揭露商(shāng)业人工智能(néng)管理(lǐ)硕士真相，驱逐无知
2022 年牛津商(shāng)业人工智能(néng)管理(lǐ)硕士文(wén)凭课程的第二个模块拉开了帷幕。在人工智能(néng)驱动的AlphaGo选手与世界围棋冠军李世石（2016年3月）之间的著名对决的第二场比赛中，计算机生成的动作震惊了这款拥有(yǒu)3000年历史的游戏的粉丝。
现在被称為(wèi)“第37步”，它被描述為(wèi)神秘，令人敬畏，类似于人类的创造力。此举最初被视為(wèi)由人类直觉驱动的游戏中的巨大错误，直到发现此举基本上导致AlphaGo击败Sedol。全球围棋社區(qū)现在将这一举动模仿為(wèi)由算法创建的新(xīn)策略。但正如AlphaGo的创造者Demis Hassabis博士上周在謝(xiè)尔登剧院平静地解释的那样，这只是一个开始。他(tā)将自己的工具转向生成蛋白质的3D结构，实际上是已知宇宙中的所有(yǒu)蛋白质 - 这一壮举以前需要数千年才能(néng)完成。

人工智能(néng)的力量就在我们身上，我想我甚至看到謝(xiè)尔登天花(huā)板上画的无知的身影进一步消失在阴影中。
人工智能(néng)下一步要解决什么问题：全球冲突、气候变化和疾病？也许对所有(yǒu)这些以及更多(duō)都是“是”。為(wèi)人类和地球实现这些巨大飞跃的主要要求肯定是推动我们的数据科(kē)學(xué)家进一步改进算法，调整参数，并创建全新(xīn)的数据模式 -这与Andrew Stephen和Martin Schmalz教授一致，不一定。
工具和数据现在就在那里，计算能(néng)力已经准备就绪并等待着。在我们的世界中做出这种积极改变所缺少的是我们自己。我们，医學(xué)、银行、制造、國(guó)防、政府政策、财務(wù)顾问、工程公司和社交媒體(tǐ)平台的领导者，是人工智能(néng)的新(xīn)牧羊人。我们有(yǒu)责任将这种变革性技术带入世界上最困难的问题。

我们最接近挑战，可(kě)以提出关键的初始问题。我们将增强我们的人工智能(néng)直觉，提出当前技术和可(kě)用(yòng)数据可(kě)以解决的最佳问题。这些问题将是有(yǒu)抱负的、有(yǒu)影响力的和全球性的。它们将源于我们的挫败感以及我们的选民(mín)和那些没有(yǒu)发言权的人的需求。我们必须把这些作為(wèi)解决当今世界最大挑战的第一步。我们明白，将道德、公平和平衡的含义应用(yòng)于问题和用(yòng)于為(wèi) AI 工具提供数据是我们的角色和责任。我们将带来新(xīn)颖的、功能(néng)丰富的数据，以发现我们人类尚未偶然发现的新(xīn)模式和创造性解决方案（我们的课堂演讲嘉宾打断了这一点）。
人工智能(néng)不仅仅是精通技术的领域。我们必须采取完全多(duō)學(xué)科(kē)的方法来发现一些意想不到的东西——与我们的数据科(kē)學(xué)家合作者一起有(yǒu)益和改变生活的东西。当我们培养自己的人工智能(néng)直觉时，我们有(yǒu)责任盯着世界上最需要的解决方案，制定正确的问题，并在运气和新(xīn)朋友的帮助下，创造我们自己的动作。