未來，機(jī)器學(xué)習(xí)會成為一種被更廣泛使用的工具。任何一個領(lǐng)域的研究人員，都可以像使用Word一樣來使用機(jī)器學(xué)習(xí)。這是麻省理工學(xué)院名譽(yù)校長埃里克•格里姆森（Eric Grimson）的觀點。他在接受澎湃新聞采訪時說，為了讓人們更好地使用AI，麻省理工學(xué)院在今年發(fā)起了MIT Intelligence Quest項目。

　　這個項目共分四個部分。第一部分被稱為“核心”（Core），主要著眼于智力科學(xué)（Science of Intelligence）。“這不僅是新電腦和新算法，而是想嘗試?yán)斫庠谌说拇竽X里發(fā)生了什么。”神經(jīng)科學(xué)給我們展示了大腦的樣子，認(rèn)知科學(xué)讓我們知道人是怎樣思考的，這些信息綜合到一起，會告訴我們下一代算法應(yīng)該是什么樣的。AI在發(fā)展過程中發(fā)生了很多變化。比如當(dāng)今很受歡迎的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，就打敗了世界上最好的圍棋選手。但格里姆森認(rèn)為，問題在于深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要數(shù)百萬例子，需要巨大的云計算能力，而對人類來說就不一樣了，“你給一個兩歲的小孩展示6個例子，她就能找出其中的規(guī)律”。所以，人的學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)是不同的。我們需要從中學(xué)習(xí)，并且利用它來思考未來的技術(shù)。

　　第二部分被稱為“橋”（Bridge），指的是從AI到其他任何領(lǐng)域的橋。未來，每一個工程領(lǐng)域、科學(xué)領(lǐng)域、社科領(lǐng)域、設(shè)計領(lǐng)域，都將受到機(jī)器學(xué)習(xí)和AI的影響。麻省理工學(xué)院希望其中任何一個領(lǐng)域的研究人員，都能更容易地使用機(jī)器學(xué)習(xí)，就像他們使用Word一樣。你不需要成為計算機(jī)科學(xué)方面的專家，就能夠很快地理解并使用它。

　　第三部分是倫理。我們需要真正理解使用這些系統(tǒng)時會遇到的倫理問題。

　　第四部分是理解AI系統(tǒng)將會產(chǎn)生的影響。比如在工作這件事情上，AI可能會改變幾百萬人的就業(yè)機(jī)會。所以我們要考慮，怎樣規(guī)劃未來的工作？怎樣幫助那些將要失去工作的人進(jìn)行重新培訓(xùn)？怎樣幫他們適應(yīng)未來的變化？

　　此外，格里姆森認(rèn)為，不管是哪個專業(yè)的學(xué)生，都要了解一些計算思維（computational thinking），比如什么是算法。你可以問一下自己，“我該如何使用它？我需要做哪些準(zhǔn)備才能夠去使用它？什么情況下我應(yīng)該相信它的結(jié)果？有時我會用這個結(jié)果，但有時我應(yīng)該質(zhì)疑，算法真的給出了我所希望的結(jié)果嗎？”這并不是說你要能編程，雖然編程很重要，但是“你怎么看待這個問題”更重要。

　　大數(shù)據(jù)處理信息服務(wù)商金盛網(wǎng)聚WJFabric認(rèn)為，在未來的人工智能時代，樹立科學(xué)思維，培養(yǎng)以科學(xué)指導(dǎo)實踐的習(xí)慣將十分重要。隨著智能化高精機(jī)器的引入，更多的傳統(tǒng)行業(yè)由于有了大數(shù)據(jù)技術(shù)的加持，其確定性將大大加強(qiáng)，這為我們以科學(xué)的態(tài)度預(yù)判行業(yè)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

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