AI正在成為人類保護神

易音信

今天，大多數科技新聞、科幻電影，都把人工智能（AI）塑造成“邪惡分子”，對人類挑起戰爭、搶人類飯碗、監控人的活動……但事實上，21世紀很多問題都要靠AI來解決。

AI和自動化技術結合起來，會幫助我們解決許多棘手又危險的問題，如疾病、暴力。人類創造了它，不是為了與自己作對，成為競爭對手爭奪生存資源。實際上，它是人類自身能力的延伸，它會保護人類，使我們生活更加高枕無憂。

防治傳染病

對于全世界幾十億人來說，蚊子從不招人待見。它在身邊嗡嗡地飛，不僅意味著冷不丁咬一口，刺癢難受，還會傳播某種疾病，嚴重者甚至致人死亡。比如埃及伊蚊特別令人頭痛，它從非洲已經蔓延到全球幾乎所有的熱帶和亞熱帶地區。這種蚊子攜帶包括登革熱、黃熱病、寨卡病和基孔肯雅熱（導致嚴重的關節疼痛）等多種病毒。據估計，登革熱感染已遍及128個國家，多達3.9億人。

多米尼加共和國與馬來西亞（登革熱病高發地區）的科學家，綜合電腦工程與醫學技術，設計了一套AI程序，稱之為Aime，它能預測病毒疫情最有可能發生的情況。Aime可以把本地醫院每一例新登革熱病發生的時間、地點因素結合起來，然后結合其他274個變量因素進行分析。這些因素包括風向、濕度、溫度、人口密度、住房類型等，它們能決定蚊子會怎樣傳播。

試驗證明，Aime預測效果很好。它可以提前三個月預測疫情發生，準確率在88%左右。它還可以幫助人們確定疫情的可能發生地，定位精確在400米范圍內。這使政府衛生官員能提早干預，集中滅殺蚊子，為當地人提供保護。

除了登革熱病高發的這兩個國家，Aime也可以用來預測寨卡和基孔肯雅病的爆發。其他國家地區的大型科技公司受此啟發，也展開了更加宏偉的研究。比如，微軟開發的AI能用無人機定位蚊子熱點，并收集一些昆蟲；然后用機器學習的技術，分析蚊子及它所吃過動物的DNA，以此來找到病原體。這種技術也是一種算法，能從大量數據中找到規律，形成模式，并且每算一次，系統就會越完善。

應對槍支暴力

除了追蹤疾病，AI還能追蹤槍支犯罪。現代社會，槍支暴力事件導致很多不安全因素，尤其是發達國家的槍支暴力發生率居高不下。2016年，美國共有15000人死于槍支暴力。為進一步緩解槍支威脅，許多城市冀希望于高科技手段。

自動化的ShotSpotter系統應用而生，它利用一組組傳感器監聽槍聲，并能在槍響之后45秒內向警方發警報。它的基本原理，就是利用聲音傳播的速度。在每平方千米內布置約6～8個監聽傳感器，記錄下槍聲到達各個傳感器的時間，然后利用時間差定位，迅速計算出槍聲發生地，并能精確到25米范圍內。

ShotSpotter系統還能通過學習，提升自己。它能確定槍聲以及槍響的次數，并向警方提出建議：這是一個單獨的開槍事件，還是多個行兇者之間的槍戰，以及他們是否還使用了自動武器。

這系統目前在美國、南非和南美一些國家共90個城市里投入了運行。尤其是美國幾所大學里部署了小規模的ShotSpotter系統，當然美國白宮也不例外。未來，它還有更大的用武之地。除了關于槍支暴力的警務預測，它還可以把天氣、交通數據、財產犯罪數據結合起來，從而更有針對性地部署警力，提高巡邏效率。

拒饑荒于門外

AI不僅能應對邪惡，還能保護人類的農作物。目前全世界大約有8億人依賴木薯根作為最主要的主食來源。但它實際上算是一種蔬菜，類似于山藥，富含淀粉，可以像土豆那樣吃，也可以磨成粉，再做面包、蛋糕等。它生命力頑強，耐旱耐瘠，能在其他作物不生長的地方生長。這種特性，使之成為世界上產量排名第六的“糧食作物”。

然而，作為一種灌木植物，木薯也容易遭到病蟲害襲擊，并且一旦感染病蟲害，就會傳染、破壞整片田地的種植成果。

為防范木薯病蟲害，非洲烏干達研究人員開發出了Mcrops智能系統。它相當于“云AI系統”，存儲了大量數據，包含4種主要的木薯病蟲害特征。這些病蟲害，有的很難識別，有的一經發現，也為時已晚，并且每一種病的應對方法也不一樣。木薯一旦染上這些蟲害，將被徹底毀壞。

有了Mcrops智能系統就好辦了。當地農民可以用手機拍攝木薯的照片或視頻，然后連接Mcrops系統，就能提早確定它是否感染了病蟲害。這相當于給每位農民提供一個“口袋專家”，隨時指導農民。如果發現自己的木薯染病，輕則噴灑藥物，重則全部推倒，重新計劃種植別的東西，以保證每年收成。

Mcrops系統診斷木薯疾病的準確率，目前已達到88%。這種方式使政府顧問、農業專家不必親臨現場，實地診斷，也為農民節約了大量成本和時間，避免病蟲害進一步擴大蔓延。

除了農民，Mcrops系統對政府的宏觀管理也大有裨益。農民用以診斷自己木薯疾病的圖片、視頻，可以被系統用來計算病蟲害的傳播路徑，從而使政府及時掌握疫情動態，避免可能導致的饑荒。未來Mcrops系統的功能還會擴展，監測香蕉等其他作物的病蟲害情況。

保健康抗癌癥

癌癥是現代醫學難以攻克的頑疾，如今，全世界每年有1400多萬人被診斷出患有某種癌癥，并有880多萬人因癌癥死亡。晚期癌癥幾無治愈機會，但是若提早發現，就能大大改善病情，增加存活機會。而篩查就是早期發現癌癥的關鍵途徑，但通常情況下，篩查癌癥要掃描身體，還要配合其他醫學測試，往往費時費力。

針對這種窘境，谷歌旗下的人工智能公司DeepMind與英國公立醫療系統合作，設計AI系統，幫助診斷癌癥。利用對病人頭部、頸部的腫瘤掃描結果，通過高度集成運算，識別出腫瘤中的健康組織及其分布區域。

AI系統可以更高效、準確地分析掃描結果，識別信息。它可以自己學習，逐漸識別掃描人體內某些潛在的問題，防患于未然，還能向醫生提供進一步的行動方案。并且，它可以對病患的情況進行篩選分類，向醫生提供優先級別名單，使醫生能第一時間到達最迫切需求醫生的病患那里。經早期試驗，AI的工作令人鼓舞。

除了谷歌，IBM開發的Watson系統也有類似功能，它識別腫瘤的準確率高達96%，還能評估病患的病歷。目前，Watson系統正在全世界55家醫院試用，幫助醫生診斷各種癌癥。

平衡能源供需

現在對人類構成的最大威脅，可能要數全球變暖、氣候變遷導致的生存環境問題了。人們日益重視這些問題，全世界都在努力降低碳排放，減少化石能源消耗，增加清潔的可再生能源利用。那么，在這其中AI能發揮什么作用呢？

一個簡單的表現，就是智能電表。智能電表是一種能自動記錄電力使用情況的數字電表，如今越來越普及，并且能提供更多更詳細的數據記錄，比如消費者何時、以何種方式使用電力。歐盟計劃在2020年底前，將5億個智能電表安裝在歐盟地區的家庭里；中國也已經確定了智能電網的發展規劃，作為智能終端，智能電表也大量投入使用。

對這些智能電表的管理，以及如何充分利用它們所記錄的大量數據，就需要AI系統。英國科學家和企業已經開始了這項工作的研發，試圖以此減少化石燃料的污染，平衡電力供需矛盾。它以機器學習算法為基礎，可以實時監控電力的需求和生產。從這方面來說，人類管理員很難做到，因為所需要的響應時間極短，要在幾秒鐘內做出反應。

當電力實時監控實現時，空閑時段里，AI系統就可以減少電力生產，甚至把電力儲存起來，然后繁忙時段釋放出去。另外，當家用電動汽車等新能源交通工具或其他電池單元越來越多時，AI可以直接在閑時把電力儲存至它們（已連入網絡）的電池里。在太陽能、風能等可再生能源供應中，還可以平衡晴天、陰天之間的供需矛盾。

未來假若智能家居與這個AI系統連接，還可以在更大范圍內，減少電力需求。比如冰箱使用不頻繁，而電網需求量又高時（如晚上），AI就可以遠程關閉冰箱壓縮機，降低用電需求。