谷歌斥资2500万推动全球AI影响 用机器学习应对挑战

近日在美国山景城召开的年度I/O开发者大会上，谷歌宣布拿出2500万美元推动全球人工智能影响补助计划，帮助一些组织和机构通过应用和部署机器学习来应对一些全球挑战。据悉该计划是“谷歌人工智能社会福利”（Google"sAIfor Social Good program）项目的延伸，Google.org总裁Jacquelline Fuller在电话采访中表示自去年10月份在全球119个国家宣布该活动以来，已收到2600多份申请。

谷歌研究小组的高级研究员、谷歌人工智能部门的负责人Jeff Dean表示：“我们希望授权每个人使用AI来解决他们所看到的问题。”据悉每个入选的个人或机构都将获得50万到200万美元不等的资金援助，全球各地的GoogleAI和谷歌隐私安全专家也将为获奖机构和个人提供专业咨询和建议。

Dean表示：“很明显，机器学习将成为科学和工程的重要组成部分。我们的目标是鼓励机器学习模型思想的交流，并将其付诸实践……我认为推动先进技术并将其应用于不同的事物是一项重大的责任。”

谷歌赞助的组织和机构包括纽约市的消防部门，希望通过各种方式的综合探索来减少紧急呼叫的响应时间：此外利用装备在轻便摩托车上的传感器来追踪乌干达地区的空气质量，而这些信息可能会影响公共策略。

以下是本次获奖的项目具体信息：

- Trevor项目（美国）：与LGBTQ青年进行对话交流，并应用自然语言处理和情绪分析了解电话或短信求助人的自杀风险等级。

- Wadhwani AI（印度）：使用AI来减少农药的使用。

- 纽约大学和纽约消防局（FDNY）将合作缩短170万次服务电话的响应时间。

- 贝鲁特美国大学（黎巴嫩）：利用机器学习帮助农民节约农作物灌溉和粮食生产的水资源。

- Colegio Mayor de Nuestra Se?ora del Rosario（哥伦比亚）：使用计算机视觉和卫星图像来检测可能污染当地饮用水的非法采矿作业。

- Crisis Text Line是一项使用自然语言理解来预测一个人何时感到悲伤或沮丧的服务，它将使用全球AI影响力挑战资金来减少等待时间并更快地为用户服务。

- La Foundation Medecins Sans Frontieres（法国）：希望创建一个智能手机应用程序，非技术人员可以用它来分析抗菌图像，以降低治疗某些疾病和使用抗生素的成本。

- 人权信息和文献系统（HURIDOCS）（瑞士）：探索机器学习如何在法律、受害者证词和其他文件之间建立联系的方式。

- Rain Connection（美国）：使用传感器和音频分析来检测非法采伐的声音。

- 宾夕法尼亚州立大学（美国）：利用深度学习更好地预测山体滑坡。