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Jeff Dean再执笔：一文看尽2019谷歌AI重大突破一一2
AI 技术的社会福祉
机器学习在解决各类重要社会问题方面具有巨大的潜力。我们也一直在这个领域展开探索，致力于帮助人们利用机器学习的创造力与技术成果解决更多问题。洪水是地球上最常见也最致命的自然灾害，每年影响约 2.5 亿人口。我们一直在利用机器学习、计算以及质量更高的数据源做出更准确的洪水预报，而后将可行的警报发送至受灾地区全体居民的手机端。我们还召开了一个研讨会，邀请众多在洪水预报、水文学以及机器学习等方面掌握专业知识的研究人员汇聚在一起，与谷歌共同讨论在洪水预防与治理这个重要问题上的进一步合作可能。
除了洪水预报工作之外，我们还一直在开发技术以更好地了解世界上的各类野生动植物。我们目前与七个野生动植物保护组织开展合作，利用机器学习技术帮助分析摄像机拍下的野生动植物数据；与美国国家海洋大气局合作，帮助他们从视频中发现不同的鲸鱼种类以及录制到的水下声音。我们还创建并发布了一整套工具，以机器学习为基础实现更多新型生物多样性研究。
作为第六届精细视觉分类研讨会上的一部分，来自加纳阿克拉的谷歌研究人员与马凯雷雷大学 AI 及数据科学研究小组的成员们开展合作，共同发起了一场关于木薯类植物病变分类的 Kaggle 竞赛。木薯是非洲第二大碳水化合物来源，因此此类植物的健康事关非洲的食品安全。我们很高兴看到来自 87 支队伍的超过 100 名参赛者加入这场竞逐。
2019 年，我们还更新了谷歌地球 Timelapse，让人们能够更高效且直观以观察地球在过去 35 年中的变化情况。此外，我们还一直与学术研究人员合作，希望利用新的隐私保护方法整理关于人类流动性的数据，进而为城市规划者提供降低碳排放水平、提高环境利用效率的参考性信息。
我们还利用机器学习强化儿童教育。联合国认为，目前全球仍有 6.17 亿儿童没有基本的识字能力，而这将直接决定其未来的生活质量。为了帮助更多孩子学会阅读，我们的 Bolo 应用采用语音识别技术，可实时为学生提供指导。为了降低使用门槛，我们对应用进行了优化，确保其能够在低端手机上以离线方式运行。在印度，Bolo 已经帮助 80 万儿童阅读故事并跟读 10 亿个单词。早期结果令人鼓舞：在印度 200 个村庄进行为期 3 个月的试点之后，参与者中阅读能力提高的比例达到 64%。
对于年龄较大的学生，Socratic 应用程序可以帮助高中生们解决数学、物理以及 1000 多个与学科教育相关的复杂问题。这款应用可根据照片与口头提问自动识别出题目中涉及的基本概念，并链接至最合适的在线资源。与苏格拉底的教育模式类似，Socratic 应用不会直接回答问题，而是引导学生自主发现答案。我们很高兴能够通过 Bolo 与 Socratic 等方案，推动全球范围内的教育质量提升。
此外，我们决定由 Google.org 向优胜方提供 2500 万美元赠款。社会反响巨大，我们收到来自 119 个国家的 2600 多份经过认真规划的提案。最终，20 个组织凭借其解决重大社会与环境问题的潜力脱颖而出，成为我们的第一批受赠者。下面一起了解他们带来的卓越方案：
无国界医生基金会（MSF）希望开发一款免费的智能手机应用，利用图像识别工具帮助资源分管地区的临床工作人员（目前在约旦地区进行试验）分析抗微生物图像，并在适当时提出抗生素使用建议以解决特定患者的感染问题。
目前，仍有超过 10 亿人口以散户形式从事农业劳作。一场虫害侵袭就会毁掉全部农作物乃至他们的生计。Wadhwani AI 利用图像分类模型对害虫进行识别，进而提出与农药选择以及喷洒时机相关的建议，最终帮助农户提高作物产量。
在热带雨林深处，非法砍伐一直是影响气候变化的重要因素。Rainforest
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