Peter Norvig：人工智能，一种现代方法

莱克斯介绍彼得·诺维格，谷歌的研究总监、与斯图尔特·罗素合著《人工智能：一种现代方法》的作者，这本定义了整个领域的教科书教育并激励了一整代人——包括莱克斯——进入 AI 领域。

被问到这本书各版本间如何变化，诺维格首先指出算力的崛起：曾为简洁而选的一阶逻辑，让位于「意识到快速 SAT 求解器和充裕内存使谓词逻辑变得实用」，而如今 GPU、TPU 和定制 ASIC 带来又一次硬件进步。

诺维格说，另一个转变是：前三版把 AI 框定为最大化期望效用、配以 27 章优化技术，而这一版提出优化也许是容易的部分、难的部分是决定你的效用函数是什么——而对一个智能体社会而言，作为整体我们想要什么。哲学那一章如今不那么倚重中文房间、而更多谈伦理、公平、偏见和效用的聚合。

被问到如何把人类的价值观编码进一个效用函数，诺维格说没有唯一答案，但有像逆强化学习这样的技术：你不是为奖励而采取行动，而是观察某人的行动、推断他们试图做什么——尽管人们会自我毁灭或次优地行动，所以你想学到他们理想的行动，这是那个领域的一个挑战。

诺维格通过用于假释和保释的再犯预测程序来描述理论的那一面：你想让一个分数在种族等受保护类别间意味着相同的东西，也想让错误同等地影响双方。一个商业程序达到了前者，却有两倍的可能性伤害黑人被告——而分析表明两个目标在理论上无法同时满足，所以你必须做权衡。分析告诉你什么是可实现的，却不告诉你把权衡点定在哪里。

莱克斯称消除跨受保护类别的不可取偏见是一个有力、重要且做得到的第一步，如今以「什么是真正可实现的」为依据，由人类来商议那个权衡点。