成立了麻省理工斯蒂芬?A?施瓦茨曼計算學院（MITStephenA.SchwarzmanCollegeofComputing），這是一個價值10億美元的中心，致力于圍繞人工智能“重塑其學術(shù)計劃”。麻省理工學院院長L.RafaelReif說，這個想法是將AI、機器學習和數(shù)據(jù)科學與其他學科一起用于“教育未來的雙語者”，將雙語定義為從事生物學，化學，政治，歷史和語言學的人。具有可在其領(lǐng)域中使用的計算技能。
該中心由私人股權(quán)公司黑石集團首席執(zhí)行官斯蒂芬?施瓦茲曼（StephenA.Schwarzman）以及世界上第34位富豪（根據(jù)“福布斯”報道的富豪）投資3.5億美元，將成為發(fā)展改變世界的學科潛力的先驅(qū)，因為我們知道。正如ErikBrynjolfsson和AndrewMcAfee在強烈推薦的“人工智能業(yè)務(wù)”中指出的那樣。
“......在接下來的十年中，人工智能不會取代管理人員，但使用人工智能的管理人員將取代那些沒有管理人員的人?！?
創(chuàng)建一個獨立的多學科中心認識到人工智能將影響幾乎每個領(lǐng)域的專業(yè)人員，將被那些知道如何使用AI，機器學習或數(shù)據(jù)科學等工具的人所取代。該過程已經(jīng)在管理和健康科學兩個領(lǐng)域進行，其中越來越需要專業(yè)人員了解如何使用算法工具分析數(shù)據(jù)或進行診斷。
上周，谷歌提出的研究表明，其圖像分析算法已經(jīng)能夠以99％的準確度識別乳腺癌中的腫瘤。在著名的醫(yī)學期刊上發(fā)表的其他研究證實，超聲心動圖等診斷檢測已經(jīng)可以自動完全解釋。去年，當我在巴黎的Netexplo創(chuàng)新活動中被要求介紹其中一位獲獎?wù)撸《柔t(yī)學影像診斷公司Qure.ai時，我與其中一位創(chuàng)始人在舞臺上的談話試圖探討人類正在被替換的恐懼通過機器學習和人工智能：放射科醫(yī)生在給公司提供圖像文件來訓練他們的算法時感覺如何，他們發(fā)現(xiàn)它能夠比醫(yī)生更精確地診斷腫瘤？
經(jīng)過短暫的調(diào)整后，醫(yī)療專業(yè)人員決定最好將其留給算法來完成這項工作-診斷有時涉及檢查數(shù)十或數(shù)百個非常相似的圖像-而是把時間花在其他更高效的任務(wù)上。
一些人預測，下一代醫(yī)生將不再費心通過觀察X射線進行診斷，并且這種做法將被視為醫(yī)生在過去做的事情。算法不會取代放射科醫(yī)師，乳房攝影醫(yī)師或超聲心動圖醫(yī)師......但那些知道如何在診斷中使用人工智能和機器學習的人將取代那些不會被視為對患者構(gòu)成潛在風險的人。
麻省理工學院并不是唯一理解這一點的學術(shù)機構(gòu)，但它是個也是最明顯的開始這樣一個雄心勃勃的計劃：多年來現(xiàn)在在IE大學，我們更專業(yè)的分析和數(shù)據(jù)科學課程的老師也可以教完全不同的學科，允許我們創(chuàng)造雙重學位，重疊兩個科目，并將人文學科作為課程的基本部分。
人工智能和機器學習將在每個職業(yè)中找到用于改善人類表現(xiàn)的用途。至關(guān)重要的是，下一代人將了解人工智能和機器學習算法的工作原理，而不僅僅是為了防止諸如亞馬遜算法錯誤的事件決定停止根據(jù)公司的數(shù)據(jù)雇用女性，而且還要設(shè)計應(yīng)用日益強大的力量的創(chuàng)新流程。強大的技術(shù)。
僅僅在替代人類方面看到人工智能和機器學習的使用越來越多，這是弄巧成拙和危險的。為什么有人更愿意讓醫(yī)生診斷他們的X射線而不是更精確的算法？為什么不讓算法比我們希望做的更安全地駕駛我們的汽車？現(xiàn)在是時候理解以犧牲做得更好為代價來保住工作是一場失敗的比賽。
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