Google 黑板报: 十月 2018

让人工智能成为社会正能量

2018年10月30日

By Jeff Dean Google Senior Fellow and SVP, Google AI and Jacquelline Fuller VP, Google & President, Google.org

在大众文化中，人工智能（AI）的表现形式通常为伴侣型机器人，如《星际穿越》中的 TARS，又或者是一些超科幻的智能个体。但在现实当中，人工智能作为一种能帮助我们在复杂数据中寻找规律，并让日常使用的产品变得更为实用的计算机程序，它已存在于我们日常使用的许多技术当中，并正在帮助我们解决一些当今社会面临的重大挑战。

在过去几年里，我们一直都在运用 Google AI 的核心科研资源，助推对社会发展有正面影响的项目发展，这其中不乏洪水预警、鲸鱼保护、饥荒预警等项目。今天，我们将这一领域多年累计的工作成果，整合成名为“ AI for Social Good ”的项目。我们将致力于把人工智能应用到解决各种问题的对策当中，并将携手与各类组织机构合作，一同寻找解决方案。

但目前我们不仅距离解决所有问题还有待时日，我们甚至还没能找出所有需要解决的问题。所以我们希望来自不同背景的能人学士能为我们广泛地提出问题——提出 AI 可帮助解决的问题，而我们则将帮助他们创造相应的解决方案。作为“ AI for Social Good ”项目的一部分，我们将同时推出“ Google AI Impact Challenge ”，以此号召全球非营利组织、学者、以及来自世界各地的社会企业为我们提案——提出可以使用人工智能帮助解决的重大社会问题、人道主义问题和环境问题，以及相应的解决方案。

入选的组织和机构将获得来自 Google.org 总计 2500 万美元的资助，来自 Google AI 专家团队的指导，并获得 Google Cloud 提供的赞助和咨询建议，以帮助他们实现各自的提案。获赞助的组织和机构还将参加我们专门设立的 Launchpad Accelerator 孵化项目，我们将结合各机构不同的需求，与非盈利数据科学公司 DataKind 合作，为每个项目提供额外的支持。由各国计算机科学领域和社会研究领域的专家和学者组成的评审小组将于2019年春帮助筛选出最佳提案。

本项目的申请者不限于人工智能领域的专家。对于任何非营利组织或研究个人，如果他们有伟大的想法或有需要帮助进行头脑风暴，我们已经建立了一个指南手册，里面有关于人工智能、其适合解决的问题类型、以及我们将在世界重点城市举办研讨会的介绍。

以下是 Google 和其他组织或个人在过去几年内使用人工智能解决问题的案例，从中你不难发现人工智能所具备的巨大潜力：

野生动物保护：为了更好地保护濒临灭绝的鲸鱼，我们必须知道它们的位置信息。借助 Google 开发的 AI，我们可以快速扫描太平洋上录制的近 10 万小时的音频数据，以识别鲸鱼的声音。这项技术与大学生 Daniel de leon 的研究思路一脉相承。希望有一天我们不仅能让这项技术更好地在录音中识别鲸鱼，还能精准地大规模部署这套系统，发现并保护鲸鱼。

帮助就业：在南非，Harambee Youth Employment Accelerator 正在帮助失业青年与入门级职位建立联系。作为 Google Cloud 的 Data Solutions for Change 项目参与者，他们正在使用数据分析和机器学习技术为超过 50,000 名求职者进行就业匹配。

洪水监测：每年全球洪水导致近 2.5 亿人受灾、数千人死亡，并造成数十亿美元的经济损失。在 Google，我们结合了物理建模和人工智能技术，通过 Google Public Alerts 为公众提供更早、更准确的洪水预警。

森林火灾预防：加利福尼亚的两名高中生开发了一种设备，这种设备可以运用人工智能技术识别和预测森林中容易发生火险的区域。未来这项技术可以为消防等部门提供早期预警。

监测胎儿健康：Ubenwa 是一家加拿大公司，它制造了一个能够分析婴儿哭声的人工智能系统，以用于检测并预防胎儿产时窒息（当新生儿的大脑和其他器官在出生时得不到足够的氧气和营养的一种症状）。

这是一个移动端应用程序，所以即便在医生不能及时到场的地方也可以广泛使用。我们期待来自世界各地非营利组织、开发者和社会企业家们的新想法、新提案，并期待未来能够竭尽所能支持他们。

Google

运用深度学习技术检测转移性乳腺癌

2018年10月14日

By Martin Stumpe, Technical Lead and Craig Mermel, Product Manager, Healthcare, Google AITNM 癌症分期约1\4降低至 38%2016 ISBI Camelyon Challenge 癌症细胞区域检测竞赛LYNA 的癌症检测率明显高于《病理学和检验医学档案期刊》(Archives of Pathology and Laboratory Medicine）《美国外科病理学杂志》(The American Journal of Surgical Pathology）第一篇论文

左侧：包含淋巴结的载玻片有多个组学伪影：左边较暗区域是气泡，白色条纹是切割组学伪影，一些区域的红色显示出血（含有血液），组织已经坏死（衰竭），治疗质量较差。右侧：LYNA 识别出肿瘤区域在中央（呈红色），并正确地对非肿瘤区域进行分类（呈蓝色）第二篇论文

左侧：在逐渐增大的放大倍数下，含有小转移性乳腺肿瘤淋巴结的载玻片的样本视图。右侧：相同视图在使用算法辅助后（LYmph Node Assistant，LYNA）用蓝青色标注出肿瘤的位置。图片链接

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