谷歌为全球AI影响力挑战基金捐赠2500万美元

　　谷歌今天向一些组织提供了2500万美元的赠款，帮助他们应用机器学习来应对一些世界上最大的挑战。

　　接收捐赠的机构包括纽约市消防局（New York City’s fire department），该部门希望找到减少紧急呼叫响应时间的方法，以及在乌干达进行的一项用安装在轻便摩托车上的传感器跟踪空气质量的实验，这些信息可能会影响公共政策。

　　该项目也是谷歌的“社会公益人工智能”（AI for Social Good）项目的延伸，该项目为印度社区提供洪水预报，并正在研究如何为更多的残疾人提供语音识别。

　　Google.org总裁Jacquelline Fuller在接受采访时表示，自去年10月比赛宣布以来，已经收到了来自全球119个国家的2600多份申请。

　　这一消息是在谷歌I/O开发者大会上由首席执行官桑达尔·皮查伊和人工智能主管杰夫·迪恩宣布的。迪恩在台上说：“我们希望让每个人都能使用人工智能来解决他们在社区中遇到的问题。”每个受援组织将获得大约50万美元到200万美元。

　　作为挑战的一部分，来自全球各地实验室的谷歌人工智能员工，以及专注于隐私和安全事务的谷歌员工，将被指派为获奖者提供咨询和建议。40%来自Google.org的获奖者之前没有机器学习的经验。

来自全球12个国家的获奖者包括：

美国的Trevor项目在危机中与LGBTQ青年交谈，并将应用自然语言处理和情绪分析，以试图了解打电话或发短信的人的自杀风险等级。

来自印度的Wadhwani AI将使用AI来减少农药的使用，这是食物浪费的主要来源。

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。

黎巴嫩贝鲁特美国大学将利用机器学习来帮助农民节约用于农作物灌溉和粮食生产的水资源。

哥伦比亚的Colegio Mayor deNuestraSeñoradelRosario将使用计算机视觉和卫星图像来检测已知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。

法国La Foundation Medecins Sans Frontieres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。

瑞士的人权信息和文献系统（HURIDOCS）将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。

美国雨林连接将使用传感器和音频分析来检测非法采伐的声音。

美国宾夕法尼亚州立大学将利用深度学习来更好地预测山体滑坡。

　　富勒说，首届全球AI影响挑战赛采用的模式是在十几个类似的项目中进行的，旨在实现最大的影响。申请人的选择不仅基于其提案的潜在影响，还部分基于感知可行性，与Google AI原则的一致性以及扩展潜力。

　　富勒说：“我们在‘影响挑战’模型中看到的情况是，通常情况下，会有一组他们的设想没有成功，或者没有达到他们认为会达到的目标。”还有一种就是“会有一个团队做得很好，但似乎解决方案会更适合他们，但之后会有几个人真正做到了？我们是绝对开放和公平的，并希望在这些方面加倍努力，帮助确保那些有可扩展性的设想，我们将帮助他们做到这一点。”

　　富勒表示，谷歌还将寻求通过开源共享代码来传播有前途项目代码的方法。

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