上周在旧金山举行的
Next:Econnomy大会上，人与机器之间如何相处的话题成为热门讨论议题，围绕这个话题，与会者从以下四个方面进行了讨论。美国资深科技记者Steven Levy主持了会议讨论。
汽车
前谷歌无人驾驶汽车负责人、现在投身到在线教育的 Sebastian Thrun告诉 Levy，当年谷歌创始人佩奇让他去制造
无人驾驶汽车，他觉得这是一项不可能完成的任务，而当佩奇追问为何是， Sebastian Thrun才意识到一点：过去做不到并不意味着不可能做不到，也正是在这种信念下，才有了谷歌无人驾驶汽车。
Sebastian Thrun认为，对一个人类驾驶员来说，他/她从驾车途中学到的经验或教训只会提高他/她一个人的驾驶技能，而机器学习则能够将技能「传授」多个机器。「
在机器人的世界里，一旦一个无人驾驶汽车犯了一个错，那么其他汽车就不会再犯同样的错误。」而且，由于机器学习的速度要远远快于人类，因此，机器学习也会很快扩充到其他领域里。
而当Levy问及 Sebastian Thrun是否能够足够信任机器时， Thrun表示，现在很难去回答信任或不信任，事实上，人类已经足够信任手机、飞机、银行等等。
数字助理
接下来，Levy与「
Siri之父」，ViV公司的Adam Cheyer、
Facebook M团队的Alexandre Lebrun探讨了数字助理的现状和未来。Cheyer认为，在后移动互联网时代，数字助理都将是基于云端，并且能够满足用户多种方式的询问请求，类似于「我正在去我哥哥的路上，现在需要挑选一瓶搭配lasagna的好酒。」此时，虚拟助理要做的就是，在规划地理路线的同时，搜索路线上的卖酒的店铺，并搜索哪些酒可以搭配lasagna。
Cheyer补充道：
「Viv就是一种与互联网和网络服务交互的新方式。」
Facebook M内置于Facebook Messenger中，用户可以通过M来预订鲜花、订酒店等。Lebrun告诉Levy，
Facebook M需要人类老师的训练，因此从某种意义上说，M不会威胁到人类的工作，而是创造了更多的就业机会。
情感
加入到这个话题的还有《纽约时报》资深科技记者John Markoff。
Levy谈到了2013年的电影《Her》，Cheyer表示，当他观看《Her》时非常激动，并且试图逆向工程这部电影里OS的所作所为，不过当他发现这个OS还能有情感时，他决定放弃。
「计算机离情感还有很长一段路要走」
至于图灵测试，Markoff直言图灵测试只是人类轻易相信某种事情测试，他补充道：「测试的基准非常低，我们几乎可以给任何东西赋予人格化。」
分析
在Narrative Science的Kristian Hammond看来，过去人类紧张机器的原因其实非常简单，那就是机器将杀死人类。如今，虽然发生了变化，但变得越来越糟，现在的担心就是：人类的工作将被机器取代。
Kristian Hammond认为，类似于Quill工具的使用，使得数据的收集整合变得简单，已经可以自动生产新闻内容，这成为全球记者们的噩梦，事实上，美联社和
新华社都在采用类似的工具。
但Kristian Hammond同时表示，尽管机器人记者可以像人类记者那样收集整合信息并写出一篇中规中矩的文章，但还无法做到深度分析。
机器之心编译出品，编译：赵赛坡
Sebastian Thrun认为，对一个人类驾驶员来说，他/她从驾车途中学到的经验或教训只会提高他/她一个人的驾驶技能，而机器学习则能够将技能「传授」多个机器。「在机器人的世界里，一旦一个无人驾驶汽车犯了一个错，那么其他汽车就不会再犯同样的错误。」而且，由于机器学习的速度要远远快于人类，因此，机器学习也会很快扩充到其他领域里。
而当Levy问及 Sebastian Thrun是否能够足够信任机器时， Thrun表示，现在很难去回答信任或不信任，事实上，人类已经足够信任手机、飞机、银行等等。
加入到这个话题的还有《纽约时报》资深科技记者John Markoff。
Levy谈到了2013年的电影《Her》，Cheyer表示，当他观看《Her》时非常激动，并且试图逆向工程这部电影里OS的所作所为，不过当他发现这个OS还能有情感时，他决定放弃。「计算机离情感还有很长一段路要走」
至于图灵测试，Markoff直言图灵测试只是人类轻易相信某种事情测试，他补充道：「测试的基准非常低，我们几乎可以给任何东西赋予人格化。」
