这50个新任的教职中，有一半是专业研究计算科学的专家，另外一半是与MIT其他院系合作聘任的数理、工程，以及历史、人文等领域的学者。这个学院将是一个综合性跨学科的学院，也将会把AI提升为一个涉及社会各个方面的重要学科。当然，AI以外还有大数据（big data）、机器学习（machine learning）和数据科学（data science）等学科。北美不只有MIT带头发展相关的科研和教育，其他的大学和研究机构、政府机构和企业界也在大力投入。
在全球AI领域产出最多的百强机构中，87家为高校，八家为科研院所，三家为政府机构，只有两家企业。其中，三家政府机构为：美国能源部（DOE）、美国国防部（DOD）和美国国家航空航天局（NASA）；两家企业为IBM和微软（Microsoft）。
一、在中学教育中，我们可以邀请学术界和工业界的专家定期做一些专题讲座，开拓中学生的视野。如果暂时无法把AI引入相关的科目，我们可以在新加坡A水准考试的理解与写作（general paper）中，加入有关AI的内容；
各国在人工智能战略政策上有着较大差异。美国注重AI对经济科技及国防的影响，欧盟则侧重AI涉及的安全隐私等伦理风险，日本希望推进超智能社会的建设，中国则聚焦于实现AI的产业化。
二、我们的理工学院和工艺教育学院（ITE）应该与工业界（国内外）增加合作，不能只在纸上谈兵，要尽可能地安排我们的学生去中国、日本等国家的AI相关企业实习，掌握实际的工作经验；
AI.SG的执行主席是何德华教授，他也同时担任新加坡国立大学高级常务副校长兼教务长。陈祖翰教授则担任AI.SG的首席科学家，他也是新加坡国立大学负责研究与技术的副校长。今年2月新加坡南洋理工大学与阿里巴巴集团成立联合研究院，这是阿里巴巴在中国以外的首个海外联合研究机构，将探索AI技术的突破和应用于实际生活的解决方案。
（作者是新加坡南洋理工大学高等研究所永久创所所长、新加坡国立大学兼职教授、新加坡南洋理工大学兼职教授）
亚洲方面，中国也积极投资和发展AI的研究和教育。2017年中国全社会研究与开发（R&D）支出达到1.76万亿元人民币（约3491亿新元），同比增长17.3%，占国内生产总值（GDP）的2.15%，超过欧盟15国平均2.1%的水平。中国的AI研究已有广泛的应用。阿里巴巴的马云就很重视AI，他曾经说：“我相信AI技术将重新创造未来的世界。”
四、我们的中小型企业界应该与时并进，认真学习数据化、AI及大数据的新知识，否则将与高科技现代工业脱节。
三、大学方面应该着重与AI应用相关的研究，同时注重和商业的结合，比如电子商务。此外与国际领先的科研机构合作也至关重要，比如我们应该与前文中提到的MIT或者中国的科学院、清华大学等开展更多合作；
新加坡国家研究基金会（NRF）去年推出了“新加坡全国人工智能核心”（AI.SG）计划，结合政府、科研机构与企业界三大领域的力量，促进AI的使用。未来五年，NRF将为AI.SG拨款1.5亿新元，用于资助AI项目的研究，目前研究的着重点是城市管理、医疗护理以及金融三个领域。
中国目前比较重要的五个AI研究和发展（R&D）的中心是：中国科学院大学的人工智能技术学院及中国科学院的自动化研究所；清华大学的计算机科学与技术系和智能技术与系统国家重点实验室；北京大学的信息科学技术学院、网络与信息系统研究所及人工智能实验室；中国科学技术大学的信息科学技术学院及多智能体系统实验室；以及哈尔滨工业大学的人工智能研究院。
清华大学中国科技政策研究中心于2018年发表的《中国人工智能发展报告》中提到，人工智能领域高水平论文施引文献排名，美国、中国和德国为前三名，新加坡排在第17位。全球高水平论文产出最多的20个机构中，新加坡南洋理工大学和新加坡国立大学分别位列第八和第16位。
美国的麻省理工学院（MIT）刚刚宣布成立一个新的人工智能学院，计划投资10亿美元。这个新学院将提供50个新的教职岗位以及更多的研究生奖学金。学院的教学楼将于2022年竣工，从明年开始他们将借用其他科系的场地进行教学和科研。
AI在亚洲其他国家如日本、韩国和印度等都有令人瞩目的发展，新加坡在这方面可能需要注意下面几个方面：