围绕这两个问题，我们可以预测，MIT IQ 其中一个方向将是基础性的研究，比如涉及到对人类智能的新认识和让机器有效学习的新方法。另一个方向则是将研究成果用于指导广泛的实际工作，如疾病诊断、药物研究、材料和工业设计、自动化系统、合成生物学和金融等的实用工具。全球人工智能领域又迎来一件大事！2 月 1 日，MIT 宣布启动了一项雄心勃勃的项目 MIT Intelligence Quest （MIT IQ）项目，该项目旨在了解人类智力，并利用研究成果开发智能机器，几乎会对社会的各个方面产生积极的影响。

如今，人工智能的研究正在得到快速的发展，无论是学界还是业界，所有人都在你追我赶。而 MIT IQ 项目可以视为是学术界发起的一场旨在赢回在人工智能领域的主动权、意义深远的努力，MIT 更是动员了所有的五大学院，共同投入到这个项目中。

除了 MIT 校长L. Rafael Reif，项目的主要领导人也由来自 MIT 核心院系及实验室的负责人组成，他们分别是：工程学院院长 Anantha Chandrakasan、MIT 计算机科学与人工智能实验室主任 Daniela Rus、电子工程和计算机科学系教授 Dina Katabi、大脑与认知科学学院神经科学系主任 James DiCarlo、认知科学和计算科学教授 Josh Tenenbaum 。

这个新的项目将推动人类和机器智能的研究，项目的首次曝光是在 MIT 校长 L. Rafael Reif 发给各学院的一封信中。他在信中表示：“今天我们要回答两个重要的问题。在工程学角度上，人类智能是如何运作的？我们又该如何利用深层次的人类智能去创建更智慧的机器，并造福社会？”

围绕这两个问题，我们可以预测，MIT IQ 其中一个方向将是基础性的研究，比如涉及到对人类智能的新认识和让机器有效学习的新方法。另一个方向则是将研究成果用于指导广泛的实际工作，如疾病诊断、药物研究、材料和工业设计、自动化系统、合成生物学和金融等的实用工具。

MIT IQ 的两大支柱：The Core 和 The Bridge

具体而言，MIT 准备通过两个实体项目来引导 MIT IQ。其中之一是“The Core”，该项目致力于促进人类与机器智能科学的进步，其关键输出是机器学习算法。同时，MIT IQ 通过利用计算机科学的见解来提高我们对人类智能的理解。

第二个部分则称为“The Bridge”，致力于将 MIT 在智能本质和人工智能的发现应用于所有学科，并将从全球的工业和研究实验室中提供最先进的工具。The Bridge 将为 MIT 社区提供各种“福利”，包括智能技术、平台和基础设施，为学生、教职工提供人工智能工具的相关培训，丰富而独特的数据集，技术支持和定制的硬件。

MIT 工程学院院长 Anantha Chandrakasan 和电子工程系教授 Vannevar Bush 说：“我们追求推动世界变化的可能性”。

Chandrakasan 说：“我们设想通过深度学习来预防癌症导致的死亡，并进行个性化治疗。我们设想人工智能与人类智能同步，并能补充和协助人类智能。我们设想每一位科学家和工程师都可以使用人工智能启发式的算法，在他们的领域开辟新的研究途径。我们的研究人员会尽力把这变为可能。”

与 IBM 的合作项目被纳入 MIT IQ

为了推动 MIT IQ 的发展，并达到符合其理想的结果，学院将通过企业赞助和非盈利组织赞助来实现财政支持。

在“MIT IQ”问世之前，MIT 就已经有了和企业合作共同开展人工智能研究的先河。例如在 2017 年 9 月，MIT 宣布和 IBM 联合建立全新的人工智能研究中心：MIT-IBM 沃森人工智能实验室（MIT-IBM Watson AI Lab），总计投入资金高达 2.4 亿美元（约合人民币 15.5 亿元）。

MIT 校长 Rafael 介绍：“自从我们开始与 IBM 合作以来，这个实验室在 MIT 内外都获得了巨大的兴趣，而且将成为 MIT IQ 的重要组成部分。“

IBM 认知解决方案和研究部门高级副总裁 John E. Kelly III 说：“应对世界上最大的挑战，抓住最大的机遇，我们需要快速推进人工智能技术，提高我们对人类智能的理解。IBM 和 MIT 将以数十年的合作为基础，共同塑造一个智能研究及其应用的新议程，我们广泛合作的 MIT-IBM Watson AI 实验室就是例证。我们很自豪能够成为这个计划的基石。”

MIT 将努力在企业和非盈利组织的合作下，在 MIT IQ 内建立更多的实体。

为什么是 MIT？

自 20 世纪 50 年代以来，MIT 一直处于智能研究的前沿，先驱者 Marvin Minsky和 John McCarthy 帮助人类开创了人工智能领域。

现在，MIT 有 200 多位主要研究人员，他们的研究与智能直接相关。如今，MIT 计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）、MIT 大脑与认知科学学院（BCS）、MIT 麦戈文脑研究所（the McGovern Institute for Brain Research）以及 MIT Picower 学习与记忆研究所 ( The Picower Institute for Learning and Memory at MIT ) 的研究人员，合作了一系列项目。而 MIT 的大脑、心智和机器中心 (CBMM:Center for Brains, Minds, and Machines) 也有来自美国国家科学基金会的大力资助，它也是美国国家科学基金会总部唯一资助的一个学院中心。

整个 MIT 的教职人员都将参与到这个项目中，包括媒体实验室，运筹学研究中心，数据、系统和社会研究所，斯隆管理学院，建筑和规划学院，人文、艺术和社会科学学院的研究人员。

MIT 教务长 Martin Schmidt 说：“这次的旅程将由 MIT 所有五个学院共同完成。成功将取决于我们如何把各种学科共同目的和贡献相结合。这种相互合作帮助的新思维让人很兴奋。”

MIT IQ 的核心将是人类研究人员和人工智能之间的合作。

大脑与认知科学学院神经科学系主任 James DiCarlo 教授说：“要革新人工智能领域，我们应该继续研究智能的根源：大脑。通过与工程师和人工智能研究人员合作，人类智能研究人员可以建立智能行为的大脑系统模型。现在正是时候，因为现在可以做到在这些大脑系统的规模上建立模型。研究大脑如何以工程师的语言工作，不仅会引导变革性的 AI，而且还将以全新的方式来修复、教育和扩充我们自己的想法。

MIT 电子工程与计算机科学系教授、CSAIL 主任 Daniela Rus 对此表示赞同。她说，MIT 的研究人员“自从该领域开始就为智能提供了开拓和远见性的解决方案，并且能够大程度地理解人类智能，设计出功能更强大的智能机器。了解智能将使我们了解自己，并创造机器来支持我们的认知和体力工作。”

David Siegel 目前担任 MIT CSAIL 心理与机器研究中心顾问，是 MIT IQ 宏大计划中不可或缺的一位。他于 1991 年在 MIT 获得计算机科学博士学位，现在他将继续参与这一全新项目。

David Siegel 说，“理解人类智能是最大的科学挑战之一，有助于我们理解我们是谁，同时会有意义地推进人工智能领域进程。”Siegel 还是量化基金 Two Sigma Investment 的联合创始人。

研究成果

因此，MIT IQ 将为长期研究提供一个鼓励未来基础性科学的发展的平台。与此同时，MIT 的教授和研究人员可能会开发具有短期内就能体现价值的技术，从而促进现有公司和新公司的新型合作。

在此之前，2016 年 10 月发起的“The Engine”计划就支持一些此类创业活动，致力于帮助创业公司实现一些特别雄心勃勃的目标。

来自 MIT IQ 的其他创新可以被学院周围的创新生态系统所吸收，例如肯德尔广场，剑桥和大波士顿地区。毕竟，MIT 紧邻世界领先的生物技术和医疗设备研发网络，以及一大批研究和部署机器智能的领先技术公司。

MIT 还通过教师研究项目，机构和行业合作以及校友活动和领导力，在美国和世界其他地方开展创新中心。MIT IQ 将致力于连接具有热情的研究智能的创新公司和个人。

Alphabet 的前执行主席 Eric Schmidt 也为 MIT IQ 所追求的愿景出谋划策。他说：“想象一下，把新颖的机器学习工具交给那些能够充分利用它们的人，我们能取得的成果将。MIT IQ 可以成为激动人心的新力量源泉。”

MIT 校长 Rafael 说：“今天的消息使我感到振奋。凭借 MIT 深厚的实力和显著的价值观、文化和历史，MIT IQ 承诺为理解智能的本质做出重要贡献，并利用它来创造一个更美好的世界。”

他说，“MIT 坚定地认为，智能研究对于满足人类需求至关重要。”

延伸阅读：MIT IQ 校长公开信

致 MIT 师生：

今天早晨，MIT 启动了针对人类和机器智能的项目——MIT IQ 项目（MIT Intelligence Quest）。我迫不及待的想向大家介绍这项工作对于改善世界有多重要。

MIT IQ 项目包含两个部分：

一个是 Core，它将促进人类与机器智能科学的进步，将两者交叉产生新的思想火花，并用其解决潜在的伦理与社会问题。

另一个是 Bridge，它将为非 AI 领域的任何其它学科的 MIT 研究人员提供定制版 AI 工具，以加速他们的研究进程。

MIT IQ 专注于未来，但它起源于 MIT 独特的过去。60 年前，世界各地最优秀的头脑都在思考一个重要问题：什么是智能，它如何工作？这些思考的结果就是众多新兴领域百花齐放：人工智能，认知科学，神经科学，现代语言学。它们都在 MIT 绽放，并催生了让人意想不到的科学分支，从计算神经科学到神经网络，再到善解人意的机器人。

今天，通过汲取 MIT 在这些领域的卓越成果，以及这些学科的教育成就，MIT IQ 想解决两个引人注目的问题：在工程学角度上，人类智能如何运作？我们又如何利用深层次的人类智能去创建更智慧的机器，并造福社会？

如今使用的 AI，其架构相对而言是比较陈旧的。一些大的科技公司正推动真正的创新，但大多数公司都在在现存 AI 方法的基础上绞尽脑汁地开发新程序。但要变革 AI 则需要基础的新科学：解决困疑难问题的最前线。这一挑战已经引起了具有前瞻性的公司和投资者的兴起，MIT 也在积极探索。

如今的 AI 领域，忧与乐同在。它很快会成为新财富的主要来源，从而也会带来新的不平等。这种不平等即存在于一国之内，也存在于国际之间。MIT 的一个关键作用是研究 AI 的经济、文化和伦理影响力，以及这些技术如何才能更好地服务于整个社会。这与 MIT 重塑未来的努力有紧密联系；更多内容请拭目以待。

Core 部分旨在于推动基础科学，Bridge 则是通过研发高度专业化的 AI 工具，加速 MIT 各个学科研究人员的研究工作。另外，我们希望这项工作除了能为校内人员解决实际问题外，还能走出校园做出更大贡献。

Bridge 最好的类比是雅典娜计划。1983 年，MIT 面临一个棘手问题：如何在校园内建立分布式计算环境来服务于学校的教学任务。在 IBM 等先进公司的帮助下，雅典娜项目最终为 MIT 师生解决了这一问题。在这一过程中，他们研发了新工具——X Window 系统和 Kerberos，它们是即使通讯的早期萌芽——塑造了桌面和分布式计算的雏形。

为了满足 MIT 严苛的研究任务所面临的问题，Bridge 的目标是为国家和世界提供 AI 创新。

了解智能的本质是科学的重大问题之一；用机器智能的力量创造更美好的世界是我们时代的重大挑战。在这项工作开始之际，我想感谢所有 MIT 教职员工，他们将毕生的知识投入到 MIT IQ 研究之中。你们干劲十足，我期待着你们将要取得的成就。

-End-

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