人工智能：塑造未来
人工智能（AI）在蛋白质结构预测、医学成像等领域取得了突破性进展，正在引领一个新时代。
更广泛的科学界正在认识到人工智能有可能彻底改变科学，开辟新的途径，激发创新的探索，并推动具有重大社会影响的深刻飞跃。
人工智能与科学研究
在我的研究中，我专注于人工智能的科学发现。人工智能可以推动科学突破，科学原理可以用于推进人工智能方法。这些领域的融合加速了创新。
我是美国国立卫生研究院资助的研究项目（R01）的主要研究人员之一，与田纳西大学诺克斯维尔分校的运动生理学教授斯科特·克劳特一起进行研究。克劳特教授、我们的学生研究人员和我专注于如何使用人工智能和机器学习（ML）来测量成年人在自然环境中日常活动的身体行为。通过我们的合作，我们正在创建基于物理知识指导的物理驱动的人工智能算法的高度精确的测量身体活动的方法。
用手机测量步数或使用可穿戴设备来跟踪我们爬了多少层楼梯、跑了多少英里、睡了多少小时，已经变得很普遍。你有没有想过设备是如何检测和区分跑步和跳跃等活动的？关键在于两种传感器的数据，加速度计和陀螺仪。当人们左右、上下、前后移动时，一个加速度计可以跟踪人们的运动速度是加快还是减慢。陀螺仪测量物体旋转的速度和方向。
我们的研究探索了使用从臀部和手腕收集的原始加速度计和陀螺仪传感器数据来开发和验证AI和ML算法的方法。这项工作的目的是找到高效的方法来转换传感器检测到的未处理数据，并将其转化为准确描述发生的物理行为的信息。
开发评估身体活动的人工智能/机器学习方法是公共卫生的重中之重，因为它使卫生保健提供者能够定制运动处方，以密切配合个人的活动。这些AI/ML算法可用于可穿戴设备开发中的创新。它们也有助于研究久坐行为、体力活动和成年人健康结果之间的剂量反应关系。
人工智能应用中的伦理考虑
随着我们在健康监测和其他敏感领域推进人工智能技术，解决隐私、同意、数据安全和偏见等伦理问题至关重要。收集和分析个人健康数据引发了以下问题：如何存储这些信息，谁可以访问这些信息，以及如何使用这些信息超出其原始目的。确保人工智能系统在设计时考虑到道德原则，有助于保护个人权利，促进用户和技术之间的信任。
在我们的工作中，我们分清轻重缓急
- 数据隐私和安全：实施强有力的措施，保护个人信息免遭未经授权的访问和破坏
- 知情同意：确保参与者充分了解他们的数据将如何被使用，并有权选择退出
- 减少偏见：开发公平的算法，不会基于种族、性别、年龄或其他特征不成比例地影响任何群体
- 透明度和可解释性：创建决策过程可以被利益相关者理解和审查的人工智能模型
人工智能流畅性：为今天的劳动力做好准备
了解人工智能的机遇和危害，使每个人都能在知情、公平和道德的基础上为其融入社会做出贡献，在管理风险的同时实现利益最大化。认识到人工智能越来越重要，马萨诸塞大学波士顿分校成立了保罗·英格利希应用人工智能研究所（PEAAII），以统一整个校园内围绕人工智能的努力。
peaai正在努力将人工智能纳入麻省大学波士顿分校的课程；最初的重点是支持学生培养他们的人工智能素养，PEAAII提供的课程旨在让学生超越将生成式人工智能（GenAI）视为完成作业的捷径的想法。相反，我们的学生越来越善于利用人工智能作为一种工具，提高他们的创造力、分析能力和解决问题的能力。例如，在“AI For All：揭开AI在创造性解决问题中的神秘面纱”会议上，传播学教授Gamze Yilmaz介绍了使用AI创造性解决问题的方法。在课程中，学生将学习GenAI、道德考量、有效提示技巧，以及如何批判性地评估人工智能生成的内容。
PEAAII有助于我们的学生和马萨诸塞大学波士顿分校社区的其他成员为人工智能将不可避免地继续发展并塑造行业和日常生活的世界做好准备。
穿着COSMED K5踢足球，测量能量消耗。图片来源：史蒂文·布里奇斯
计算机科学特聘教授兼保罗·英格利希应用人工智能研究所执行主任