IBM和MIT正在共同努力確保A.I不是我們的“垮臺”
在今年九月，IBM宣佈與麻省理工學院（MIT）建立為期十年的合作夥伴關係，基於1000萬美元投資人工智慧研究。鼓勵科學家、教授和想在這個領域工作的學生共用他們的想法，探索研究新路徑。
A.I正在迅速成為現代科技的一個重點，對我們日常生活的重要性在未來幾年只會增加不會減少。 IBM和MIT都希望站在最新發展的前沿，並且，這種合作關係也遠遠超出了技術本身。
實驗室在努力推動技術發展的同時，還將考慮AI帶來的社會影響。這個想法不僅僅是為了探索AI的未知可能性，
四大支柱
MIT和IBM致力於保持開放的態度，歡迎各種各樣的想法，但並不是每一個想法都會被跟進。到目前為止，這兩個組織已經確立了四個主要支柱來指導未來的研究。
首先是核心演算法的進步，重點是確保開發過程比現在更加透明。 IBM公司的副總裁Dario Gil表示，他們的目的是擺脫“黑盒子”模式，這個模式混淆了許多關於A.I的研究。
然後是有關IBM和MIT稱為A.I的物理技術的工作——將用於把技術推向新的高度的硬體。另一項研究將考察A.I的潛在實際應用。
最後，還有“共用繁榮”這個廣泛的話題。這個研究分支將調查研究，研究人員如何阻止A.I.以及自動化的勞動力擺脫人力後對普通人的經濟前景產生的負面的影響。
現在是時候從各個角度來看A.I了，因為近年來取得的重大進展很快就會對我們的生活產生直接的影響。
從I.T到A.I
在20世紀80年代和90年代，個人電腦的興起改變了我們的家庭和工作場所。 IBM希望A.I也能做到這一點。
Gil認為人工智慧是新的資訊技術，很快就會在所有行業和組織中普及開來。即使沒有直接參與其中，也會影響到他們的工作。他指出，在過去的幾十年裡，電腦的應用相對迅速，而任何現代商業實際上都需要利用現代技術，IT部門可能就會變成家常便飯。
他補充表示，地球上的每一個企業這時候都會開始思考，好吧，我該如何部署A.I？“就像I.T，我怎麼用它來解決以前解決不了的問題？
他引用了麻省理工學院介紹機器學習課程的學生人數。三年前，有200名學生註冊了課程，而今年已經有700多名學生註冊，在需求方面創下紀錄。斯坦福大學的機器學習導論班今年也創下紀錄，共有1080名學生報名參加。
許多聰明的年輕人都希望把自己的才能運用到A.I的領域。
深度學習演算法現在並不新鮮，Gil解釋，這些演算法實際上已經和我們在一起了幾十年了。據他介紹，真正阻礙AI的發展的因素有兩個：一個是我們所能夠獲得的計算能力，另一個是現有的用來訓練這些神經網路的資料量。
計算能力是A.I的核心。他認為，這個問題將持續很多年。
訓練大型模型需要大量的資料，而且仍然是一個代價高昂，往往效率低下的過程。在接下來的十年裡，我們可以在這方面進行改進，但是這需要更好的硬體。在短期內，要在現有的矽技術基礎上建立新體系結構，除此之外，研究人員正在考慮模擬A.I,它放棄了今天的矽電晶體，並將類似於記憶體的元素引入到計算過程中。
這項工作無疑是有前途的，但是這是我們今天硬體的一個簡單的進化。另一個更引人注目的選擇是使用量子電腦來探索A.I.的潛力。這樣的研究還處於最初的概念階段，但是大規模的通用量子電腦的巨大計算能力似乎可能會激發我們理解上的重大飛躍。
麻省理工學院的實驗室將可以訪問該公司的旗艦量子專案IBM Q，最近更新到20-qubit處理器，更令人印象深刻的是50-qubit版本的硬體，當它有可能充分利用它的潛力時，肯定會成為一個真正的遊戲改變者。這條研究的道路將被設定為一條雙行道。機器學習也將被用來説明推進量子硬體的研究，結果將有助於科學家們突破機器學習的界限。
秘密頻道
A.I.可以是一個好的力量，但它也有可能造成很大的傷害。如自動化機械成為各行業常態後，可能很多人會失去工作。
麻省理工學院工程學院院長Anantha Chandrakasan認為，對於人工智慧領域的擔憂，是任何人都必須考慮進去的研究，探索和理解它可能帶來的風險和機遇，並由此制定關於如何最好應對這些問題的情景，是探索人工智慧發展的最好的途徑。
Gil表示，想讓A.I安全地走向世界。為此，實驗室將會看到該領域的從業人員與來自經濟和政治等不同學科的專家合作。這是一個把懂技術的人與那些熟悉社會問題的人溝通的問題。
MIT-IBM Watson A.I實驗室將成為討論這些的場所。A.I正在爆發潛力，但這也帶來了自身的挑戰。在這個領域工作的個人和組織肯定會利用自己的才能來開闢新天地。麻省理工學院和IBM都希望為這項重要的工作提供便利，但他們希望確保這樣做是在謹慎的情況下進行的。
訓練大型模型需要大量的資料，而且仍然是一個代價高昂，往往效率低下的過程。在接下來的十年裡，我們可以在這方面進行改進，但是這需要更好的硬體。在短期內，要在現有的矽技術基礎上建立新體系結構，除此之外，研究人員正在考慮模擬A.I,它放棄了今天的矽電晶體，並將類似於記憶體的元素引入到計算過程中。
這項工作無疑是有前途的，但是這是我們今天硬體的一個簡單的進化。另一個更引人注目的選擇是使用量子電腦來探索A.I.的潛力。這樣的研究還處於最初的概念階段，但是大規模的通用量子電腦的巨大計算能力似乎可能會激發我們理解上的重大飛躍。
麻省理工學院的實驗室將可以訪問該公司的旗艦量子專案IBM Q，最近更新到20-qubit處理器，更令人印象深刻的是50-qubit版本的硬體，當它有可能充分利用它的潛力時，肯定會成為一個真正的遊戲改變者。這條研究的道路將被設定為一條雙行道。機器學習也將被用來説明推進量子硬體的研究，結果將有助於科學家們突破機器學習的界限。
秘密頻道
A.I.可以是一個好的力量，但它也有可能造成很大的傷害。如自動化機械成為各行業常態後，可能很多人會失去工作。
麻省理工學院工程學院院長Anantha Chandrakasan認為，對於人工智慧領域的擔憂，是任何人都必須考慮進去的研究，探索和理解它可能帶來的風險和機遇，並由此制定關於如何最好應對這些問題的情景，是探索人工智慧發展的最好的途徑。
Gil表示，想讓A.I安全地走向世界。為此，實驗室將會看到該領域的從業人員與來自經濟和政治等不同學科的專家合作。這是一個把懂技術的人與那些熟悉社會問題的人溝通的問題。
MIT-IBM Watson A.I實驗室將成為討論這些的場所。A.I正在爆發潛力，但這也帶來了自身的挑戰。在這個領域工作的個人和組織肯定會利用自己的才能來開闢新天地。麻省理工學院和IBM都希望為這項重要的工作提供便利，但他們希望確保這樣做是在謹慎的情況下進行的。