More on AI, COVID-19, and Revised Research Practices
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斯坦福人工智能实验室的博士生安德烈·库伦科夫和肖伦·周报道了更多与人工智能如何帮助应对冠状病毒危机以及研究如何变化相关的新闻故事。 请查看这里讨论的所有故事以及更多内容，网址：www.skynettoday.com

根据知识共享：署名 3.0 许可证授权 </context> <raw_text>0 你好，欢迎收听Skynet今天的《让我们谈谈人工智能》播客，在这里你可以听到人工智能研究人员关于人工智能实际情况和哪些只是点击诱饵标题的讨论。本周我们将探讨人工智能在冠状病毒大流行期间的更多应用方式，并讨论人工智能社区如何团结起来，看看作为全球研究领域你能做些什么。

我是安德烈·库伦科夫，斯坦福视觉与学习实验室的三年级博士生。我主要专注于机器人操作的学习算法。

和我一起的是我的联合主持人。我是肖伦，机器学习组的三年级博士生，与安德鲁·吴合作。我研究生成模型，改善神经网络的泛化能力，并将机器学习应用于应对气候危机。是的，确实如此。现在实际上是一个危机时期，这很有趣。

就在一周前，宣布在湾区，六个或七个县将进入居家避难模式。所以我骑车过来，把一些麦克风交给你，这样我们就可以实际录制这个节目。所以我们现在第一次远程录制，这真的很有趣。当然，不久之后，整个州也进入了居家避难状态。而且在那之后不久，

我给所有这些麦克风都喷了Purell。你做得很好，非常明智。所以...

我想我们都在调整，试图在仍然居家避难的情况下恢复我们稍微正常的活动。不知怎么的，我在这段时间通过了我的博士资格考试。哦，是的，我想你是通过视频通话等方式进行的？都是通过Zoom远程进行的，是的。我希望这并没有让它变得更难。

我希望没有。这让我可以在背景上玩得有点乐趣。好的，这很好。那么关于我们的日常生活就够了。让我们继续讨论上周关于人工智能的新闻。我们要讨论的第一件事是关于人工智能如何被用来应对这场危机的技术细节的更多讨论。所以这里的第一篇文章来自IEEE Spectrum。

标题是《五家公司利用人工智能抗击冠状病毒》。其中一家公司是来自韩国的DeerGen。DeerGen的科学家们发表了一篇预印本论文，这是一篇尚未经过其他科学家同行评审的论文，这就是预印本的意思，结果来自一个名为MTDTI的深度学习模型。该模型使用简化的化学序列，而不是2D或3D分子结构来

预测分子与目标蛋白结合的强度。

因此，该模型预测，在可用的FDA批准的抗病毒药物中，实际上HIV药物阿兹那韦最有可能结合并阻止SARS-CoV-2外部的一个显著蛋白，该病毒导致COVID-19。我对化学了解不多，所以我只会假设这意味着它应该有帮助。我想这就是说我们怀疑这种HIV药物实际上会有帮助。

对抗COVID-19。我们当然怀疑，这篇论文是预印本，因此我们可以更快地发布这些论文，但当然它还没有经过同行评审。是的，但这是正在尽可能快地推出的研究，以便人们可以在全球范围内利用它。是的。这一点需要注意，当然，通常所有这些公司和人工智能一般

可以用来预测哪些药物可能有帮助，可能有用。然后，当然，进行实际的临床试验是重要的，必须采取所有必要的预防措施，以确保这确实是正确的。因此，拥有一些线索是好的，但这并不是立即的治疗方案。另一家位于香港的公司Insilico Medicine，除了寻求重新利用现有药物之外，

该团队使用基于人工智能的药物发现平台生成了数以万计的新分子，这些分子有潜力与导致COVID-19的特定蛋白结合并阻止病毒的复制能力。因此，他们能够生成这些不同的候选者，然后他们有一个深度学习过滤系统来缩小这个列表。

该小组发布了最初的100种分子，并计划随后制造和测试其中的七种。然而，非常不幸的是，这个小组在疫情初期就被打断了，超过20名合同化学家在武汉被隔离。是的，但他们仍在继续努力。因此，这篇文章指出，他们已经合成了七种分子中的两种。

并与一家制药合作伙伴

计划在接下来的几周内进行测试，他们还在将其平台授权给几家大型制药公司。接下来我们有SRI生物科学和第二家公司ICTOS，它们正在合作，因此ICTOS有一个深度学习模型，负责设计新分子的预测部分。

而SRI公司则拥有一个合成化学平台，可以找出制造这些分子的方法。然后两者共同努力，能够在短短几周内测试新的药物样分子。

还有另一家公司，正如你可能猜到的，这个领域有很多公司在努力，这真是太棒了。但Nevelin AI，一家英国公司，在二月份发表了两篇文章，识别出可能阻止病毒复制过程的批准药物。

针对导致COVID-19的蛋白质。因此，他们使用了一个大型医学信息库，基于该数据进行机器学习训练，并识别出六种有效阻止细胞通路的化合物，这些通路似乎允许病毒进入细胞以制造更多的病毒颗粒。在这六种候选者中，他们发现一种每天服用一次的药丸，已被批准用于治疗类风湿关节炎，实际上看起来是最佳候选者，无论是在安全性还是疗效方面，对抗COVID-19蛋白质。Benevolent已联系该药物的制造商，测试其作为潜在治疗的可能性，这令人兴奋。

是的，所以我们上周讨论了一下，许多不同的公司正在努力利用人工智能进行药物发现。因此，这实际上是更详细地探讨它们的多样性，它们在多个地区的存在，它们追求不同的技术并有不同的重点。

正如我们上周讨论的，这对它们来说是一个真正的时刻，可能证明自己并展示这些技术是非常有用的，因为它们作为商业类别相对年轻。

因此，看看这是否真的能显著帮助我们将是有趣的。我还被不同的公司发现的不同候选者所震惊。我意识到我们需要...

现在浮现出许多不同的候选者，因为我被告知，实际上需要大约18个月的时间才能完成临床试验并获得批准，经过整个批准过程。因此，这需要一段时间。因此，我们现在可能要问的一个问题是，人工智能是否应该在抗击冠状病毒的斗争中帮助做出生死决策？是的。

是的，这是一篇来自《南华早报》的文章，其中有许多文章报道了事件以及人工智能在中国的应用。

它指出，中国研究人员表示，我们开发了一种人工智能工具，可以帮助医生分析血液样本以预测生存率。因此，现在你有这个人工智能告诉你一个人存活的可能性。问题是，这种预测是否应该被医生用来决定谁接受治疗，谁优先，这基本上是生死决策。因此，基本上是...

这个人工智能是否应该能够根据各种可能存在偏见的信息来源，判断某人死亡的可能性，从而做出决定？比如说，这个人的死亡风险更高，因此

应该优先治疗，还是因为一般生存机会较小而最后治疗？因此，这是医疗领域一个持续的问题。我认为，我们基本上可以同意，人工智能不应该做出任何与生死相关的决策，但它可以为实际的医疗专业人员和工作人员提供信息。

因此，考虑到人工智能对生存率的预测，这在医生决定治疗方案或谁应该优先获得已经有些紧张的资源时，可以是一个重要的考虑因素。是的。我认为，尤其是当医生做决定时，可能非常疲惫、缺乏睡眠和压力重重。

在某些时候，拥有这样的工具来支持决策可能会显著更有帮助。当然，工具不可避免地会有偏见。医生也会不可避免地有偏见。我被告知，包括美国在内的各种医院已经开始优先考虑某些个体。例如，使用BDL，

甚至作为区分某人是否获得护理的方式，比如获得呼吸机。因此，在中国和美国，正在发生优先治疗人群的情况。是的，所以我想对这个问题的更细致的看法是，人工智能应该在多大程度上影响工作人员或参与的医生的决策？

这实际上取决于我认为我们作为人工智能开发者可以说的算法或模型的可靠性。因此，在这种情况下，它是由华中科技大学和武汉同济医院的中国研究人员开发的。

声称该人工智能系统在400多名患者的致死率和生存率上达到了90%的准确率，基于在武汉医院收集的血液样本。

所以这是一个有希望的迹象，表明这可能是一个有用的工具，但与此同时，它还是相当新的。因此，我会说医疗专业人员可能应该小心不要过于信任它。

我想问的一个问题是，没有这样的工具，目前的方法是什么？对吧？人们现在是如何优先考虑不同患者的？哪里存在缺陷？哪里成功？我们如何保持那些非常好的方面？我们如何尝试减轻一些缺陷和不足，或许借助人工智能工具？

接下来，我们还有一篇关于红外人工智能摄像头在投票地点可以发现发烧选民以检测潜在冠状病毒携带者的文章。

因此，Athena Security于2018年成立，最近从使用热成像和计算机视觉检测隐藏在衣物下的枪支转向检测冠状病毒，以进行公共卫生目的的发烧检测。

因此，联合创始人兼首席执行官丽莎·法尔佐恩表示，该平台结合了红外摄像头和分析体温的算法，以检测体温高于100度的人。是的，因此声称不同公司可以使用该系统筛查员工，基本上防止他们生病上班。

这将以相对较低的成本进行，系统的费用大约为7000美元，加上一些每月的订阅费用。

他们确实指出，该系统模糊了摄像头录像中人们的面孔，特别是在枪支检测方面。因此，它应该不会显示个人的种族或民族。我会说，这使某些人处于不利地位。例如，可能是聋哑人士，

残疾人士，任何类型的残疾，在这些类型的摄像头中，很容易发现任何形式的畸形，即使你模糊掉这些信息。即使你仅使用深度传感器，例如，我们仍然可以从这些数据中重新识别出人。因此，我认为这可能是为了帮助销售系统，但实际上，这种私人信息可能会被恢复。

是的，因此在隐私与如何确保每个人的安全之间，通常存在权衡。也许在这个时候，记录发烧者的权衡是值得的，但当然，我们必须小心不要越界。与斯坦福大学正在进行的研究有一种有趣的联系。因此，在我的实验室，实际上，在斯坦福视觉学习实验室，

其中一个小组专注于医疗保健，他们已经花了几年时间使用计算机视觉和深度传感，某些情况下使用热成像，以检测医院工作人员在移动时是否定期洗手。因此，如果他们走到小型洗手液分配器并实际...

消灭细菌，就像他们应该做的那样。因此，这种事情是有先例的。他们的说法也是，如果使用深度图像，可以匿名化并不显示人们的面孔，同时仍然检测他们是否遵循必要的程序。惊喜，惊喜。我参与了那个项目。哦，好的。

你实际上可以从中恢复身份。是的。这并不令人惊讶。我是说，这并不像你拥有RGB图像那样简单，但如果你有足够的数据和足够好的传感器，它会有所帮助。但我认为这确实有助于减少令人毛骨悚然的因素，对吧？是的。我认为这有助于销售产品。我认为这有助于防止人类检测任何东西。但它...

神经网络可能会很容易找出模式。好的，然后我们这里有一篇相关的文章，讨论中国如何利用人工智能和大数据抗击冠状病毒。我想我们可能在之前的某一集中提到过，但这里提到的其中一件事是，它已经部署了这样的摄像头，这样的热成像摄像头，以便能够

在进入这个火车站时筛查发烧者。因此这是有先例的。而且再次强调，尤其是在像火车站这样的人流量很大的地方，你无法逐个检查每个人，这可能是合理的。

但接下来有一个问题，这些系统在危机结束后是否会留在我们的机场或火车系统中？好吧，当然在911事件之后，我们改变了机场的整个安全TSA流程，对吧，登机。因此，这个问题确实存在，这种技术是否会简单地保留下来。嗯哼。

还有一个有趣的细节是，中国警方现在拥有这些用于温度筛查的人工智能头盔。实际上，这些红外摄像头附加在这些头盔上，使警察能够在五米外测量周围人的体温。他们可以扫描二维码并使用面部识别来

根据制造它们的公司的说法。因此，这是总部位于深圳的Kuangchi Technology公司推出的警用智能头盔。是的。因此，这也是来自《南华早报》的消息。这篇文章的副标题是，这种类机器人警察风格的头盔可以筛查潜在的冠状病毒携带者。

我想我们在看这个话题的图片时达成了一致，它并不真的像机器人警察，更像是一个带有摄像头和花哨眼镜的头盔。新闻可能有点耸人听闻。你知道，有点，它并没有让你想点击并阅读并查看实际的头盔。

但有趣的是，建立了一个面部识别和热成像系统后，现在可以使其变得如此移动，如此本地化，以至于警察可以拥有它，并在他们环顾四周时立即看到。这确实有点像科幻小说。这让我想起了...

警察在高速公路上使用的测速枪。这有点像给警察提供某种技术的超级充电。在这种情况下，它是一种红外摄像头，使他们更容易在人群中追踪人。

是的，我认为需要注意的一件事是，关于所有这些热成像系统，现在我们在湾区，我们的命令基本上是尽可能待在家里，也许它们看起来有点过度。但我想希望的是，我们实际上可以在几个月内回到户外，您知道的。但是的，

人们也在预测冠状病毒不会在几个月内消失。因此，我们仍然需要小心洗手。我们仍然需要进行大量测试。这将持续一段时间。因此，可能当我们开始减少这些极端的居家措施时，

这些发烧检测系统对于机场或铁路系统在帮助我们避免另一次大规模爆发方面可能非常有用。另一个需要注意的事情是，泰诺和阿德维尔是...

我们在家中几乎每天都在使用的药物，即使在美国也是如此。但在中国，实际上使用这些类型药物的情况要少得多。它们本质上是退烧药。因此，这些红外摄像头在通常使用退烧药的地方或人们会使用退烧药的地方实际上更有效。因此，这也是需要注意的事情。

是的。因此，关于世界如何变化以及可能会持续变化的主题，我们下一篇文章来自TechCrunch，讨论了Diligent Robotics公司如何筹集额外的1000万美元资金，以开发一种机器人来协助医院的护士。因此，他们有一个有趣的统计数据，护士的28%的时间浪费在低技能任务上，比如整理医疗工具。因此，显然这听起来是很多时间，可以用来做更有用的事情。该公司的想法是让这些机器人能够接管很多低技能劳动，并与护士合作处理简单的事情，以便护士可以更有效地利用他们的专业知识。

这个机器人叫Moxie，Moxie的大小与人类相当。但它的设计看起来像80年代的电影机器人。因此，它并不试图掩盖那种令人不安的半机械人奇怪感。该机器人公司的创始人们对以人为本的设计进行了深入思考，并考虑了人机交互以及如何使其成为一个非常可用的机器人。

是的，我认为它有点像《机器人总动员》中的Eve，如果我没记错的话。是的，有一个手臂。带着一个手臂，而不是漂浮的。当然，它有一个小轮子底座，但它是大量的白色塑料。它有一个显示表情符号的屏幕。因此，它旨在非常友好，并真正与人合作，这在机器人技术中一直是一个挑战。

是的，完全正确。Diligent Robotics并不是唯一的参与者。他们与像Atheon的TUG Tugbot等公司竞争，后者用于拉动洗衣和药房推车，医院技术领域的其他参与者还包括Xenix的用光消毒房间的机器，以及来自强生的Oris和Intuitive Surgical的外科机器人。

是的，有趣的是，它实际上是由一位机器人教授安德烈·托马兹创立的，他在研究人机交互和让人类教机器人技能方面做了相当多的研究。因此，他们确实在开发这个机器人时建立在那种专业知识之上。

他们已经努力了几年。他们现在有18个人。但似乎在我们当前的时刻，对这种机器人的需求变得越来越明显。因此，希望他们能够继续他们的工作，并使这个机器人在他们所制作的目标上有效。

我认为对这种机器人的需求以及一般的机器人技术现在是前所未有的。这是一个时机，或许机器人不仅仅是有用和稍微更好，而是显著更好和显著更有帮助，在人类工作危险的地方，或者人类更有用的地方，就像他们所说的，复杂和富有同情心的工作。

机器人可以在一些重复的任务上工作，这将显著帮助护士专注于其他类型的富有同情心的工作。是的，还有一件事我们可以提到关于机器人与人类合作的话题，实际上它反映了人工智能或某些人工智能问题仍然非常困难。因此，在过去十年中，我们看到很多进展，

你知道，翻译、语音识别正在变得越来越好。但这部分是因为你可以用这种方法来解决它们，你获得大量数据，获得一些强大的计算机，然后将一些算法应用于数据，它就会自行运作。但在这种情况下，当你在机器人技术中工作时，你有实际的物理系统。

而且当你与人类合作时，你需要实际测试和部署这些系统与人类。你不能仅仅依靠数据并在办公室的计算机上工作。因此，尽管关于人工智能的炒作很多，以及它将如何夺走每个人的工作，但我们在医院中没有这样的机器人来协助护士，实际上是一个真正的指标，表明这确实是非常具有挑战性的。我们并不打算在短时间内高效地做到这一点。

仅仅因为我们在人工智能的其他领域取得了进展。

因此，沿着COVID-19如何推动机器人技术并使其变得越来越重要的同一条主线，它也在改变其他各个行业。例如，美容行业现在对人工智能和增强现实（AR）工具的需求大大增加，因为他们

不再有店内测试美容产品。因此，这非常有趣，因为像欧莱雅和Ulta这样的公司开始真正加大他们的AR试妆工具的力度。因此，这将真正推动AR技术在这一时期的发展。是的，所以这看起来基本上是你在Snapchat或Instagram或其他地方拥有的面部滤镜之一。

但它不仅仅是制作一些有趣的覆盖，它实际上显示了某些类型的化妆品，比如口红的样子，以帮助你决定是否想尝试这个产品。因此，是的，这只是一个有趣的事情。它确实显示了人工智能...

在许多小方面变得越来越普遍，并且可以灵活使用。但让我们再认真一点，因为这是一个危机时期。因此，当然，我们都在努力找出如何最好地应对这种情况，并确保我们能够克服它。

接下来我们要讨论的一系列文章实际上是关于人工智能研究社区整体如何进行讨论并努力团结起来以做到这一点的。因此，我们要讨论的第一篇来自Wired，标题为《全球官员呼吁免费获取COVID-19研究》。它指出，在13号星期五，

来自美国和其他11个国家的科学顾问呼吁科学出版商将所有与冠状病毒和COVID-19相关的研究免费提供。这真的很有趣，因为，

在计算机科学和人工智能研究中，我们非常习惯于将事物开源并免费提供。但这并不是许多科学研究的情况。因此，这实际上是一个极其重要的事情，使这项研究变得开源和免费。因此，这作为全球合作的努力，令人非常兴奋，大家共同发布我们所拥有的知识。是的，...

这也讨论了呼吁不仅仅是说论文应该免费。它还表示，数据和信息应该以人类和机器可读的格式提供，以便我们人工智能领域的人可以使用这些数据，并尽我们所能提供帮助。

是的，我认为这是一个有趣的观点，有时数据，尤其是在COVID-19危机期间，

仍然有很多私人数据，对吧？仍然有PHI，私人健康信息。因此，我们确实需要对此非常小心。但这是隐私与开放数据之间的权衡，以便基本上帮助世界。我认为一些国家在发布这些数据时犹豫不决，因为在他们国家之外使用这些数据

模型或被其他国家使用，并不是为了保护或独占自己的模型，而是为了维护他们数据和患者的隐私。因此，我认为这种权衡正在发生，当然，研究社区内部也存在一些紧张关系。

是的，因此我们需要注意我们如何进行。同时，快速行动和能够迅速分享事物的明显好处也是显而易见的。因此，特别是这篇文章引用了一个开放科学项目Nextstrain的例子，该项目分析了在此平台Nextstrain上共享的基因组数据。

因此，Nextstrain能够通过查看上传到该服务的数据确认COVID-19在西雅图地区的传播。因此，显然有明显的好处，通常也有明显的缺点。希望我们都能够团结在一起，达成共识，找出什么是合理的，以及我们如何能够有效，但也要考虑周到。

Nextstrain的联合创始人特雷弗·贝德福德，他是弗雷德·哈钦森癌症研究中心的研究人员，实际上表示，意大利的COVID-19疫情可能与慕尼黑的一例病例有关，公共卫生官员实际上认为病毒已经被控制，其他人

批评了贝德福德的分析，他很快道歉。因此，显然这有其缺点，但只要有开放的讨论，我相信这可以帮助推动事情向前发展。是的，所以这是一个案例，也许他应该更加考虑周到。

但至少这是出于良好的意图。对，公平地说，目前在bioRxiv和各种不同的平台上，关于这个主题的论文已经很多。因此，很难跟上每一篇小论文。好的。接下来我们有来自TechCrunch的一篇文章，关于白宫如何启动COVID-19数据中心并向人工智能研究人员发出呼吁。

因此，上周一在白宫，科技、学术界和政府的研究领导者宣布了一个包含COVID-19科学文献的开放数据集。COVID-19开放研究数据集。因此，美国首席技术官迈克尔·克拉提奥斯称这个新数据集为“迄今为止最广泛的机器可读冠状病毒文献集合”。

他还将其描述为对人工智能研究人员的号召，人工智能研究人员可以利用机器学习技术在他们开放源代码的大量数据中挖掘独特的见解。是的。为了为研究人员提供指导，国家科学院、工程院和医学科学院与世界卫生组织合作，提出了高优先级问题。

<context>关于人工智能、COVID-19和修订的研究实践 斯坦福人工智能实验室的博士安德烈·库伦科夫和肖伦·周报道了更多与人工智能如何帮助应对冠状病毒危机以及研究如何变化相关的新闻故事。 请查看这里讨论的所有故事以及更多内容，网址：www.skynettoday.com

根据知识共享：署名 3.0 许可证 </context> <raw_text>0 关于与冠状病毒相关的遗传学、潜伏期、治疗、症状和预防？因此，该数据库汇集了近30,000篇关于该病毒的科学文章。它还涉及更广泛的冠状病毒组中的相关病毒。其中大约一半的文章在网上提供全文。

重要的是，该数据库将包括我们之前提到的MedArchive和BioArchive等资源的预出版研究，以及健康科学和生物学研究的开放获取预印本档案。因此请注意，这些是预印本，并不是经过同行评审的，这只是为了确保我们能够尽快发布科学研究。但当然，要注意这些并不是经过同行评审的。是的，这实际上非常有趣。你可以查找

关于COVID-19和冠状病毒发布了多少研究和论文的统计数据。正如你可能预期的那样，这一数量以某种指数方式激增。

因此，要跟上所有这些结果，能够从中提取见解，跨越多篇论文是相当具有挑战性的。所以我认为这里的想法是，通过将它们合并为一个数据集，结合多个数据源，我们希望能够...

更容易地做到这一点。我认为现在至关重要的一点是，研究人员不要夸大他们的主张。

首先，因为这不是经过同行评审的工作，它将被发布并可能影响许多人和生命安全。其次，因为现在的夸大真的非常不利。夸大可能导致债务。我认为应该更多地关注局限性，几乎就像你发布一些东西，然后你说，这就是我的研究，这就是我的研究开始和结束的地方，以及我需要帮助的地方。这是需要建立和加强的地方。这些是漏洞，这些基本上是我们需要考虑的，因为我认为我看到一些论文提出了大胆的主张，然后我看到，

医学专家的推文说，你知道，他们分析这个的方式完全错误。他们做出了关于能够检测COVID-19的巨大主张，但他们划分数据集的方式根本不公平。

这并不一定意味着他们实际上能比医生更好地检测到这一点。因此，我认为现在，这些类型的大胆主张更加尖锐。更重要的是要谦虚一些，因为你将直接影响生命，而不仅仅是试图获得终身职位。是的。

是的，我认为如果没有其他事情，这次希望提醒我们所有人，嗯，少想一点自己，多想一点集体的利益，真正尝试以我们能做到的任何方式提供帮助。因此希望大多数人能记住这一点，不要急于推出任何东西，并尽量制作出尽可能有益的工作。

酷。这并不是唯一的行动号召。IEEE实际上对机器人社区发出了行动号召。因此，上海交通大学医疗机器人研究所的创始院长杨光忠教授表示，他对作为COVID-19应对措施的一部分部署的不同机器人系统感到“印象深刻”。到处都是机器人。

检查患者的体温，机器人消毒医院，机器人送药和食物，所有这些我们在之前的节目中提到过。但他还认为机器人可以做得更多。例如，机器人可以帮助减少人与人之间的接触，正如我们提到的Moxie，以及作为帮助控制疫情的前线工具。

是的，他指出我们在开发危机响应机器人方面面临挑战。例如，机器人已经用于拆弹等事情，在那里你不能让一个人进入，比如说，炸弹区域去尝试拆除它。

在日本发生过实际的灾难，比如核泄漏，人们遥控操作机器人试图进入放射性区域，而人们无法进入。因此，我认为他在这里的观点是，我们现在应该考虑更多这样的挑战和更多的开发，特别是针对这种情况或类似情况，以便为未来做好准备。是的，稍微更本地化一点，

斯坦福大学目前正在举办一个虚拟会议，专注于COVID-19和人工智能。这个会议由斯坦福人本中心人工智能研究所（HAI）主办和赞助。会议将重点讨论

COVID-19对社会的影响以及如何利用人工智能来增加对病毒及其传播的理解。因此，这个会议的一个亮点是它将进行直播，斯坦福大学迅速从一个普通会议转向专注于冠状病毒。这将向公众开放。

是的，我认为就在几周前，它仍然计划以面对面的形式进行，并涵盖与HAI及其工作人员相关的一系列主题。但现在它完全重新调整了。我不知道你怎么样，我确实希望能够收听并了解人们正在做什么。是的，绝对如此。我很想听听。我是说，这将是一个连贯的对话。

关于这个非常交叉领域的许多不同想法在会议上跳跃。因此，我非常期待听到这个并看到这个，并让它对每个人都可用。关于将会议从面对面转为虚拟会议，这种情况在人工智能领域普遍发生。因此，我们有一个名为iClear的会议，原定在埃塞俄比亚举行。

现在已经宣布它将在线进行。这也发生在另一个名为ICML的会议上，原定在维也纳举行。但同样，由于COVID-19危机，它将完全虚拟化。另一个原定于6月在西雅图举行的计算机视觉会议，计算机视觉与模式识别（CVPR），也在考虑将其转为虚拟。

是的，我不认为已经宣布了什么，但这是一个巨大的会议，可能有大约10,000名与会者。因此，考虑到情况的严重性，它似乎很可能会推迟或转为虚拟。是的。我今年正在共同组织iClear的一个研讨会。看到它

变成虚拟会议我们感到非常失望，但我们也有点兴奋，因为这将是我们测试虚拟会议可能是什么样子、优缺点是什么的机会，真正思考、体验这可能是什么样子。

因此，在转变方面有点风风火火，但看到这个大型会议完全虚拟并对更多人开放是令人兴奋的。

是的，我认为我们上周也讨论了一点，这确实在使其更易于访问、更实惠、减少气候副作用方面有一些好处，因为人们不需要飞行。因此，这是一种很好的强制因素，让我们都尝试更多在线的事情，尝试

更多虚拟互动，以便我们不总是飞行，而是可以待在家里，或者我们可以有远程的实惠选择。对，没错。我认为有一个小小的不幸之处。我首先非常喜欢这对气候的帮助，但iClear原定在埃塞俄比亚的亚的斯亚贝巴举行，这将是非洲首次举办的国际人工智能研究会议。

所以这将是巨大的。它将能够将非洲的人员聚集在一起，而这些人员在参加其他人工智能会议时遇到困难。因此，这将对他们可及，并真正在他们的地区举办，并帮助发展那里的人工智能社区。

所以这是一个小小的不幸之处。当然，现在，或许在某种程度上，它“更可及”，但我们在研讨会委员会中讨论的一个事实是，现在存在时区问题。你知道，我们原来的时区存在。因此，聚集的人可能来自同一个地方，而不是跨越全球真正混合。

是的，确实存在缺点。希望我们能考虑明年或后年在亚的斯亚贝巴举行。无论如何，非常感谢您收听本周的Skynet Today的《让我们谈谈人工智能》播客。

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