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  • 1 # 至頂網

    使用人工智慧(AI)技術可以帶來很多好處,其中之一就是可以幫助我們從不同的角度看待社會問題。儘管業界對AI技術可能出現的濫用有很多討論,但我們絕對不能忽視AI應用好的一方面。全球有很多複雜的問題,而AI技術提供了一種寶貴的工具,幫助人們提高能力,為一些棘手的問題找到解決方案。以下,就是人工智慧造福社會的十大最佳應用。

    癌症篩查

    深度學習演算法支撐的AI技術,已經被用於醫療保健領域。特別是AI的影像識別能力,有望在癌症識別和篩查方面發揮作用,其中也包括乳腺癌。

    AI技術還被用於預測疾病在整個醫療網路中的發展。西奈山(Mount Sinai)醫院的一個小組,使用基於深度學習的AI演算法,預測疾病的發展,實現了94%的準確度,該專案涉及的疾病包括肝癌、直腸癌和前列腺癌。

    藉助已經發表的癌症研究、臨床試驗和藥物研發工作,已經有大量的資料可供AI技術使用,幫助它們檢查並指導醫療保健決策。

    拯救蜜蜂

    你知道「世界蜜蜂計劃(The World Bee Project)」正在使用人工智慧技術來拯救蜜蜂嗎?

    全球的蜜蜂數量正在下降,這對我們的星球和我們的糧食供應來說是個壞訊息。

    透過與甲骨文(Oracle)的合作,世界蜜蜂計劃希望,學習如何透過蜂巢上的物聯網感測器、麥克風和攝像頭收集資料,從而幫助蜜蜂生存和繁衍。然後將這些資料上傳到雲中,並透過AI進行分析,以識別出其中的趨勢或者模式,以指導早期干預工作,幫助蜜蜂生存。最終,AI技術讓我們可以更輕鬆地在全球範圍內共享實時資訊,並採取行動拯救蜜蜂。

    殘疾人專用工具

    人工智慧造福人類的另一種用途是,幫助殘障人士克服殘障帶來的問題。

    華為使用人工智慧和增強現實技術建立了StorySign,這是一個免費的移動應用程式,可以將文字轉化成手語,幫助失聰兒童學習閱讀;華為還建立了Track.Ai,這是一款易於使用、價格並不昂貴的裝置,可以識別兒童的視覺障礙,因而可以在疾病導致失明之前就開始治療。

    華為還開發了另一款AI應用程式Facing Emotions,可以將情緒轉化成簡短的聲音,這款應用程式可以評估在其他人臉上“看到”的情緒,幫助盲人“看到”正在和他們交談的人的情緒,該應用程式使用了手機上的後置攝像頭來評估鼻子、嘴巴、眉毛和眼睛,然後由人工智慧技術分析這些面部特徵的表情以及它們傳達的情感——鄙視、憤怒、恐懼、厭惡、悲傷、幸福或驚喜。

    氣候變化

    有了AI技術,我們還可以解決世界最大的問題之一——環境問題。氣候變化是一個巨大的問題,但是人工智慧和機器學習領域的一些思想領袖們相信,技術可以解決這個問題。

    機器學習可以改善氣候資訊學——機器學習演算法大約支撐了30種政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change)使用的氣候變化模型。人工智慧還可以幫助教育和預測氣候變化對不同地區的影響。蒙特利爾學習演算法研究所(MILA)的研究人員正在使用GAN(生成對抗網路),來模擬強風暴和海平面上升造成的破壞。

    野生動物保護

    利用人工智慧技術保護地球的另一種方式是在動物保護方面,這種技術,讓資金不足的動物保護主義者有機會以低成本的方式分析資料。

    夏威夷大學考艾島瀕危海鳥恢復專案(University of Hawaii’s Kauai Endangered Seabird Recovery Project)使用人工智慧技術,分析了600個小時的音訊,以檢測鳥類和電線之間的碰撞次數。

    在另一個專案中,為了利用人工智慧技術阻止瀕臨滅絕物種的減少,南加州大學社會人工智慧中心(University of Southern California Center for Artificial Intelligence in Society)使用無人飛行器,來尋找偷獵者並定位動物。無人機收集到的資料會被髮送回來,然後由機器學習工具進行分析,這些工具使用博弈論來幫助預測偷獵者和動物的活動。

    Wild Me和微軟還在使用人工智慧技術,對人們上傳到網際網路上的照片進行自動識別,記錄和跟蹤鯨鯊等瀕臨滅絕的動物的情況。

    戰勝世界飢餓問題

    終結世界飢餓危機最可行的工具之一,就是人工智慧技術。它可以分析數百萬個數據點,幫助確定理想的農作物、培育種子、最大化電流輸出並且精準控制除草劑的施用。

    在這些方面,有很多應用程式已經投入使用了,但是我們想在這裡強調的是營養早期預警系統(NEWS),該系統使用機器學習和大資料,來識別出由於作物歉收、食品價格上漲和乾旱等原因而風險上升的地區。

    減少不平等與貧困

    儘管一直存在著這樣的爭議——人類的偏見可能會透過存在偏見的演算法或者訓練資料集進入人工智慧,但是人工智慧技術實際上是可以幫助減少不平等現象的。

    芝加哥大學資料科學和公共政策中心(The Center for Data Science and Public Policy of the University of Chicago)的Aequitas專案和IBM的AI Fairness 360,都是可以跟蹤和糾正偏差的開源工具包。智慧文字編輯器Textio能夠使職位描述更具包容性,該工具幫助一家出版商將女性員工的招聘比例從之前的10%提高到了57%。倫敦大學帝國學院(Imperial College of London)正在訓練人工智慧,根據街道影象識別城市生活條件中的不平等現象,以期最終使用這些資訊來改善現狀。與之類似,斯坦福大學在使用人工智慧技術分析衛星影象,以預測貧困地區,進而影響經濟援助。

    利用人工智慧/機器學習消除貧困的另一種做法,是IBM的科學造福社會(Science for Social Good)工作開發的Simpler Voice,它可以幫助文盲克服不識字的困難。

    排查“假新聞”

    人工智慧是將“虛假新聞”推向大眾的推手。

    但是谷歌、微軟和草根“虛假新聞挑戰”(Fake News Challenge)正在使用人工智慧技術(機器學習和自然語言處理)自動評估文章的真實性。由於必須要監控的帖子、Facebook動態的數量數以萬億級,所以無法手工完成監控,公司還會使用人工智慧技術來查詢可能標誌著虛假新聞的詞語和模式。

    其他依賴人工智慧技術分析內容的工具還包括Spike、Snopes、Hoaxy等。

    評估醫學影像

    總體而言,人工智慧技術正在透過多種方式改善醫療保健系統。

    總部位於德國的Siemens Healthineers是一家領先的醫療技術公司,該公司將人工智慧技術整合到很多技術之中。其中一項技術是AI-Rad Companion.4,這是一個放射科助理,可以支援醫學成像閱讀和測量的常規任務。人工智慧增強了醫學成像檢查,可以幫助那些勞累過度的放射科醫生,減輕一點他們的工作量。

    另一項創新是AI-Pathway Companion5。該工具結合了來自病理學、影像學、實驗室和遺傳學的洞察力,可以根據資料,為每一位患者提供狀態預測和下一步的治療建議。

    確定升級優先次序

    在南加州大學社會人工智慧中心(University of Southern California Center for Artificial Intelligence in Society),他們部署了人工智慧技術,以明確如何在地震時維持洛杉磯的供水。

    由於該市公共事業基礎設施老化,該專案在供水管網中確定需要修繕提升的區域,優先將為重要的基礎設施(例如為醫院、疏散中心、消防隊和警察中心等地供水的基礎設施)供水的管道昇級成抗震管道。人工智慧可以透過模擬大量不同的場景,找到最佳解決方案,因而非常適合用來解決這個問題。

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