǎng)絡(luò)/社交媒體來分析極端團(tuán)體。最近，我們贏得了著名的美國國防部「密涅瓦」獎(jiǎng)，獲得了資金來進(jìn)行這項(xiàng)工作。具體而言，我們正在監(jiān)測社交媒體上的「病毒傳播」(goes viral)——目前我們的進(jìn)展不錯(cuò)。(記者注解：ISIS為何能從社交媒體上招募如此多的成員?Shakarain教授試圖用人工智能技術(shù)來破譯其中的秘密，理解為何ISIS的招募如何高效。例如，他們發(fā)現(xiàn)，在利比亞和埃及的某些地區(qū)，剛加入ISIS的年輕男性會在社交媒體上發(fā)布大量關(guān)于被西方國家剝削的內(nèi)容，這種行為很可能正是ISIS的一種信息戰(zhàn)術(shù)。他們正在研究病毒信息是如何從小圈子進(jìn)入主流范圍的，基于此，就能夠預(yù)測哪些信息具有病毒信息的潛質(zhì)。)

　　「塑造恐怖網(wǎng)絡(luò)」(shaping terror network)是我在西點(diǎn)軍校和其他幾名同事研究的技術(shù)。這個(gè)想法的初衷是為了解決定位恐怖團(tuán)伙頭目的問題。具體地說，這些組織本質(zhì)上富有彈性，容易在短期內(nèi)產(chǎn)生出新的魅力型領(lǐng)袖。為了解決這個(gè)問題，我和西點(diǎn)軍校的Devon Callahan、Jeff Nielsen和Tony Johnson研究出了一種理論，稱為「塑造」(shaping)，旨在影響恐怖分子的社交結(jié)構(gòu)，降低打擊頭目后的組織彈性。用這個(gè)方法，如果你先對恐怖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行「塑造」(也就是先打擊首領(lǐng)之外的小頭目)，就減少了潛在首領(lǐng)的數(shù)量。在「塑造」后再除去大首領(lǐng)，就可以降低恐怖網(wǎng)絡(luò)的效率。這個(gè)研究引起了美國政府的興趣——不過我并不知道他們后來有沒有真的采取這種方法，因?yàn)槟鞘歉叨葯C(jī)密的事。

　　記者：最近，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，我們能收集的數(shù)據(jù)也越來越多，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)爆炸。大數(shù)據(jù)對反恐和打擊犯罪有何影響?如何使用這些數(shù)據(jù)?如何保護(hù)隱私?

　　Shakarian教授：這是個(gè)很有趣的問題，也是我經(jīng)常思考的問題。不管從反恐/反犯罪，還是從保護(hù)隱私的角度看，社交媒體、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)都是巨大的。從反恐/反犯罪的方面看，這些新技術(shù)能帶來更多可收集的數(shù)據(jù)，但是如果沒有處理大數(shù)據(jù)的方法來進(jìn)行合宜的分析，這些數(shù)據(jù)都是無用的。此外，社交媒體等科技也為恐怖分子、極端分子等人提供了一種全新的犯罪方式——如何及時(shí)找出其中的重要信息，是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。在其中，保護(hù)隱私也是一個(gè)重要的方面，因?yàn)榉缸锓肿印⒖植婪肿?、惡意黑客這樣的人會使用計(jì)算機(jī)平臺的開放性來盜竊人們的身份信息、籌集錢財(cái)、劫持電腦進(jìn)行勒索或?qū)θ诉M(jìn)行敲詐。我相信，許多人都沒有意識到，在使用這些新科技的同時(shí)，他們的個(gè)人信息已經(jīng)公開到了超乎想象的程度——也讓他們更易受到攻擊。保護(hù)人們的隱私、免受犯罪分子和極端分子的攻擊是非常重要的，這需要更好的科技教育。我認(rèn)為，由于人們的大量個(gè)人信息都被暴露在外，因此未來可能會出現(xiàn)一些造成巨大經(jīng)濟(jì)損失的恐怖襲擊——所以，教育人們保護(hù)好自己的個(gè)人隱私，是非常重要的事情。

　　記者：您的研究能被用來預(yù)測ISIS未來的行動，保護(hù)那些潛在的受害者。那您是否有計(jì)劃更進(jìn)一步，防止人們一開始就變成恐怖分子，防止他們加入ISIS呢?

　　Shakarian教授：是的，我們正在研究如何預(yù)防人們加入ISIS——這非常重要。這也是密涅瓦計(jì)劃的長期目標(biāo)。目前，我也正在研究一種新理論，來「抑制」(inhibiting)信息在社交媒體上的擴(kuò)散，并獲得了美國空軍的資助來完成這項(xiàng)研究。我的中心思想是理解哪些因素能「抑制」社交媒體上的病毒模因(viral meme )。所以，我們希望不久之后能夠找到方法來阻止極端宣傳的散播——包括招募新成員。(記者注解：Shakarain教授帶兒子在鳳凰城參觀消防博物館時(shí)，了解到消防員會用防火帶來阻止火勢蔓延，這給了他靈感——或許也可以為社交媒體上的恐怖信息建造一個(gè)防火帶，避免其變成病毒信息。在社交媒體上，最有可能成為社交媒體防火帶的，就是那些與各自的社交網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系不緊密，或?qū)π畔⒉桓信d趣的人，他們會阻止信息的傳播。這種思想受到企業(yè)和政府的關(guān)注。對企業(yè)來說，他們希望找到那些阻止廣告信息蔓延的人，分析他們的特點(diǎn)并對其采取不同的市場策略。而政府則希望通過這種方法來遏制恐怖意識形態(tài)的蔓延。)

　　記者：你認(rèn)為未來的恐怖主義和反恐戰(zhàn)斗會是怎樣的?

　　Shakarian教授：我認(rèn)為，未來的恐怖主義最重要的領(lǐng)域是網(wǎng)絡(luò)空間。一些恐怖團(tuán)伙已經(jīng)開始使用黑客技術(shù)了，但我認(rèn)為這只是一個(gè)開始。這可能造成巨大的損失，所以這對未來的恐怖組織來說是一個(gè)具有吸引力的領(lǐng)域。所以，對反恐來說，網(wǎng)絡(luò)安全在未來將扮演一個(gè)重要的角色。

　　記者：伊隆·馬斯克和斯蒂芬·霍金都認(rèn)為人工智能對人類非常危險(xiǎn)，可能比核武器還要危險(xiǎn)，有可能毀滅全人類。您怎么看待這件事呢?

　　Shakarian教授：人工智能和其他許多科技一樣，都有造福人類的潛力，也有可能被壞人利用，對人類造成極壞的影響——但是我并不認(rèn)為它的破壞力比其他學(xué)科(例如物理學(xué)、生物學(xué)等等)更大。我認(rèn)為AI之所以被一些人貼上「危險(xiǎn)」的標(biāo)簽，是因?yàn)榻陙淼囊恍┻M(jìn)展超出了某些人的想象，尤其是領(lǐng)域外的人。即便如此，這些進(jìn)展還是應(yīng)該促使我們思考科學(xué)和技術(shù)可能帶來的長期影響?！贿^，我不認(rèn)為人工智能有什么特別之處。

　　記者：愛因斯坦曾經(jīng)說：「和平不能依靠武力維系,唯有理解才能實(shí)現(xiàn)。」您認(rèn)為和平最重要的因素是什么呢?

　　Shakarian教授：我認(rèn)為愛因斯坦是對的。理解全世界各地的民族，了解他們的文化和需求，最終將帶來一個(gè)更加和平的世界。好消息是，在這種理解的過程中，科技將是一個(gè)關(guān)鍵的推動者——能讓我們更好地彼此理解。