微軟、谷歌、IBM都在用人工智能保護(hù)人類

引言

科技新聞經(jīng)常把人工智能描繪成邪惡的、偷取工作崗位的、竊取信息的機(jī)器人。但是21世紀(jì)的許多問題其實(shí)都可以通過機(jī)器來解決。

在一些情況下，因?yàn)樵絹碓蕉嗟娜蝿?wù)交給了數(shù)字大腦，人工智能和機(jī)器人技術(shù)的傳播對(duì)我們的隱私、我們的工作，甚至我們的安全構(gòu)成了威脅。

但即使是最直言不諱的批評(píng)者也強(qiáng)調(diào)人工智能和自動(dòng)化系統(tǒng)能為人類帶來的潛在好處。先進(jìn)的人工智能和自動(dòng)化已經(jīng)開始著手解決一些世界上最棘手、最危險(xiǎn)的問題，從疾病到暴力。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的機(jī)器人教授Takeo Kanade說:“我們不應(yīng)該把人工智能看成是與我們競(jìng)爭(zhēng)的東西，而應(yīng)該看作是放大我們自身能力的東西。”這是因?yàn)槿斯ぶ悄懿粫?huì)在意單調(diào)乏味的工作，加上又有識(shí)別圖像的能力，而這種能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人類的能力。

所以，在21世紀(jì)，它會(huì)幫助我們保持安全。

防治傳染病

對(duì)全世界幾十億人來說，蚊子遠(yuǎn)不止是刺激的叮咬，它可能是疾病甚至死亡的前兆。其中一個(gè)物種-- 埃及伊蚊，已經(jīng)攜帶登革熱、黃熱病、寨卡病毒和基孔肯雅病毒(一種導(dǎo)致關(guān)節(jié)疼痛的病毒)，從非洲傳播到幾乎所有的熱帶和亞熱帶地區(qū)。在128個(gè)國家中，每年有大約3.9億人感染登革熱。

“蚊子是一個(gè)小惡魔，”來自多米尼加共和國的電腦工程師Rainier Mallol說。他與馬來西亞的醫(yī)學(xué)博士Dhesi Raja一起建立了一種人工智能算法，用來預(yù)測(cè)最可能發(fā)生疫情的地方。

他們的人工智能醫(yī)學(xué)流行病學(xué)( Artificial Intelligence in Medical Epidemiology，Aime)是一個(gè)系統(tǒng)，可以將每一種新的登革熱病例發(fā)生的時(shí)間和地點(diǎn)，以及當(dāng)?shù)蒯t(yī)院的274個(gè)其他可變因（如風(fēng)向、濕度、溫度、人口密度、住房類型）結(jié)合起來?！斑@些都是決定蚊子如何傳播疾病的因素?！盡allol解釋說。

到目前為止，馬來西亞和巴西的試驗(yàn)表明，它可以提前三個(gè)月預(yù)測(cè)疫情爆發(fā)，準(zhǔn)確率可達(dá)88%。該系統(tǒng)還可以在直徑400米內(nèi)圈出疫情的震中，可以讓公共衛(wèi)生官員和殺蟲員提前介入，以保護(hù)當(dāng)?shù)鼐用瘛?/p>

Aime也被推廣到預(yù)測(cè)寨卡病毒和基孔肯亞病毒的爆發(fā)中。大型科技公司都在追求自己的宏偉目標(biāo)：例如，微軟的Premonition項(xiàng)目使用無人機(jī)定位蚊子熱點(diǎn)，并利用排放二氧化碳和光阱捕捉昆蟲。蚊子的DNA，以及它們咬過的動(dòng)物，都可以用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來分析，軟件可以學(xué)會(huì)從大量數(shù)據(jù)中識(shí)別圖像（并且會(huì)不斷改進(jìn)），去尋找病原體。

▲微軟Premonition項(xiàng)目試圖利用無人機(jī)和捕蚊器等設(shè)備來收集早期病原體，以此來對(duì)埃博拉等疾病

解決槍支暴力

去年，美國有1.5萬人死于槍支，是槍支暴力事件發(fā)生率最高的發(fā)達(dá)國家。為了解決槍擊的無情和相關(guān)的犯罪，許多城市現(xiàn)在尋求技術(shù)解決方案。

這種自動(dòng)化的系統(tǒng)，通過一排傳感器，可以精準(zhǔn)的定位槍聲的來源，并在扣動(dòng)扳機(jī)的45秒內(nèi)提醒當(dāng)局。ShotSpotter系統(tǒng)在每平方英里使用15到20個(gè)聲音傳感器，用來探測(cè)槍擊的獨(dú)特“砰”聲，再利用它到達(dá)每個(gè)傳感器的時(shí)間，用算法將位置鎖定在25米以內(nèi)。

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以用來確認(rèn)聲音是否是槍響，并數(shù)出槍聲的數(shù)量，如果行兇者使用的是自動(dòng)武器的話，就可以提前告知警察行兇者的數(shù)量。

現(xiàn)在有90個(gè)城市（大多數(shù)在美國，有些在南非和南美）正在使用ShotSpotter。美國9所大學(xué)校園也部署了較小的系統(tǒng)，以應(yīng)對(duì)最近的校園槍擊事件，同時(shí)美國特勤局也已將其安裝在白宮。

但ShotSpotter的首席執(zhí)行官拉爾夫?克拉克（Ralph Clark）認(rèn)為，該系統(tǒng)在未來的應(yīng)用不僅僅是簡(jiǎn)單的對(duì)突發(fā)事件的反應(yīng)。

他說：“我們非常希望看到我們的數(shù)據(jù)能夠提供更多的預(yù)測(cè)監(jiān)管機(jī)會(huì)。機(jī)器學(xué)習(xí)可以把我們的數(shù)據(jù)與天氣、交通數(shù)據(jù)、財(cái)產(chǎn)犯罪數(shù)據(jù)結(jié)合起來，更準(zhǔn)確地幫助警察巡邏隊(duì)部署。”

遠(yuǎn)離饑荒

全世界約有8億人依賴木薯根作為碳水化合物的主要來源。這種與山藥類似的淀粉類蔬菜，吃起來很像土豆，也可以磨成面粉做面包和蛋糕。它的生長(zhǎng)能力使它成為世界上第六大糧食作物。但是這種植物也極易受到疾病和害蟲的侵害，這可能會(huì)摧毀整個(gè)植株。

烏干達(dá)坎帕拉的Makerere大學(xué)的研究人員與植物疾病專家合作開發(fā)了一種旨在對(duì)抗木薯疾病的自動(dòng)化系統(tǒng) --Mcrops 項(xiàng)目。當(dāng)?shù)剞r(nóng)民只用使用便宜的智能手機(jī)拍攝他們的植物圖片，Mcrops就可以利用計(jì)算機(jī)視覺來識(shí)別木薯作物的四種主要疾病的跡象。

領(lǐng)導(dǎo)該項(xiàng)目的計(jì)算機(jī)技術(shù)研究員Ernest Mwebaze解釋說：“有些疾病確實(shí)很難識(shí)別，需要采取不同的對(duì)策。我們給農(nóng)民們了一個(gè)口袋專家，這樣他們就能知道他們是否需要給他們的農(nóng)作物噴灑農(nóng)藥，或者把它們挖出來種植其他作物。”

這個(gè)系統(tǒng)現(xiàn)在診斷木薯疾病的準(zhǔn)確性達(dá)到了88%。正常情況下，農(nóng)民們不得不打電話給政府雇傭的專家，讓專家來到他們的農(nóng)場(chǎng)識(shí)別疾病，這可能需要數(shù)天甚至數(shù)周的時(shí)間，長(zhǎng)時(shí)間的等待很可能讓害蟲和枯萎病繼續(xù)傳播。

MCrops也可以使用上傳的圖片來尋找疾病爆發(fā)的模式，這可以讓官員盡快阻止可能導(dǎo)致饑荒的流行病。Mwebaze和他的同事們希望利用技術(shù)來研究香蕉疾病，并自動(dòng)檢測(cè)其他作物害蟲。

對(duì)抗癌癥和失明

▲谷歌DeepMind可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)幫助醫(yī)生提供癌癥治療方法，識(shí)別出患者組織的健康區(qū)域

但是，谷歌母公司Alphabet旗下的DeepMind和IBM一直在把人工智能技術(shù)應(yīng)用到這個(gè)領(lǐng)域上。DeepMind已與倫敦大學(xué)學(xué)院的英國國民健康服務(wù)的醫(yī)生合作，訓(xùn)練人工智能癌癥治療計(jì)劃：從頭部和頸部掃描出的腫瘤中識(shí)別健康組織區(qū)域。它還與倫敦的Moorfields眼科醫(yī)院合作，從眼科掃描中識(shí)別早期視力喪失跡象。

“我們的算法能夠解釋掃描中的視覺信息。這個(gè)系統(tǒng)會(huì)學(xué)習(xí)如何識(shí)別潛在的問題，以及如何向臨床醫(yī)生推薦正確的治療行為。因?yàn)橥度霑r(shí)間過短，所以我們還不能對(duì)結(jié)果發(fā)表評(píng)論，但早期的跡象非常令人欣喜。”DeepMind Health的臨床負(fù)責(zé)人Dominic King說。

King表示，人工智能技術(shù)可以通過掃描圖像和優(yōu)先選擇那些迫切需要醫(yī)生來看的圖像，來幫助醫(yī)生更快地識(shí)別病例。

IBM最近也宣布，它的人工智能Waston可以通過分析圖像和評(píng)估病歷，以96%的準(zhǔn)確率識(shí)別腫瘤。該系統(tǒng)正在給來自世界各地的55家醫(yī)院的醫(yī)生們進(jìn)行測(cè)試，用來幫助診斷乳腺癌、肺癌、結(jié)腸直腸癌、宮頸癌、卵巢癌、胃癌和前列腺癌。

不斷電

隨著新一輪關(guān)于氣候變化是否導(dǎo)致了美國兩場(chǎng)連續(xù)的災(zāi)難性颶風(fēng)的爭(zhēng)論愈演愈烈，人工智能如何能最大限度地利用清潔的可再生能源，以防止對(duì)氣候造成進(jìn)一步破壞呢?

▲人工智能可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)能源需求和生產(chǎn)，從而幫助我們更明智地使用能源，控制污染，減少危害氣體排放

“管理所有這些數(shù)據(jù)對(duì)人類控制著來說是不可能的，尤其是反應(yīng)時(shí)間通常要限制在幾秒鐘內(nèi)。”愛丁堡Heriot Watt大學(xué)智能系統(tǒng)助理教授Valentin Robu說。他一直在與總部位于英國的初創(chuàng)公司Upside Energy合作，開發(fā)管理電網(wǎng)的新方法。

他們正在用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來實(shí)時(shí)監(jiān)控能源生產(chǎn)和需求。這意味著，能源可以在在低峰期儲(chǔ)存，然后在高峰期（比如大家早上喝咖啡的時(shí)候）釋放出來。隨著人們家里的電動(dòng)汽車和電池組越來越普及，這種技術(shù)可以利用這些來儲(chǔ)存能源，從而消除可再生電力供應(yīng)中出現(xiàn)的障礙。

Robu還說，人工智能可以在更基本的層面上使用，幫助減少我們的設(shè)備在電網(wǎng)上的需求。例如，電冰箱可以通過人工智能遠(yuǎn)程控制，這樣冰箱就可以在在電網(wǎng)需求較低時(shí)進(jìn)入冷卻循環(huán)模式中了。

信息及圖片來源：BBC news

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