率先塑造计算和人工智能的未来

着名的计算机科学家Hal Abelson一手拿着一盒爆米花，漫步在Ray和Maria Stata中心的一楼，研究2月26日下午围绕着他的机器学习展品。他看到他看到的任何地方MIT学生在获得计算资源时可以做的非凡事情的证据。

“计算工具和基础设施已经到了学生可以超越专业研究人员的地方。你的想象力主要受制于你。这是一个了不起的时光，“1922年计算机科学与工程系教授阿贝尔森说。

阿贝尔森和数百名观众正在目睹麻省理工学院斯蒂芬A.施瓦茨曼计算机学院为期三天的庆祝活动。下午的活动是一个项目的展览，将斯塔塔中心的学生街道大厅区变成了各种各样的计算展览场地，充满了礼貌爆米花，泡茶，柠檬广场，布朗尼蛋糕，庆祝贴纸和一系列交叉的学生展览学科，打破障碍，激发新思维。

对于城市研究和规划研究生Kadeem Khan以及世博会参与者来说，这一天很特别。“我想做一个专注于机器学习和发展中的项目，”他说。汗通过分析来自多个来源的数据，包括人口普查，卫星图像和来自地理信息系统的数据，应用机器学习来生成有关内罗毕贫困的有用见解。

“贫穷展览就是我刚才所说的一个例子，”阿贝尔森说。“不知何故，资源现在都在这里，让学生把事情提升到一个新的水平。”Abeslson和Nicholas Roy，航空航天教授，CSAIL研究员，以及探索情报桥的主任，帮助评判了团队。一个月的学生计算挑战导致昨天。

像Khan一样，麻省理工学院的电气工程和计算机科学研究生Natalie Lao开始了一个有望在世界上实现变革的潜力的项目。“我的背景是AI - 但我对道德和公平以及将AI应用到现实世界时所涉及的风险也非常感兴趣，”她说。她的团队的项目使用网络传播和分析来自动发现并可能阻止虚假新闻在各种媒体平台上的传播。“我们正在与国防部和各公司谈判，并试图了解我们如何在全球范围内解决问题，”她说。

麻省理工学院施瓦茨曼计算机学院代表了10亿美元的承诺，致力于解决计算普及和人工智能兴起所带来的全球机遇和挑战，将为学生提供前所未有的计算资源，包括访问大型数据集和工具向他们学习。昨天，顶级参赛者兴奋地讲述了他们在机器学习跨学科挑战期间访问的数据集，其中连同艺术，社区和计算机挑战，由MIT-IBM Watson AI实验室资助。

高级Sarah Wooders是一名数学和计算机科学专业的本科生，他收集了一个包含400多万个产品图像和描述的数据集，这些图像和描述来自在线资源。然后，她训练模型，共同标记90多个重要的服装属性，现在正在构建一个可以自动标记新服装产品的系统。“看到AI的所有应用程序真的很令人兴奋，”Wooders说，他也是一名顶级参赛者。“我的项目感觉就像一个明显的想法，但这种类型的系统尚未创建。对于AI中的很多事情来说，似乎也是如此。所以像我这样的人可以来这里做。“

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