然而，即便是最直言不諱的批評(píng)者，也不得不承認(rèn)人工智能（AI）和自動(dòng)化系統(tǒng)為人類帶來(lái)的諸多潛在好處。作為BBC”Future Now”專欄大挑戰(zhàn)系列（Grand Challenges）的一部分，一組專家為我們?cè)敿?xì)描述了隨著我們所使用的機(jī)器變得越來(lái)越智能，我們周圍的世界正在如何發(fā)生變化的圖景。
今天的”大構(gòu)想”（Grand Ideas）系列中，BBC”Future Now”專欄將對(duì)已經(jīng)開始應(yīng)用于解決世界上最棘手、最危險(xiǎn)的一些問題的尖端AI和自動(dòng)化技術(shù)進(jìn)行了盤點(diǎn)，這些問題包括了疾病防治到應(yīng)對(duì)暴力。
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人教授金出武雄（Takeo Kanade）說(shuō):”我們不應(yīng)該把 AI 視為與人類競(jìng)爭(zhēng)的東西，而應(yīng)該看作是可以增強(qiáng)我們自身能力的東西。”這是因?yàn)?AI 不僅能做好單調(diào)乏味的工作，還能夠識(shí)別出模式，這種能力甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了人類。
它可能會(huì)在 21 世紀(jì)幫助保護(hù)我們的安全。
防治傳染病
對(duì)于全球數(shù)十億人來(lái)說(shuō)，在耳邊嗡嗡作響的蚊子不僅會(huì)叮咬人們帶來(lái)令人惱怒的疼或癢，它們還可能帶來(lái)疾病甚至致命。特別是已經(jīng)從非洲傳播到幾乎所有熱帶和亞熱帶地區(qū)的埃及伊蚊（Aedesaegypti），它們攜帶登革熱（Dengue fever）、黃熱病、寨卡（Zika）以及基孔肯雅熱（chikungunya，一種導(dǎo)致嚴(yán)重關(guān)節(jié)痛的病毒）等病毒。在全球 128 個(gè)國(guó)家和地區(qū)，每年僅登革熱就會(huì)感染 3.9 億人。
來(lái)自多米尼加共和國(guó)的計(jì)算機(jī)工程師雷尼爾·馬洛爾（Rainier Mallol）說(shuō)：”這些蚊子就像小惡魔。”多米尼加共和國(guó)是寨卡病毒爆發(fā)熱點(diǎn)地區(qū)。與來(lái)自馬來(lái)西亞（另一個(gè)熱點(diǎn)）的醫(yī)學(xué)博士達(dá)西·拉賈（Dhesi Raja）一起，馬洛爾兩人開發(fā)出一套 AI 算法，能夠預(yù)測(cè)疫情最有可能發(fā)生的地方。
他們的醫(yī)學(xué)流行病學(xué)（Aime） AI 系統(tǒng)可以將所有當(dāng)?shù)蒯t(yī)院新報(bào)告的登革熱病例出現(xiàn)的時(shí)間和地點(diǎn)與包括風(fēng)向、濕度、溫度、人口密度、住房類型等在內(nèi)的 274 個(gè)可變因素結(jié)合起來(lái)。”這些因素都是確定蚊子如何傳播的因素，” 馬洛爾解釋道。
到目前為止，在馬來(lái)西亞和巴西的試點(diǎn)表明，這套系統(tǒng)可以提前三個(gè)月準(zhǔn)確預(yù)測(cè)疫情爆發(fā)，準(zhǔn)確率達(dá)到 88% 左右。此外，該系統(tǒng)還可以幫助查明疫情中心及其 400 米范圍內(nèi)的情況，從而使公共衛(wèi)生官員能夠及早利用殺蟲劑進(jìn)行干預(yù)，以防蚊蟲對(duì)當(dāng)?shù)鼐用襁M(jìn)行叮咬。
Aime 系統(tǒng)也被用于幫助預(yù)測(cè)寨卡和基孔肯亞熱病毒疫情爆發(fā)。大型科技公司也在追求自己的宏偉構(gòu)想：例如，微軟的 Project Premonition 項(xiàng)目使用無(wú)人機(jī)定位蚊子的熱點(diǎn)地區(qū)，并利用機(jī)器人二氧化碳和光捕捉器來(lái)收集蚊子樣本，包括蚊子以及它們咬過的動(dòng)物的 DNA，然后通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析，從而找到病原體。這些算法能夠從大量的數(shù)據(jù)中識(shí)別出模式，而且會(huì)變得越來(lái)越精確和強(qiáng)大。
應(yīng)對(duì)槍械暴力
去年，美國(guó)有 15,000 人死于槍械暴力，美國(guó)也是發(fā)達(dá)國(guó)家中槍械暴力發(fā)生率最高的國(guó)家。為了解決持續(xù)不斷的槍擊和槍械犯罪問題，許多城市正在試圖通過科技尋找解決辦法。
有一種自動(dòng)化系統(tǒng)可以用傳感器陣列監(jiān)聽槍聲，然后精確定位槍聲所在的位置，并在 45 秒內(nèi)向相關(guān)機(jī)構(gòu)發(fā)出警報(bào)。這種名為 ShotSpotter 系統(tǒng)需要配備大量聲音傳感器以探測(cè)槍械獨(dú)特的聲響，利用其到達(dá)每個(gè)傳感器的時(shí)間，通過算法來(lái)定位槍擊位置，誤差在25米之內(nèi)。
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)被用來(lái)確定聲音是否為槍擊聲，并計(jì)算出它們的數(shù)量，以幫助警方確定他們要對(duì)付的是獨(dú)行槍手還是有多名行兇者，以及他們是否在使用自動(dòng)武器。
目前有 90 個(gè)城市（多在美國(guó)，部分在南非和南美）正在使用 ShotSpotter 系統(tǒng)。美國(guó) 9 所大學(xué)校園也部署了較小的 ShotSpotter 系統(tǒng)，以應(yīng)對(duì)最近頻發(fā)的校園槍擊事件。而且美國(guó)特勤局已將其安裝在白宮內(nèi)。
但 ShotSpotter 公司首席執(zhí)行官拉爾夫·克拉克（Ralph Clark）認(rèn)為，該系統(tǒng)未來(lái)的用途不僅僅是簡(jiǎn)單地應(yīng)對(duì)突發(fā)事件。
他表示:”我們迫切希望看到，我們的數(shù)據(jù)如何能夠提供更多的預(yù)警信息。機(jī)器學(xué)習(xí)可以把它與天氣、交通數(shù)據(jù)、財(cái)產(chǎn)犯罪數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)，從而向巡邏警察更準(zhǔn)確地通報(bào)消息。”
預(yù)防饑荒
全世界目前大約有 8 億人依靠木薯根作為主要碳水化合物（為人體提供熱能的主要營(yíng)養(yǎng)素）的來(lái)源。這種淀粉類蔬菜與山藥相似，經(jīng)常被人像土豆那樣食用，但也可以磨成粉做面包和蛋糕。它能在其他農(nóng)作物沒法生長(zhǎng)的地方種植，這使它成為世界上第六大糧食作物。但是這種木本灌木極易受到疾病和害蟲的侵害，可以讓整片田地都顆粒無(wú)收。
位于烏干達(dá)坎帕拉（Kampala）馬凱雷雷大學(xué)（Makerere University）的研究人員與植物病專家合作開發(fā)了一套旨在打擊木薯疾病的自動(dòng)化系統(tǒng)。Mcrops項(xiàng)目允許當(dāng)?shù)剞r(nóng)民使用便宜的智能手機(jī)拍攝植物，并使用經(jīng)過訓(xùn)練的計(jì)算機(jī)視覺來(lái)發(fā)現(xiàn)造成木薯作物損害的四種主要疾病的跡象。
計(jì)算機(jī)技術(shù)研究員歐內(nèi)斯特·姆貝澤（Ernest Mwebaze）是這個(gè)項(xiàng)目的帶頭人，他解釋說(shuō)：”這些疾病真的很難識(shí)別，需要采取不同的行動(dòng)根治。我們正在為農(nóng)民提供’口袋中的專家’，以便讓他們知道自己是否需要為作物噴藥，或者完全毀掉這批作物以便種植其他作物。”
該系統(tǒng)診斷木薯疾病的準(zhǔn)確率目前高達(dá) 88%。以前，農(nóng)民必須打電話給政府雇傭的專家來(lái)他們的農(nóng)場(chǎng)查明疾病，這可能需要幾天甚至幾周的時(shí)間，而蟲害在此期間可能已經(jīng)大范圍擴(kuò)散。
MCrops 還利用上傳到網(wǎng)上的圖片來(lái)尋找疾病暴發(fā)的模式，這可以讓官員們阻止可能導(dǎo)致饑荒的流行病。姆貝澤和他的同事們希望利用這項(xiàng)技術(shù)來(lái)研究香蕉疾病，并開發(fā)自動(dòng)檢測(cè)其他作物害蟲的系統(tǒng)。
抗擊癌癥和失明
全世界每年有 880 萬(wàn)人死于癌癥，另有 1400 萬(wàn)人被診斷出患有某種癌癥。盡早發(fā)現(xiàn)癌癥能夠極大地提高患者的生存機(jī)會(huì)，并降低復(fù)發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。篩查是早期發(fā)現(xiàn)癌癥的關(guān)鍵方法之一，但通過掃描和其他方法檢測(cè)結(jié)果費(fèi)時(shí)費(fèi)力。
不過，谷歌母公司 Alphabet 旗下 AI 子公司 DeepMind 和 IBM 都在應(yīng)用自己的 AI 技術(shù)來(lái)解決這個(gè)問題。DeepMind 與倫敦大學(xué)學(xué)院醫(yī)院的英國(guó)國(guó)家衛(wèi)生署（National Health Service）醫(yī)生合作，通過識(shí)別頭部和頸部腫瘤中的健康組織區(qū)域，來(lái)訓(xùn)練其 AI 幫助制定治療癌癥的方法。此外，該公司還與倫敦 Moorfields 眼科醫(yī)院合作，在眼部掃描中識(shí)別失明的早期跡象。
DeepMind Health 的臨床主管多米尼克·金（Dominic King）說(shuō)：”我們的算法能夠在掃描中解釋視覺信息。這個(gè)系統(tǒng)學(xué)會(huì)如何識(shí)別潛在的問題，以及如何向臨床醫(yī)生推薦正確的行動(dòng)?，F(xiàn)在我們對(duì)結(jié)果發(fā)表評(píng)論還為時(shí)過早，但早期的跡象非常令人鼓舞。”
金指出，通過篩選掃描圖像，并優(yōu)先考慮那些臨床醫(yī)生最迫切需要的信息，AI 技術(shù)可以幫助醫(yī)生更快地識(shí)別和判定病例。
IBM 最近宣布，Watson AI 可以分析圖像，并評(píng)估病人的診斷書，從而準(zhǔn)確地識(shí)別出腫瘤病例，準(zhǔn)確率高達(dá)96%。世界各地 55 家醫(yī)院的醫(yī)生正在對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，以幫助診斷乳腺癌、肺癌、結(jié)腸癌、宮頸癌、卵巢癌、胃癌以及前列腺癌。
控制電力應(yīng)用
目前關(guān)于氣候變化是否導(dǎo)致了美國(guó)歷史上兩場(chǎng)連續(xù)災(zāi)難性颶風(fēng)的爭(zhēng)論不斷升溫，那么我們?nèi)绾尾拍茏畲笙薅鹊乩们鍧?、可再生能源?lái)防止對(duì)氣候模式造成進(jìn)一步的負(fù)面影響？
世界各地的人們?cè)絹?lái)越依賴可再生能源來(lái)應(yīng)對(duì)氣候變化和化石燃料造成的污染，而平衡電力供應(yīng)的任務(wù)變得越來(lái)越艱難。智能電表（如可自動(dòng)記錄使用情況的數(shù)字能源監(jiān)視器）的普及，也提供了比以往任何時(shí)候都更多的數(shù)據(jù)，用來(lái)說(shuō)明消費(fèi)者使用能源的方式和時(shí)間。僅歐盟就計(jì)劃到 2020 年在家庭中安裝 5 億個(gè)智能電表。
愛丁堡赫里瓦特大學(xué)（Heriot Watt University）智能系統(tǒng)助理教授瓦倫丁·羅布（Valentin Robu）表示：”對(duì)人類操作者來(lái)說(shuō)，管理所有這些事情是不可能的，尤其考慮到這些事情要求的反應(yīng)時(shí)間通常只有幾秒鐘。”羅布一直在與英國(guó)的初創(chuàng)公司 Upside Energy 合作，開發(fā)管理電網(wǎng)的新方法。
他們正在開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以實(shí)時(shí)監(jiān)控能源生產(chǎn)和需求。這樣做有什么意義？在平峰時(shí)間，能源可以儲(chǔ)存起來(lái)，然后在高峰的時(shí)候釋放。隨著人們家里的電動(dòng)汽車和電池越來(lái)越普及，這項(xiàng)技術(shù)可以利用這些設(shè)備儲(chǔ)存能源，并消除可再生電力供應(yīng)不穩(wěn)定的問題。
羅布還表示，AI 可以在更基礎(chǔ)的層面上使用，以幫助減少這些設(shè)備對(duì)電網(wǎng)的需求。例如，電冰箱可以通過 AI 遠(yuǎn)程控制，只有在電網(wǎng)需求較低的時(shí)候它們才會(huì)開啟制冷功能。
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