哈萨比斯：好吧，其实这两个口号我们都在用。这取决于我们演讲的听众。当我向科学家演讲时，我喜欢用我原来的口号，解决一切。我觉得这个想法很独特。不过有时候我们是在向普罗大众演讲，他们并不真正理解“解决一切”意味着什么，所以我们就突出地强调了解决问题的积极意义，你知道，例如健康、疾病、科学，还有最显而易见的，我们从事这项工作的原因，那就是让世界更美好。所以这两个口号是相通的。

　　周健工：今天上午，我在你的演讲中听到了你解释，机器学习如何学会产生直觉的机制。你能给我五个最有说服力的例子，来说明通用人工智能的应用可以造福经济、社会和更多的人吗？

　　哈萨比斯：我能告诉你至少三个我们正在研究的领域，我认为人工智能在医疗、医学诊断和照顾病患总体上都非常有用。这会产生很多数据，非常复杂，而且当然对社会而言非常重要。我们还专注于最优化流程，尤其是在能源方面，除了在我们的数据中心（能源效率的提升），我认为在电网级系统方面有很多重量级的工作可以实施。而且你也能想象到我们能最优化其他的系统，比如物流，也许包括船运、货车和很多其他方面。总之，任何你能涉及到的结构复杂的动态网络，都有人工智能的用武之地。最后，我们专注研究的另一个领域是推荐系统，人工智能可以理解人们想要什么。比如你想要在YouTube上看什么之类的，或者其他人们想要的东西，然后人工智能会给出更好的建议。所以我们正在把这些技术应用于这三个方面。

　　周健工：最后一个问题。DeepMind原来是一家创业公司，后来被像Google这样的科技巨头收购了。在美国有至少五家科技巨头，比如Google，Microsoft和Amazon等等。在中国也有所谓的“BAT，”，百度，腾讯和阿里巴巴。当我们谈论人工智能的时候，你会看到数据、人才、资本和电脑计算力有一个向越来越少数的公司集中的趋势。你有没有担心过人工智能行业的垄断，而那些人工智能领域的创业者成长的空间在哪里呢？

　　哈萨比斯：我认为这就是为什么我们公开研究成果是很重要的，另外，像Google这样的公司提供诸如TensorFlow之类的平台也很重要，此外还有很多公开的算法。所以现在你在机器学习方面做很多标准化的研究都是免费的。所以我认为这一领域的发展方向，一定是在一个更广阔的范围内共享利益，而不是仅仅局限于你提到的那些公司。正如我一再提到的，这也正是我们在DeepMind的价值观，致力于确保尽可能多的人从我们的研究中受益，而不仅仅是一两家公司的客户。

　　周健工：非常感谢。

　　哈萨比斯：谢谢，不客气。

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