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

新智元編譯

來源：zdnet.com

編譯：馬文

【新智元導讀】MIT發起MIT IQ項目，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慧創造新的演算法，並促進協作，共同推動AI的突破。該項目包含「核心」和「橋樑」兩個實體，分別注重基礎研究和應用研究。該項目或能促進學術界與工業界、AI學科與其他學科為實現AI突破的更多合作。

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慧創造新的演算法，並促進協作。

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，從而了解人類智能，並利用研究成果開發機器智能。

MIT IQ的新聞發布會公布了這個項目的主要領導人，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慧實驗室主任

Josh Tenenbaum，認知科學和計算科學教授

MIT IQ真正想解決的問題是，當前有關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演算法中擠出新的應用來。」

開發新演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，並從事基礎研究。科技行業的回應是增加學術合作和資助。

據了解，MIT IQ項目將需要「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簽署一個合作協議，IBM 同意投資 2.4 億美元成立一個新的 MIT-IBM 沃森人工智慧實驗室(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：「我們將教授更多學生使用AI工具。」

MIT IQ的結構：核心和橋樑

MIT IQ有兩個相互關聯的實體。第一個實體被稱為「核心」（The Core），目標是開發機器學習演算法。Core將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理解外，它還將開發針對更具體用途的機器學習演算法。

第二個實體被稱為「橋」（The Bridge），致力於將在自然智能和人工智慧領域的研究成果，應用到包括疾病診斷、藥物發現、材料和製造設計、自動化、合成生物學和金融的廣大領域。Bridge將提供技術、平台、基礎設施、教育和數據集。這兩個實體都將與世界各地的研究實驗室展開合作。

MIT IQ還將著眼於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內部已經有250多名教職員工在從事AI領域的研究這一事實，但是，這些研究人員並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繫，以擴大AI研究。

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

Reif說，儘管在工業領域將有大量的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將採用逆向工程（reverse engineering）的方法研究人工智慧。

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並將其應用於深度學習是必要的，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將在人工智慧研究中發揮作用。

Tenenbaum表示，他們的目標是「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態開始，然後學習模式和數據。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數據和模式的結構。

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，他的小組將與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，將涉及從演算法到大腦研究到機器人的一切。

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