預測洪水和檢測乳腺癌 谷歌還希望能做更多
谷歌AI的負責人Jeff Dean
在Solve With AI上，谷歌再一次對外展示了AI在應用上的進展。從主題來看，很明顯地表達了谷歌希望將AI用于Solve(譯為“解決”)實際生活中的問題。
谷歌AI的負責人Jeff Dean在開場就是分享了一個實際生活AI應用的例子：兩位印度的學生基于TensorFlow開發出了Air Cognizer這款空氣質量分析應用，幫助受到空氣污染影響的地區的用戶了解空氣質量信息，從而為空氣污染治理提供幫助。
自從2015年谷歌將TensorFlow開源以來，已經獲得超過410萬次的下載，幫助許多開發者進行早期的機器學習和模型訓練。而這兩位印度學生，則是這些來自全世界各地的開發者的一個縮影。
借助TensorFlow，谷歌在AI上已經實現了從聽說讀寫上獲得訓練數據的來源，同時又將這些能力輸出到聽說讀寫上，這些能力又被進一步應用于實際生活中，包括災害預測、疾病篩查、海洋和森林保護等全球性問題。
Jeff Dean的AI生涯和谷歌的AI使用原則
從有了計算機之后，科學家就開始思考怎么樣能讓電腦變得更加聰明，具備學習和推理的能力，從而幫助人類完成更多的工作。
Jeff Dean從小就對計算機和編碼非常著迷。2018年8月，Jeff Dean的本科畢業論文首次對外曝光。他本科就讀于明尼蘇達大學，專業是計算機和經濟學。1990年本科畢業時，他這篇僅有8頁的畢業論文被評為當年最優等本科論文，被明尼蘇達大學圖書館保留至今。
這篇論文顯示，早在29年前，Jeff Dean已經開始利用C語言為神經網絡編寫并行的計算代碼。而在“Solve With AI”的分享會上，Jeff Dean又對外展示了自己的畢業照。
“當時，我就對AI和機器學習充滿激情，而在今天，包括以后，我更加期待它的發展。”Jeff Dean說，他之前提到的兩個印度學生，他們的作品在30年前是不可能出現的，因為當時計算機的技術遠不像今天這樣。
在1990年，計算機的浮點運算能力僅為32 GigaFLOPS，今天已經是420 Tera FLOPS。Jeff Dean說：“今天的電腦比1990年的電腦快了超過1000萬倍。現在AI發展很快，直接推動力是計算機的運算速度大幅度提高了。”
1999年，Jeff Dean加入谷歌成為其第20號員工。今年是Jeff Dean加入谷歌的第二十年，他已經成為谷歌在AI上的總負責人。他的代表作就是在2011年和吳恩達一起創建了谷歌大腦。同時，他也是谷歌機器學習開源框架Tensorflow的重要創始人之一。
2018年5月在烏鎮，“人機對戰”的主角是中國職業圍棋九段棋手柯潔和AlphaGo。Jeff Dean當時在第一場比賽后對外分享了谷歌在神經網絡和機器學習上的進展，這也是他在中國為數不多的露面。
從大學的求學生涯到加入谷歌至今，年近50歲的Jeff Dean已經和AI打了大半輩子的交道。而下一個階段，他也開始思考機器和人的關系，以及AI大規模應用應該堅持哪些原則，在一定程度上，這也是代表谷歌的態度。
“我們雖然已經在很多領域應用了AI，但是我們可以看到，不管在什么領域，AI和人都是相互學習的，而人和人之間的互動，會增加我們對彼此文化的理解。”Jeff Dean認為，AI和人并不是互相取代的關系，使用得當就能避免帶來威脅。
谷歌在AI發展和應用上的原則是：對社會是有用的;避免制造新的不公平和偏見;安全的搭建和測試;對人負有責任;保護用戶隱私;對技術水平的高標準等。此外，谷歌反對那些可能帶來危害的AI應用;利用原則帶來直接的傷害;違規地監視用戶以及違反國際法規和人類權利的行為。
“我們已經審查了超過100個項目,并在機器學習的公平性方面培訓了數千名谷歌員工。我們開發了一種新的機器學習形式,被稱為聯盟學習(Federated Learning) 。聯邦學習可以讓應用程序和各項每個人工作,而不需要從設備上收集原始數據。”Jeff Dean說。
然而，擺在包括谷歌等超大型互聯網公司面前的難題依舊存在。根據多家媒體的報道，依舊有超過上千個基于Android系統運行的應用程序，即使在用戶拒絕授權的情況下，依然違規獲取用戶的數據。
Jeff Dean認為，單靠一些人或者僅僅只是依靠谷歌，也是無法解決這些問題的，這些問題的解決需要更多的人和更多的公司參與其中。
谷歌的全球AI應用計劃
早在2016年之前，谷歌就已經開始推動AI在實際生活中的廣泛應用。“我們希望AI能在全世界范圍內幫助任何需要它幫助的人。”Jeff Dean說。
比如Global Fishing Watch，這個項目在2016年8月對外宣布啟動，這個項目主要是監測全球海洋的非法捕撈活動，避免人類的過度捕撈對海洋魚類帶來的毀滅性打擊。
世界海洋保護組織也是這個項目的推動者之一。至今，已經有有超過189個國家的4萬個用戶使用這個平臺對于海洋魚類進行監測和保護。“利用這個平臺，創造了7個新的海洋保護區。”Jeff Dean透露。
Global Fishing Watch 目前目前已經覆蓋了超過30萬艘船，使用船舶自動識別系統(Automatic Identification System，AIS)追蹤的數據能顯示出船舶的實時行蹤，該系統還可以自動將船舶行動分類為“捕撈”和“非捕撈”。
在疾病預防和篩查上，谷歌的AI已經在肺癌篩查、轉移性乳腺癌檢測和糖尿病眼病檢測上取得了不小的成績。“我們相信,技術可以在醫學領域產生巨大影響,有助于實現醫療服務的民主化,將注意力轉回患者自身,并助力研究人員取得更多科研成果和發現。”谷歌健康項目的產品經理Lily Peng表示。
肺癌是一種死亡率極高的疾病，導致的死亡人數超過其他任何癌癥,占全球年死亡率的3%。早期診斷對于肺癌治療有所幫助,但80%以上的肺癌病例均未在早期被發現。
谷歌建立了一個機器學習模型,可以分析CT 掃結果并預測肺部惡性腫瘤。最新的數據顯示，這個模型檢測到的癌癥病例增加了5%,同時假減少了11%以上的假陽性病例。
轉移性乳腺癌的檢測上AI的準確率同樣高于人類醫生。“一張醫學幻燈片可高達10億像素級,所以在其中尋找任何東西都猶如大海撈針。”Lily Peng表示，谷歌機器學習模型來檢測病理圖像中的病變，發現了95%的癌癥病變，而病理學家至今只能發現其中的73%。
除了疾病篩查之外，AI對于自然災害的預防也已經被廣泛應用，并且已經具有很高的成功率。
聯合國的統計數據顯示，洪水每年影響超過2500萬人，給全球帶來數十億美元的經濟損失。而早期的警告系統已經能夠避免三分之一的死亡和經濟損失。聯合國認為，洪水是最容易預防的自然災害。
谷歌的優勢在于，每年都能接觸數十億的用戶，可以提供非常及時的預警信息。機器學習也能夠明顯改善這個領域，加上累積的數據和計算能力，AI將能夠更大程度降低洪水帶來的經濟損失和傷亡。
收集大量衛星的圖像，創造高分辨率的高層圖，以及和當地政府合作搜集河流水位的信息。從而可以進行河流行為的模擬，神經網絡進行數十萬次的模擬過程，降低普及的成本。創建出一個可以進行規模應用、高分辨率的水利分析模型。
這個模型可以提前預判哪些地區很容易受到洪水的影響，并對這些地區的用戶發出預警。
借助于谷歌圖片和地圖的幫助，谷歌利用成像的不同來分析出這個地圖的景觀、包括山、河流等之間的不同、高度和變化情況，谷歌將90m的分辨率改善至1m。
在印度帕塔爾地區，谷歌的洪水模型預報準確率為93%。“我們將從印度把這個模型擴展到其他國家和地區，從而為全世界提供這些信息。”Sella Nevo表示。
除此以外，谷歌還將AI能力的應用擴展到了垃圾的識別與分類、熱帶雨林入侵者的警報與保護、瀕危動物的保護等。
Jeff Dean很多次提到科技公司的社會責任——除了保護用戶的隱私，還需要將技術轉化為應用的能力從用戶的角度出發，利用技術的進步為用戶帶來真實的幫助。“我們還將繼續完善我們AI應用的原則，并幫助那些需要AI的人。”他說。【責任編輯/李小可】
來源：鳳凰科技
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