莱斯利·卡埃布林

机器人不需要具备意识，只要行为上与人类无法区分，就足以视为类人智能

“I don't care if it's conscious or not. I'm happy enough if it behaves indistinguishably from a human. ——我不在乎它是否有意识，如果它在行为上与人类无法区分，我就很满意了。”

机器人智能的关键是通过空间、时间和目标抽象降低问题复杂度使其计算可处理，而非模仿人类意识

“You cannot reason completely fine-grain about everything in your life. You can't make a plan at the level of images and torques for getting a PhD. ——你无法对生活中的一切进行完全精细的推理。你无法在图像和力矩层面规划获得博士学位。”

当前AI领域工程进步巨大但科学理解滞后，是在用糟糕的方法处理巨大的问题

“What we're doing is doing a very bad job of very big problems. ——我们做的不是在解决简单问题上的优化，而是尝试用糟糕的方法解决巨大的问题。”

有效的机器人系统需结合学习与非学习组件，她反对纯内省编程的传统AI和纯端到端神经网络两种极端范式

“有效的机器人系统需要结合学习与非学习组件，根据具体问题选择最合适的表示和推理方式。”

感知的下一步突破在于弄清系统应输出什么表示来支持高级推理，而非继续提升分类精度

“The thing that's going to make perception take the next step is actually understanding better what it should produce. ——让感知能力更进一步的关键，实际上是更好地理解它应该输出什么。”

AI研究的重心将从算法工程转向目标函数工程，设计者要在想要什么与优化器能做什么之间取得平衡

“We're going to go from being people who engineer algorithms to being people who engineer objective functions. ——我们将从编写算法的工程师，转变为设计目标函数的工程师。”

高质量学术期刊可以完全开放获取并低成本运营，JMLR证明学术声望无需出版壁垒

“计算机科学领域的技术能力使得低成本运营期刊成为可能，打破了传统出版模式的垄断。”

学术界过度激励短期成果、鼓励学生频繁发表，可能扼杀解决AI根本问题所需的多年沉淀的重大突破

“这种趋势可能扼杀需要数年沉淀的重大突破，而这些突破对解决AI的根本问题至关重要。”