CDA數(shù)據(jù)分析研究院出品

為了揭開(kāi)人工智能(AI)的神秘面紗，并展現(xiàn)它的優(yōu)點(diǎn)，麻省理工學(xué)院的智能探索創(chuàng)造了“探索之橋”，將新的智能工具和想法帶入教室、實(shí)驗(yàn)室和家庭。今年春天，十多名本科研究機(jī)會(huì)項(xiàng)目(UROP)的學(xué)生加入了該項(xiàng)目，以使所有人都能使用人工智能。本科生開(kāi)發(fā)的應(yīng)用程序旨在教授孩子們有關(guān)人工智能的知識(shí)，改善對(duì)人工智能項(xiàng)目和基礎(chǔ)設(shè)施的訪問(wèn)，并利用人工智能提高讀寫(xiě)能力和心理健康。這里突出顯示了六個(gè)項(xiàng)目。

圖片來(lái)源于： Larry Rouen 參與由情報(bào)部門(mén)資助的歐洲圖書(shū)館計(jì)劃的學(xué)生包括:Amanda Li、Maya Nigrin、Yuria Utsumi、Kika Arias、Marco Fleming和Shreya Pandit。

• 雅典娜云計(jì)算項(xiàng)目

訓(xùn)練人工智能模型通常需要遠(yuǎn)程服務(wù)器來(lái)處理繁重的數(shù)據(jù)處理，但是將項(xiàng)目放到云中并返回并不是一件小事。為了簡(jiǎn)化這一過(guò)程，一個(gè)名為麻省理工學(xué)院機(jī)器智能社區(qū)(MIC)的本科生俱樂(lè)部正在建立一個(gè)界面，該界面模仿了麻省理工學(xué)院的雅典娜項(xiàng)目(Project Athena)。雅典娜項(xiàng)目在上世紀(jì)80年代將臺(tái)式電腦帶入校園。

去年秋天，阿曼達(dá)·李(Amanda Li)在入職培訓(xùn)時(shí)無(wú)意中發(fā)現(xiàn)了MIC。她正在尋找計(jì)算機(jī)能力來(lái)訓(xùn)練人工智能語(yǔ)言模型，該模型是她建立的，用來(lái)識(shí)別非英語(yǔ)母語(yǔ)人士的國(guó)籍。她了解到，俱樂(lè)部有一個(gè)云信用銀行，但沒(méi)有實(shí)際的系統(tǒng)來(lái)發(fā)放這些信用，一個(gè)暫時(shí)命名為“猴子”的計(jì)劃很快就成形了。

系統(tǒng)必須將學(xué)生的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和人工智能模型發(fā)送到云端，將項(xiàng)目放入隊(duì)列，訓(xùn)練模型，并將完成的項(xiàng)目發(fā)送回MIT。它還必須跟蹤個(gè)人使用情況，以確保云信用是均勻分布的。

今年春天，Monkey成為了一個(gè)UROP項(xiàng)目，李和大二學(xué)生Sebastian Rodriguez在Quest Bridge的指導(dǎo)下繼續(xù)進(jìn)行這項(xiàng)工作。到目前為止，學(xué)生們已經(jīng)在GitHub中創(chuàng)建了四個(gè)模塊，這些模塊最終將成為分布式系統(tǒng)的基礎(chǔ)。

“編碼并不難，”李說(shuō)。“這是探索機(jī)器學(xué)習(xí)的服務(wù)器端——Docker、谷歌云和API。我學(xué)到的最重要的事情是如何有效地設(shè)計(jì)和管理這樣一個(gè)龐大的項(xiàng)目。”

預(yù)計(jì)將于明年三月推出。人工智能工程師史蒂文·施賴弗(Steven Shriver)并且是Quest Bridge項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人。他指出，“這是一個(gè)龐大的項(xiàng)目，存在一些及時(shí)的問(wèn)題，業(yè)界也在努力解決。我相信學(xué)生們會(huì)明白的，當(dāng)他們需要幫助的時(shí)候，我就在這里”。

• 一個(gè)易于使用的AI程序分割圖像

將圖像分割成各個(gè)組成部分的能力，構(gòu)成了更為復(fù)雜的人工智能任務(wù)的基礎(chǔ)，比如從微觀細(xì)胞的圖片中挑選蛋白質(zhì)，或者在破碎的材料中找出應(yīng)力性骨折。雖然圖像分割程序是基礎(chǔ)的，但對(duì)于非工程師來(lái)說(shuō)仍然很難操作。在Quest Bridge的一個(gè)項(xiàng)目中，第一年是馬可·弗萊明(Marco Fleming)幫助構(gòu)建了一個(gè)用于圖像分割的木星筆記本，這是Quest Bridge更廣泛使命的一部分，即開(kāi)發(fā)一套人工智能積木，研究人員可以為特定應(yīng)用量身定制。

弗萊明帶著自學(xué)的編程技能來(lái)到這個(gè)項(xiàng)目，但沒(méi)有機(jī)器學(xué)習(xí)、GitHub或命令行界面方面的經(jīng)驗(yàn)。弗萊明與Quest Bridge的人工智能工程師凱瑟琳·加拉格爾(Katherine Gallagher)以及經(jīng)驗(yàn)更豐富的同學(xué)桑娜·卡拉馬(秀爾·卡拉馬)合作，熟練掌握了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是許多機(jī)器視覺(jué)任務(wù)的主要工具。他指出，“你拍一張照片，然后對(duì)它做大量的數(shù)學(xué)運(yùn)算，機(jī)器就會(huì)知道邊緣在哪里，這有點(diǎn)奇怪”。同時(shí)這個(gè)項(xiàng)目也給了他信心，他打算今年暑假去好事達(dá)公司實(shí)習(xí)。

加拉格爾說(shuō)：“我們正在為馬可這樣的人開(kāi)發(fā)這些筆記本，他是一名大一新生，沒(méi)有機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)?？吹今R可在什么地方犯了錯(cuò)真的很有價(jià)值。” 馬可的參與也使Quest Bridge受益。

• 自動(dòng)圖像分類器:不需要編碼

任何人都可以開(kāi)發(fā)影響世界的應(yīng)用程序。這是MIT AppInventor的座右銘，它是由Hal Abelson創(chuàng)建的編程環(huán)境，Hal Abelson是MIT電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)系1922屆的教授。在Abelson實(shí)驗(yàn)室獨(dú)立活動(dòng)期間，大二學(xué)生Yuria Utsumi開(kāi)發(fā)了一個(gè)web界面，任何人都可以構(gòu)建一個(gè)深度學(xué)習(xí)分類器來(lái)對(duì)圖片進(jìn)行分類，比如，快樂(lè)的臉、悲傷的臉亦或是蘋(píng)果和橘子。

通過(guò)四個(gè)步驟，Image Classification Explorer允許用戶標(biāo)記和上傳他們的圖像到web，選擇一個(gè)可定制的模型，添加測(cè)試數(shù)據(jù)，并查看結(jié)果。Utsumi用一個(gè)預(yù)先訓(xùn)練好的分類器構(gòu)建了這個(gè)應(yīng)用程序，她重新構(gòu)造了分類器，從一組新的和不熟悉的圖像中學(xué)習(xí)。一旦用戶對(duì)新圖像重新訓(xùn)練分類器，他們就可以將模型上傳到AppInventor，以便在智能手機(jī)上查看。

在最近對(duì)Explorer應(yīng)用程序的測(cè)試中，波士頓拉丁學(xué)院(Boston Latin Academy)的學(xué)生上傳了用筆記本網(wǎng)絡(luò)攝像頭拍攝的自拍照，并對(duì)他們的面部表情進(jìn)行了分類。Utsumi選擇了這個(gè)項(xiàng)目，希望獲得實(shí)用的web開(kāi)發(fā)和編程技能，對(duì)于他來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)勝利的時(shí)刻。他指出：“這是我第一次在現(xiàn)實(shí)生活中解決算法問(wèn)題!”并補(bǔ)充道:“看到學(xué)生們對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)越來(lái)越適應(yīng)，這很有趣。我很高興能幫助擴(kuò)大這個(gè)平臺(tái)，教授更多的概念”。

• 向孩子們介紹機(jī)器生成的藝術(shù)

人工智能領(lǐng)域最熱門(mén)的趨勢(shì)之一是一種利用生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)創(chuàng)建計(jì)算機(jī)生成藝術(shù)的新方法。一組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一起工作，創(chuàng)造一個(gè)逼真的圖像，同時(shí)讓藝術(shù)家添加他們獨(dú)特的地方。其中一個(gè)名為GANpaint的人工智能程序，是由麻省理工學(xué)院(MIT)情報(bào)總監(jiān)安東尼奧·托拉爾巴(Antonio Torralba)的實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的，它允許用戶在一組預(yù)先繪制的圖像中添加樹(shù)木、云彩和門(mén)等特征。

在Quest Bridge的一個(gè)項(xiàng)目中，大二學(xué)生Maya Nigrin正在幫助GANpaint適應(yīng)流行的兒童編程平臺(tái)Scratch。這項(xiàng)工作包括培訓(xùn)一個(gè)新的GAN對(duì)城堡圖片和開(kāi)發(fā)自定義劃痕擴(kuò)展，以集成GANpaint與劃痕。學(xué)生們還在開(kāi)發(fā)木星筆記本，教其他人如何批判性地思考GANs，因?yàn)檫@項(xiàng)技術(shù)使制作和分享修改過(guò)的圖像變得更容易。

尼格林曾是一名保姆和鋼琴老師，現(xiàn)在是一名計(jì)算機(jī)科學(xué)的中學(xué)生和高中生老師。當(dāng)被問(wèn)及最重要的收獲時(shí)，她說(shuō):“如果你不能解決問(wèn)題，就繞過(guò)它?！?/p>

負(fù)責(zé)該項(xiàng)目的Gallagher說(shuō)，學(xué)習(xí)解決問(wèn)題是任何軟件工程師的關(guān)鍵技能。他指出，“這可能很有挑戰(zhàn)性，但這也是樂(lè)趣的一部分。學(xué)生們很希望對(duì)軟件開(kāi)發(fā)的必要性有一個(gè)現(xiàn)實(shí)的認(rèn)識(shí)?！?/p>

• 當(dāng)你感到沮喪時(shí)，機(jī)器人會(huì)把你扶起來(lái)

隨著我們盯屏幕的時(shí)間越來(lái)越多，焦慮和抑郁也正在上升。麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室(MIT media Lab)媒體藝術(shù)與科學(xué)副教授辛西婭·布雷齊爾(Cynthia Breazeal)表示，如果技術(shù)是問(wèn)題所在，那么它也可能是答案。

在一個(gè)新的項(xiàng)目中，布雷西亞正在重新啟動(dòng)她的家庭機(jī)器人Jibo作為一個(gè)個(gè)人健康教練(麻省理工學(xué)院將Jibo商業(yè)化的子公司于去年秋天關(guān)閉，但麻省理工學(xué)院擁有將Jibo用于應(yīng)用研究的許可證)。麻省理工學(xué)院大三學(xué)生Kika Arias在上個(gè)學(xué)期幫助Jibo設(shè)計(jì)互動(dòng)，讓Jibo能夠閱讀并以個(gè)性化的建議回應(yīng)人們的情緒。例如，如果Jibo感覺(jué)到你情緒低落，它可能會(huì)建議你進(jìn)行一次“健康”聊天，并做一些積極的心理學(xué)練習(xí)，比如寫(xiě)下一些讓你心存感激的事情。

今年夏天，健康教練Jibo將與麻省理工學(xué)院(MIT)的學(xué)生進(jìn)行一項(xiàng)試點(diǎn)研究，并將面臨首次測(cè)試。為了讓它做好準(zhǔn)備，阿里亞斯設(shè)計(jì)并組裝了她所說(shuō)的“美化的機(jī)器人椅子”，這是一個(gè)為Jibo和它的一套設(shè)備(相機(jī)、麥克風(fēng)、電腦和平板電腦)設(shè)計(jì)的便攜式坐墊。她把一個(gè)人類生活教練為Jibo寫(xiě)的劇本翻譯成他有趣但輕松的聲音。她還為自我報(bào)告的情緒制定了一個(gè)廣泛使用的量表，研究參與者將使用該量表來(lái)評(píng)估自己的情緒，使其更有吸引力。

她說(shuō):“我不是機(jī)器學(xué)習(xí)和云計(jì)算的中堅(jiān)分子，但我發(fā)現(xiàn)我能做的比我想象的多得多。我一直很想幫助別人，所以當(dāng)我發(fā)現(xiàn)這個(gè)實(shí)驗(yàn)室時(shí)，我想這正是我應(yīng)該在的地方“。

• 一個(gè)講故事的機(jī)器人，幫助孩子們學(xué)習(xí)閱讀

大聲朗讀的孩子更容易學(xué)會(huì)閱讀，但并不是所有的父母都知道如何閱讀或有時(shí)間定期給孩子讀故事。如果一個(gè)家庭機(jī)器人可以填補(bǔ)，甚至促進(jìn)更高質(zhì)量的親子閱讀時(shí)間呢?

在一個(gè)更大項(xiàng)目的第一階段，Breazeal實(shí)驗(yàn)室的研究人員正在記錄父母朗讀給孩子聽(tīng)的聲音，并分析閱讀過(guò)程中的視頻、音頻和生理數(shù)據(jù)?！币荒昙?jí)學(xué)生史里亞·潘迪特(Shreya Pandit)指出，“這些互動(dòng)對(duì)孩子日后的讀寫(xiě)能力有很大的影響。在講述這個(gè)故事的過(guò)程中，我們分享情感、交換問(wèn)題和答案?！?/p>

Breazeal說(shuō)，這些邊欄對(duì)話對(duì)學(xué)習(xí)非常重要。理想情況下，機(jī)器人的存在是為了加強(qiáng)親子關(guān)系，并為父母和孩子提供有用的提示。

為了了解機(jī)器人如何增強(qiáng)學(xué)習(xí)能力，潘迪特幫助開(kāi)發(fā)了家長(zhǎng)調(diào)查、運(yùn)行行為實(shí)驗(yàn)、分析數(shù)據(jù)以及整合多個(gè)數(shù)據(jù)流。她說(shuō)，令人驚訝的是，她一直在了解自己有多少工作是自主完成的：她尋找問(wèn)題，然后在實(shí)驗(yàn)室里由其他的人運(yùn)行它們，然后再挑選一個(gè)，比如一個(gè)基于說(shuō)話人來(lái)分割音頻文件的算法，或者一種較為復(fù)雜的為朗讀故事打分的方法。

她說(shuō):“我試著為自己設(shè)定目標(biāo)，并在每次會(huì)議后匯報(bào)一些情況?？粗@些數(shù)據(jù)，并試圖弄清楚它能告訴我們關(guān)于提高識(shí)字率的什么，這很酷?！?/p>

這些尋求情報(bào)的項(xiàng)目由Alphabet Inc.的技術(shù)顧問(wèn)埃里克施密特(Eric Schmidt)和他的妻子溫迪(Wendy)資助。