引言
科技新闻经常把人工智能描绘成邪恶的、偷取工作岗位的、窃取信息的机器人。但是21世纪的许多问题其实都可以通过机器来解决。
在一些情况下，因为越来越多的任务交给了数字大脑，人工智能和机器人技术的传播对我们的隐私、我们的工作，甚至我们的安全构成了威胁。
但即使是最直言不讳的批评者也强调人工智能和自动化系统能为人类带来的潜在好处。先进的人工智能和自动化已经开始着手解决一些世界上最棘手、最危险的问题，从疾病到暴力。
卡内基梅隆大学的机器人教授Takeo Kanade说:“我们不应该把人工智能看成是与我们竞争的东西，而应该看作是放大我们自身能力的东西。”这是因为人工智能不会在意单调乏味的工作，加上又有识别图像的能力，而这种能力远远超出人类的能力。
所以，在21世纪，它会帮助我们保持安全。
防治传染病
对全世界几十亿人来说，蚊子远不止是刺激的叮咬，它可能是疾病甚至死亡的前兆。其中一个物种-- 埃及伊蚊，已经携带登革热、黄热病、寨卡病毒和基孔肯雅病毒(一种导致关节疼痛的病毒)，从非洲传播到几乎所有的热带和亚热带地区。在128个国家中，每年有大约3.9亿人感染登革热。
“蚊子是一个小恶魔，”来自多米尼加共和国的电脑工程师Rainier Mallol说。他与马来西亚的医学博士Dhesi Raja一起建立了一种人工智能算法，用来预测最可能发生疫情的地方。
他们的人工智能医学流行病学( Artificial Intelligence in Medical Epidemiology，Aime)是一个系统，可以将每一种新的登革热病例发生的时间和地点，以及当地医院的274个其他可变因（如风向、湿度、温度、人口密度、住房类型）结合起来。“这些都是决定蚊子如何传播疾病的因素。”Mallol解释说。
到目前为止，马来西亚和巴西的试验表明，它可以提前三个月预测疫情爆发，准确率可达88%。该系统还可以在直径400米内圈出疫情的震中，可以让公共卫生官员和杀虫员提前介入，以保护当地居民。
Aime也被推广到预测寨卡病毒和基孔肯亚病毒的爆发中。大型科技公司都在追求自己的宏伟目标：例如，微软的Premonition项目使用无人机定位蚊子热点，并利用排放二氧化碳和光阱捕捉昆虫。蚊子的DNA，以及它们咬过的动物，都可以用机器学习算法来分析，软件可以学会从大量数据中识别图像（并且会不断改进），去寻找病原体。
▲微软Premonition项目试图利用无人机和捕蚊器等设备来收集早期病原体，以此来对埃博拉等疾病
解决枪支暴力
去年，美国有1.5万人死于枪支，是枪支暴力事件发生率最高的发达国家。为了解决枪击的无情和相关的犯罪，许多城市现在寻求技术解决方案。
这种自动化的系统，通过一排传感器，可以精准的定位枪声的来源，并在扣动扳机的45秒内提醒当局。ShotSpotter系统在每平方英里使用15到20个声音传感器，用来探测枪击的独特“砰”声，再利用它到达每个传感器的时间，用算法将位置锁定在25米以内。
机器学习技术可以用来确认声音是否是枪响，并数出枪声的数量，如果行凶者使用的是自动武器的话，就可以提前告知警察行凶者的数量。
现在有90个城市（大多数在美国，有些在南非和南美）正在使用ShotSpotter。美国9所大学校园也部署了较小的系统，以应对最近的校园枪击事件，同时美国特勤局也已将其安装在白宫。
但ShotSpotter的首席执行官拉尔夫•克拉克（Ralph Clark）认为，该系统在未来的应用不仅仅是简单的对突发事件的反应。
他说：“我们非常希望看到我们的数据能够提供更多的预测监管机会。机器学习可以把我们的数据与天气、交通数据、财产犯罪数据结合起来，更准确地帮助警察巡逻队部署。”
远离饥荒
全世界约有8亿人依赖木薯根作为碳水化合物的主要来源。这种与山药类似的淀粉类蔬菜，吃起来很像土豆，也可以磨成面粉做面包和蛋糕。它的生长能力使它成为世界上第六大粮食作物。但是这种植物也极易受到疾病和害虫的侵害，这可能会摧毁整个植株。
乌干达坎帕拉的Makerere大学的研究人员与植物疾病专家合作开发了一种旨在对抗木薯疾病的自动化系统 --Mcrops 项目。当地农民只用使用便宜的智能手机拍摄他们的植物图片，Mcrops就可以利用计算机视觉来识别木薯作物的四种主要疾病的迹象。
领导该项目的计算机技术研究员Ernest Mwebaze解释说：“有些疾病确实很难识别，需要采取不同的对策。我们给农民们了一个口袋专家，这样他们就能知道他们是否需要给他们的农作物喷洒农药，或者把它们挖出来种植其他作物。”
这个系统现在诊断木薯疾病的准确性达到了88%。正常情况下，农民们不得不打电话给政府雇佣的专家，让专家来到他们的农场识别疾病，这可能需要数天甚至数周的时间，长时间的等待很可能让害虫和枯萎病继续传播。
MCrops也可以使用上传的图片来寻找疾病爆发的模式，这可以让官员尽快阻止可能导致饥荒的流行病。Mwebaze和他的同事们希望利用技术来研究香蕉疾病，并自动检测其他作物害虫。
对抗癌症和失明
▲谷歌DeepMind可以通过机器学习帮助医生提供癌症治疗方法，识别出患者组织的健康区域
但是，谷歌母公司Alphabet旗下的DeepMind和IBM一直在把人工智能技术应用到这个领域上。DeepMind已与伦敦大学学院的英国国民健康服务的医生合作，训练人工智能癌症治疗计划：从头部和颈部扫描出的肿瘤中识别健康组织区域。它还与伦敦的Moorfields眼科医院合作，从眼科扫描中识别早期视力丧失迹象。
“我们的算法能够解释扫描中的视觉信息。这个系统会学习如何识别潜在的问题，以及如何向临床医生推荐正确的治疗行为。因为投入时间过短，所以我们还不能对结果发表评论，但早期的迹象非常令人欣喜。”DeepMind Health的临床负责人Dominic King说。
King表示，人工智能技术可以通过扫描图像和优先选择那些迫切需要医生来看的图像，来帮助医生更快地识别病例。
IBM最近也宣布，它的人工智能Waston可以通过分析图像和评估病历，以96%的准确率识别肿瘤。该系统正在给来自世界各地的55家医院的医生们进行测试，用来帮助诊断乳腺癌、肺癌、结肠直肠癌、宫颈癌、卵巢癌、胃癌和前列腺癌。
不断电
随着新一轮关于气候变化是否导致了美国两场连续的灾难性飓风的争论愈演愈烈，人工智能如何能最大限度地利用清洁的可再生能源，以防止对气候造成进一步破坏呢?
▲人工智能可实时监测能源需求和生产，从而帮助我们更明智地使用能源，控制污染，减少危害气体排放
“管理所有这些数据对人类控制着来说是不可能的，尤其是反应时间通常要限制在几秒钟内。”爱丁堡Heriot Watt大学智能系统助理教授Valentin Robu说。他一直在与总部位于英国的初创公司Upside Energy合作，开发管理电网的新方法。
他们正在用机器学习算法来实时监控能源生产和需求。这意味着，能源可以在在低峰期储存，然后在高峰期（比如大家早上喝咖啡的时候）释放出来。随着人们家里的电动汽车和电池组越来越普及，这种技术可以利用这些来储存能源，从而消除可再生电力供应中出现的障碍。
Robu还说，人工智能可以在更基本的层面上使用，帮助减少我们的设备在电网上的需求。例如，电冰箱可以通过人工智能远程控制，这样冰箱就可以在在电网需求较低时进入冷却循环模式中了。
信息及图片来源：BBC news
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