Google報(bào)告解鎖了人工智能的社交力量

谷歌的AI影響力挑戰(zhàn)賽于2018年10月在不到一年前推出，從那時(shí)起，它吸引了來(lái)自世界各地的2600多個(gè)應(yīng)用程序 - 包括那些以前沒(méi)有使用過(guò)人工智能(AI)經(jīng)驗(yàn)的應(yīng)用程序。

AI Impact Challenge旨在激勵(lì)世界各地的組織提交有關(guān)如何使用AI來(lái)應(yīng)對(duì)社會(huì)緊迫挑戰(zhàn)的想法。

現(xiàn)在，谷歌已經(jīng)在其“人工智能加速社會(huì)良好”報(bào)告中記錄了其中一些結(jié)果，該報(bào)告分享了可以拯救人類(lèi)和地球的見(jiàn)解和提出的想法。

Google.org產(chǎn)品影響負(fù)責(zé)人Brigitte Hoyer Gosselink和Google AI項(xiàng)目負(fù)責(zé)人Carla Bromberg解釋說(shuō)，該項(xiàng)目吸引了2602份申請(qǐng)，其中55%的非營(yíng)利組織和40%的營(yíng)利性組織報(bào)告說(shuō)他們沒(méi)有以前的經(jīng)驗(yàn)與AI。

大多數(shù)應(yīng)用程序建議從開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)中提取，以彌合學(xué)術(shù)界和主流使用之間的差距。

“隨著新機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)和其他開(kāi)源工具(如Tensorflow和ML Kit)減少實(shí)施AI所需的技術(shù)專(zhuān)業(yè)知識(shí)，人工智能正變得越來(lái)越容易獲得。組織不再需要具有深厚AI背景的人，他們不必從頭開(kāi)始，“請(qǐng)注意Gosselink和Bromberg。

他們還觀察到組織正試圖解決類(lèi)似的問(wèn)題，通常采用類(lèi)似的方法。

“例如，我們收到了30多份建議使用人工智能來(lái)識(shí)別和管理農(nóng)業(yè)害蟲(chóng)的申請(qǐng)，”他們補(bǔ)充說(shuō)，該報(bào)告可以鼓勵(lì)人們合作并共享資源來(lái)解決問(wèn)題。

其他項(xiàng)目包括將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于疫苗數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)供應(yīng)鏈中每個(gè)環(huán)節(jié)的可行性，以及應(yīng)用自然語(yǔ)言處理來(lái)分析危機(jī)呼叫幫助熱線(xiàn)的聊天記錄。

Google AI Impact Challenge為20位獲獎(jiǎng)?wù)咛峁┝丝傆?jì)2500萬(wàn)美元的資金。獲獎(jiǎng)組織來(lái)自世界各地，包括澳大利亞，，尼西亞，英國(guó)，哥倫比亞，巴西，烏干達(dá)和瑞士等地。

該報(bào)告概述了申請(qǐng)審核的七個(gè)見(jiàn)解：機(jī)器學(xué)習(xí)并不總是正確的答案如果沒(méi)有ML，一些提交的提案會(huì)更快，更簡(jiǎn)單，更便宜。在其他情況下，發(fā)現(xiàn)ML不夠復(fù)雜，無(wú)法解決問(wèn)題。

數(shù)據(jù)可訪問(wèn)性挑戰(zhàn)因行業(yè)而異數(shù)據(jù)需要可靠且有意義，但根據(jù)行業(yè)的不同，訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)可能很困難。

例如，與危機(jī)應(yīng)對(duì)或平等和包容性相比，健康和教育方面的人更容易獲得數(shù)據(jù)。但是，所有部門(mén)都面臨著各種挑戰(zhàn)，包括隱私，數(shù)據(jù)訪問(wèn)或收集的合作伙伴關(guān)系以及從第一方來(lái)源收集數(shù)據(jù)的能力。