问：扑克机器人最大的亮点是可以处理信息，也学会隐藏信息，是不是意味着电脑很快有一天也能够学会主动隐藏信息，如果这样的事情发生，这样会不会让人们觉得非常的恐惧跟担忧？

Andrew Moore：我分两部分回答这个问题，第一部分关于现在我们CMU在研发的AI谈判技术，其中一部分是关于隐藏事实。其中一个领域是关于拍卖或者竞标的形式，现在竞拍的形式在很多地方都已经被广泛应用了，比如说广告的竞价排名，甚至一些物流运输业行业也用到竞拍竞标的机制，竞拍中间的过程其实相对是复杂的，双方要经过序列式的猜测，我先猜你再猜，j2直播，所以有一个顺序性的隐藏信息在逐步被揭露。

现在有一个非常聪明的机制，这个聪明的机制基于不同于传统竞标方式的一个演算法，叫做第二价格竞拍，但目的是为了去赢得这个竞拍，研究出来最好的策略是永远保持诚实。这个机制当中，科学家在发明AI谈判算法的时候所用的策略就是尽可能地促使每一个参与者都说实话，第二价格竞拍其实在传统拍卖行业中不是一个新制度，但在AI领域反而促进了全新发明。

第二部分说明，是有关对抗所有的网络攻击或者垃圾邮件的技术。所有电子邮箱的服务供应商过往都投注大量资源研发各种方法来阻挡垃圾邮件，但是他们绝对不能公布这些方法，一旦公布很快就会被破解了，被想攻击的不法分子所用。对于所谓的“坏蛋”，我们反而是需要一些被隐藏的演算法来欺骗他们，不告诉他们实话。

你问到科学家在做的算法或者所发明的程序，会不会有一天自己有学习能力反过来欺骗了人类？我的回答是，在现阶段还没有什么方式会促使电脑自己产生动机去做这件事情，现阶段的技术领域，电脑没有办法自行产生一个动机想去欺骗人。

问：AI围棋和AI扑克有什么不同？AI扑克是否用到神经网络和机器学习？

Andrew Moore：其实扑克比围棋来说，游戏规则相对简单，但具有大量的隐藏信息。围棋没有隐藏信息，但是每一步必须进行很深、很广的搜索。在扑克上面，难处在于有非常多不同的诈和招数，程序必须每招去一一进行检查。扑克AI并没有用到神经网络和机器学习这两种技术，反倒是用了一种比较古典的线性规划(linear programming)。

问：请您谈谈对于中国AI市场的看法，以及AI技术在中国市场的潜力。

Andrew Moore：我对于现在在中国市场对AI领域有这么热切的投资兴趣非常认同，更重要的是，我们看到AI能够很实质在不同产业被大量导入在自动化领域，很多现在的产业运作方式会被大量的自动化。我个人对于去发展一些平台式技术不那么感兴趣，我更感兴趣的是一些特定垂直领域的解决方案，特别是能在实际生活或商业上被用到的场景，所以我也鼓励中国的创业者，尽量设定特定垂直领域的一些应用发展。

比如说两个例子，一个是某个创业者针对有自闭症的孩子去研发一种新的解决方案，这就非常棒。但是如果只是平台式思维想要让机器学习更精进那么一点点，就不怎么吸引我。