全球人工智慧領域又迎來一件大事！2 月 1 日， MIT 宣佈啟動了一項雄心勃勃的專案 MIT Intelligence Quest （MIT IQ）項目， 該專案旨在瞭解人類智力， 並利用研究成果開發智慧型機器， 幾乎會對社會的各個方面產生積極的影響。
如今， 人工智慧的研究正在得到快速的發展， 無論是學界還是業界， 所有人都在你追我趕。 而 MIT IQ 項目可以視為是學術界發起的一場旨在贏回在人工智慧領域的主動權、意義深遠的努力， MIT 更是動員了所有的五大學院， 共同投入到這個項目中。
除了 MIT 校長L. Rafael Reif， 項目的主要領導人也由來自 MIT 核心院系及實驗室的負責人組成， 他們分別是：工程學院院長 Anantha Chandrakasan、MIT 電腦科學與人工智慧實驗室主任 Daniela Rus、電子工程和電腦科學系教授 Dina Katabi、大腦與認知科學學院神經科學系主任 James DiCarlo、認知科學和計算科學教授 Josh Tenenbaum 。
圖丨 Anantha Chandrakasan、 Daniela Rus、Dina Katabi（上排從左至右）James DiCarlo、Josh Tenenbaum（下排從左至右）
這個新的項目將推動人類和機器智慧的研究， 專案的首次曝光是在 MIT 校長 L. Rafael Reif 發給各學院的一封信中。 他在信中表示：“今天我們要回答兩個重要的問題。 在工程學角度上， 人類智慧是如何運作的？我們又該如何利用深層次的人類智慧去創建更智慧的機器， 並造福社會？”
圖丨MIT 校長 L. Rafael Reif
圍繞這兩個問題， 我們可以預測， MIT IQ 其中一個方向將是基礎性的研究， 比如涉及到對人類智慧的新認識和讓機器有效學習的新方法。 另一個方向則是將研究成果用於指導廣泛的實際工作， 如疾病診斷、藥物研究、材料和工業設計、自動化系統、合成生物學和金融等的實用工具。
MIT IQ 的兩大支柱：The Core 和 The Bridge
具體而言， MIT 準備通過兩個實體專案來引導 MIT IQ。 其中之一是“The Core”， 該專案致力於促進人類與機器智慧科學的進步， 其關鍵輸出是機器學習演算法。 同時， MIT IQ 通過利用電腦科學的見解來提高我們對人類智慧的理解。
第二個部分則稱為“The Bridge”， 致力於將 MIT 在智慧本質和人工智慧的發現應用於所有學科，
圖丨MIT 工程學院院長 Anantha Chandrakasan
MIT 工程學院院長 Anantha Chandrakasan 和電子工程系教授 Vannevar Bush 說：“我們追求推動世界變化的可能性”。
Chandrakasan 說：“我們設想通過深度學習來預防癌症導致的死亡，並進行個性化治療。我們設想人工智慧與人類智慧同步，並能補充和協助人類智慧。我們設想每一位科學家和工程師都可以使用人工智慧啟發式的演算法，在他們的領域開闢新的研究途徑。我們的研究人員會盡力把這變為可能。”
與 IBM 的合作專案被納入 MIT IQ
為了推動 MIT IQ 的發展，並達到符合其理想的結果，學院將通過企業贊助和非盈利組織贊助來實現財政支援。
在“MIT IQ”問世之前，MIT 就已經有了和企業合作共同開展人工智慧研究的先河。例如在 2017 年 9 月，MIT 宣佈和 IBM 聯合建立全新的人工智慧研究中心：MIT-IBM 沃森人工智慧實驗室（MIT-IBM Watson AI Lab），總計投入資金高達 2.4 億美元（約合人民幣 15.5 億元）。
MIT 校長 Rafael 介紹：“自從我們開始與 IBM 合作以來，這個實驗室在 MIT 內外都獲得了巨大的興趣，而且將成為 MIT IQ 的重要組成部分。“
IBM 認知解決方案和研究部門高級副總裁 John E. Kelly III 說：“應對世界上最大的挑戰，抓住最大的機遇，我們需要快速推進人工智慧技術，提高我們對人類智慧的理解。IBM 和 MIT 將以數十年的合作為基礎，共同塑造一個智慧研究及其應用的新議程，我們廣泛合作的 MIT-IBM Watson AI 實驗室就是例證。我們很自豪能夠成為這個計畫的基石。”
MIT 將努力在企業和非盈利組織的合作下，在 MIT IQ 內建立更多的實體。
為什麼是 MIT？
自 20 世紀 50 年代以來，MIT 一直處於智慧研究的前沿，先驅者 Marvin Minsky和 John McCarthy 幫助人類開創了人工智慧領域。
圖丨“人工智慧之父” Marvin Minsky
現在，MIT 有 200 多位主要研究人員，他們的研究與智慧直接相關。如今，MIT 電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL）、MIT 大腦與認知科學學院（BCS）、MIT 麥戈文腦研究所（the McGovern Institute for Brain Research）以及 MIT Picower 學習與記憶研究所 ( The Picower Institute for Learning and Memory at MIT ) 的研究人員，合作了一系列專案。而 MIT 的大腦、心智和機器中心 (CBMM:Center for Brains, Minds, and Machines) 也有來自美國國家科學基金會的大力資助，它也是美國國家科學基金會總部唯一資助的一個學院中心。
整個 MIT 的教職人員都將參與到這個專案中，包括媒體實驗室，運籌學研究中心，資料、系統和社會研究所，斯隆管理學院，建築和規劃學院，人文、藝術和社會科學學院的研究人員。
MIT 教務長 Martin Schmidt 說：“這次的旅程將由 MIT 所有五個學院共同完成。成功將取決於我們如何把各種學科共同目的和貢獻相結合。這種相互合作幫助的新思維讓人很興奮。”
MIT IQ 的核心將是人類研究人員和人工智慧之間的合作。
圖丨大腦和認知科學學院神經科學系主任 James DiCarlo 教授
大腦與認知科學學院神經科學系主任 James DiCarlo 教授說：“要革新人工智慧領域，我們應該繼續研究智慧的根源：大腦。通過與工程師和人工智慧研究人員合作，人類智慧研究人員可以建立智慧行為的大腦系統模型。現在正是時候，因為現在可以做到在這些大腦系統的規模上建立模型。研究大腦如何以工程師的語言工作，不僅會引導變革性的 AI，而且還將以全新的方式來修復、教育和擴充我們自己的想法。
圖｜MIT 電子工程與電腦科學系教授、CSAIL 主任 Daniela Rus
MIT 電子工程與電腦科學系教授、CSAIL 主任 Daniela Rus 對此表示贊同。她說，MIT 的研究人員“自從該領域開始就為智慧提供了開拓和遠見性的解決方案，並且能夠大程度地理解人類智慧，設計出功能更強大的智慧型機器。瞭解智慧將使我們瞭解自己，並創造機器來支持我們的認知和體力工作。”
David Siegel 目前擔任 MIT CSAIL 心理與機器研究中心顧問，是 MIT IQ 宏大計畫中不可或缺的一位。他於 1991 年在 MIT 獲得電腦科學博士學位，現在他將繼續參與這一全新項目。
圖｜MIT 心理與機器研究中心顧問 David Siegel
David Siegel 說，“理解人類智慧是最大的科學挑戰之一，有助於我們理解我們是誰，同時會有意義地推進人工智慧領域進程。”Siegel 還是量化基金 Two Sigma Investment 的聯合創始人。
研究成果
因此，MIT IQ 將為長期研究提供一個鼓勵未來基礎性科學的發展的平臺。與此同時，MIT 的教授和研究人員可能會開發具有短期內就能體現價值的技術，從而促進現有公司和新公司的新型合作。
在此之前，2016 年 10 月發起的“The Engine”計畫就支持一些此類創業活動，致力於幫助創業公司實現一些特別雄心勃勃的目標。
來自 MIT IQ 的其他創新可以被學院周圍的創新生態系統所吸收，例如肯德爾廣場，劍橋和大波士頓地區。畢竟，MIT 緊鄰世界領先的生物技術和醫療設備研發網路，以及一大批研究和部署機器智慧的領先技術公司。
MIT 還通過教師研究項目，機構和行業合作以及校友活動和領導力，在美國和世界其他地方開展創新中心。MIT IQ 將致力於連接具有熱情的研究智慧的創新公司和個人。
圖丨 Eric Schmidt
Alphabet 的前執行主席 Eric Schmidt 也為 MIT IQ 所追求的願景出謀劃策。他說：“想像一下，把新穎的機器學習工具交給那些能夠充分利用它們的人，我們能取得的成果將。MIT IQ 可以成為激動人心的新力量源泉。”
MIT 校長 Rafael 說：“今天的消息使我感到振奮。憑藉 MIT 深厚的實力和顯著的價值觀、文化和歷史，MIT IQ 承諾為理解智慧的本質做出重要貢獻，並利用它來創造一個更美好的世界。”
他說，“MIT 堅定地認為，智慧研究對於滿足人類需求至關重要。”
延伸閱讀：MIT IQ 校長公開信
致 MIT 師生：
今天早晨，MIT 啟動了針對人類和機器智慧的專案——MIT IQ 專案（MIT Intelligence Quest）。我迫不及待的想向大家介紹這項工作對於改善世界有多重要。
MIT IQ 專案包含兩個部分：
一個是 Core，它將促進人類與機器智慧科學的進步，將兩者交叉產生新的思想火花，並用其解決潛在的倫理與社會問題。
另一個是 Bridge，它將為非 AI 領域的任何其它學科的 MIT 研究人員提供定製版 AI 工具，以加速他們的研究進程。
MIT IQ 專注于未來，但它起源於 MIT 獨特的過去。60 年前，世界各地最優秀的頭腦都在思考一個重要問題：什麼是智慧，它如何工作？這些思考的結果就是眾多新興領域百花齊放：人工智慧，認知科學，神經科學，現代語言學。它們都在 MIT 綻放，並催生了讓人意想不到的科學分支，從計算神經科學到神經網路，再到善解人意的機器人。
今天，通過汲取 MIT 在這些領域的卓越成果，以及這些學科的教育成就，MIT IQ 想解決兩個引人注目的問題：在工程學角度上，人類智慧如何運作？我們又如何利用深層次的人類智慧去創建更智慧的機器，並造福社會？
如今使用的 AI，其架構相對而言是比較陳舊的。一些大的科技公司正推動真正的創新，但大多數公司都在在現存 AI 方法的基礎上絞盡腦汁地開發新程式。但要變革 AI 則需要基礎的新科學：解決困疑難問題的最前線。這一挑戰已經引起了具有前瞻性的公司和投資者的興起，MIT 也在積極探索。
如今的 AI 領域，憂與樂同在。它很快會成為新財富的主要來源，從而也會帶來新的不平等。這種不平等即存在于一國之內，也存在於國際之間。MIT 的一個關鍵作用是研究 AI 的經濟、文化和倫理影響力，以及這些技術如何才能更好地服務於整個社會。這與 MIT 重塑未來的努力有緊密聯繫；更多內容請拭目以待。
Core 部分旨在於推動基礎科學，Bridge 則是通過研發高度專業化的 AI 工具，加速 MIT 各個學科研究人員的研究工作。另外，我們希望這項工作除了能為校內人員解決實際問題外，還能走出校園做出更大貢獻。
Bridge 最好的類比是雅典娜計畫。1983 年，MIT 面臨一個棘手問題：如何在校園內建立分散式運算環境來服務於學校的教學任務。在 IBM 等先進公司的幫助下，雅典娜專案最終為 MIT 師生解決了這一問題。在這一過程中，他們研發了新工具——X Window 系統和 Kerberos，它們是即使通訊的早期萌芽——塑造了桌面和分散式運算的雛形。
為了滿足 MIT 嚴苛的研究任務所面臨的問題，Bridge 的目標是為國家和世界提供 AI 創新。
瞭解智慧的本質是科學的重大問題之一；用機器智慧的力量創造更美好的世界是我們時代的重大挑戰。在這項工作開始之際，我想感謝所有 MIT 教職員工，他們將畢生的知識投入到 MIT IQ 研究之中。你們幹勁十足，我期待著你們將要取得的成就。
圖丨MIT 工程學院院長 Anantha Chandrakasan
MIT 工程學院院長 Anantha Chandrakasan 和電子工程系教授 Vannevar Bush 說：“我們追求推動世界變化的可能性”。
Chandrakasan 說：“我們設想通過深度學習來預防癌症導致的死亡，並進行個性化治療。我們設想人工智慧與人類智慧同步，並能補充和協助人類智慧。我們設想每一位科學家和工程師都可以使用人工智慧啟發式的演算法，在他們的領域開闢新的研究途徑。我們的研究人員會盡力把這變為可能。”
與 IBM 的合作專案被納入 MIT IQ
為了推動 MIT IQ 的發展，並達到符合其理想的結果，學院將通過企業贊助和非盈利組織贊助來實現財政支援。
在“MIT IQ”問世之前，MIT 就已經有了和企業合作共同開展人工智慧研究的先河。例如在 2017 年 9 月，MIT 宣佈和 IBM 聯合建立全新的人工智慧研究中心：MIT-IBM 沃森人工智慧實驗室（MIT-IBM Watson AI Lab），總計投入資金高達 2.4 億美元（約合人民幣 15.5 億元）。
MIT 校長 Rafael 介紹：“自從我們開始與 IBM 合作以來，這個實驗室在 MIT 內外都獲得了巨大的興趣，而且將成為 MIT IQ 的重要組成部分。“
IBM 認知解決方案和研究部門高級副總裁 John E. Kelly III 說：“應對世界上最大的挑戰，抓住最大的機遇，我們需要快速推進人工智慧技術，提高我們對人類智慧的理解。IBM 和 MIT 將以數十年的合作為基礎，共同塑造一個智慧研究及其應用的新議程，我們廣泛合作的 MIT-IBM Watson AI 實驗室就是例證。我們很自豪能夠成為這個計畫的基石。”
MIT 將努力在企業和非盈利組織的合作下，在 MIT IQ 內建立更多的實體。
為什麼是 MIT？
自 20 世紀 50 年代以來，MIT 一直處於智慧研究的前沿，先驅者 Marvin Minsky和 John McCarthy 幫助人類開創了人工智慧領域。
圖丨“人工智慧之父” Marvin Minsky
現在，MIT 有 200 多位主要研究人員，他們的研究與智慧直接相關。如今，MIT 電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL）、MIT 大腦與認知科學學院（BCS）、MIT 麥戈文腦研究所（the McGovern Institute for Brain Research）以及 MIT Picower 學習與記憶研究所 ( The Picower Institute for Learning and Memory at MIT ) 的研究人員，合作了一系列專案。而 MIT 的大腦、心智和機器中心 (CBMM:Center for Brains, Minds, and Machines) 也有來自美國國家科學基金會的大力資助，它也是美國國家科學基金會總部唯一資助的一個學院中心。
整個 MIT 的教職人員都將參與到這個專案中，包括媒體實驗室，運籌學研究中心，資料、系統和社會研究所，斯隆管理學院，建築和規劃學院，人文、藝術和社會科學學院的研究人員。
MIT 教務長 Martin Schmidt 說：“這次的旅程將由 MIT 所有五個學院共同完成。成功將取決於我們如何把各種學科共同目的和貢獻相結合。這種相互合作幫助的新思維讓人很興奮。”
MIT IQ 的核心將是人類研究人員和人工智慧之間的合作。
圖丨大腦和認知科學學院神經科學系主任 James DiCarlo 教授
大腦與認知科學學院神經科學系主任 James DiCarlo 教授說：“要革新人工智慧領域，我們應該繼續研究智慧的根源：大腦。通過與工程師和人工智慧研究人員合作，人類智慧研究人員可以建立智慧行為的大腦系統模型。現在正是時候，因為現在可以做到在這些大腦系統的規模上建立模型。研究大腦如何以工程師的語言工作，不僅會引導變革性的 AI，而且還將以全新的方式來修復、教育和擴充我們自己的想法。
圖｜MIT 電子工程與電腦科學系教授、CSAIL 主任 Daniela Rus
MIT 電子工程與電腦科學系教授、CSAIL 主任 Daniela Rus 對此表示贊同。她說，MIT 的研究人員“自從該領域開始就為智慧提供了開拓和遠見性的解決方案，並且能夠大程度地理解人類智慧，設計出功能更強大的智慧型機器。瞭解智慧將使我們瞭解自己，並創造機器來支持我們的認知和體力工作。”
David Siegel 目前擔任 MIT CSAIL 心理與機器研究中心顧問，是 MIT IQ 宏大計畫中不可或缺的一位。他於 1991 年在 MIT 獲得電腦科學博士學位，現在他將繼續參與這一全新項目。
圖｜MIT 心理與機器研究中心顧問 David Siegel
David Siegel 說，“理解人類智慧是最大的科學挑戰之一，有助於我們理解我們是誰，同時會有意義地推進人工智慧領域進程。”Siegel 還是量化基金 Two Sigma Investment 的聯合創始人。
研究成果
因此，MIT IQ 將為長期研究提供一個鼓勵未來基礎性科學的發展的平臺。與此同時，MIT 的教授和研究人員可能會開發具有短期內就能體現價值的技術，從而促進現有公司和新公司的新型合作。
在此之前，2016 年 10 月發起的“The Engine”計畫就支持一些此類創業活動，致力於幫助創業公司實現一些特別雄心勃勃的目標。
來自 MIT IQ 的其他創新可以被學院周圍的創新生態系統所吸收，例如肯德爾廣場，劍橋和大波士頓地區。畢竟，MIT 緊鄰世界領先的生物技術和醫療設備研發網路，以及一大批研究和部署機器智慧的領先技術公司。
MIT 還通過教師研究項目，機構和行業合作以及校友活動和領導力，在美國和世界其他地方開展創新中心。MIT IQ 將致力於連接具有熱情的研究智慧的創新公司和個人。
圖丨 Eric Schmidt
Alphabet 的前執行主席 Eric Schmidt 也為 MIT IQ 所追求的願景出謀劃策。他說：“想像一下，把新穎的機器學習工具交給那些能夠充分利用它們的人，我們能取得的成果將。MIT IQ 可以成為激動人心的新力量源泉。”
MIT 校長 Rafael 說：“今天的消息使我感到振奮。憑藉 MIT 深厚的實力和顯著的價值觀、文化和歷史，MIT IQ 承諾為理解智慧的本質做出重要貢獻，並利用它來創造一個更美好的世界。”
他說，“MIT 堅定地認為，智慧研究對於滿足人類需求至關重要。”
延伸閱讀：MIT IQ 校長公開信
致 MIT 師生：
今天早晨，MIT 啟動了針對人類和機器智慧的專案——MIT IQ 專案（MIT Intelligence Quest）。我迫不及待的想向大家介紹這項工作對於改善世界有多重要。
MIT IQ 專案包含兩個部分：
一個是 Core，它將促進人類與機器智慧科學的進步，將兩者交叉產生新的思想火花，並用其解決潛在的倫理與社會問題。
另一個是 Bridge，它將為非 AI 領域的任何其它學科的 MIT 研究人員提供定製版 AI 工具，以加速他們的研究進程。
MIT IQ 專注于未來，但它起源於 MIT 獨特的過去。60 年前，世界各地最優秀的頭腦都在思考一個重要問題：什麼是智慧，它如何工作？這些思考的結果就是眾多新興領域百花齊放：人工智慧，認知科學，神經科學，現代語言學。它們都在 MIT 綻放，並催生了讓人意想不到的科學分支，從計算神經科學到神經網路，再到善解人意的機器人。
今天，通過汲取 MIT 在這些領域的卓越成果，以及這些學科的教育成就，MIT IQ 想解決兩個引人注目的問題：在工程學角度上，人類智慧如何運作？我們又如何利用深層次的人類智慧去創建更智慧的機器，並造福社會？
如今使用的 AI，其架構相對而言是比較陳舊的。一些大的科技公司正推動真正的創新，但大多數公司都在在現存 AI 方法的基礎上絞盡腦汁地開發新程式。但要變革 AI 則需要基礎的新科學：解決困疑難問題的最前線。這一挑戰已經引起了具有前瞻性的公司和投資者的興起，MIT 也在積極探索。
如今的 AI 領域，憂與樂同在。它很快會成為新財富的主要來源，從而也會帶來新的不平等。這種不平等即存在于一國之內，也存在於國際之間。MIT 的一個關鍵作用是研究 AI 的經濟、文化和倫理影響力，以及這些技術如何才能更好地服務於整個社會。這與 MIT 重塑未來的努力有緊密聯繫；更多內容請拭目以待。
Core 部分旨在於推動基礎科學，Bridge 則是通過研發高度專業化的 AI 工具，加速 MIT 各個學科研究人員的研究工作。另外，我們希望這項工作除了能為校內人員解決實際問題外，還能走出校園做出更大貢獻。
Bridge 最好的類比是雅典娜計畫。1983 年，MIT 面臨一個棘手問題：如何在校園內建立分散式運算環境來服務於學校的教學任務。在 IBM 等先進公司的幫助下，雅典娜專案最終為 MIT 師生解決了這一問題。在這一過程中，他們研發了新工具——X Window 系統和 Kerberos，它們是即使通訊的早期萌芽——塑造了桌面和分散式運算的雛形。
為了滿足 MIT 嚴苛的研究任務所面臨的問題，Bridge 的目標是為國家和世界提供 AI 創新。
瞭解智慧的本質是科學的重大問題之一；用機器智慧的力量創造更美好的世界是我們時代的重大挑戰。在這項工作開始之際，我想感謝所有 MIT 教職員工，他們將畢生的知識投入到 MIT IQ 研究之中。你們幹勁十足，我期待著你們將要取得的成就。