CSAIL與業(yè)界合作推出人工智能計劃

從自動駕駛汽車到物聯網，人工智能(AI)近年來已達到新的復雜程度?？紤]到這一點，本周麻省理工學院的計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)啟動了一項行業(yè)合作，專注于利用機器學習來創(chuàng)建功能性人類系統(tǒng)。

近40名高級研究人員將與包括創(chuàng)始成員BT，微軟，諾基亞貝爾實驗室，Salesforce和斯倫貝謝在內的一系列組織一起參與新的“SystemsThatLearn @ CSAIL”(STL)計劃。成員公司將與CSAIL科學家合作，提出新的研究方向并開發(fā)實際應用。

“開發(fā)人工智能和機器學習能力是金融，能源，制造業(yè)和醫(yī)療保健等領域未來的關鍵，”STL執(zhí)行董事Lori Glover說。“雖然對專業(yè)知識的需求很大，但人才供應仍然很少且分布不均。通過人工智能領域的民主化，SystemsThatLearn @ CSAIL正在努力解決這一技能差距。“

STL以CSAIL的大數據計劃為基礎，該計劃開發(fā)了用于處理復雜數據集的工具。雖然許多機器學習解決方案都經過不同階段的培訓和部署，但STL旨在集成這些流程，專注于處理分布式數據和計算能力的一系列資源。

另一個目標是使數據科學的關鍵方面不那么費力。一個2016報告發(fā)現，數據科學家花費80%的時間收集和整理數據，只有20%的分析它。

“通過促進與學術界的行業(yè)互動，我們希望創(chuàng)建新的工具和系統(tǒng)，通過自動化大量繁瑣的數據科學工作來提高生產力，”麻省理工學院教授塞繆爾·馬登說，他是STL的兩位教師，Tommi Jaakkola教授。 。“我們已經看到自動駕駛汽車和個性化醫(yī)療保健等領域有可能改變整個行業(yè)。”

CSAIL主任Daniela Rus在開場致辭中將AI和系統(tǒng)研究人員描述為兩個可以從更強大的合作中受益的社區(qū)。

“我們的宏偉愿景是創(chuàng)造新一代人工智能工具，這些工具深深植根于系統(tǒng)，可以使這些系統(tǒng)更好，”羅斯說。“我的目??標是到達一個機器學習成為操作系統(tǒng)正常工作的地方。”

一個STL項目是數據發(fā)現工具“ Data Civilizer ”，它允許組織從數千個不同的業(yè)務數據庫和文件中發(fā)現相關數據集。另一個是“模型數據庫”，這是一種機器學習管理系統(tǒng)，可以為數據科學家節(jié)省時間，并使他們可以輕松地將特定培訓示例的性能與特定模型功能相關聯。

根據STL技術總監(jiān)Stephen Buckley的說法，他們開發(fā)的許多軟件工具都將在MIT的開源許可下發(fā)布。

“最終目標是使機器學習工具的訪問和使用民主化，而不需要對底層技術的高級知識，”Buckley說。