未來，機器學習會成為一種被更廣泛使用的工具。任何一個領域的研究人員，都可以像使用Word一樣來使用機器學習。這是麻省理工學院名譽校長埃裡克·格里姆森（Eric Grimson）的觀點。他在接受澎湃新聞採訪時說，為了讓人們更好地使用AI，麻省理工大學在今年發起了MIT Intelligence Quest項目。
這個項目有四個部分。第一部分被稱為“核心”（Core），主要著眼於智力科學（Science of Intelligence）。“這不僅是新電腦和新算法，而是想嘗試理解在人的大腦裡發生了什麼。”神經科學給我們展示了大腦的樣子，認知科學讓我們知道人是怎樣思考的，這些信息綜合到一起，會告訴我們下一代算法應該是什麼樣的。AI在發展過程中發生了很多變化。比如當今很受歡迎的深度學習技術，就打敗了世界上最好的圍棋選手。但格里姆森認為，問題在於深度學習系統需要數百萬例子，需要巨大的雲計算能力，而對人類來說就不一樣，“你給一個兩歲的小孩展示6個例子，她就能找出其中的規律”。所以，人的學習方法和深度學習系統是不同的。我們需要從中學習，並且利用它來思考未來的技術。
第二部分被稱為“橋”（Bridge），指的是從AI到其他任何領域的橋。未來，每一個工程領域、科學領域、社會科學領域、設計領域，都將受到機器學習和AI的影響。麻省理工希望其中任何一個領域的研究人員，都能更容易地使用機器學習，就像他們使用Word一樣。你不需要成為計算機科學方面的專家，就能夠很快地理解並使用它。
第三部分是倫理。我們需要真正理解使用這些系統時會遇到的倫理問題。
第四部分是理解AI系統將會產生的影響。比如在工作這件事情上，AI可能會改變幾百萬人的就業機會。所以，我們要考慮，怎樣規劃未來的工作？怎樣幫助那些將要失去工作的人重新培訓？怎樣幫他們適應未來的變化？
此外，格里姆森認為，不管是哪個專業的學生，都要了解一些計算思維（computational thinking），比如什麼是算法。你可以問一下自己，“我該如何使用它？我需要做什麼才能夠去使用它？什麼情況下我應該相信它的結果？有時我會用這個結果，但有時候我應該質疑，算法真的給出了我所希望的結果嗎？”這並不是說你要能編程，雖然編程很重要，但是“你怎麼看待這個問題”更重要。
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