人工智能正在对我们的日常生活产生越来越大的影响，并正在彻底改变研究领域。苏黎世联邦理工学院认识到其在该领域的责任，并致力于促进创新并增强对这一快速发展技术的信任。有时一台机器会让每个人都大吃一惊。最近的一个例子发生在Scientifica2019的开幕式上，当时ETH机器人专家训练了一架无人机通过写下“享受”一词来欢迎游客。起初，当无人机（即Voliro）开始写作时，一切似乎都很正常。它以第一个字母开头，就像人类一样。但是当涉及到第二个字母时，发生了一些事情：它只是忽略了“n”的垂直线，并继续写下所有其他字母。只有这样我才能飞回'n'以添加缺失的笔画。最终结果是完全正确的，但它在书写时来回弹跳的方式与人类书写的方式截然不同。当然，这不是Voliro的编程方式！事实上，它的创造者和其他人一样感到惊讶。在所有的排练过程中，沃利罗只是按照正常的顺序写信。直到最后的表演，无人机才学会以一种它认为更有效率的方式去做。当像Voliro这样的机器意外地改变其行为时，我们会自动想到智能。事实上，从同名的ETH衍生出来的自主飞行机器人Voliro是当今人工智能(AI)力量的一个很好的例子。从外部看，人类决策似乎实际上起源于我们称为机器学习的统计数据驱动过程，它们是人工智能的一个子集。过度炒作和低估机器学习是指计算机根据从训练数据中获得的经验，自行学习识别数据集中的模式和规律。随着他们继续从大量数据中学习，智能程序会自动提高他们的成功率。机器学习方法可以发现人类无法发现的有价值的结果，尤其是在面对非常大、复杂或异构的数据集时。“人工智能是指使计算机能够协助人类完成只能由智能解决的任务的技术，”计算机科学教授和机器学习专家安德烈亚斯克劳斯说。人工智能研究自1950年代以来一直在进行，既有未实现的期望，也有意想不到的成功故事。最近发生的变化是，人工智能在我们的日常生活中变得越来越明显和可见：自动创建的相册和智能手机语音助手只是两个例子。人工智能越来越受欢迎的原因是三种技术趋势的融合。首先，计算机硬件变得异常强大。现代智能手机的速度与20世纪90年代中期的超级计算机一样快，而笔记本电脑的计算能力足以开发可行的AI模型。其次，许多人工智能学习方法的软件实现都可以在线免费获得，增加了开发者和用户的数量。第三个趋势是可用于训练人工智能系统的大量数据（主要在互联网上）的可用性。科学家们几乎每天都在取得新的进展，这反过来又极大地扩展了我们对这些学习方法的数学理解。“人工智能技术突破的后果是对科学、工业和社会的多方面破坏，其深远影响被夸大和低估。”这是苏黎世联邦理工学院AI研究人员在2019年夏季评估AI发展时得出的结论。新的分工在实践中，人工智能和机器学习不仅会影响个人用户和行业工作流程，还会改变工作方式分布在研究人员和计算机之间。GisbertSchneider，ETHGlobal副总裁，ETH“think-and-do”坦克RETHINK创始人，计算机辅助药物设计教授，利用AI在计算机上开发新药。“我们有一个用于虚拟药物化学的AI模型，可以自动生成具有一种或多种所需特性的分子结构，”他说。该方法允许研究团队获得新的化学实体，然后他们合成并测试这些计算机设计的化合物，看看它们是否具有计算的生物活性。GisbertSchneider说：“人工智能方法增强了研究人员的创造力，产生了他们从未想过的令人惊讶的建议。”许多应用程序需要一定程度的决策自主权。LotharThiele是计算机工程和网络实验室的教授，也是数字化转型的副总裁，负责开发在极端条件下收集数据的传感器网络技术。他的团队正在与各种合作伙伴合作，研究气候变化对瑞士阿尔卑斯山永久冻土的影响及其引发的破坏过程。他们的结果也可用于早期预警系统。“正在不断收集大量数据，”Thiele解释说。“因此，各个传感器必须自行决定事件是否相关。这就是我们发现人工智能非常成功的地方。”Schneider和Thiele并不是唯一在他们的研究中使用AI的人：AI应用现在在ETH的所有科学领域都得到了广泛的应用。原则上，任何研究领域都可以从人工智能增强方法中受益。与其他国家的比较证实了ETH和瑞士有影响力的人工智能研究的影响。根据斯坦福大学2019年人工智能指数，瑞士研究人员发表的人工智能文章人均数量仅次于新加坡，位居第二。此外，引用率表明瑞士的出版物是最有影响力的。人工智能日益增长的重要性也可以从ETH学生人数中看出。虽然在2012-13年只有几百名学生参加了机器学习和人工智能方法课程，但这个数字现在已经上升到3,000多人。参加“机器学习概论”的学生比任何其他讲座都多。大多数学生来自计算机科学、电气工程、机械工程和数学等核心学科。同样令人震惊的是，ETH的每个学术部门现在都有学生在学习AI课程。为了满足这一需求，ETH于2017年推出了数据科学领域的硕士学位课程和继续教育课程。“苏黎世联邦理工学院在人工智能方面的优势在于其在数学、计算机科学、信息技术和数据科学方面的杰出基础研究，以及其基础设施的质量，”研究副总裁DetlefGünther说。“然而，通过将我们在AI基础知识方面的卓越表现与我们在各个学科中的一流研究相结合，我们也具有开发AI创新方法的巨大潜力。”正在实施互联未来政府、企业和大学人工智能战略，以应对人工智能日益增长的经济和社会影响。美国和中国在人工智能方面的投资尤为巨大。这就提出了一个问题，即瑞士乃至欧洲如何在全球定位自己，以及苏黎世联邦理工学院如何继续扩大其在人工智能领域的影响力。在最近接受ETH的AI研究员兼MaxPlanckETH学习系统中心联合主任ThomasHofmann采访时提出的一项策略是结合欧洲AI卓越中心，包括苏黎世、洛桑和卢加诺，以便创建一个网络，其中包括一个欧洲范围内的人工智能网络，其中包括ETH研究人员。考虑到这一战略，苏黎世联邦理工学院于2020年5月决定将其与马普学会的合作伙伴关系再延长五年。该合作伙伴关系于2015年启动，将苏黎世联邦理工学院与图宾根和斯图加特的马克斯普朗克研究所联系起来，这两个欧洲人工智能卓越中心在学习系统领域。中心。欧洲学习和智能系统实验室(ELLIS)是一项连接欧洲AI研究人员的新计划。ELLIS于2019年12月启动，由17个欧洲AI卓越中心组成。苏黎世联邦理工学院从一开始就通过其ETHELLIS部门参与了该计划。可靠、合乎道德的AI第三个新方面涉及ETH本身，更具体地说，ETH如何将其AI研究人员与更广阔的世界联系起来，并为“AI@ETH”提供更广泛的知名度。2020年10月20日，大学将举行落成典礼，启动新的ETHAI中心。Günther表示：“人工智能中心将为与行业、政府和社会就如何以促进创新和激发信任的方式继续发展人工智能进行跨学科对话提供基础。”在组织结构上，中心依托ETH的优势，将人工智能理论和方法论基础与各学科专业知识相结合。核心团队由约20名教授组成，他们在机器学习、大数据和统计等关键人工智能领域进行研究。该领域有越来越多的研究人员开发AI方法或研究AI在特定学科领域的影响。该中心还向来自其他人工智能研究机构和行业的客人开放。“人工智能中心不是一个虚拟网络，”该中心的指定主任安德烈亚斯克劳斯说。“这是一个真正的交汇点，来自研究和工业界的AI科学家可以在这里交流想法并开展联合研究项目。”由于人工智能领域发展很快，计划逐步建立以交叉学科项目和人才培养为主的人工智能中心。该中心的战略植根于无与伦比的人类特质：动力、好奇心、创造力和在不断变化的情况下的灵活性。克劳斯说：“我们的目标是从一项奖学金计划开始，坚定地关注人才，以使该中心正常运转。”“博士生和博士后将在跨学科研究合作中发挥关键作用。他们将为Connect研究主题和开发新的AI工具以提供新的见解做出贡献。”新中心有许多积极的经验可以借鉴，包括由马克斯普朗克联邦理工学院中心运行的博士项目和数据科学、计算机科学和计算机科学的硕士学位项目。理科学生在这里为其他研究领域开发人工智能解决方案。“这两个程序都产生了令人兴奋的结果，并提供了宝贵的灵感，”克劳斯说。在内容方面，ETH人工智能中心将处理与人工智能相关的基础问题。例如，在实践中有很多人工智能方法，但在理论上仍然存在不足。填补这些空白意味着不仅要了解人工智能方法是否有效，还要真正了解其中的原因。“我们想从根本上重新思考我们如何开发人工智能模型，以便它们安全可靠地工作，并产生可解释和公平的结果，”克劳斯说。“我认为，就人工智能的社会影响和伦理而言，可靠性和透明度至关重要。安全、可靠和公平的人工智能解决方案可以真正发挥作用，尤其是在发挥苏黎世联邦理工学院优势的研究领域，如移动、健康、制造、能源、气候和环境。一些AI专家认为，负责任和可靠的AI可能代表欧洲的重大机遇，ETHAI中心致力于将可信赖的AI放在首位。
