人工智能課件chapter2

Chapter2

HistoryofArtificialIntelligenceTextAThehistoryofArtificialIntelligence(AI)beganinantiquity,withmyths,storiesandrumorsofartificialbeingsendowedwithintelligenceorconsciousnessbymastercraftsmen;asPamelaMcCorduckwrites,AIbeganwith“anancientwishtoforgethegods.”

人工智能的歷史人工智能（AI）的歷史可以追溯到遠(yuǎn)古時(shí)代，當(dāng)時(shí)的神話、故事和傳說都是由工匠大師賦予人工智能或意識(shí)的；正如帕梅拉·麥考達(dá)克（PamelaMcCorduck）所寫，人工智能始于“鑄造神靈的古老愿望”。Thestudyofmechanicalor“formal”reasoningbeganwithphilosophersandmathematiciansinantiquity.ThestudyofmathematicallogicleddirectlytoAlanTuring’stheoryofcomputation,whichsuggestedthatamachine,byshufflingsymbolsassimpleas“0”and“1”,couldsimulateanyconceivableactofmathematicaldeduction.Thisinsight,thatdigitalcomputerscansimulateanyprocessofformalreasoning,isknownastheChurch-Turingthesis1.Alongwithconcurrentdiscoveriesinneurobiology,informationtheoryandcybernetics,thisledresearcherstoconsiderthepossibilityofbuildinganelectronicbrain.Turingproposedthat“ifahumancouldnotdistinguishbetweenresponsesfromamachineandahuman,themachinecouldbeconsidered“intelligent”.ThefirstworkthatisnowgenerallyrecognizedasAIwasMcCullouchandPitts’1943formaldesignforTuring-complete“artificialneurons”.對(duì)機(jī)械或“形式”推理的研究始于古代的哲學(xué)家和數(shù)學(xué)家。艾倫·圖靈（AlanTuring）的計(jì)算理論就是基于這些數(shù)理邏輯的研究，該理論認(rèn)為，一臺(tái)機(jī)器通過對(duì)像“0”和“1”這樣簡(jiǎn)單的符號(hào)進(jìn)行變換，能夠模擬任何可以想象的數(shù)學(xué)推導(dǎo)行為。數(shù)字計(jì)算機(jī)可以模擬形式推理的任何過程，這種觀點(diǎn)被稱為丘奇-圖靈論題。神經(jīng)生物學(xué)、信息論和控制論的同時(shí)發(fā)現(xiàn)促使研究人員思考構(gòu)建一個(gè)電子大腦的可能性。圖靈提出，如果一個(gè)人不能區(qū)分機(jī)器和人的反應(yīng)，這臺(tái)機(jī)器可以被認(rèn)為是“智能的”?，F(xiàn)在公認(rèn)的第一個(gè)人工智能作品是麥卡洛克和皮茨于1943年設(shè)計(jì)的具有圖靈完備的“人工神經(jīng)元”。ThefieldofAIresearchwasbornataworkshopatDartmouthCollegein1956.AttendeesAllenNewell(CMU),HerbertSimon(CMU),JohnMcCarthy(MIT),MarvinMinsky(MIT)andArthurSamuel(IBM)becamethefoundersandleadersofAIresearch.Theyandtheirstudentsproducedprogramsthatthepressdescribedas“astonishing”:computerswerelearningcheckersstrategies(c.1954)(andby1959werereportedlyplayingbetterthantheaveragehuman),solvingwordproblemsinalgebra,provinglogicaltheorems(LogicTheorist,firstrunc.1956)andspeakingEnglish.Bythemiddleofthe1960s,researchintheU.S.washeavilyfundedbytheDepartmentofDefenseandlaboratorieshadbeenestablishedaroundtheworld.AI’sfounderswereoptimisticaboutthefuture:HerbertSimonpredicted,“machineswillbecapable,withintwentyyears,ofdoinganyworkamancando”.MarvinMinskyagreed,writing,“withinageneration...theproblemofcreating‘a(chǎn)rtificialintelligence’willsubstantiallybesolved”.人工智能研究領(lǐng)域誕生于1956年Dartmouth學(xué)院的一個(gè)研討會(huì)上。參會(huì)人AllenNewell（CMU）、HerbertSimon（CMU）、JohnMcCarthy（MIT）、MarvinMinsky（MIT）和ArthurSamuel（IBM）成為人工智能研究的創(chuàng)始人和領(lǐng)導(dǎo)者。他們和學(xué)生制作了一系列被媒體描述為“驚人”的程序：計(jì)算機(jī)正在學(xué)習(xí)跳棋策略（據(jù)報(bào)道，到1959年，計(jì)算機(jī)的表現(xiàn)已經(jīng)超過了普通人），正在解決代數(shù)中的單詞問題，正在證明邏輯定理(邏輯理論家，大約1956年首次運(yùn)行)，正在說英語。到20世紀(jì)60年代中期，美國(guó)的研究得到了國(guó)防部的大量資助，世界各地都建立了實(shí)驗(yàn)室。人工智能的創(chuàng)始人對(duì)未來持樂觀態(tài)度：赫伯特·西蒙(HerbertSimon)預(yù)言“機(jī)器將在20年內(nèi)能夠完成人類能做的任何工作。”馬文·明斯基（MarvinMinsky）對(duì)此表示贊同，他寫道：“一代人之內(nèi)……創(chuàng)造‘人工智能’的問題將得到實(shí)質(zhì)性解決”。Theyfailedtorecognizethedifficultyofsomeoftheremainingtasks.Progressslowedandin1974,inresponsetothecriticismofSirJamesLighthillandongoingpressurefromtheU.S.Congresstofundmoreproductiveprojects,boththeU.S.andBritishgovernmentscutoffexploratoryresearchinAI.Thenextfewyearswouldlaterbecalledan“AIwinter”,aperiodwhenobtainingfundingforAIprojectswasdifficult.他們沒有認(rèn)識(shí)到一些剩余任務(wù)的困難。由于詹姆斯·萊特希爾爵士（SirJamesLighthill）的批評(píng)，以及美國(guó)國(guó)會(huì)要求資助更有成效的項(xiàng)目的持續(xù)壓力，美國(guó)和英國(guó)政府在1974年都停止了人工智能領(lǐng)域的探索性研究。接下來的幾年被稱為“人工智能冬天”，這段時(shí)間人工智能項(xiàng)目很難獲得資金。Intheearly1980s,AIresearchwasrevivedbythecommercialsuccessofexpertsystems,aformofAIprogramthatsimulatedtheknowledgeandanalyticalskillsofhumanexperts.By1985,themarketforAIhadreachedoverabilliondollars.Atthesametime,Japan’sfifthgenerationcomputerprojectinspiredtheU.S.andBritishgovernmentstorestorefundingforacademicresearch.However,beginningwiththecollapseoftheLispMachinemarketin1987,AIonceagainfellintodisrepute,andasecond,longer-lastinghiatusbegan.20世紀(jì)80年代初，人工智能研究因?qū)＜蚁到y(tǒng)的商業(yè)成功而恢復(fù)。專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家知識(shí)和分析技能的人工智能程序。到1985年，人工智能的市場(chǎng)已經(jīng)超過了10億美元。與此同時(shí)，日本的第五代計(jì)算機(jī)項(xiàng)目激發(fā)了美國(guó)和英國(guó)政府，他們將恢復(fù)對(duì)學(xué)術(shù)研究的資助。然而，從1987年Lisp機(jī)器市場(chǎng)崩潰開始，人工智能又一次聲名狼藉，第二次更持久的停滯開始了。Inthelate1990sandearly21stcentury,AIbegantobeusedforlogistics,datamining,medicaldiagnosisandotherareas.Thesuccesswasduetoincreasingcomputationalpower(seeMoore’slaw2),greateremphasisonsolvingspecificproblems,newtiesbetweenAIandotherfields(suchasstatistics,economicsandmathematics),andacommitmentbyresearcherstomathematicalmethodsandscientificstandards.DeepBlue3becamethefirstcomputerchess-playingsystemtobeatareigningworldchesschampion,GarryKasparov,on11May1997.20世紀(jì)90年代末和21世紀(jì)初，人工智能開始被用于物流、數(shù)據(jù)挖掘、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。人工智能的成功得益于計(jì)算能力的增強(qiáng)（參見摩爾定律）、對(duì)解決特定問題的重視程度的提高、人工智能與其他領(lǐng)域（如統(tǒng)計(jì)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)）之間的新聯(lián)系，以及研究人員對(duì)數(shù)學(xué)方法和科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)的承諾。1997年5月11日，深藍(lán)成為首個(gè)擊敗國(guó)際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫的計(jì)算機(jī)國(guó)際象棋系統(tǒng)。In2011,aJeopardy!quizshowexhibitionmatch,IBM’squestionansweringsystem,Watson,defeatedthetwogreatestJeopardy!champions,BradRutterandKenJennings,byasignificantmargin.Fastercomputers,algorithmicimprovements,andaccesstolargeamountsofdataenabledadvancesinmachinelearningandperception;data-hungrydeeplearningmethodsstartedtodominateaccuracybenchmarksaround2012.TheKinect,whichprovidesa3Dbody–motioninterfacefortheXbox360andtheXboxOne,usesalgorithmsthatemergedfromlengthyAIresearchasdointelligentpersonalassistantsinsmartphones.InMarch2016,AlphaGowon4outof5gamesofGoinamatchwithGochampionLeeSedol,becomingthefirstcomputerGo-playingsystemtobeataprofessionalGoplayerwithouthandicaps.Inthe2017FutureofGoSummit,AlphaGowonathree-gamematchwithKeJie,whoatthetimecontinuouslyheldtheworldNo.

1rankingfortwoyears.ThismarkedthecompletionofasignificantmilestoneinthedevelopmentofArtificialIntelligenceasGoisanextremelycomplexgame,moresothanChess.2011年，在一個(gè)名為Jeopardy!的智力競(jìng)賽節(jié)目中，IBM的問答系統(tǒng)——沃森以顯著的優(yōu)勢(shì)擊敗了該節(jié)目?jī)蓚€(gè)最偉大的冠軍布拉德·拉特（BradRutter）和肯·詹寧斯（KenJennings）。計(jì)算機(jī)速度的增強(qiáng)，算法的改進(jìn)，以及對(duì)大量數(shù)據(jù)的訪問，使機(jī)器學(xué)習(xí)和感知的進(jìn)步成為可能；大流量數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)方法在2012年左右開始控制精度基準(zhǔn)。Kinect為Xbox360和XboxOne提供了一個(gè)3D身體運(yùn)動(dòng)界面，它使用的算法和智能手機(jī)中的智能助手一樣，都是經(jīng)過長(zhǎng)期人工智能研究得出的。2016年3月，AlphaGo在與圍棋冠軍李世石的對(duì)弈中，五局四勝，成為首個(gè)擊敗無殘障職業(yè)棋手的計(jì)算機(jī)圍棋系統(tǒng)。在2017年的未來圍棋峰會(huì)上，AlphaGo贏了柯潔三局，柯潔連續(xù)兩年蟬聯(lián)世界第一。這標(biāo)志著人工智能發(fā)展的一個(gè)重要里程碑的完成，因?yàn)閲迨且豁?xiàng)比國(guó)際象棋更為復(fù)雜的游戲AccordingtoBloomberg’sJackClark,2015wasalandmarkyearforartificialintelligence,withthenumberofsoftwareprojectsthatuseAIwithinGoogleincreasedfroma“sporadicusage”in2012tomorethan2,700projects.Clarkalsopresentsfactualdataindicatingthaterrorratesinimageprocessingtaskshavefallensignificantlysince2011.Heattributesthistoanincreaseinaffordableneuralnetworks,duetoariseincloudcomputinginfrastructureandtoanincreaseinresearchtoolsanddatasets.布隆伯格（Bloomberg）的杰克·克拉克（JackClark）表示，2015年是人工智能具有里程碑意義的一年，在谷歌中使用人工智能的軟件項(xiàng)目從2012年的“零星使用”增加到2700多個(gè)?？死诉€提供了實(shí)際數(shù)據(jù)，表明自2011年以來，圖像處理任務(wù)中的錯(cuò)誤率已經(jīng)顯著下降。他將此歸因于負(fù)擔(dān)得起的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增加，這是由于云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施以及研究工具和數(shù)據(jù)集的增加。OthercitedexamplesincludeMicrosoft’sdevelopmentofaSkypesystemthatcanautomaticallytranslatefromonelanguagetoanotherandFacebook’ssystemthatcandescribeimagestoblindpeople.Ina2017survey,oneinfivecompaniesreportedtheyhad“incorporatedAIinsomeofferingsorprocesses”.Around2016,Chinagreatlyaccelerateditsgovernmentfunding;givenitslargesupplyofdataanditsrapidlyincreasingresearchoutput,someobserversbelieveitmaybeontracktobecomingan“AIsuperpower”.其他被引用的例子包括微軟開發(fā)的Skype系統(tǒng)可以自動(dòng)從一種語言轉(zhuǎn)換到另一種語言，以及Facebook的系統(tǒng)可以向盲人描述圖像。在2017年的一項(xiàng)調(diào)查中，五分之一的公司表示，它們“在一些產(chǎn)品或流程中加入了人工智能”。2016年前后，中國(guó)大幅加快政府資金投入；鑒于其龐大的數(shù)據(jù)供應(yīng)和快速增長(zhǎng)的研究產(chǎn)出，一些觀察人士認(rèn)為，中國(guó)可能正走上成為“人工智能超級(jí)大國(guó)”的道路。TextBComplexAISystemsExplainTheirActionsInthefuture,servicerobotsequippedwithartificialintelligence(AI)areboundtobeacommonsight.Thesebotswillhelppeoplenavigatecrowdedairports,servemeals,orevenschedulemeetings.

復(fù)雜人工智能系統(tǒng)將能解釋他們的行為在未來幾年，配備人工智能的服務(wù)型機(jī)器人將成為普遍趨勢(shì)。這些機(jī)器人將會(huì)幫助人們?cè)趽頂D的機(jī)場(chǎng)導(dǎo)航，服務(wù)人們用餐，或者制訂會(huì)議日程。AstheseAIsystemsbecomemoreintegratedintodailylife,itisvitaltofindanefficientwaytocommunicatewiththem.Itisobviouslymorenaturalforahumantospeakinplainlanguageratherthanastringofcode.Further,astherelationshipbetweenhumansandrobotsgrows,itwillbenecessarytoengageinconversations,ratherthanjustgiveorders.當(dāng)人工智能系統(tǒng)變成人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢煞指畹囊徊糠謺r(shí)，找到一個(gè)和機(jī)器有效的交流方式變得至關(guān)重要。對(duì)于人類來說，使用普通語言交流顯然比用一串串代碼溝通更為自然。與此同時(shí)，隨著人類和機(jī)器的關(guān)系變得日益親密，相較人類單方面的給出指令，雙方皆能參與到對(duì)話變得尤為必要。Thishuman-robotinteractioniswhatManuelaM.Veloso’sresearchisallabout.Veloso,aprofessoratCarnegieMellonUniversity,hasfocusedherresearchonCoBots,autonomousindoormobileservicerobotswhichtransportitems,guidevisitorstobuildinglocations,andtraversethehallsandelevators.TheCoBotrobotshavebeensuccessfullyautonomouslynavigatingforseveralyearsnow,andhavetraveledmorethan1,000km.Theseaccomplishmentshaveenabledtheresearchteamtopursueanewdirection,focusingnowonnovelhuman-robotinteraction.這種人機(jī)互動(dòng)正是曼紐拉·M·維羅索（ManuelaM.Veloso）教授的科研方向。維羅索是卡耐基·梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授，她的研究集中于協(xié)作機(jī)器人。這些服務(wù)型機(jī)器人可以在室內(nèi)運(yùn)輸物品，也可以為游客進(jìn)行樓宇間及樓內(nèi)導(dǎo)航。這類協(xié)作機(jī)器人已經(jīng)成功自動(dòng)導(dǎo)航服務(wù)數(shù)年，累計(jì)歷程超過1000千米。如此成就使得研究團(tuán)隊(duì)有了新的開發(fā)方向，即更先進(jìn)的人機(jī)互動(dòng)。“Ifyoureallywanttheseautonomousrobotstobeinthepresenceofhumansandinteractingwithhumans,andbeingcapableofbenefitinghumans,theyneedtobeabletotalkwithhumans”Velososays.“如果你真希望這類自動(dòng)化機(jī)器人呈現(xiàn)于世人面前，并為人類生活提供便利，那么它們就需要能夠和人類對(duì)話溝通?！本S羅索說。CommunicatingWithCoBotsVeloso’sCoBotsarecapableofautonomouslocalizationandnavigationintheGates-HillmanCenterusingWiFi,LIDAR,and/oraKinectsensor(yes,thesametypeusedforvideogames).與協(xié)作機(jī)器人溝通維羅索的協(xié)作機(jī)器人可以利用無線網(wǎng)絡(luò)，激光雷達(dá)和體感裝置（是的，就是用于游戲中的那種）在蓋茨-希爾曼中心自主定位并導(dǎo)航。InthenextfewyearsAIresearchlabspoppedupattheMassachusettsInstituteofTechnology(MIT)andStanfordUniversity.Researchtouchedoncomputerchess,roboticsandnatural-languagecommunication.在接下來的幾年里，麻省理工學(xué)院（MIT）和斯坦福大學(xué)（StanfordUniversity）成立了人工智能研究實(shí)驗(yàn)室，研究涉及計(jì)算機(jī)象棋、機(jī)器人和自然語言交流。Therobotsnavigatebydetectingwallsasplanes,whichtheymatchtotheknownmapsofthebuilding.Otherobjects,includingpeople,aredetectedasobstacles,sonavigationissafeandrobust.Overall,theCoBotsaregoodnavigatorsandarequiteconsistentintheirmotion.Infact,theteamnoticedtherobotscouldweardownthecarpetastheytraveledthesamepathnumeroustimes.機(jī)器人通過探測(cè)墻壁來導(dǎo)航，通過這種方式以匹配建筑的平面圖。包括人類在內(nèi)的其他物體則被定義為障礙物，所以導(dǎo)航系統(tǒng)是非常安全有效的。整體來說，協(xié)作機(jī)器人是很好的導(dǎo)航器，并且在工作狀態(tài)下始終如一。事實(shí)上，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)機(jī)器人會(huì)重復(fù)選擇同一條路線，如此多次之后途經(jīng)的地毯竟出現(xiàn)了磨損的跡象。Becausetherobotsareautonomous,andthereforecapableofmakingtheirowndecisions,theyareoutofsightforlargeamountsoftimewhiletheynavigatethemulti-floorbuildings.Theresearchteambegantowonderaboutthisunaccountedtime.Howweretherobotsperceivingtheenvironmentandreachingtheirgoals?Howwasthetrip?Whatdidtheyplantodonext?這是因?yàn)闄C(jī)器人的行為是自主的，它們有能力做出自己的決定。這樣一來它們穿梭于各個(gè)樓層之間的大部分時(shí)間都在人類的視野范圍之外。研究團(tuán)隊(duì)對(duì)這段行蹤不明的時(shí)間非常好——機(jī)器人是如何感知周邊環(huán)境并最終到達(dá)預(yù)定目標(biāo)地點(diǎn)的？這些行程怎么樣？它們的下一步行動(dòng)計(jì)劃是什么？“Inthefuture,Ithinkthatincrementallywemaywanttoquerythesesystemsonwhytheymadesomechoicesorwhytheyaremakingsomerecommendations,”explainsVeloso.TheresearchteamiscurrentlyworkingonthequestionofwhytheCoBotstooktheroutetheydidwhileautonomous.Theteamwantedtogivetherobotstheabilitytorecordtheirexperiencesandthentransformthedataabouttheirroutesintonaturallanguage.Inthisway,thebotscouldcommunicatewithhumansandrevealtheirchoicesandhopefullytherationalebehindtheirdecisions.“在未來，我們會(huì)逐漸了解到這些系統(tǒng)是如何做選擇，以及如何提出某些建議的。”維羅索說。目前研究團(tuán)隊(duì)正致力于解釋協(xié)作機(jī)器人在自主行動(dòng)時(shí)是如何選定特定行動(dòng)路線的。研究團(tuán)隊(duì)想賦予機(jī)器人記錄能力，這樣它們就可以把路線數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成自然語言。通過這種方法，機(jī)器人便能和人類進(jìn)行溝通并給出他們的選擇，幸運(yùn)的話一并解釋他們做出各種選擇的基本原理。LevelsofExplanationThe“internals”underlyingthefunctionsofanyautonomousrobotsarecompletelybasedonnumericalcomputations,andnotnaturallanguage.Forexample,theCoBotrobotsinparticularcomputethedistancetowalls,assigningvelocitiestotheirmotorstoenablethemotiontospecificmapcoordinates.不同等級(jí)的解釋任何自主機(jī)器人的內(nèi)部分析功能都是依靠數(shù)值計(jì)算，而不是自然語言。舉例來說，協(xié)作機(jī)器人根據(jù)距墻的遠(yuǎn)近的估算來設(shè)定發(fā)動(dòng)機(jī)速度以到達(dá)特定的地圖坐標(biāo)。Askinganautonomousrobotforanon-numericalexplanationiscomplex,saysVeloso.Furthermore,theanswercanbeprovidedinmanypotentiallevelsofdetail.“Wedefinewhatwecallthe‘verbalizationspace’inwhichthistranslationintolanguagecanhappenwithdifferentlevelsofdetail,withdifferentlevelsoflocality,withdifferentlevelsofspecificity.”維羅索認(rèn)為讓自主機(jī)器人做出非數(shù)值解釋是非常復(fù)雜的。此外，機(jī)器人提供的答案潛在著不同等級(jí)的細(xì)節(jié)?！皺C(jī)器人給出的解釋轉(zhuǎn)化成語言將呈現(xiàn)出不同程度的細(xì)節(jié)，不同具體度的位置，以及不同級(jí)別的特征。我們把這種情況定義為‘冗長(zhǎng)空間’?！崩?，如果開發(fā)者要求機(jī)器人提供所走線路的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，他們期待的是路程長(zhǎng)度外加電池消耗等細(xì)節(jié)。但是一個(gè)隨機(jī)訪問用戶也許只是想知道機(jī)器人從一個(gè)辦公室到另一個(gè)辦公室花了多長(zhǎng)時(shí)間而已。Forexample,ifadeveloperisaskingarobottodetailtheirjourney,theymightexpectalengthyretelling,withdetailsthatincludebatterylevels.Butarandomvisitormightjustwanttoknowhowlongittakestogetfromoneofficetoanother.Therefore,theresearchisnotjustaboutthetranslationfromdatatolanguage,butalsotheacknowledgmentthattherobotsneedtoexplainthingswithmoreorlessdetail.Ifahumanweretoaskformoredetail,therequesttriggersCoBot“tomove”intoamoredetailedpointintheverbalizationspace.因此，研究人員不只是單純地把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成語言，而是讓機(jī)器人給出解釋時(shí)有能力界定提供數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)程度。如果詢問者想要請(qǐng)求更多的細(xì)節(jié)，那么該請(qǐng)求就會(huì)觸發(fā)機(jī)器人‘冗長(zhǎng)空間’中更加細(xì)節(jié)的部分?！癢earetryingtounderstandhowtoempowertherobotstobemoretrustablethroughtheseexplanations,astheyattendtowhatthehumanswanttoknow,”saysVeloso.Theabilitytogenerateexplanations,inparticularatmultiplelevelsofdetail,willbeespeciallyimportantinthefuture,astheAIsystemswillworkwithmorecomplexdecisions.HumanscouldhaveamoredifficulttimeinferringtheAI’sreasoning.Therefore,thebotwillneedtobemoretransparent.維羅索說到：“我們正在試圖了解如何讓機(jī)器人在回答此類問題時(shí)有更強(qiáng)的自主能力，讓它們理解人類到底想獲取什么信息?！痹诮窈螅斯ぶ悄芟到y(tǒng)會(huì)參與到更加復(fù)雜的決策中，所以給出不同細(xì)致等級(jí)解釋的能力將會(huì)變得尤為重要。人類推斷人工智能推理過程時(shí)也會(huì)變得更加復(fù)雜。因此，機(jī)器系統(tǒng)需要變得更加通透易懂Forexample,ifyougotoadoctor’sofficeandtheAItheremakesarecommendationaboutyourhealth,youmaywanttoknowwhyitcametothisdecision,orwhyitrecommendedonemedicationoveranother.例如，你去看醫(yī)生時(shí)人工智能為你提出健康