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融合数据，系统和社会
来自Munther Dahleh教授的一本新书详细介绍了一种独特的跨学科中心的创建，通过共同的数据科学需求团结了许多专业。
来源:MIT新闻 - 人工智能跨越学术学科的传统界限以及学术界，工业和政府之间的界限的研究越来越广泛，有时导致产生了重要的新学科。但是，麻省理工学院电气工程和计算机科学教授Munther Dahleh表示，与传统上更加集中的学科工作相比，这种多学科和跨学科工作通常遭受许多缺点和障碍。
越来越多，在现代世界中面临的深刻挑战，包括气候变化，生物多样性丧失，如何控制和规范人工智能系统以及对流浪汉的识别和控制，都需要从非常不同的领域进行这种专业知识，包括工程，政策，经济学和数据分析。十年前，这种认识是指向MIT开创性的数据，系统和社会（IDSS）创建的原因，旨在促进与通常在此类工作中发生的通常的临时和临时协会相比，促进一系列更深入的整合和持久的合作。
dahleh现在写了一本书，详细介绍了麻省理工学院中现有纪律部门的景观的过程，并构想了一种创建一种旨在以持久且有意义的方式分解的结构的方式，以实现这一新研究所。剑桥大学出版社在今年3月出版的《数据，系统和社会：利用AI的社会利益》一书。
数据，系统和社会：利用AI的社会商品这种互动的例子比比皆是。社交媒体和电子商务平台是“为人们建立的系统，并且具有监管方面，如果您想了解错误信息或监视错误信息，它们都适合同一故事。”