谷歌今天向一些組織提供了2500萬美元的贈款，幫助他們應用機器學習來應對一些世界上最大的挑戰(zhàn)。

接收捐贈的機構包括紐約市消防局（New York City’s fire department），該部門希望找到減少緊急呼叫響應時間的方法，以及在烏干達進行的一項用安裝在輕便摩托車上的傳感器跟蹤空氣質量的實驗，這些信息可能會影響公共政策。

該項目也是谷歌的“社會公益人工智能”（AI for Social Good）項目的延伸，該項目為印度社區(qū)提供洪水預報，并正在研究如何為更多的殘疾人提供語音識別。

Google.org總裁Jacquelline Fuller在接受采訪時表示，自去年10月比賽宣布以來，已經(jīng)收到了來自全球119個國家的2600多份申請。

這一消息是在谷歌I/O開發(fā)者大會上由首席執(zhí)行官桑達爾·皮查伊和人工智能主管杰夫·迪恩宣布的。迪恩在臺上說：“我們希望讓每個人都能使用人工智能來解決他們在社區(qū)中遇到的問題。”每個受援組織將獲得大約50萬美元到200萬美元。

作為挑戰(zhàn)的一部分，來自全球各地實驗室的谷歌人工智能員工，以及專注于隱私和安全事務的谷歌員工，將被指派為獲獎者提供咨詢和建議。40%來自Google.org的獲獎者之前沒有機器學習的經(jīng)驗。

來自全球12個國家的獲獎者包括：

美國的Trevor項目在危機中與LGBTQ青年交談，并將應用自然語言處理和情緒分析，以試圖了解打電話或發(fā)短信的人的自殺風險等級。來自印度的Wadhwani AI將使用AI來減少農(nóng)藥的使用，這是食物浪費的主要來源。紐約大學和紐約消防局（FDNY）將合作縮短170萬次服務電話的響應時間。黎巴嫩貝魯特美國大學將利用機器學習來幫助農(nóng)民節(jié)約用于農(nóng)作物灌溉和糧食生產(chǎn)的水資源。哥倫比亞的Colegio Mayor deNuestraSeñoradelRosario將使用計算機視覺和衛(wèi)星圖像來檢測已知污染當?shù)仫嬘盟姆欠ú傻V作業(yè)。Crisis Text Line是一項使用自然語言理解來預測一個人何時感到悲傷或沮喪的服務，它將使用全球AI影響力挑戰(zhàn)資金來減少等待時間并更快地為用戶服務。法國La Foundation Medecins Sans Frontieres希望創(chuàng)建一個智能手機應用程序，非技術人員可以用它來分析抗菌圖像，以降低治療某些疾病和使用抗生素的成本。瑞士的人權信息和文獻系統(tǒng)（HURIDOCS）將探索機器學習如何在法律，受害者證詞和其他文件之間建立聯(lián)系的方式。美國雨林連接將使用傳感器和音頻分析來檢測非法采伐的聲音。美國賓夕法尼亞州立大學將利用深度學習來更好地預測山體滑坡。

富勒說，首屆全球AI影響挑戰(zhàn)賽采用的模式是在十幾個類似的項目中進行的，旨在實現(xiàn)最大的影響。申請人的選擇不僅基于其提案的潛在影響，還部分基于感知可行性，與Google AI原則的一致性以及擴展?jié)摿Α?/p>

富勒說：“我們在‘影響挑戰(zhàn)’模型中看到的情況是，通常情況下，會有一組他們的設想沒有成功，或者沒有達到他們認為會達到的目標。”還有一種就是“會有一個團隊做得很好，但似乎解決方案會更適合他們，但之后會有幾個人真正做到了？我們是絕對開放和公平的，并希望在這些方面加倍努力，幫助確保那些有可擴展性的設想，我們將幫助他們做到這一點。”

富勒表示，谷歌還將尋求通過開源共享代碼來傳播有前途項目代碼的方法。

原文來自：https：//venturebeat.com/2019/05/07/google-awards-25-million-in-global-ai-impact-grants/

來源：venturebeat