这次采访最初是在发布的在Springeropen博客上
你是怎么首先开始研究一个人造一世ntelligence（AI）？
我第一次觉得我们需要做一些有关智能机器的事情时，是当我从家乡搬出德国波恩的计算机科学时。我突然离我的摇滚乐队很远，我曾经弹吉他，发现自己一个人在我的小学生公寓里弹吉他。因此，我购买了自己的设备 - 均衡器，鼓计算机等 - 一次只演奏了一个乐器。但是，这些是80年代，鼓计算机是机器人。它演奏得如此准确，以至于音乐听起来很无菌。实际上，我偶然发现了一个我只开始在很久以后才开始理解的问题。
实际上，当我的理论计算机科学教授解释了两种时，我在波恩大学学习期间意识到了这一点。数学问题：那些在计算上可以解决的方法，而不是那些，至少在有限的时间和空间中。他继续解释图灵机作为解决第一类问题的工具，，，，我开始怀疑，，，，什么关于第二类？我开始阅读图灵的原始论文。有趣的是他认为智力现象不能被编程到机器中，但必须获取通过学习ng！实际上，他为具有嵌入式学习能力的机器人辩护，以迭代地达到更高的智力水平。
我开始专注于神经科学，机器学习和机器人技术，并通过将自己的层次强化学习算法应用于我自己建造的六腿步行机上，从而获得了博士学位。
什么你会说是最大的挑战这AI研究领域是目前面对？
我认为集成问题是Gamechanger。如果我们能够整合我们已经拥有的许多不同的部分解决方案（在语音识别，愿景和图像理解，优化，控制等领域，等等。技术系统中的下一个智能级别。然后，这些系统将能够使用多种AI技术基于几种输入模式创建元知识，最终在层次知识生成的几个级别上创建元知识。将其放入一个我们可以称为“永不关闭”系统的系统中，然后我们将Turing在他所谓的“智能机械”中对智力的增量获取的想法更加接近。
从我的角度来看，这些框架和集成解决方案必须在物理机器内部（您可以称其为机器人），因为增加和合并更高级别的知识的最终挑战来自于其在其中的性能（到目前为止无法模拟 -直到我们拥有量子计算机）。
如何o笔一个CCESS的本质这个期刊为此做出贡献AI研究的进展？
开放访问只是传播新闻的最佳方法！
在消费者方面，如果您需要钱来阅读研究结果，它将不包括太多人。实际上，我们排除了思想 - 也许是其中一些聪明的思想 - 会提出推动研究前进的概念和想法。
越来越多的资金机构听到了钟声，并允许将出版费放入研究建议中。这是一个非常积极的发展，它将使我们能够在开放访问期刊上发布更多。
你的计划是什么为了这期刊第一年？您很兴奋地开始哪些新项目？
目前，我们正在几乎在人类生活的各个方面使用AI技术的年龄。这些应用程序的结果有时是压倒性的，我相信这可能是AI科学的主要吸引力。如果您太成功了，很难质疑自己。这就是这本期刊想要强调的：质疑您的成就。并不是说您不应该这样做，而是说：我n为了说我从这个应用程序中学到了什么，，，，专业人士是什么s和con该应用程序的s，，，，最后，这个应用程序给了我新的想法或提高关于或用于基础研究的新问题s？显然，我们不仅要解决并邀请一些领域的顶级专家。我们希望听取有关各个职业级别的人们的上述问题的看法。
坦率Kirchner，主编人工智能观点， 是O教授不来梅大学的数学，计算机科学和生产工程德国研究主任中心用于人工智能。
注释