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MIT數億美金建構MIT IQ 項目,逆向工程人類智能打造可自我發育的計算機

麻省理工學院(MIT)正式發起一項名為MIT Intelligence Quest (MIT IQ)的計劃,旨在聯合多個學科,對人類智能進行逆向工程,為機器學習和人工智能創造新的算法,并促進協作。

MIT IQ項目最大的要點是:AI研究需要形成一項團體運動,才能取得突破。這個項目涉及該校數百名研究人員,試圖打破不同研究所間的壁壘,進而了解人類智能,并利用研究成果開發機器智能。

MIT IQ的新聞釋出會公布了這個項目的主要上司人,包括MIT校長L. Rafael Reif,以及:

Anantha Chandrakasan,工程學院院長

James DiCarlo,大腦與認知科學系主任

Dina Katabi,電子工程和計算機科學系教授

Daniela Rus,MIT計算機科學與人工智能實驗室主任

Josh Tenenbaum,認知科學和計算科學教授

MIT IQ真正想解決的問題是,目前有關AI基礎的知識已經過時了。 AI的數學和核心原則可以追溯到上世紀50、60年代。到現在,計算能力和技術都已發生天翻地覆的變化。MIT校長Reif說:“AI的基礎相對來說已經過時了。我們一直在試圖從現有的算法中擠出新的應用來。”

開發新算法需要跨多個學科的新方法。一個問題是:我們可以從嬰兒的成長中學到什麼,可以應用到AI的開發?

科技行業高速發展的研究實驗室大有從各大學吸走 AI 領域最有才華的科學家、工程師和創意之勢。科技公司已經意識到它們從大學挖走太多AI專家引起的擔憂。大學需要這些專家給未來的科學家和工程師授課,并從事基礎研究。科技行業的回應是增加學術合作和資助。

據了解,MIT IQ項目将需要“數億美元”的資金,MIT正在尋找工業界的合作夥伴。去年9月,MIT已經與IBM簽署一個合作協定,IBM 同意投資 2.4 億美元成立一個新的 MIT-IBM 沃森人工智能實驗室(MIT-IBM Watson AI Lab)。

MIT工程學院院長Chandrakasan表示,為了真正推動AI進步,需要多個學科聯合起來。他說:“我們将教授更多學生使用AI工具。”

MIT IQ的結構:核心和橋梁

MIT IQ有兩個互相關聯的實體。第一個實體被稱為“核心”(The Core),目标是開發機器學習算法。Core将在總體上研究人類智力和機器智能的科學和工程學。除了獲得對自然大腦和計算機大腦工作原理的基本了解外,它還将開發針對更具體用途的機器學習算法。

第二個實體被稱為“橋”(The Bridge),緻力于将在自然智能和人工智能領域的研究成果,應用到包括疾病診斷、藥物發現、材料和制造設計、自動化、合成生物學和金融的廣大領域。Bridge将提供技術、平台、基礎設施、教育和資料集。這兩個實體都将與世界各地的研究實驗室展開合作。

MIT IQ還将着眼于AI的社會和倫理影響。Reif說:“嚴肅的AI需要嚴肅的人性。如果要把 AI 應用到整個社會,那麼我們就需要認真思考倫理問題。”

這樣的結構設計是考慮到MIT内部已經有250多名教職員工在從事AI領域的研究這一事實,但是,這些研究人員并沒有形成緊密的合作。該項目希望通過提供額外的資源和加強研究人員之間的聯系,以擴大AI研究。

對于企業來說,MIT IQ的結構值得注意,因為它強調了在AI研究中将多個學科結合起來的影響。企業主要圍繞開發産品、優化利潤和銷售,但也需要擴大AI在各個職能中的覆寫。

Reif說,盡管在工業領域将有大量的AI研究,但是MIT在推動核心研究的發展方面發揮了作用,雖然這些研究不會馬上帶來利潤。

我們可以從嬰兒身上學到什麼?

MIT大腦與認知科學系主任DiCarlo表示,MIT IQ将采用逆向工程(reverse engineering)的方法研究人工智能。

他補充說,對人類智能進行逆向工程已經促進了計算機視覺的進步。對人類智能進行逆向工程并将其應用于深度學習是必要的,因為這項技術正在推動其極限。

這種逆向工程方法需要多個學科的結合。例如,MIT認知科學和計算科學教授Tenenbaum說,認知科學和大腦研究将在人工智能研究中發揮作用。

Tenenbaum表示,他們的目标是“開發一種最初像嬰兒一樣學習,然後像小孩一樣學習的機器”。他解釋了AI是如何從一張白紙的狀态開始,然後學習模式和資料。嬰兒從一開始就有遺傳學上的起點,以及一個允許他們不僅僅學習資料和模式的結構。

Tenenbaum說:“三個月大的嬰兒比任何AI系統都要聰明。 小孩是終生的學習者,能夠建立多層次的智能,但機器學習系統現在不是這樣工作的。”

Tenenbaum說,他的小組将與MIT IQ的 Core 和 Bridge 實體一起工作,打造一台可以像人一樣學習的機器,将涉及從算法到大腦研究到機器人的一切。

原文釋出時間為:2018-02-2

本文作者:馬文

本文來自雲栖社群合作夥伴新智元,了解相關資訊可以關注“AI_era”微信公衆号

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