編者按：在人工智能不斷發(fā)展的背景下，個人、企業(yè)甚至整個社會該如何認識并理解其發(fā)展，探索這種變革性技術的復雜性和潛力？這篇文章來自編譯，原文取自 Flux 集團創(chuàng)始人鮑勃·薩菲恩對話微軟設計與人工智能副總裁前田約翰的文字記錄。其中，前田討論了人工智能的現(xiàn)狀及其對社會的潛在影響。他將當前的人工智能發(fā)展階段比作在勞德代爾堡的“春假”，充滿激情和可能性，但也存在不負責任的行為可能性。他還強調(diào)了理解人工智能的工作原理的重要性，同時也提到了企業(yè)參與人工智能發(fā)展的必要性。
微軟公司設計與人工智能副總裁前田約翰（John Maeda）
劃重點
了解人工智能的工作原理可以幫助減輕恐懼心理，使人們更容易接受它。
企業(yè)需要持續(xù)關注人工智能的發(fā)展趨勢和技術進展，以保持競爭力。
微軟推出的 Semantic Kernel 是一種用于 AI 編排的開源工具，可以優(yōu)化 AI 應用程序的輸入和輸出。
不掌握人工智能的語言（編程語言），你是否能真正通過人工智能技術獲得優(yōu)勢？微軟公司（Microsoft）設計與人工智能副總裁前田約翰（John Maeda）跟我們探討了人們對人工智能的常見誤解以及對人工智能發(fā)展機會的偏差理解。作為人工智能開發(fā)領域的資深專家，前田跟我們分享了如何更好利用這項新技術的寶貴見解，具體包括如何克服相關恐懼、讓人工智能更好地為自己服務，以及人工智能如何幫助領導者做出更好的決策等等。
前田約翰（John Maeda）：當你了解它的真實工作原理后，就會減少對它的恐懼。技術、設計和商業(yè)就是人工智能這個“三角形”的三個角。技術人員認為這項技術令人非常興奮，應該繼續(xù)研究；設計和社會科學領域的人士則認為需要提出問題；商業(yè)及產(chǎn)品方面的人士則更多關注的是如何帶來更多盈利和更滿意的客戶。在這三個領域之間找到平衡非常重要，只有這樣才能使人工智能真正發(fā)揮作用。
是否能利用人工智能這項技術已經(jīng)至關重要，這樣你就能知道市場趨勢的“跳躍”方向。這不僅是簡單的“移動”，而是以令人咋舌的速度在一切事物上的“彈跳”。只有親身參與模型的演化發(fā)展過程，你才能了解其最終走向。
[主題音樂]
鮑勃·薩菲恩（Bob Safian）：這位是微軟公司設計與人工智能副總裁前田約翰。
前田是人工智能研發(fā)領域的核心人物之一。他不僅牽頭開發(fā)出了全新的 Semantic Kernel（SK）編程工具，而且也是《如何與機器對話》（How To Speak Machine）一書的作者。
我是鮑勃·薩菲恩，商業(yè)媒體《快公司》（Fast Company）前編輯，F(xiàn)lux 集團創(chuàng)始人，也是今天的主持人。
我之所以邀請前田來我們節(jié)目，是因為理解人工智能并了解其發(fā)展方向已成為我們所有人的“必修課”，而前田一直處于這一領域的前沿位置，對于人工智能的發(fā)展具有深刻的見解。
我第一次見前田時，他還是羅德島設計學院（Rhode Island School of Design）的院長。自那以后，他在多個硅谷風險投資和科技公司工作過，并擔任過多個消費者和 B2B 企業(yè)的顧問和董事會成員。前田擁有麻省理工學院的碩士學位、MBA 學位和設計博士學位，并撰寫了多本關于領導力和人工智能相關主題的書籍。
接下來的幾個月，本播客將深入研究人工智能的快速發(fā)展對個人、企業(yè)和社會所帶來的影響。前田為我們提供了一堂易于理解的“入門課”，幫助我們了解所面臨的復雜性，以及應對這些變化的方法與原因。
[主題音樂]
薩菲恩：我是鮑勃·薩菲恩。今天來到我們播客節(jié)目的是微軟設計與人工智能副總裁前田約翰，前田是《如何與機器對話》一書的作者。感謝您接受我們的采訪。
前田：很高興來到這個節(jié)目。我感到非常興奮。
1. 為什么 AI 正處于“春假”階段？
薩菲恩：在多年來擔任技術人員、設計師和公司高管的工作經(jīng)歷中，您一直在參與人工智能相關領域的工作。您把當前的人工智能發(fā)展階段比作在勞德代爾堡的“春假”（譯者注：勞德代爾堡是美國佛羅里達州的一座城市，因該市有許多酒吧和俱樂部，派對氣氛濃厚，曾一度因大量的春假活動而廣為人知。）我很好奇為什么會這樣比喻？您是在說這個階段就像一場注定要宿醉的派對，還是說這個派對會孕育出其他的東西？
前田：你一定對勞德代爾堡的春假非常熟悉。
薩菲恩：是的，我在這方面有過不少的了解。
前田：事實上，我可能首先要提到“人工智能冬天”（AI Winter）這個詞。這個表達來自于“人工智能核冬天”（AI Nuclear Winter），但大多數(shù)人并不知道這個背景。同時，許多 20 世紀后期的科學技術都是通過戰(zhàn)爭研發(fā)出來的，這是一個相當陰暗的背景。因此，我喜歡用一個在勞德代爾堡度過的美好春假來對比這種黑暗。在那里，飲料免費，顏色鮮艷，一切都很美好。這是從極度黑暗轉(zhuǎn)變?yōu)闃O度明亮的轉(zhuǎn)變。當然，你可能會擔心這種轉(zhuǎn)變會不負責任或者存在過度發(fā)展。但是，我們必須認識到，我們就是從“人工智能核冬天”開始的。
薩菲恩：仍然有很多人對人工智能感到害怕，因為人工智能依然存在很多不確定性和未知的風險因素。
前田：這是毋庸置疑的。
薩菲恩：他們是否仍生活在“人工智能核冬天”的階段？或者說，這是任何新技術發(fā)展過程中都不可避免的一部分？
前田：很久以前，我們聚在篝火旁，饑餓、口渴、周圍一片漆黑。突然，從灌木叢中傳來了沙沙聲，有人好奇地問：“那是什么？”于是就有人走出去探個究竟，但再也沒有回來。換個角度看，灌木叢在搖晃，大家意識到有可能有獵物出現(xiàn)，于是大家終于找到了食物。這個故事似乎深深地烙印在我們的基因中，影響著我們對于未知和探索的好奇心。
2. 前田與《如何與機器對話》
薩菲恩：您之前寫了一本名為《如何與機器對話》的書，向那些不是工程師的人（當然也包括一些工程師）介紹了計算和人工智能的相關內(nèi)容。最近，生成式人工智能的快速發(fā)展似乎是為了讓機器說我們的語言——也就是說，讓它們能夠理解人類的語言。那我想了解的是，我們還需要學習機器語言嗎？
前田：在當今這個時代，我們可以通過自然語言提示來控制機器，這一點非常強大。但要深入理解這些提示背后的機制，就需要掌握會說機器語言的人所掌握的知識。當你真正了解機器的工作原理后，你就可以減少對它的恐懼。如果不理解它，那它就會變得更加神秘和可怕。因此，盡管我們希望能夠用更自然的語言來與機器交流，但如果你不了解背后的情況，那它始終都會讓人感到費解。
薩菲恩：如果能了解背后的情況，那就不會覺得那么可怕了。
前田：重點在于，人工智能并不會帶來想象中的那般恐懼。也許你會問，它會使人感到害怕嗎？當然可能。這有點像檢查汽車引擎一樣，你還記得以前打開引擎蓋時的感覺嗎？如果不小心把手卡進去了，那就會有危險。但是，一旦你了解引擎蓋下所有操作的原理，你就會明白它的強大之處。對于強大的事物，我們更傾向于尊重并以不同的方式去對待它。
薩菲恩：如今，“人工智能”這個術語已經(jīng)成為許多領域的熱門詞匯之一。例如，ChatGPT 的出現(xiàn)推動了整個科技行業(yè)、股票市場以及價值數(shù)十億美元的投資。但是，還有其他類型的人工智能、機器學習、自動化和機器人技術也已經(jīng)在許多領域得到了應用。我們現(xiàn)在討論的有多少是新事物？我們所做的又有多少是以新的方式來重新討論舊的東西？
前田：首先我想聲明的是，人工智能其實早就已經(jīng)存在，其中一種形式就是計算機。聰明的工程師可以讓機器做一些你不能讓你的寵物去做的事情。比如，你很難讓你的貓把一個球從 A 點移到 B 點，但你可以編寫一個計算機程序來實現(xiàn)這個任務。如果你的貓能做到這一點，那你會認為它很聰明。
這種現(xiàn)象自 20 世紀 60 年代以來就為人所知，最早觀察到這一現(xiàn)象的是人工智能聊天的發(fā)明者、我在 MIT 學習時的人工智能教授約瑟夫·維策鮑姆（Joseph Weizenbaum）。他發(fā)現(xiàn)，當人們面對一臺機器輸入信息時，會認為機器后面有一個人。他還稱，任何超過平均水平的人都會有這種錯覺。為什么呢？因為我們經(jīng)常給汽車起名字，將機器賦予了人類的特性，這是我們無法抗拒的。這些模型比我們想象的要強大得多，它們的推理能力已經(jīng)達到了一個新的水平。我們以為機器后面有人，但實際上并沒有人在后面。這只是一種錯覺，事實上是計算能力變得更強大了。
薩菲恩：我們的聽眾主要是企業(yè)家和商界領袖。那么，他們應該如何適應目前的“春假”階段呢？每個企業(yè)都有可能在人工智能領域占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢嗎？或者只有那些正在開發(fā)人工智能產(chǎn)品而不是使用人工智能產(chǎn)品的企業(yè)才有這個機會？
前田：是否能利用人工智能這項技術已經(jīng)至關重要，這樣你就能知道市場趨勢的“跳躍”方向。這不僅是簡單的“移動”，而是以令人咋舌的速度在一切事物上的“彈跳”。只有親身參與模型的演化過程，你才能了解其最終走向。如果你通過工具來使用人工智能，那這也很不錯，畢竟這樣可以提高你的效率和競爭力。但如果你想要真正提高競爭力，就需要直接利用人工智能技術來打造產(chǎn)品。我不確定現(xiàn)在是否還能占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢，畢竟，現(xiàn)在幾乎所有企業(yè)都在朝這個方向邁進。
3. 微軟 Semantic Kernel 編程工具
薩菲恩：我知道你在微軟開發(fā)了一個名為 Semantic Kernel 的工具。據(jù)我了解，它是一個開源工具，可以幫助用戶創(chuàng)建自己的人工智能或更好地利用人工智能。它的口號是“優(yōu)化輸入，高效輸出”。雖然這個工具是為了讓我們更好地利用人工智能，但我不確定它是為工程師還是為非工程師提供的編碼指南。我想了解的是，這個工具的定位是什么？我的理解是否正確？
前田：你提出的問題非常貼切。Semantic Kernel 主要執(zhí)行的是稱為“人工智能編排”（AI orchestration）的功能，這主要包括實現(xiàn)從 A 點到 B 點并在過程中完成必要步驟所需的核心技術。比如，如果我要策劃一個派對，那我就需要完成這 10 個步驟。這個工具會告訴你如何完成每個步驟，并完成相應的任務。
薩菲恩：然后，Semantic Kernel 就可以與其他軟件和工具協(xié)同工作，以實現(xiàn)你的任務需求。
前田：沒錯。傳統(tǒng)上程序員一直都是手動完成這些任務的。而我們推出的新工具就可以使你能夠做一些我曾經(jīng)需要一段時間才能理解的事情。我們知道，這種計算方式是非確定性的，也就是說，它具備創(chuàng)造性。而傳統(tǒng)的編程方法則完全不具備創(chuàng)造性。但當你將兩種方法結合起來后，它的效果則會超出你的預期。所以，再回到之前提到的從 A 點到 B 點那 10 個步驟，其中一些步驟可能會使用大型語言模型來完成，另一些則可能只需要傳統(tǒng)的計算方式來完成。這就像一輛混合動力汽車一樣，可以通過兩種能源獲得動力。因此，它可以讓你使用人工智能完成更多、更復雜的計算任務。
薩菲恩：我聽您提到過已經(jīng)有一些聊天機器人，例如 GitHub 機器人，可以將工程師的效率提高約 20% 。這似乎可以表明，當前的優(yōu)勢主要適用于那些已經(jīng)精通技術的人。這是否反映了當前技術發(fā)展的實際情況，還是說有其他情況？
前田：如果你對 OpenAI 公司的語言模型有所了解，你會發(fā)現(xiàn) Ada、Babbage、Curie 和 Da Vinci 這四個不同的語言模型。也許你曾經(jīng)了解過這些模型的名字。實際上其名字來源也很簡單，Ada 對應字母 A，Babbage 對應字母 B，Curie 對應字母 C，Da Vinci 對應字母 D。Ada 是最早的模型，而 Da Vinci 是最新的模型。從這些模型的名字，你就可以發(fā)現(xiàn)，這些模型一直在不斷改進和發(fā)展，但它們對于不同的任務都是有效的。所有這些模型的層次結構中都有代碼模型，這是因為這些模型都是由開發(fā)人員創(chuàng)建的。
其中一項驚人的技巧就是編寫代碼。我并不是說這種編寫代碼的能力是一個意外，但這更像是一個偶然發(fā)現(xiàn)，它不僅能編寫代碼，而且還可以寫論文。這里所說的是第一代編程，但實際上它屬于 1.5 代編程，它不僅可以為我們編寫副本，還可以為我們編寫整個播客節(jié)目的內(nèi)容。這就會讓一些沒有編程背景的人感到自己的技能和價值被取代了，并因此感到困惑和不安。他們甚至還會想，自己是否還有“用武之地”？
薩菲恩：我很好奇的是，我是否需要了解編程以及它的發(fā)展歷程？還是說，我應該關注于如何進行更好的用戶研究？
前田：我撰寫《如何與機器對話》這本書的原因是，即使在人工智能還沒有達到如此驚人的水平之前，我已經(jīng)看到很多人被落在了后面。一想到技術問題，或者對于是否理解如何與機器對話的人來說，編程一直都是一道難關。但最終，如果你要從事商業(yè)活動，你必須從概念上理解它。因此，盡管 Semantic Kernel 工具是為開發(fā)人員設計的，但我曾和我們的公關傳播主管測試過，他只用了五分鐘就成功地安裝了 VS Code（譯者注：一款由微軟開發(fā)且跨平臺的免費源代碼編輯器。）我認為這對于我們每個人來說都是有益的。
薩菲恩：我聽說過一些組織現(xiàn)在可以利用人工智能來挖掘和解析數(shù)據(jù)，但也許他們還沒有意識到這一點。
前田：我相信你還記得在過去的工作中，當你需要數(shù)據(jù)時，你會想：我們需要專職收集數(shù)據(jù)的人，我們需要專職解析數(shù)據(jù)的人，或者是一個數(shù)據(jù)科學家。也許，我們需要一個能從社會科學角度來真正理解這些問題的人。然后一年半過去了，當競爭對手已經(jīng)擁有了這些數(shù)據(jù)后，你可能只會后悔道，我希望我也擁有那些數(shù)據(jù)。
這種人工智能非常擅長收集非結構化的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為結構化且便于使用的數(shù)據(jù)。它可以測試一些關于如何使用數(shù)據(jù)的常規(guī)假設，并以對你有用的方式呈現(xiàn)出來。
薩菲恩：我知道數(shù)據(jù)量越大，人工智能的效果就會越好。因此，如果我是一家大型組織，這可能會給我?guī)韮?yōu)勢。但是，如果我能夠以某種方式更快地訪問和解析數(shù)據(jù)，這可能會讓規(guī)模較小的機構也有機會參與競爭。
前田：沒錯。這些新模型的出現(xiàn)，也帶來了更多平等的機會。
大家是否在會議上遇到過這樣的情況，希望有人能提供數(shù)據(jù)，并且會議上的一些人還會指出數(shù)據(jù)的錯誤？我認為，不同規(guī)模的組織都會使用各種方法來收集組織內(nèi)部的數(shù)據(jù)，但他們永遠無法做到完美。而這些模型的不同之處在于，它們可以使用不完美的數(shù)據(jù)，并使用類似的數(shù)據(jù)來填補缺漏。
[廣告時間]
薩菲恩：在插播廣告前，微軟設計與人工智能副總裁前田約翰講述了人工智能如何融入計算技術的發(fā)展趨勢，以及那些始終追隨技術趨勢的人所獲得的優(yōu)勢。接下來，他將會談到人工智能如何成為領導決策的工具，以及在人工智能時代中增加一些障礙因素所帶來的積極影響。
此外，他還分享了為什么我們應該以玩家身份而不是受害者身份來認識和接觸人工智能的相關經(jīng)驗教訓，以及為了引導這項技術發(fā)揮最佳效果而需要付出的努力。
我們大多數(shù)人都會與我們的手機、計算機、TikTok 賬號產(chǎn)生一種情感上的依賴關系。我們幾乎對它們無法自拔。人工智能會讓這種情況變得更糟嗎？我們需要如何重新思考與我們的機器、技術的關系呢？
前田：我使用手機設置計時器和提醒。無論怎樣，我都是主導者。我會向手機下達指令，它不會告訴我該做什么。在微軟內(nèi)部，我有一些同事將其稱為協(xié)作式用戶體驗。你需要與你的人工智能合作，就像一個好老板一樣，你必須給它指定明確的目標，否則它就不知道該如何行動。
如果你讓人工智能以自動化的方式做每件事情，而它犯了錯誤，那不是幻覺。這是你的錯，因為是你讓它去處理一些需要更深思熟慮的事情。你需要告訴它：“等一下，我認為這些數(shù)據(jù)不準確。”它是“副駕駛員”（Co-pilot），而你才是“機長”。因此，如果你對副駕駛過于信任，那責任就在你自己。
4. 人工智能如何改變領導力
薩菲恩：在你寫《如何與機器對話》這本書之前，你還寫了一本關于領導力的書，回顧了你成為羅德島設計學院院長的經(jīng)歷。我想問的是，人工智能對領導力有何影響？
前田：如果當時有人工智能，它可以幫我思考更多的“假設情景”，這對我來說肯定非常有用。
當你身處危機之中時，思考是非常困難的。面對危機并感到絕望時，快速的思考雖然能讓你迅速去應對和解決問題，但在這種情況下你更應該學會深度思考。因此，我認為當領導者在進行深度思考并試圖解決問題時，人工智能就可以成為一個好幫手。
領導者是孤獨的。你可以信任誰？你會相信人工智能嗎？不，我只是在使用一種高效的計算器進行推理。這樣我就可以問自己，我是否在做正確的事情，我可以通過計算來模擬這些事情。
薩菲恩：它可以為你提供不同的視角。我想表達的是，這就是“副駕駛員”的作用。它并不是說這就是你必須采用的答案，而是為你提供了不同的選擇。
前田：這是一種奇怪的設計原則。這反而增加了一些障礙因素，這看起來似乎不合情理，因為我們通常追求的是零障礙，這才是簡單性的本質(zhì)。但你必須通過增加一些阻礙因素來提醒領導者，“老板，別忘了，它只是人工智能。你需要運用批判性思維。我們必須教導人們?nèi)绾胃玫厥褂眠@些工具?！比绻胍褂眠@些工具，關鍵是要提出批判性的問題。因此，我認為我們需要廣泛地運用批判性思維，以使人工智能更加深度地思考。畢竟，人工智能并沒有天生具備批判性思維。
薩菲恩：你橫跨設計和技術領域，有時技術人員會創(chuàng)造出可能的東西，但往往會忽略其對人類的影響。而設計師則通常從人類角度出發(fā)。我感到好奇的是，你是如何在這兩者之間尋找平衡的？
前田：技術、設計和商業(yè)就是人工智能這個“三角形”的三個角，而我剛好橫跨了這三個領域。技術人員認為這項技術令人非常興奮，應該繼續(xù)研究；設計和社會科學領域的人士則認為需要提出問題，需要具備批判性思考能力，以及這將對所有一切產(chǎn)生怎樣的影響？商業(yè)及產(chǎn)品方面的人士則更多關注的是如何帶來更多盈利、讓客戶群體更滿意，以及如何打開全新的維度。所有這些方面都是相關的。我認為，要想讓人工智能對業(yè)務、文化和技術的進步產(chǎn)生真正的影響，我們就必須同時考慮這三個方面。
5. 我們處于人工智能發(fā)展的哪個階段？
薩菲恩：你已經(jīng)參與人工智能技術的開發(fā)很長時間了。我想問的是，我們在這條曲線上已經(jīng)走了多遠？在人工智能技術的發(fā)展和實踐中，像 ChatGPT 這樣的技術已經(jīng)完成了 50% 的進展嗎？或者只有 15%？或者是 5%？還是說我們無法確切地知道？
前田：在 80 年代，我曾經(jīng)了參與一項名為 Lisp 機器（Lisp Machine，是被設計來高效運行以Lisp語言為主要軟件開發(fā)語言的通用型計算機）的工作，它是當時的人工智能工作站，也是人工智能領域的頂尖之選。許多計算機語言，例如 Python，都受益于 Lisp 和 Lisp 機器的發(fā)展。但即便如此，那時的人工智能還是沒有達到我們想象中的那么強大。我認為現(xiàn)在的人工智能將為企業(yè)和個人帶來更多的實用價值。
我們在機器學習領域構建了一個心智模型，這花費了七個月的時間。他們建立了一個模型，有 72% 的概率能識別出在森林中的貓。但是，如果你想知道是否能用這個模型來識別森林中的狗，那答案是否定的。因為我們需要再回到七個月前，重新構建一個新的模型。這就是我們過去五年在機器學習領域所采用的方法。
現(xiàn)在的新型人工智能只需要熱啟動。你只需要將你的數(shù)據(jù)輸入到基礎模型中，它就會做出響應。這是一種全新的人工智能，它更注重應用方向，而不是機器學習方向?！度绾闻c機器對話》這本書能讓你理解機器學習的工作原理，而這就是基礎模型的來源。但是，基礎模型之后的部分都是全新的領域。未來將會出現(xiàn)一種全新的人工智能應用開發(fā)者，他們需要的新工具目前還未存在。
6. 當前人工智能發(fā)展面臨的問題
薩菲恩：太好了。我現(xiàn)在已經(jīng)深入了解了你的想法。這一切都意味著什么呢？我們該如何區(qū)分有利和不利的因素？
前田：人工智能與人類對其的理解涉及到極高的風險，很容易被妖魔化，但它也可以加速你的職業(yè)生涯并改變你的人生軌跡。這對許多人來說聽起來太過理想化，但實際上是關于成為“玩家”而不是“受害者”。當然，這項技術也存在著一些挑戰(zhàn)和問題，你也可能會質(zhì)疑它是否正確。因此，在接觸這一領域的同時，你應該加強自己的批判性思維能力，提高自身的認知能力，尋找既有利于你的業(yè)務發(fā)展，又有利于人類的機會，并理解這項技術的重要性。
薩菲恩：我們應該成為積極的玩家，但也要保持清醒頭腦，不被人工智能技術所控制。
前田：沒錯，這并不簡單。我認為真正的“玩家心態(tài)”應該具備極強的批判心態(tài)，他們會非常謹慎地思考自己正在做的事情。在人工智能領域，我們需要看到更多這樣的玩家，無論是在技術、商業(yè)還是設計等領域。這將是非常有趣的過程，但需要我們了解如何與機器和人工智能對話，并且要非常擅長與人類溝通。
薩菲恩：如果你想成為真正的玩家，那你就不能只是一個隨便玩的玩家。你必須在你所從事的領域中涉足各個方面。
前田：這與購買裝備是不同的。那些購買裝備的人總是會炫耀他們擁有某名牌的運動褲，或者展示一些認證過的頭帶之類的東西。但實際上，你只是想問他們：你是真的玩家嗎？成為真正的玩家需要付出很多努力，而在這個人工智能的世界里，你可能會認為只要有人工智能技術就可以輕松搞定所有事情。但事實并非如此，因為人工智能本身不會深度思考問題，所以你必須要非常努力。
薩菲恩：這真的很鼓舞人心！
前田：感謝您再次邀請我參加這個節(jié)目。這對我來說意義非凡，非常感激！
薩菲恩：通過與前田約翰的交流，我深刻認識到，要想真正駕馭人工智能，除了深入了解其技術，還需要像管理一支團隊一樣管理這一領域的工具和發(fā)展過程。
在生活中，很多事情看起來過于美好，因此也值得我們?nèi)ミM一步驗證。我知道，我對人工智能的了解只是剛剛開始，可能需要不斷學習。但這很好，因為了解新事物可以幫助我更好地澄清自己的疑慮。
未來的節(jié)目中，我會繼續(xù)探索人工智能令人驚嘆的各種可能性和不斷發(fā)展的影響力，期待您能一起參與。
我是鮑勃·薩菲恩。感謝收聽今天的節(jié)目。