普通人可以用 AI 做以下事情：
具有讽刺意味的是，创建专门从事诸如医疗保健这样的特定领域的AI可能比创建更接近HAL 9000的东西——具有跨领域的典型人类水平知识——更容易。实际上，我们更需要特定领域的专家AI，而不是一个能做任何普通人能做的事情的全能AI。我预计不仅会创造一个专家AI，而且会创造许多专家AI，它们在编码、数据和测试方面采用多样化的方法，以便在需要时这些模型可以提供第二个（或第三个、第四个）意见。同时，我们必须将AI从其在线基础上摘下，并将其投入到原子的世界中。我们应该让我们最熟练的人类专家配备可穿戴设备，以收集微妙的、现实世界的互动，供AI学习，就像我们即将崭露头角的学术和行业明星一样。解决健康和医学领域最复杂和不确定的问题在位元的世界中根本不存在。
必须让这些专家AI接触到顶级从业人员的多样化视角，以避免复制危险的偏见。但AI的黑盒性远不如大众想象中的那么强；我们今天依赖的人类决策，正如我以前[指出的](https://www.nytimes.com/2018/01/25/opinion/artificial-intelligence-black-box.html)，可以说更加不透明。我们不能因为对传播人类偏见的恐惧而限制我们探索AI如何帮助我们民主化我们的人类专家知识的意愿，而这些专家是不幸地无法扩展的。鉴于人工智能依赖的神经网络基础，这些专家AI可能通过元学习（或学会学习）比我们预期的更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。AI的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情；即将他们一部分一部分地拆解，并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家AI的内部工作机制，我们将创造一个学习的飞轮。最终，专家AI可能超越领域专家的角色，成为下一代专家——无论是人类还是AI——的教师。
[Character.ai](http://Character.ai)的愿景是“让地球上的每个人都能获得自己的深度个性化超级智能，帮助他们过上最美好的生活”。这意味着每个人都可以拥有像钢铁侠中的Javis一样的人工智能助手，能够帮助他们完成各种任务，成为他们生活中不可或缺的一部分。这种技术的发展将会为人类带来更多的便利和创新，改变人们的生活方式和工作方式。授课教师可以是AI，游戏玩家也可以是AI，情感伴侣可以是AI，……一切的服务都可以被AI重构。