作为英国桑德兰大学的副校长，John MacIntyre教授参与的主要领域包括研究、创新、知识交流、雇主参与和区域经济。自1996年以来，MacIntyre也一直担任《神经计算与应用》的主编，这是一个由Springer Verlag主办的国际科学评议期刊。
在一次采访中，他谈到了为什么人们应更加看好人工智能，以及人工智能是如何为社会做出贡献的。此外，MacIntyre还将在2017年9月于新德里召开的EmTech India 2017上发表演讲，这是一场由Mint和MIT Technology Review组织的新兴科技大会。以下是经过编辑的访谈摘录：
你已经取得了应用人工智能的博士学位，正专注于神经网络的预测维护。是什么促使你来做这项研究的？你的研究结果是什么?
在中东工作的时候，我自学了编程，并做了许多相关工作来提高自身技能。最终，我能够管理自己的团队，并想要进一步发展自己的事业，但同时也意识到，要做到这一点还需要取得正式的资格。于是，我回到了英国，找了一份全职的夜班工作，这样就可以留出白天的时间来学习。
桑德兰大学开设了一门综合科学课程，可以选修一门主修课和一门辅修课。我出于纯粹的个人兴趣，选择了主修计算机科学、辅修生理学。碰巧的是，当我开始博士生涯时，这两门课对我意义很大。
在获得了一等荣誉学位后，我得到了攻读博士学位的机会。最有趣的是一个研究项目，研究如何通过预测维护和条件监测来提高发电性能、降低发电厂的成本。赞助公司是National Power。我喜欢把我在计算机科学和工程领域学到的知识应用到特定的工业问题上，并提出新的想法。
最后，我辅修的生理学给了我很大帮助，因为我们可以选择使用神经网络作为模式识别和分类的模型或技术，这样就可以为面对噪音数据和残缺数据的工程师们提供诊断和预测，让他们决定如何维护电站附属厂。
读完成博士课程时，我们已经通过消除灾难性的故障、减少发电厂的停工时间、降低成本为公司节省了数百万英镑。
神经网络的研究会涉及到跨学科的研究方法。请您给我们做一个详细的说明。
神经网络（以及相关的“自然”计算技术，如遗传算法）的应用非常多样。这是因为，技术可以广泛应用于各种类型的问题，比如分类、模式识别、优化和预测，而它在医药、工业、金融、商业、地球物理等领域的应用范围更广。
这意味着，合作企业，即将这些技术应用到各专业领域来帮助解决问题或创建解决方案(不一定是完美的解决方案，但至少是当前技术的一个进步)，正变得越来越普遍。
医生、工程师、银行家、地质学家、物理学家、冶金学家和计算机科学家将在不同的项目团队中合作，将他们的专长集中到人工智能的应用中去，来取得知识和技术的进步。我认为这是前进的方向，每当看到这些专业知识创造出新的力量来解决难题，总会让人感到欣慰。
尽管有些人看好人工智能及其应用的潜力，但包括Stephen Hawking、Bill Gates和Elon Musk在内的许多人都表示，人类将来也许会被人工智能机器统治。你对这个问题有什么看法？
这是一个很大的问题，因为它涉及了一些非常重要的因素，包括理解、无知、专注和道德。人工智能已经无处不在，它有时以非常明显的方式（如Siri）存在，但更多的是以非常隐蔽的方式（如与互联网剖析、银行算法相结合，甚至嵌入相机和洗衣机中）存在。
这些应用通常被视为积极的，因为可以为现代的日常生活提供帮助。然而，社会中许多人并不理解人工智能到底是什么，以及人工智能对他们来说意味着什么。
作为科学杂志《神经计算和应用》的主编，我每年都会看到来自世界各地的成千上万篇科学论文，它们推进了人工智能技术的发展和应用，对社会做出了的积极贡献。
问题在于，公众只能从电影和电视这类媒体中获取信息，这是可以理解的。而且，关于人工智能的新闻基本都是负面的，如：统治世界、消灭人类（正面宣传或侧面暗示）、让人类变得过时......所以大多数人对人工智能都抱有负面看法，也就不足为奇了。