对现在我们来说这还很难想象，我们也很难按照这样的可能性去设计我们的城市。我们还是有很多不确定性，不知道未来下一个技术革命会是什么样的方向。我们在设计城市布局的时候，也许可以设计一些空间，可以让那些无人机或者是自动驾驶车停靠。
下一个一百年和过去一百年的区别在于，这种变革的速度会快的多得多。而这些城市他们的设计也要为这种难以预测的变化做好准备。
吴甘沙：我们都知道深度学习，机器也已经在围棋中打败了人类得冠军。而接下去我们还不知道它是否会在更加复杂的比赛中取胜，比如我们小的时候玩过的游戏，模拟城市建造。我们是不是可以用机器学习的技术，比如说深度强化来进行这样的游戏，来模拟未来城市的建设？这样的话，就可以考虑到所有的这些不确定性，把它考虑在内，来进行预测或者是模拟未来城市的运营。
Tom Mitchell：非常有意思，如果我们可以对城市进行这样的模拟的话，那这个游戏可能还过于简单了。如果我们再把它加深一下，真正来模拟几百万种城市建设的方式，也许我们也可以学到如何来管理城市可能出现的不可预测的情况。甚至可以发现我们现在还没有想象到的一些方法。
吴甘沙：如果在城市建设方面我们也能有这样一个模拟器，通过机器学习算法，来预测或者进行模拟的话，我们可以看到未来城市的演进。
Tom Mitchell：还有一些非常艰难的政策上的选择。比如说如果使用各种网上的医学上的数据，城市用这些数据来控制传染性疾病或者是新疾病的发生，这些也是一个可能的新的应用。可能会涉及到隐私的问题，有些人不愿意在网上分享他们的医疗信息。另一方面，这些数据却可以给我们带来很好的管理上的经验。你刚才所说的，类似游戏的方法，我们可以来了解一下这几种不同的政策上的选择。
吴甘沙：除了医疗数据，像电信运营商也有人们的出行数据，也许可以设计一个更好的城市布局。现在中国在开发新的区域新的经济带方面有很多的动作，上个月最大的新闻就是雄安新区。这样的话，我们就可以来设计这个雄安新区的基础设施。如果在这个过程中应用一些人工智能的技术的话，我想肯定是一件非常棒的事。
Tom Mitchell：我觉得这确实是一个非常好的机会，这也是中国独一无二的一个特点，可以进行这样新区的开发。在讲到未来，可预测性越来越小，在建设这个新的城市的时候，他们就应该可以考虑有些空间可以进行重新设计，顺应不同的功能。如果在五十年前我们就考虑到这些问题的话，也许我们就不会建造我们现有的这些机场了。在新区的时候也许可以考虑到这些无人车的可能性，在设计过程中要保持大的灵活性，当然做起来很不容易。
吴甘沙：我们的这种愿景，这是一个永无止境的学习的过程，而且我们对此非常期待。
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