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)的許多問題其實都可以通過機(jī)器來解決。
在一些情況下,因為越來越多的任務(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者也強(qiáng)調(diào)人工智能和自動化系統(tǒng)能為人類帶來的潛在好處。先進(jìn)的人工智能和自動化已經(jīng)開始著手解決一些世界上最棘手、最危險的問題,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爭的東西,而應(yīng)該看作是放大我們自身能力的東西。”這是因為人工智能不會在意單調(diào)乏味的工作,加上又有識別圖像的能力,而這種能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人類的能力。
所以,在21世紀(jì),它會幫助我們保持安全。
防治傳染病
對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個國家中,每年有大約3.9億人感染登革熱。
“蚊子是一個小惡魔,”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)是一個系統(tǒng),可以將每一種新的登革熱病例發(fā)生的時間和地點,以及當(dāng)?shù)蒯t(yī)院的274個其他可變因(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表明,它可以提前三個月預(yù)測疫情爆發(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項目使用無人機(jī)定位蚊子熱點,并利用排放二氧化碳和光阱捕捉昆蟲。蚊子的DNA,以及它們咬過的動物,都可以用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來分析,軟件可以學(xué)會從大量數(shù)據(jù)中識別圖像(并且會不斷改進(jìn)),去尋找病原體。
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個聲音傳感器,用來探測槍擊的獨特“砰”聲,再利用它到達(dá)每個傳感器的時間,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)對最近的校園槍擊事件,同時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)用不僅僅是簡單的對突發(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)測監(jiān)管機(jī)會。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,這可能會摧毀整個植株。
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)了一種旨在對抗木薯疾病的自動化系統(tǒng) --Mcrops 項目。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就可以利用計算機(jī)視覺來識別木薯作物的四種主要疾病的跡象。
領(lǐng)導(dǎo)該項目的計算機(jī)技術(shù)研究員Ernest Mwebaze解釋說:“有些疾病確實很難識別,需要采取不同的對策。我們給農(nóng)民們了一個口袋專家,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?!?/p>
這個系統(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)場識別疾病,這可能需要數(shù)天甚至數(shù)周的時間,長時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,并自動檢測其他作物害蟲。
對抗癌癥和失明
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劃:從頭部和頸部掃描出的腫瘤中識別健康組織區(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。這個系統(tǒng)會學(xué)習(xí)如何識別潛在的問題,以及如何向臨床醫(yī)生推薦正確的治療行為。因為投入時間過短,所以我們還不能對結(jié)果發(fā)表評論,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估病歷,以96%的準(zhǔn)確率識別腫瘤。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)致了美國兩場連續(xù)的災(zāi)難性颶風(fēng)的爭論愈演愈烈,人工智能如何能最大限度地利用清潔的可再生能源,以防止對氣候造成進(jìn)一步破壞呢?
“管理所有這些數(shù)據(jù)對人類控制著來說是不可能的,尤其是反應(yīng)時間通常要限制在幾秒鐘內(nèi)?!睈鄱”eriot 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)算法來實時監(jiān)控能源生產(chǎn)和需求。這意味著,能源可以在在低峰期儲存,然后在高峰期(比如大家早上喝咖啡的時候)釋放出來。隨著人們家里的電動汽車和電池組越來越普及,這種技術(shù)可以利用這些來儲存能源,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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