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　　原標題：斯坦福成立“以人為本人工智能研究院”

　　斯坦福大學今天正式宣布啟動“以人為本人工智能項目”，目標是創(chuàng)建“以人為本人工智能研究院(Stanford Human-Centered AI Institute (HAI))”。

　　李飛飛在社交媒體上宣稱，這是學校從校長到幾十位教授一年多以來的共同努力，今天終于公開了這個HAI的消息。

　　“我很榮幸能和斯坦福大學前副校長，哲學家John Etchemendy共同擔任HAI研究院院長。我們的宗旨是：推動人工智能的研究，教育，政策和實踐，以造福全人類。”

　　研究院將致力于三個方向的工作：

　　1)推進和發(fā)展下一代AI科學(著重與腦科學和認知學交叉)

　　2)研究和預測AI對人類社會和生活的影響

　　3)設計和實踐以人為本的AI技術和應用。

　　李飛飛學生李佳也表示祝賀：

　　祝賀你的新征程!斯坦福“以人為本人工智能智能研究院(Stanford Human-Centered AI Institute (HAI))”，人工智能的燈塔!

　　李飛飛回斯坦福之后的第一個大項目：HAI

　　HAI的主要工作是開發(fā)AI技術、指導和研究、設計與創(chuàng)造，除了李飛飛外，還有斯坦福大學教務長、人文與科學學院Patrick Suppes Family Professor John W. Etchemendy

John Etchemendy

　　John Etchemendy是斯坦福大學第12任教務長，他在內(nèi)華達大學里諾分校獲得學士和碩士學位，于1982年在斯坦福大學獲得哲學博士學位。Etchemendy的研究興趣包括邏輯學，語義學和語言哲學。

　　根據(jù)HAI官網(wǎng)，參與學者還包括斯坦福大學語言學和計算機科學教授Chris Manning，計算機科學與電氣工程系教授William Dally，計算機科學教授Terry Winograd，社會學教授David Grusky，醫(yī)學教授Euan Ashley，政治學教授 Rob Reich，法學院客座教授Mariano-Florentino Cuellar，生物醫(yī)學與數(shù)據(jù)科學教授Carlos Bustamante等61位。

　　從學科上看，團隊成員涉及計算機科學、電子工程學、語言學、社會學、政治學、生物醫(yī)學等眾多學科。

　　以下是李飛飛與John Etchemendy共同執(zhí)筆的第一篇博客：

　　人本主義：AI的下一個前沿

　　我們已經(jīng)到達了一個真正具有歷史意義的轉(zhuǎn)折點：技術正在以比以往任何時候都更快、更深刻的方式重塑社會。許多人將其稱為第四次工業(yè)革命，由5G無線技術、3D打印技術和物聯(lián)網(wǎng)技術推動。但更多的時候，最具破壞性的變化可以追溯到人工智能的出現(xiàn)。

　　這些變化中有許多是鼓舞人心的。機器翻譯使得思想更容易跨越語言障礙;計算機視覺使得醫(yī)學診斷更加準確;輔助駕駛功能使得汽車更加安全。其他一些變化更令人擔憂：隨著自動化的迅速發(fā)展，數(shù)以百萬計的人面臨著工作的不安全感;AI生成的內(nèi)容使得區(qū)分事實與虛假變得越來越困難;最近關于機器學習中的偏見的例子告訴我們，技術可以多么輕易地放大偏見和不平等。

　　像任何其他強大的工具一樣，AI 的風險和回報是同等的。但與核能和生物技術等大多數(shù)“雙重用途”技術不同，AI的開發(fā)和使用是一種分散式的全球現(xiàn)象，它的進入門檻相對較低。我們無法控制如此分散的事物，但我們可以做很多事情來負責任地引導它。這就是為什么AI的下一個前沿領域不能僅僅是技術——還必須是人本主義的。

　　斯坦福以人為本AI研究院(HAI)

　　從氣候變化到貧困問題，有許多問題值得我們關注，但AI有一些特別突出的問題：盡管我們不確定其全部影響，但它仍在塑造它的我們的集體力量范圍內(nèi)。這就是為什么斯坦福大學(Stanford University)宣布一項重大的新計劃，旨在創(chuàng)建一個致力于引導AI未來的研究院。這個研究院將支持跨學科的必要廣泛研究;促進學術界、工業(yè)界、政府和民間社會之間的全球?qū)υ?并鼓勵所有部門負責任的領導。我們將這種觀點稱為“以人為本的AI”(Human-Centered AI,)，它來自一下三點簡單而強大的想法：

　　為了更好地滿足我們的需求，AI必須融入更多人類智慧的多樣性、差異性和深度。

　　AI的發(fā)展應該與影響人類社會的持續(xù)研究相結(jié)合，并以此為指導。

　　AI的最終目的應該是增強我們的人性，而不是減少或取代它。

　　實現(xiàn)這些目標將是我們這個時代面臨的最大挑戰(zhàn)之一。每一個目標都提出了復雜的技術挑戰(zhàn)，并將激發(fā)工程師、社會科學家和人文主義者之間的對話。但這提出了一些重要的問題：什么是最緊迫的問題，誰來解決這些問題，這些對話將在哪里進行?

　　以人為本的AI需要廣泛的、多學科的努力，充分利用從神經(jīng)科學到倫理學等各種學科的專業(yè)知識。面對這一挑戰(zhàn)，我們需要抓住機會探索不確定的新領域，這些領域沒有商業(yè)性質(zhì)的 。這遠不止是一項工程任務。

　　學術的本質(zhì)角色

　　學術是純粹的研究領域。正是科學自由讓數(shù)百所大學得以在國際范圍合作建造大型強子對撞機——它不是為了讓我們的手機更便宜，也不是為了讓我們的Wi-Fi更快，而是為了第一眼看到希格斯玻色子。這就是我們?nèi)绾谓ㄔ旃h鏡，如何繪制人類基因組的過程。最重要的是，它是包容性的;它不是為了爭奪市場份額而競爭，而是邀請我們共同努力，以獲得更深層次的理解和可以共享的知識。

　　更重要的是，學術界肩負著教育未來各個學科的領導者和實踐者的重任。AI的發(fā)展將是一個多代人的旅程，現(xiàn)在是時候向技術人員、工程師、企業(yè)家和政策制定者灌輸以人為本的價值觀了，因為他們將在未來幾年制定自己的發(fā)展路線。

　　為什么斯坦福要做這件事?

　　實現(xiàn)以人為本的AI目標，需要學術界、產(chǎn)業(yè)界和世界各國政府的合作。沒有一所大學能提供所有的答案;沒有一家公司能制定標準;沒有一個國家會控制這項技術。

　　盡管如此，仍然需要一個集中點，一個專門致力于以人為本的AI原則的中心，能夠迅速推進研究前沿，并作為來自其他大學、行業(yè)和政府的思想的全球交流中心。我們相信斯坦福大學非常適合扮演這個角色。

　　自1963年約翰·麥卡錫(John McCarthy)創(chuàng)立斯坦福AI實驗室(SAIL)以來，斯坦福一直處于AI研究的前沿。麥卡錫創(chuàng)造了“人工智能”這個詞，并為該領域的大部分早期工作設定了議程。從那以后的幾十年里，SAIL成為許多AI重大里程碑的舞臺，從專家系統(tǒng)領域的開創(chuàng)性工作到第一輛在DARPA大型挑戰(zhàn)賽跑完全程130英里的無人駕駛汽車。SAIL是計算機視覺領域開創(chuàng)性工作的發(fā)源地，也是ImageNet的誕生地，它展示了大規(guī)模數(shù)據(jù)集在神經(jīng)網(wǎng)絡算法上的變革性力量。這一傳統(tǒng)至今仍在延續(xù)，100多名博士生、許多碩士生和本科生在SAIL積極參與研究。研究主題包括計算機視覺、自然語言處理、先進機器人學和計算基因組學。

　　但要引領AI的未來，需要的專業(yè)知識遠遠超過工程學。事實上，以人為本的AI的發(fā)展將涉及幾乎所有知識領域——這正是斯坦福大學成為這一目標的理想環(huán)境的原因。斯坦福大學法學院一直被認為是世界上最負盛名的法學院之一，它將頂尖的法律人才帶到了關于AI倫理和監(jiān)管的未來的辯論。斯坦福大學的社會科學和人文科學系也是世界上最強大的院系之一，它們對AI的經(jīng)濟、社會、政治和倫理意義有著深刻的理解。斯坦福大學的醫(yī)學、教育和商學院將幫助探索智能機器如何最好地服務于病人、學生和行業(yè)的需求。斯坦福大學在各學科領域豐富的領導傳統(tǒng)將使我們能夠圍繞人類的需求和利益來繪制AI的未來。

　　最后，斯坦福大學的所在地——硅谷的中心地帶、太平洋沿岸，與許多引領AI商業(yè)革命的公司非常近。斯坦福大學在硅谷擁有比其他任何機構更深厚的根基，它既可以向最有能力影響這場革命的公司學習，也可以與它們分享自己的見解。

　　通過以人為本AI研究院，斯坦?？释蔀橐粋€充滿活力的思想者聯(lián)盟的家園，他們將共同努力，創(chuàng)造比他們自身更大的影響。研究院將努力將圍繞五個相互關聯(lián)的目標進行：

　　促進突破，多學科研究。

　　培育一個強大的全球生態(tài)系統(tǒng)。

　　教育和培訓學術界、工業(yè)界、政府和公民社會的AI領導者。

　　促進現(xiàn)實世界的行動和政策。

　　而且，或許最重要的是，促進以人為本的AI的全球?qū)υ挕?/p>

　　結(jié)語

　　幾十年來，AI一直是一個學術領域。然而，在短短幾年里，它成為了一個強大的工具，能夠重塑整個行業(yè)?，F(xiàn)在是時候把它變成一種更強大的力量了：一種為善的力量。通過正確的指導，智能機器可以將拯救生命的診斷技術帶到發(fā)展中國家，為服務不足的社區(qū)提供新的教育機會，甚至幫助我們更加警惕地關注環(huán)境健康。斯坦福大學以人為本AI研究院是一項大規(guī)模的努力，目的是讓這些愿景，以及更多的愿景成為現(xiàn)實。我們希望你能加入我們。