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Dreyfoos教授和媒体实验室副教务长）在项目中担任首席教师，Ariel负责领导这个倡议。 在麻省理工学院，我们有一个强大的航空航天工程系（AeroAstro）和地球、大气与行星科学系（EAPS），创建一个与他们的工作重复或者是某种无用替代品的倡议是没有意义的。媒体实验室已经非常跨学科，但我还是鼓励Ariel更广泛地思考，并尽量与麻省理工学院的其他工作紧密合作，与AeroAstro和EAPS建立联系。 森美术馆刚刚策划了一个名为《宇宙与艺术》的展览，该展览将科学与艺术结合在一起，展现了从历史到未来的精彩综合。这个展览独特之处在于，它以一种合理而美丽的方式展示了艺术与科学关于宇宙的作品之间的关系。这个展览给了我很大的启发，我与Ariel分享了这个观念，现在她已经以实质性的方式将艺术融入了空间探索倡议。她邀请了刘欣成为该倡议的艺术策展人，刘欣做得非常出色。 该倡议已经举办了两次名为“摇篮之外”的非凡活动，汇聚了科幻作家、宇航员、诺贝尔奖获得者、艺术家、工程师以及各种各样的演讲者和参与者。最近一次活动的在线观看人数创下了媒体实验室历史纪录。 我继续指导和建议Ariel及该倡议，并希望我们能够实现“让空间探索民主化”的使命。以下是关于该倡议的更多信息，由Ariel协作编写： #### 4.2.3.1 成长与进展概述 在2016-2017学年，我们启动了媒体实验室空间探索倡议。自那时起，该倡议已从基层学生兴趣发展为一个拥有50多名学生、教师和工作人员的团队，积极为我们的开放获取、空间黑客未来进行原型制作。该倡议通过研发资金、发射和部署合同、每月项目审查座谈会、会议资金以及我们不断扩大的空间探索顾问网络的指导，支持25个以上的研究项目（从卫星星座算法到天体生物学）。2017年11月，我们在一个“零重力”抛物线飞行中部署了14个研究项目，并计划在未来18个月内发射6-10个次轨道和国际空间站（ISS）载荷。倡议已确认将为媒体实验室提供每年一次的零重力飞行，通过一个定期的秋季原型制作和技术准备课程，包括麻省理工学院其他部门的参与。该倡议与麻省理工学院航空航天系、麻省理工学院地球、大气与行星科学系、麻省理工学院林肯实验室和麻省理工学院斯隆管理学院积极合作，此外还有一大批外部空间行业合作伙伴。该倡议的年度活动“摇篮之外”已建立了一个独特的召集和广泛的公众关注，汇集了众多领域的领先思想家和远见者。我们以富有创意的方式展示空间探索的未来，让艺术家、设计师和科幻创作人士与从事航空航天事业的科学家和工程师站在同一立场。 #### 4.2.3.2 愿景概述 在人类处于行星间文明的边缘时，麻省理工学院媒体实验室空间探索倡议看到了地平线上独特而引人注目的机会。我们正在设计、制作原型并部署将使人类为我们共同存在的新阶段而欣喜和授权的探索产品、技术和工具。在这样做的过程中，我们秉承着媒体实验室的精神，让艺术家、科学家、工程师和设计师齐心协力，共同为我们的科幻空间未来制作原型。我们正在创造展现出大胆和文化丰富的“新空间时代”的空间技术，从太空细菌可穿戴设备，到供地球公民创意使用的卫星星座，再到供我们太空航行使用的乐器，以及漂浮的太空栖息地，再到先进的零重力3D打印和制造方法。我们坚守“让空间探索民主化”的理念——将登月和星际之旅纳入广泛而包容的社区视野，贯穿于我们的工作，并指导我们的研究平台和广泛的科学、技术、工程和数学（STEAM）推广工作。 这个倡议独特且跨学科。成本的降低、生态系统中小公司的进入以及领域的共享本质为我们提供了一个类似于互联网的时刻，在这个时刻，我们可以想象到随着非政府和非NASA类实体及个人开始参与空间探索，创新将爆发式增长。我希望我们能够从互联网中学到如何创造一个具有生成性且管理良好的生态系统。第一步是将各个社区聚集在一起，让他们通过协作和实验相互学习。 ### 4.2.4 延伸智能 媒体实验室对分散和分布式架构的信念并不止于技术架构。实际上，本章的目的是展示这种承诺如何在实验室本身的架构和流程中显现。但我们认为，这超出了架构和流程。这是一个新范式，这意味着它在超越狭义的学科界限的层面上塑造了我们的观念。在这种情况下，我们认为它延伸到了我们关于思想和心灵本质的观念。 以下部分基于2016年2月10日撰写的一篇名为“延伸智能”的文章（伊藤和斯拉文，2016）。 在媒体实验室，我们提出了一种名为延伸智能（EI）的概念，将智能视为一种根本上分布式的现象。随着我们开发越来越强大的信息处理工具和网络处理能力，我们不就是在向网络中的每个参与者所共同组成的EI增加新部分吗？ 人工智能已成为全球最大的观念和投资领域之一，拥有新的研究实验室、会议以及从主流媒体到学术界的激烈辩论。 我们看到了关于人类与机器的辩论，以及关于机器何时会比人类更聪明的问题，人们猜测它们是否会将我们当作宠物养着，或者只是得出我们实际上是一个坏主意并消灭我们。 当然，这一愿景还有其他选择，它们可以追溯到关于计算机和人类互动的最早观念。 1963年，数学家转行计算机科学家的约翰·麦卡锡创建了斯坦福人工智能实验室。研究人员相信，仅需十年就能创造出一台具有思考能力的机器。 同年，计算机科学家道格拉斯·恩格尔巴特组建了一个研究中心，后来成为增强研究中心，以追求一个截然不同的目标——设计一个计算系统，用于“引导”科学家和工程师小团队的人类智能。 在过去的四十年里，人工智能与智能增强之间的基本张力——AI与IA——一直是计算科学取得进步的核心，因为该领域生产了一系列越来越强大的技术，正在改变世界。——约翰·马科夫（Markoff，2011） 然而，除了在创造AI和增强人类智能（IA）之间进行区分之外，也许第一个也是最根本的问题是：智能存在于何处？智能是否始终存在于任何单一的头脑之外，通过机器扩展到由许多头脑和机器组成的网络中，所有这些头脑和机器都以一种超越和融合人类与机器的网络化智能（星际迷航中的博格）互动？ 如果智能本身就是网络化的，那么我们所称之为“AI”的东西不是以一种非常自然的方式增强这种网络化智能吗？虽然集体智能和延伸思维并不是新观念，但是有没有一种透过现代AI对集体智能作出贡献的视角？ 我们提出一种EI的观念，将智能视为一种根本上分布式的现象——一种大规模网络化和分散的（IA）。随着我们开发越来越强大的信息处理工具和网络处理能力，我们不就是在向网络中的每个参与者所共同组成的EI增加新部分吗？ 马文·明斯基认为AI不仅是一种构建更好机器的方法，而且是一种利用机器理解心灵本身的方法。在这种EI的构建中，EI的视角是否让我们更接近理解使我们成为人类的特质，通过承认我们的一部分是在远离任何一个人类脑袋的地方拥有智能？ 在个体层面上，未来我们可能看起来更像是半人半机器的生物，而不是终结者；更像是一个庞大的人类与机器网络，创造出越来越强大的EI，而不是孤立的个体。在每个层面上，每个元素都通过越来越多样化的分布式接口相互连接。每个参与者都发挥自己最擅长的作用——比特、原子、细胞和电路——每个部分在许多方面都是可替代的，但紧密集成并成为一个复杂整体的一部分。 虽然我们希望这种EI具有智慧、道德和有效性，但这种集体智能是否可能发生严重错误，触发一个博格集体超社会主义蜂巢意识？ 避免这种反乌托邦的方法既不是建立更好的机器学习，也不是宣布暂停此类研究。相反，媒体实验室致力于人类与机器的交汇处，无论我们谈论的是大脑与四肢之间的神经接口，还是社会参与循环的机器学习。 在大部分AI资金和研究都用于加速统计机器学习，试图让机器和机器人变得更“聪明”的同时，我们对增强和机器辅助从思维和社会网络中涌现出的复杂生态系统感兴趣。 高级国际象棋是指人类/计算机团队在实时竞技中进行比赛的做法。这样的团队既能战胜最强的人类棋手，也能战胜最好的国际象棋计算机。当人类自己以小组形式与联网的计算机一起玩时，这种效果更为明显。 媒体实验室有机会致力于人机之间的界面和通信——人工与自然的结合——以帮助设计一个新的EI适应性环境，以及人类与机器的共同进化。 媒体实验室目前的EI研究包括或曾包括： * 将电子设备连接到人类神经元以增强大脑和神经系统（在[合成神经生物学](https://www.media.mit.edu/groups/synthetic-neurobiology/overview/)和[生物机电学](https://www.media.mit.edu/groups/biomechatronics/overview/)小组） * 利用机器学习了解我们的大脑如何理解音乐，并利用这些知识增强个体表达和建立新的大规模协作模式（[未来歌剧](https://www.media.mit.edu/groups/opera-of-the-future/overview/)） * 如果最优秀的人类或计算机国际象棋选手都可以被包括业余爱好者与笔记本电脑协作的人机团队所战胜，我们如何开始理解这些团队的界面和互动？我们如何让机器提高分析以供人类评估，而不是取代人类？（[趣味系统](https://www.media.mit.edu/groups/playful-systems/overview/)） * 机器学习主要是由工程师调整数据和学习算法，然后在现实世界中进行测试。我们正在研究人在循环中的机器学习，将专业实践者纳入培训循环。这增强了人类决策能力，并使机器学习培训更有效，具有更大的背景。 * 构建网络化智能，研究网络如何思考以及它们如何比个体更聪明。（[人类动态](https://www.media.mit.edu/groups/human-dynamics/overview/)） * 通过社交机器人和儿童学习技术开发人类与机器的接口。（[个人机器人](https://www.media.mit.edu/groups/personal-robots/overview/)） * 开发“社会参与环路”，从社区提取道德和社会规范来训练机器，用社会来测试机器，进行一种道德图灵测试。（[可扩展合作](https://www.media.mit.edu/groups/scalable-cooperation/overview/)） * 开发可通过有意识的感知和潜意识的I/O信号影响人类行为的可穿戴接口。（[流体界面](https://www.media.mit.edu/groups/fluid-interfaces/overview/)） * 通过无处不在的网络传感器和执行器扩展人类的感知和意图，利用分布式智能扩展“存在感”的概念。（[响应式环境](https://www.media.mit.edu/groups/responsive-environments/overview/)） * 将以人为本的情感智能融入设计工具，使设计师与工具之间的“对话”更像与另一位设计师的对话，而不是围绕几何图元的互动。（例如，“我们能让这个更舒适吗？”）（[基于对象的媒体](https://www.media.mit.edu/groups/object-based-media/overview/)） * 开发一种个人自主车辆（PEV），它可以理解、预测并回应行人的行为；以一种自然且无威胁的方式向人类传达其意图；并增强骑行者的感官以帮助提高安全性。（[城市科学](https://www.media.mit.edu/groups/city-science/overview/)，以前称为改变地方） * 为人机系统提供情感智能，特别是支持诸如动机、积极情感、兴趣和参与度等社会情感状态。例如，为帮助预测心理健康（情绪）或身体健康变化而设计的可穿戴系统需要在长期非烦人的互动中与人保持联系，以获得成功预测所需的数月甚至数年的数据（Clark和Chalmers，1998）。（[情感计算](https://www.media.mit.edu/groups/affective-computing/overview/)） * [Camera Culture](https://www.media.mit.edu/groups/camera-culture/overview/)小组正在利用AI和众包来了解和改善个人的健康和福祉。 * [集体学习](https://www.media.mit.edu/groups/collective-learning/overview/)小组（以前称为宏观连接）与Camera Culture小组合作，利用AI和众包来了解和改善我们的城市。 * 集体学习还开发了数据可视化引擎，如OEC、Dataviva、Pantheon和Immersion，去年为近500万人提供服务。这些工具通过帮助人们获取大群体个体产生的数据，并为了解大型社会和经济系统提供全景视角，来增强网络化智能。 * Canan Dagdeviren（[顺应解码器](https://www.media.mit.edu/groups/conformable-decoders/overview/)）的合作项目，探索新型材料、力学、设备设计和制造策略，以弥合大脑与电子设备之间的界限。此外，还开发可以扭曲、折叠、拉伸/弯曲、包裹在曲线状脑组织上且不会损坏或显著改变设备性能的设备。朝着可以与外部和内部电子组件通信的脑探针的愿景进行研究。 这些不同项目的千差万别正是媒体实验室的特点。但更重要的是，这正是EI的基本前提的体现：智能、观念、分析和行动并不是在任何一个个体的神经元或代码集合中形成的。所有这些项目都在用不同的视角、经验和能力探索这一核心理念，在我们的研究以及价值观中，我们相信这就是智能如何变得栩栩如生。 2018年6月22日，我们宣布了媒体实验室与电气和电子工程师协会（IEEE）标准协会之间的一项合作，称为扩展智能理事会（Council on Extended Intelligence），该理事会受到了我们在EI和抵制削减方面的工作启发，以及IEEE自主和智能系统伦理全球倡议（The IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems）的工作。 在我宣布合作的博客文章中，我写道： > 我第一次遇到约翰·哈文斯是在阿斯彭研究所圆桌会议上，讨论人工智能的未来。我一直以为IEEE是一个工程师制定实用技术标准和出版严谨学术期刊的地方，所以当发现他以如此细致且包容的方式倡导自主和智能系统伦理的重要性时，我感到惊讶和兴奋。很快，我们起草了全球扩展智能委员会（CXI）及其任务的开端：确保这些工具造福人类和地球，使我们的系统更加健壮和有弹性，不要强化负面的系统偏见。\ > \ > MIT媒体实验室与机器学习和AI领域有着悠久的历史，始于创始教师成员马文·明斯基的工作。但我们离1985年以及当时该领域所持有的理想和乐观还有很长的路要走。随着时间的推移，人机交互带来了备受欢迎的科技玩具和重要便利，这项工作的影响和所产生的分歧变得越来越明显。\ > \ > 参观媒体实验室的任何一层，你都会看到学生和教师在解决这些新问题：博士生Joy Buolamwini正在努力改进面部识别软件，由于数据集偏见导致识别女性和肤色较深的人存在困难；Iyad Rahwan教授和他的学生们正在评估日益自动化的世界中工作和劳动者的未来；我们与哈佛伯克曼克莱因中心（The Harvard Berkman Klein Center）的课程关注AI的伦理和治理。 > > \ > 这就是为什么这次合作对我如此重要，我相信，与目前关注AI未来的其他团队有所不同。尽管工程师和技术人员对机器学习的伦理和社会问题非常重视，但许多人根本不认为解决这些问题是他们的职责。有了像IEEE标准协会这样的强大团队的参与——正是代表工程师及其利益的团队——它改变了范式。伦理和价值观将成为工程对话的一部分。 > > 我们将共同努力，用工具赋予人们与人工智能和EI共存的能力，而不是让他们觉得将被机器取代或毁灭。这也意味着我们不能继续用纯粹经济的方式衡量成功，或寻求一刀切的解决方案——我们必须记住我们是复杂的、自适应系统网络的一部分，这也包括我们使用的工具和我们生活的环境。 > > 到目前为止，已有50多位研究人员和教授加入了CXI，包括哥伦比亚大学的杰弗里·萨克斯、前哈佛法学院院长玛莎·米诺、伯克曼克莱因中心的乔纳森·齐特训和欧洲委员会的保罗·内米茨。我们计划立即实施三个项目：向政策制定者和普通公众介绍EI和参与式设计；为政府和组织创建数据政策模板，以帮助人们维护对自己数字身份的控制；并为政府和组织创建一个幸福指标模板，以重新定义“繁荣”，使其更注重人类的繁荣和自然生态系统。 > > 尽管这些想法仍在不断发展，但最终的目标是鼓励对话与合作——我们在没有来自所有开发者、使用者以及受到影响者的投入和反馈的情况下，无法回答这些新技术所带来的问题。 2018年6月24日，我在IEEE董事会上发表了演讲，并拉开了双方合作关系的序幕。虽然这个项目还处于起步阶段，尚未产生实际成果，但董事会的反馈以及他们对将道德融入工程的兴趣和支持，我认为是一个很好的标志，表明了不断变化和更具反思性的环境，这代表了一个巨大的机遇，也验证了时机的准确性。IEEE董事会让我想起了ICANN董事会，体现了成功的非政府非盈利组织所具有的价值导向、社区导向特点，它们既是协议的监护者，也是社区的管理者。