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谷歌的AI影響力挑戰(zhàn)賽于2018年10月在不到一年前推出,從那時起,它吸引了來自世界各地的2600多個應(yīng)用程序 - 包括那些以前沒有使用過人工智能(AI)經(jīng)驗的應(yīng)用程序。
AI Impact Challenge旨在激勵世界各地的組織提交有關(guān)如何使用AI來應(yīng)對社會緊迫挑戰(zhàn)的想法。
現(xiàn)在,谷歌已經(jīng)在其“人工智能加速社會良好”報告中記錄了其中一些結(jié)果,該報告分享了可以拯救人類和地球的見解和提出的想法。
Google.org產(chǎn)品影響負責人Brigitte Hoyer Gosselink和Google AI項目負責人Carla Bromberg解釋說,該項目吸引了2602份申請,其中55%的非營利組織和40%的營利性組織報告說他們沒有以前的經(jīng)驗與AI。
大多數(shù)應(yīng)用程序建議從開源機器學習庫中提取,以彌合學術(shù)界和主流使用之間的差距。
“隨著新機器學習庫和其他開源工具(如Tensorflow和ML Kit)減少實施AI所需的技術(shù)專業(yè)知識,人工智能正變得越來越容易獲得。組織不再需要具有深厚AI背景的人,他們不必從頭開始,“請注意Gosselink和Bromberg。
他們還觀察到組織正試圖解決類似的問題,通常采用類似的方法。
“例如,我們收到了30多份建議使用人工智能來識別和管理農(nóng)業(yè)害蟲的申請,”他們補充說,該報告可以鼓勵人們合作并共享資源來解決問題。
其他項目包括將機器學習應(yīng)用于疫苗數(shù)據(jù),預(yù)測供應(yīng)鏈中每個環(huán)節(jié)的可行性,以及應(yīng)用自然語言處理來分析危機呼叫幫助熱線的聊天記錄。
Google AI Impact Challenge為20位獲獎?wù)咛峁┝丝傆?500萬美元的資金。獲獎組織來自世界各地,包括澳大利亞,,尼西亞,英國,哥倫比亞,巴西,烏干達和瑞士等地。
該報告概述了申請審核的七個見解:機器學習并不總是正確的答案如果沒有ML,一些提交的提案會更快,更簡單,更便宜。在其他情況下,發(fā)現(xiàn)ML不夠復(fù)雜,無法解決問題。
數(shù)據(jù)可訪問性挑戰(zhàn)因行業(yè)而異數(shù)據(jù)需要可靠且有意義,但根據(jù)行業(yè)的不同,訪問這些數(shù)據(jù)可能很困難。
例如,與危機應(yīng)對或平等和包容性相比,健康和教育方面的人更容易獲得數(shù)據(jù)。但是,所有部門都面臨著各種挑戰(zhàn),包括隱私,數(shù)據(jù)訪問或收集的合作伙伴關(guān)系以及從第一方來源收集數(shù)據(jù)的能力。
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