揭露商业人工智能管理硕士真相，驱逐无知
2022 年牛津商业人工智能管理硕士文凭课程的第二个模块拉开了帷幕。在人工智能驱动的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3000年历史的游戏的粉丝。
现在被称为“第37步”，它被描述为神秘，令人敬畏，类似于人类的创造力。此举最初被视为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。全球围棋社区现在将这一举动模仿为由算法创建的新策略。但正如AlphaGo的创造者Demis Hassabis博士上周在谢尔登剧院平静地解释的那样，这只是一个开始。他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蛋白质 - 这一壮举以前需要数千年才能完成。

人工智能的力量就在我们身上，我想我甚至看到谢尔登天花板上画的无知的身影进一步消失在阴影中。
人工智能下一步要解决什么问题：全球冲突、气候变化和疾病？也许对所有这些以及更多都是“是”。为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学家进一步改进算法，调整参数，并创建全新的数据模式 -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，医学、银行、制造、国防、政府政策、财务顾问、工程公司和社交媒体平台的领导者，是人工智能的新牧羊人。我们有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，可以提出关键的初始问题。我们将增强我们的人工智能直觉，提出当前技术和可用数据可以解决的最佳问题。这些问题将是有抱负的、有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和那些没有发言权的人的需求。我们必须把这些作为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于问题和用于为 AI 工具提供数据是我们的角色和责任。我们将带来新颖的、功能丰富的数据，以发现我们人类尚未偶然发现的新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）。
人工智能不仅仅是精通技术的领域。我们必须采取完全多学科的方法来发现一些意想不到的东西——与我们的数据科学家合作者一起有益和改变生活的东西。当我们培养自己的人工智能直觉时，我们有责任盯着世界上最需要的解决方案，制定正确的问题，并在运气和新朋友的帮助下，创造我们自己的动作。