人工智能對我們的日常生活產(chǎn)生越來越大的影響，并且正在革新研究領(lǐng)域。蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院認(rèn)識到自己在這一領(lǐng)域的責(zé)任，并正在努力促進(jìn)對這一快速發(fā)展的技術(shù)的創(chuàng)新與信任。

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有時，一臺機器會讓所有人感到驚訝。最近的一個例子發(fā)生在Scientifica 2019的開幕式上，當(dāng)時ETH機器人專家通過寫一個``enjoy''一詞訓(xùn)練了一架無人機來歡迎訪客。

起初，當(dāng)無人機（即Voliro）開始書寫時，一切似乎都很正常。它從第一個字母開始，就像人類一樣。但是到了第二個字母時，出了點意外：不過它只是忽略了“ n”的垂直線，然后繼續(xù)寫所有其他字母。然后才飛回“ n”以添加缺少的筆畫。最終結(jié)果是完全正確的，但是它在書寫時來回跳動的方式與人類的書寫方式截然不同。

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當(dāng)然，那不是Voliro的編程方式！實際上，它的創(chuàng)造者和其他所有人一樣感到驚訝。在所有排練中，Voliro只是按正常順序?qū)戇@些字母。直到最后一次表演之前，無人機才學(xué)會以一種認(rèn)為更有效的方式來做。

當(dāng)諸如Voliro之類的機器意外更改其行為時，我們會自動想到智能。實際上，Voliro是由同名的ETH衍生出來的自動飛行機器人，是當(dāng)今人工智能（AI）具備強大能力的一個很好的例子。從外部看，似乎人類的決策實際上起源于統(tǒng)計的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的過程，我們稱之為機器學(xué)習(xí)，這些過程是AI的子集。

過度炒作和低估

機器學(xué)習(xí)是指計算機根據(jù)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中獲得的經(jīng)驗自行學(xué)習(xí)識別數(shù)據(jù)集中的模式和規(guī)律性。隨著他們繼續(xù)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，智能程序會自動提高其成功率。機器學(xué)習(xí)方法可以發(fā)現(xiàn)人類無法發(fā)現(xiàn)的有價值的結(jié)果，尤其是在面對非常大、復(fù)雜或異構(gòu)的數(shù)據(jù)集時。

“人工智能是指能夠使計算機幫助人類完成只能由智能解決的任務(wù)的技術(shù)。”計算機科學(xué)教授，機器學(xué)習(xí)專家Andreas Krause說。自1950年代以來，一直進(jìn)行AI研究，這既有未實現(xiàn)的期望，也有意外的成功故事。最近發(fā)生的變化是，人工智能已經(jīng)在我們的日常生活中變得更加明顯和可見：自動創(chuàng)建的相冊和智能手機語音助手只是兩個例子。

人工智能日益普及的原因在于三種技術(shù)趨勢的融合。首先，計算機硬件變得異常強大。現(xiàn)代智能手機的速度與1990年代中期的超級計算機一樣快，并且筆記本電腦具有足夠的計算能力來開發(fā)可行的AI模型。其次，許多AI學(xué)習(xí)方法的軟件實現(xiàn)可在線免費獲得，這增加了開發(fā)人員和用戶的數(shù)量。第三個趨勢是可用于訓(xùn)練AI系統(tǒng)的大量數(shù)據(jù)（大部分?jǐn)?shù)據(jù)在Internet上）的可用性。科學(xué)家?guī)缀趺刻於荚谌〉眯逻M(jìn)展，這反過來極大地擴(kuò)展了我們對這些學(xué)習(xí)方法的數(shù)學(xué)理解。

“人工智能技術(shù)突破的結(jié)果是對科學(xué)、工業(yè)和社會的多方面破壞，其深遠(yuǎn)影響被夸大和低估了。”這是蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的AI研究人員得出的結(jié)論，當(dāng)時他們評估了AI在2019年夏季的發(fā)展情況。

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新的分工

實際上，人工智能和機器學(xué)習(xí)不僅會影響單個用戶和行業(yè)工作流程，而且會改變研究人員和計算機之間工作分配的方式。ETH Global副總裁兼ETH“think-and-do”tank RETHINK的創(chuàng)始人，計算機輔助藥物設(shè)計教授Gisbert Schneider使用AI在計算機上開發(fā)新藥物。他說：“我們有一個用于虛擬藥物化學(xué)的AI模型，該模型可以自動生成具有一個或多個所需特性的分子結(jié)構(gòu)。”該方法使研究小組可以獲得新的化學(xué)實體，然后合成和測試這些計算機設(shè)計的化合物，以查看它們是否具有計算出的生物活性。Gisbert Schneider說：“人工智能方法增強了研究人員的創(chuàng)造力，產(chǎn)生了他們從未想到過的令人驚訝的建議。”

許多應(yīng)用需要一定程度的決策自主權(quán)。 Lothar Thiele是計算機工程和網(wǎng)絡(luò)實驗室的教授，也是Digital Transformation副總裁，他開發(fā)了用于傳感器網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，該技術(shù)可以在極端條件下收集數(shù)據(jù)。在與各種合作伙伴的合作下，他的小組正在研究氣候變化對瑞士阿爾卑斯山多年凍土的影響及其引發(fā)的破壞性過程。他們的結(jié)果對于預(yù)警系統(tǒng)也很有用。

“連續(xù)不斷地收集大量數(shù)據(jù)，” Thiele解釋說。 “因此，各個傳感器必須對事件是否相關(guān)做出自己的決定。這就是我們發(fā)現(xiàn)AI非常成功的地方。”

Schneider和Thiele并不是唯一在研究中使用AI的人：AI應(yīng)用現(xiàn)在在ETH的所有科學(xué)領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用。原則上，任何研究領(lǐng)域都可以受益于AI增強方法。與其他國家的比較證實了有影響力的AI研究在ETH和瑞士的影響力。根據(jù)斯坦福大學(xué)的AI指數(shù)2019，瑞士研究人員發(fā)布的人均AI文章數(shù)量僅次于新加坡，位居第二。此外，引用率表明瑞士出版物是最具影響力的出版物之一。

從ETH學(xué)生人數(shù)中也可以看出AI的重要性日益提高。盡管在2012-13年度只有幾百名學(xué)生參加了機器學(xué)習(xí)和AI方法課程，但這一數(shù)字現(xiàn)已上升到3000多人。參加“機器學(xué)習(xí)入門”的學(xué)生比其他任何講座都要多。大多數(shù)學(xué)生來自計算機科學(xué)、電氣工程、機械工程和數(shù)學(xué)的核心學(xué)科。同樣令人震驚的是，ETH的每個學(xué)術(shù)部門現(xiàn)在都有學(xué)生在學(xué)習(xí)AI課程。為了滿足這一需求，ETH在2017年推出了碩士學(xué)位課程和數(shù)據(jù)科學(xué)繼續(xù)教育課程。

“蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院在人工智能方面的優(yōu)勢在于其在數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、信息技術(shù)和數(shù)據(jù)科學(xué)方面的杰出基礎(chǔ)研究以及基礎(chǔ)設(shè)施的質(zhì)量，”研究副總裁DetlefGünther說。 “但是，通過將我們在AI基礎(chǔ)知識方面的卓越表現(xiàn)與我們在提供的各種學(xué)科中進(jìn)行的頂級研究相結(jié)合，我們也具有開發(fā)創(chuàng)新AI方法的巨大潛力。”

互聯(lián)的未來

政府、企業(yè)和大學(xué)正在實施AI戰(zhàn)略，以應(yīng)對AI日益增長的經(jīng)濟(jì)和社會影響。美國和中國在人工智能方面的投資特別大。這就提出了一個問題，即瑞士乃至歐洲如何在全球范圍內(nèi)定位自己，蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院如何繼續(xù)擴(kuò)大其在AI領(lǐng)域的地位。

最近在接受ETH的AI研究員，馬克斯·普朗克ETH學(xué)習(xí)系統(tǒng)中心聯(lián)合主任Thomas Hofmann的采訪時提出的一種策略是將歐洲的AI卓越中心，包括蘇黎世、洛桑和盧加諾，為了創(chuàng)建一個包括ETH研究人員在內(nèi)的全歐洲AI網(wǎng)絡(luò)。

考慮到這一戰(zhàn)略，蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院于2020年5月決定將與馬克斯·普朗克學(xué)會的伙伴關(guān)系再延長五年。這項于2015年啟動的合作伙伴關(guān)系，在學(xué)習(xí)系統(tǒng)領(lǐng)域?qū)⑻K黎世ETH與位于圖賓根和斯圖加特的馬克斯·普朗克研究所（Max Planck Institutes）連接在一起，這是另外兩個歐洲AI卓越中心。歐洲學(xué)習(xí)和智能系統(tǒng)實驗室（ELLIS）是連接歐洲各地AI研究人員的一項新計劃。 ELLIS于2019年12月啟動，由17個歐洲AI卓越中心組成。蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院從一開始就通過其ETH ELLIS部門參與該計劃。

可靠，符合道德的AI

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第三個新方面涉及ETH本身，更具體地說是ETH如何將其AI研究人員連接到更廣闊的世界，并為“ AI @ ETH”提供更廣泛的可見性。 2020年10月20日，大學(xué)將舉行開幕儀式，啟動新的ETH AI中心。 Günther說：“ AI中心將為與行業(yè)，政府和社會就如何繼續(xù)開發(fā)人工智能以促進(jìn)創(chuàng)新和激發(fā)信任的方式進(jìn)行跨學(xué)科對話奠定基礎(chǔ)。”

就組織結(jié)構(gòu)而言，該中心以ETH的優(yōu)勢為基礎(chǔ)，并將AI理論和方法論的基礎(chǔ)與各學(xué)科的專業(yè)知識相結(jié)合。核心小組由大約20位教授組成，他們在關(guān)鍵AI領(lǐng)域（例如機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和統(tǒng)計）進(jìn)行研究。圍繞著這一范圍的研究者圈越來越廣，他們針對特定學(xué)科領(lǐng)域開發(fā)AI方法或研究AI的效果。該中心還向其他AI研究機構(gòu)和行業(yè)的客人開放。

“AI中心不是虛擬網(wǎng)絡(luò)，”該中心指定負(fù)責(zé)人Andreas Krause說。“這是一個真正的交匯點，來自研究和行業(yè)的AI科學(xué)家可以交流想法并著手進(jìn)行聯(lián)合研究項目。”由于AI領(lǐng)域的發(fā)展速度非?？?，因此計劃逐步建立AI中心，重點放在跨學(xué)科項目和人才培養(yǎng)上。

該中心的戰(zhàn)略植根于人類無法與之匹敵的特征，即在不斷變化的形勢下的動力、好奇心、創(chuàng)造力和靈活性。Krause說：“我們的目標(biāo)是從研究金計劃開始，牢牢地專注于人才，以建立并運作中心。” “博士生和博士后將在跨學(xué)科研究合作伙伴關(guān)系中扮演關(guān)鍵角色。他們將為如何將研究主題聯(lián)系起來并開發(fā)新的AI工具提供新的見解。”新的中心有很多積極的經(jīng)驗可以借鑒，包括由馬克斯·普朗克ETH中心運營的博士課程以及數(shù)據(jù)科學(xué)的碩士學(xué)位課程，計算機科學(xué)專業(yè)的學(xué)生可以在其中開發(fā)其他研究領(lǐng)域的AI解決方案。 “這兩個程序都產(chǎn)生了令人興奮的結(jié)果，并且提供了寶貴的靈感。”Krause說。

就內(nèi)容而言，ETH AI中心將處理與AI有關(guān)的基本問題。例如，實踐中有許多AI方法，但理論上仍然很短缺。填補這些空白將意味著不僅要了解AI方法是否有效，而且還要真正了解其原因。“我們希望從根本上重新考慮我們?nèi)绾伍_發(fā)AI模型，以便它們安全可靠地工作，并產(chǎn)生可解釋和公平的結(jié)果，” Krause說。

“對于AI的社會影響和道德，我認(rèn)為可靠性和透明度至關(guān)重要。”安全、可靠和公平的AI解決方案可以真正發(fā)揮作用，特別是在發(fā)揮蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院優(yōu)勢的研究領(lǐng)域，例如出行、健康、制造、能源、氣候和環(huán)境。一些AI專家爭辯說，負(fù)責(zé)任和可靠的AI可能代表歐洲的主要機遇，ETH AI中心致力于將可信賴的AI放在首位。