麻省理工学院（MIT）正式发起一项名为MIT Intelligence Quest （MIT IQ）的计划，旨在联合多个学科，对人类智能进行逆向工程，为机器学习和人工智能创造新的算法，并促进协作。
MIT IQ项目最大的要点是：AI研究需要形成一项团体运动，才能取得突破。这个项目涉及该校数百名研究人员，试图打破不同研究所间的壁垒，从而了解人类智能，并利用研究成果开发机器智能。
MIT IQ的新闻发布会公布了这个项目的主要领导人，包括MIT校长L. Rafael Reif，以及：
- Anantha Chandrakasan，工程学院院长
- James DiCarlo，大脑与认知科学系主任
- Dina Katabi，电子工程和计算机科学系教授
- Daniela Rus，MIT计算机科学与人工智能实验室主任
- Josh Tenenbaum，认知科学和计算科学教授
MIT IQ真正想解决的问题是，当前有关AI基础的知识已经过时了。 AI的数学和核心原则可以追溯到上世纪50、60年代。到现在，计算能力和技术都已发生天翻地覆的变化。MIT校长Reif说：“AI的基础相对来说已经过时了。我们一直在试图从现有的算法中挤出新的应用来。”
开发新算法需要跨多个学科的新方法。一个问题是：我们可以从婴儿的成长中学到什么，可以应用到AI的开发？
科技行业高速发展的研究实验室大有从各大学吸走 AI 领域最有才华的科学家、工程师和创意之势。科技公司已经意识到它们从大学挖走太多AI专家引起的担忧。大学需要这些专家给未来的科学家和工程师授课，并从事基础研究。科技行业的回应是增加学术合作和资助。
据了解，MIT IQ项目将需要“数亿美元”的资金，MIT正在寻找工业界的合作伙伴。去年9月，MIT已经与IBM签署一个合作协议，IBM 同意投资 2.4 亿美元成立一个新的 MIT-IBM 沃森人工智能实验室(MIT-IBM Watson AI Lab)。
MIT工程学院院长Chandrakasan表示，为了真正推动AI进步，需要多个学科联合起来。他说：“我们将教授更多学生使用AI工具。”
MIT IQ的结构：核心和桥梁
MIT IQ有两个相互关联的实体。第一个实体被称为“核心”（The Core），目标是开发机器学习算法。Core将在总体上研究人类智力和机器智能的科学和工程学。除了获得对自然大脑和计算机大脑工作原理的基本理解外，它还将开发针对更具体用途的机器学习算法。
第二个实体被称为“桥”（The Bridge），致力于将在自然智能和人工智能领域的研究成果，应用到包括疾病诊断、药物发现、材料和制造设计、自动化、合成生物学和金融的广大领域。Bridge将提供技术、平台、基础设施、教育和数据集。这两个实体都将与世界各地的研究实验室展开合作。
MIT IQ还将着眼于AI的社会和伦理影响。Reif说：“严肃的AI需要严肃的人性。如果要把 AI 应用到整个社会，那么我们就需要认真思考伦理问题。”
这样的结构设计是考虑到MIT内部已经有250多名教职员工在从事AI领域的研究这一事实，但是，这些研究人员并没有形成紧密的合作。该项目希望通过提供额外的资源和加强研究人员之间的联系，以扩大AI研究。
对于企业来说，MIT IQ的结构值得注意，因为它强调了在AI研究中将多个学科结合起来的影响。企业主要围绕开发产品、优化利润和销售，但也需要扩大AI在各个职能中的覆盖。
Reif说，尽管在工业领域将有大量的AI研究，但是MIT在推动核心研究的发展方面发挥了作用，虽然这些研究不会马上带来利润。
我们可以从婴儿身上学到什么？
MIT大脑与认知科学系主任DiCarlo表示，MIT IQ将采用逆向工程（reverse engineering）的方法研究人工智能。
他补充说，对人类智能进行逆向工程已经促进了计算机视觉的进步。对人类智能进行逆向工程并将其应用于深度学习是必要的，因为这项技术正在推动其极限。
这种逆向工程方法需要多个学科的结合。例如，MIT认知科学和计算科学教授Tenenbaum说，认知科学和大脑研究将在人工智能研究中发挥作用。
Tenenbaum表示，他们的目标是“开发一种最初像婴儿一样学习，然后像小孩一样学习的机器”。他解释了AI是如何从一张白纸的状态开始，然后学习模式和数据。婴儿从一开始就有遗传学上的起点，以及一个允许他们不仅仅学习数据和模式的结构。
Tenenbaum说：“三个月大的婴儿比任何AI系统都要聪明。 小孩是终生的学习者，能够建立多层次的智能，但机器学习系统现在不是这样工作的。”
Tenenbaum说，他的小组将与MIT IQ的 Core 和 Bridge 实体一起工作，打造一台可以像人一样学习的机器，将涉及从算法到大脑研究到机器人的一切。
原文发布时间为：2018-02-2
本文作者：马文
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