麻省理工和IBM合作創立Watson AI實驗室，謹慎推進 AI 研究

英文原文：IBM and MIT are working together to make sure A.I. isn’t our downfall

IBM 與麻省理工學院在今年 9 月份合作成立了 MIT-IBM Watson AI 實驗室，這一實驗室的目的并不僅僅在于推動 AI 的發展，同時也在謹慎衡量 AI 可能會帶來的社會影響，確保 AI 的相關研究在謹慎的前提下進行。本文作者是 Brad Jones，原文發表于 Digital Trends。

2017 年 9 月，IBM 宣布與麻省理工學院（MIT）建立為期十年的合作伙伴關系，共同建立 MIT-IBM Watson AI 實驗室，并以 1000 萬美元的基礎投資展開人工智能領域的研究，鼓勵科學家、教授以及從事這一領域研究的學生貢獻他們的想法，打開新的研究途徑。

目前，AI 正在迅速成為現代科技的一個重點，并且它對我們日常生活的重要性在未來幾年只會不斷增加。IBM 和麻省理工學院顯然都希望能夠站在最新發展的前沿位置，兩者確定的這一合作關系本身的影響意義也遠遠超過了技術。

MIT-IBM Watson AI 實驗室在推動 AI 發展的同時，也會考慮這項技術所造成的社會影響，也就是說實驗室不僅僅是為了探究 AI 未來發展的可能性，而且要確保最前沿的可能性不會帶來負面影響。

四大支柱

MIT 和 IBM 都承諾保持開放的態度，雖然并不是每一個想法都會得到后續的推進，但他們歡迎各種各樣的想法存在。到目前為止，雙方已經確立了四個主要支柱性根基來指導未來的研究方向。

首先是推進核心算法的進步，重點是確保開發過程比現在更透明。IBM 公司的副總裁 Dario Gil 告訴 Digital Trends，他們的目的在于擺脫“黑盒子”模式，改變 AI 研究模糊、混亂的問題，從外部角度更容易去了解。

IBM 和 MIT 將第二個支柱稱為“AI 物理學”，也就是用于將 AI 技術推向新高度的硬件。第三個支柱是考察 AI 在不同行業中的實際潛在應用。最后一個則與“共享繁榮”這一話題有關，研究如何防止 AI 以及自動化機器將人類勞動力遠遠甩在身后，避免對普通人的未來經濟產生負面影響這一問題。

簡單來說，現在我們需要從各個角度來思考 AI 技術，因為近年來 AI 領域取得的重大進展很會就會對我們的生活產生直接的影響。

從 IT 到 AI

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 AI 技術也能有這樣的影響力。

Gil 認為 AI 就是新一代的 IT，它將很快滲透到所有行業和公司，無處不在。即便它沒有直接參與，也會影響到人們的工作和生活。他提到過去幾十年來計算機如何被迅速應用，以及現代企業需要利用現代技術又是如何迅速成為一個公認的事實。IT 部門成為標準配置，計算機科學也發展成為了一門學科，而現在，他在 AI 領域看到了類似的發展路徑。

Gil 說道：“每一個企業都開始思考，我們該如何部署 AI？就像當時部署 IT 一樣，他們都在想該如何用這項技術來解決以前解決不了的問題？”他接著引用麻省理工學院機器學習課程的學生人數來證明他的觀點。三年前，注冊學習該課程的人數為 200 人，而今年已經有 700 名學生注冊，需求量創下新高。斯坦福大學的機器學習入門課程學生今年也創下新高，共有 1080 名學生報名參加。

硬件是前提

Gil 解釋道，你可以看一下現在每個人都在使用的一些讓人興奮不已的算法，比如深度學習，這些算法并不是新鮮的東西，他們其實已經和我們在一起幾十年了。據 Gil 介紹，阻礙 AI 發展的有兩大因素，一是我們能夠獲得的計算能力，二是我們手頭所擁有的用于訓練這些神經網絡的數字數據量。他補充道：“計算能力當下是 AI 的核心所在，而且這一狀態將持續很多年的時間。”

培訓大型模型需要大量的數據，而這往往是一個代價高昂、效率低下的過程。在接下來的十年時間里，我們可以在這方面有所改進，但前提是需要有更好的硬件。Gil 預測，短期內，我們應該在現有硅技術基礎之上創建新型結構體系。除此之外，研究人員正在考慮模擬 AI 放棄現在的硅晶體管，并將類似于存儲器的元素引入到計算過程之中。這項工作無疑有良好的前景，但這只是對我們現有硬件的一個簡單的進化。另一個更加引人注目的做法是使用量子計算機來探索 AI 的潛力。這樣的研究目前還處于最初的概念階段，但是大規模通用量子計算機所具有的巨大的計算能力似乎可以激發我們實現認知理解層次的一大飛躍。

麻省理工學院的實驗室將可以訪問 IBM 公司的旗艦量子項目 IBM Q。IBM 從去年開始就提供量子計算作為云計算服務，當時推出的是 5 量子位（qubit）處理器，最近剛剛更新到 20 量子位，50 量子位處理器也將很快成為現實。當這一硬件能夠充分發揮其潛力之時，必將會真正的改變這一領域。這一研究方向是一條雙向道路，機器學習可以被用來幫助推動量子硬件的研究，而硬件的研究成果有助于科學家們打破機器學習的界限。

安全通道

Gil 解釋道：“我們是想讓技術來解決這個世界的問題。作為領導者，我認為要以正確的方式來實現這一目的至關重要。而要保證正確的方式，你需要深思熟慮，需要以嚴謹而又嚴肅的態度來研究這些問題。”AI 可以是一種好的力量，但它也有可能會造成很大的傷害。我們也看到過這樣的一些事例，比如用于在線騷擾的聊天機器人等，也有一些附帶性損害存在，例如如果自動化機械成為常態，那不同行業的部分人群就將失去工作。

麻省理工學院工程學院院長 Anantha Chandrakasan 在與 Digital Trends 來往的電子郵件中寫道：“我們意識到人們對于人工智能機器未來能力方面的擔憂，這也是這一領域的任何人在開展新研究之前必須要考慮的一個問題。但是，我們認為最好的方式是，探索并掌握人工智能未來可能帶來的風險和機遇，并據此規劃好如何最好地應對可能出現的風險。”

Gil 表示：“我們想把 AI 以一種安全的方式推向全世界。”為了實現這一目標，在實驗室，我們會同這一領域不同學科的專家來合作，例如經濟學和政治學等。其實，這就是一個讓那些理解這一技術的人與那些熟悉這一問題可能帶來的社會問題的人聚到一起進行溝通的過程。

在提到現在關于未來社會的兩種幻想（人類不必被迫工作以及超智能機器人掌握控制權）時，Gil 表示，“總體來看，人們的這種討論話題很有趣，但這些話題往往是要么烏托邦主義，要么反烏托邦主義。這是兩個極端，而更為復雜的，關于我們需要如何一步一步去做的話題則很少有人觸及。”

MIT-IBM Watson AI 驗室將成為這些討論的一個綜合場所。顯而易見，AI 的潛力正在迸發，但這也帶來了一些挑戰，在這個領域的個人和企業肯定都想要利用自己的才能來開創新的天地。麻省理工學院和 IBM 都希望為這項重要的工作提供便利，但他們也希望能夠確保一切都在謹慎的情況下進行。

來自: 36kr.com