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今天，大多数科技新闻、科幻电影，都把人工智能（AI）塑造成“邪恶分子”，对人类挑起战争、抢人类饭碗、监控人的活动……但事实上，21世纪很多问题都要靠AI来解决。
AI和自动化技术结合起来，会帮助我们解决许多棘手又危险的问题，如疾病、暴力。人类创造了它，不是为了与自己作对，成为竞争对手争夺生存资源。实际上，它是人类自身能力的延伸，它会保护人类，使我们生活更加高枕无忧。
防治传染病
对于全世界几十亿人来说，蚊子从不招人待见。它在身边嗡嗡地飞，不仅意味着冷不丁咬一口，刺痒难受，还会传播某种疾病，严重者甚至致人死亡。比如埃及伊蚊特别令人头痛，它从非洲已经蔓延到全球几乎所有的热带和亚热带地区。这种蚊子携带包括登革热、黄热病、寨卡病和基孔肯雅热（导致严重的关节疼痛）等多种病毒。据估计，登革热感染已遍及128个国家，多达3.9亿人。
多米尼加共和国与马来西亚（登革热病高发地区）的科学家，综合电脑工程与医学技术，设计了一套AI程序，称之为Aime，它能预测病毒疫情最有可能发生的情况。Aime可以把本地医院每一例新登革热病发生的时间、地点因素结合起来，然后结合其他274个变量因素进行分析。这些因素包括风向、湿度、温度、人口密度、住房类型等，它们能决定蚊子会怎样传播。
试验证明，Aime预测效果很好。它可以提前三个月预测疫情发生，准确率在88%左右。它还可以帮助人们确定疫情的可能发生地，定位精确在400米范围内。这使政府卫生官员能提早干预，集中灭杀蚊子，为当地人提供保护。
除了登革热病高发的这两个国家，Aime也可以用来预测寨卡和基孔肯雅病的爆发。其他国家地区的大型科技公司受此启发，也展开了更加宏伟的研究。比如，微软开发的AI能用无人机定位蚊子热点，并收集一些昆虫；然后用机器学习的技术，分析蚊子及它所吃过动物的DNA，以此来找到病原体。这种技术也是一种算法，能从大量数据中找到规律，形成模式，并且每算一次，系统就会越完善。
应对枪支暴力
除了追蹤疾病，AI还能追踪枪支犯罪。现代社会，枪支暴力事件导致很多不安全因素，尤其是发达国家的枪支暴力发生率居高不下。2016年，美国共有15000人死于枪支暴力。为进一步缓解枪支威胁，许多城市冀希望于高科技手段。
自动化的ShotSpotter系统应用而生，它利用一组组传感器监听枪声，并能在枪响之后45秒内向警方发警报。它的基本原理，就是利用声音传播的速度。在每平方千米内布置约6～8个监听传感器，记录下枪声到达各个传感器的时间，然后利用时间差定位，迅速计算出枪声发生地，并能精确到25米范围内。
ShotSpotter系统还能通过学习，提升自己。它能确定枪声以及枪响的次数，并向警方提出建议：这是一个单独的开枪事件，还是多个行凶者之间的枪战，以及他们是否还使用了自动武器。
这系统目前在美国、南非和南美一些国家共90个城市里投入了运行。尤其是美国几所大学里部署了小规模的ShotSpotter系统，当然美国白宫也不例外。未来，它还有更大的用武之地。除了关于枪支暴力的警务预测，它还可以把天气、交通数据、财产犯罪数据结合起来，从而更有针对性地部署警力，提高巡逻效率。
拒饥荒于门外
AI不仅能应对邪恶，还能保护人类的农作物。目前全世界大约有8亿人依赖木薯根作为最主要的主食来源。但它实际上算是一种蔬菜，类似于山药，富含淀粉，可以像土豆那样吃，也可以磨成粉，再做面包、蛋糕等。它生命力顽强，耐旱耐瘠，能在其他作物不生长的地方生长。这种特性，使之成为世界上产量排名第六的“粮食作物”。
然而，作为一种灌木植物，木薯也容易遭到病虫害袭击，并且一旦感染病虫害，就会传染、破坏整片田地的种植成果。
为防范木薯病虫害，非洲乌干达研究人员开发出了Mcrops智能系统。它相当于“云AI系统”，存储了大量数据，包含4种主要的木薯病虫害特征。这些病虫害，有的很难识别，有的一经发现，也为时已晚，并且每一种病的应对方法也不一样。木薯一旦染上这些虫害，将被彻底毁坏。
有了Mcrops智能系统就好办了。当地农民可以用手机拍摄木薯的照片或视频，然后连接Mcrops系统，就能提早确定它是否感染了病虫害。这相当于给每位农民提供一个“口袋专家”，随时指导农民。如果发现自己的木薯染病，轻则喷洒药物，重则全部推倒，重新计划种植别的东西，以保证每年收成。
Mcrops系统诊断木薯疾病的准确率，目前已达到88%。这种方式使政府顾问、农业专家不必亲临现场，实地诊断，也为农民节约了大量成本和时间，避免病虫害进一步扩大蔓延。
除了农民，Mcrops系统对政府的宏观管理也大有裨益。农民用以诊断自己木薯疾病的图片、视频，可以被系统用来计算病虫害的传播路径，从而使政府及时掌握疫情动态，避免可能导致的饥荒。未来Mcrops系统的功能还会扩展，监测香蕉等其他作物的病虫害情况。
保健康抗癌症
癌症是现代医学难以攻克的顽疾，如今，全世界每年有1400多万人被诊断出患有某种癌症，并有880多万人因癌症死亡。晚期癌症几无治愈机会，但是若提早发现，就能大大改善病情，增加存活机会。而筛查就是早期发现癌症的关键途径，但通常情况下，筛查癌症要扫描身体，还要配合其他医学测试，往往费时费力。
针对这种窘境，谷歌旗下的人工智能公司DeepMind与英国公立医疗系统合作，设计AI系统，帮助诊断癌症。利用对病人头部、颈部的肿瘤扫描结果，通过高度集成运算，识别出肿瘤中的健康组织及其分布区域。
AI系统可以更高效、准确地分析扫描结果，识别信息。它可以自己学习，逐渐识别扫描人体内某些潜在的问题，防患于未然，还能向医生提供进一步的行动方案。并且，它可以对病患的情况进行筛选分类，向医生提供优先级别名单，使医生能第一时间到达最迫切需求医生的病患那里。经早期试验，AI的工作令人鼓舞。
除了谷歌，IBM开发的Watson系统也有类似功能，它识别肿瘤的准确率高达96%，还能评估病患的病历。目前，Watson系统正在全世界55家医院试用，帮助医生诊断各种癌症。
平衡能源供需
现在对人类构成的最大威胁，可能要数全球变暖、气候变迁导致的生存环境问题了。人们日益重视这些问题，全世界都在努力降低碳排放，减少化石能源消耗，增加清洁的可再生能源利用。那么，在这其中AI能发挥什么作用呢？
一个简单的表现，就是智能电表。智能电表是一种能自动记录电力使用情况的数字电表，如今越来越普及，并且能提供更多更详细的数据记录，比如消费者何时、以何种方式使用电力。欧盟计划在2020年底前，将5亿个智能电表安装在欧盟地区的家庭里；中国也已经确定了智能电网的发展规划，作为智能终端，智能电表也大量投入使用。
对这些智能电表的管理，以及如何充分利用它们所记录的大量数据，就需要AI系统。英国科学家和企业已经开始了这项工作的研发，试图以此减少化石燃料的污染，平衡电力供需矛盾。它以机器学习算法为基础，可以实时监控电力的需求和生产。从这方面来说，人类管理员很难做到，因为所需要的响应时间极短，要在几秒钟内做出反应。
当电力实时监控实现时，空闲时段里，AI系统就可以减少电力生产，甚至把电力储存起来，然后繁忙时段释放出去。另外，当家用电动汽车等新能源交通工具或其他电池单元越来越多时，AI可以直接在闲时把电力储存至它们（已连入网络）的电池里。在太阳能、风能等可再生能源供应中，还可以平衡晴天、阴天之间的供需矛盾。
未来假若智能家居与这个AI系统连接，还可以在更大范围内，减少电力需求。比如冰箱使用不频繁，而电网需求量又高时（如晚上），AI就可以远程关闭冰箱压缩机，降低用电需求。
AI和自动化技术结合起来，会帮助我们解决许多棘手又危险的问题，如疾病、暴力。人类创造了它，不是为了与自己作对，成为竞争对手争夺生存资源。实际上，它是人类自身能力的延伸，它会保护人类，使我们生活更加高枕无忧。
防治传染病
对于全世界几十亿人来说，蚊子从不招人待见。它在身边嗡嗡地飞，不仅意味着冷不丁咬一口，刺痒难受，还会传播某种疾病，严重者甚至致人死亡。比如埃及伊蚊特别令人头痛，它从非洲已经蔓延到全球几乎所有的热带和亚热带地区。这种蚊子携带包括登革热、黄热病、寨卡病和基孔肯雅热（导致严重的关节疼痛）等多种病毒。据估计，登革热感染已遍及128个国家，多达3.9亿人。
多米尼加共和国与马来西亚（登革热病高发地区）的科学家，综合电脑工程与医学技术，设计了一套AI程序，称之为Aime，它能预测病毒疫情最有可能发生的情况。Aime可以把本地医院每一例新登革热病发生的时间、地点因素结合起来，然后结合其他274个变量因素进行分析。这些因素包括风向、湿度、温度、人口密度、住房类型等，它们能决定蚊子会怎样传播。
试验证明，Aime预测效果很好。它可以提前三个月预测疫情发生，准确率在88%左右。它还可以帮助人们确定疫情的可能发生地，定位精确在400米范围内。这使政府卫生官员能提早干预，集中灭杀蚊子，为当地人提供保护。
除了登革热病高发的这两个国家，Aime也可以用来预测寨卡和基孔肯雅病的爆发。其他国家地区的大型科技公司受此启发，也展开了更加宏伟的研究。比如，微软开发的AI能用无人机定位蚊子热点，并收集一些昆虫；然后用机器学习的技术，分析蚊子及它所吃过动物的DNA，以此来找到病原体。这种技术也是一种算法，能从大量数据中找到规律，形成模式，并且每算一次，系统就会越完善。
应对枪支暴力
除了追蹤疾病，AI还能追踪枪支犯罪。现代社会，枪支暴力事件导致很多不安全因素，尤其是发达国家的枪支暴力发生率居高不下。2016年，美国共有15000人死于枪支暴力。为进一步缓解枪支威胁，许多城市冀希望于高科技手段。
自动化的ShotSpotter系统应用而生，它利用一组组传感器监听枪声，并能在枪响之后45秒内向警方发警报。它的基本原理，就是利用声音传播的速度。在每平方千米内布置约6～8个监听传感器，记录下枪声到达各个传感器的时间，然后利用时间差定位，迅速计算出枪声发生地，并能精确到25米范围内。
ShotSpotter系统还能通过学习，提升自己。它能确定枪声以及枪响的次数，并向警方提出建议：这是一个单独的开枪事件，还是多个行凶者之间的枪战，以及他们是否还使用了自动武器。
这系统目前在美国、南非和南美一些国家共90个城市里投入了运行。尤其是美国几所大学里部署了小规模的ShotSpotter系统，当然美国白宫也不例外。未来，它还有更大的用武之地。除了关于枪支暴力的警务预测，它还可以把天气、交通数据、财产犯罪数据结合起来，从而更有针对性地部署警力，提高巡逻效率。
拒饥荒于门外
AI不仅能应对邪恶，还能保护人类的农作物。目前全世界大约有8亿人依赖木薯根作为最主要的主食来源。但它实际上算是一种蔬菜，类似于山药，富含淀粉，可以像土豆那样吃，也可以磨成粉，再做面包、蛋糕等。它生命力顽强，耐旱耐瘠，能在其他作物不生长的地方生长。这种特性，使之成为世界上产量排名第六的“粮食作物”。
然而，作为一种灌木植物，木薯也容易遭到病虫害袭击，并且一旦感染病虫害，就会传染、破坏整片田地的种植成果。
为防范木薯病虫害，非洲乌干达研究人员开发出了Mcrops智能系统。它相当于“云AI系统”，存储了大量数据，包含4种主要的木薯病虫害特征。这些病虫害，有的很难识别，有的一经发现，也为时已晚，并且每一种病的应对方法也不一样。木薯一旦染上这些虫害，将被彻底毁坏。
有了Mcrops智能系统就好办了。当地农民可以用手机拍摄木薯的照片或视频，然后连接Mcrops系统，就能提早确定它是否感染了病虫害。这相当于给每位农民提供一个“口袋专家”，随时指导农民。如果发现自己的木薯染病，轻则喷洒药物，重则全部推倒，重新计划种植别的东西，以保证每年收成。
Mcrops系统诊断木薯疾病的准确率，目前已达到88%。这种方式使政府顾问、农业专家不必亲临现场，实地诊断，也为农民节约了大量成本和时间，避免病虫害进一步扩大蔓延。
除了农民，Mcrops系统对政府的宏观管理也大有裨益。农民用以诊断自己木薯疾病的图片、视频，可以被系统用来计算病虫害的传播路径，从而使政府及时掌握疫情动态，避免可能导致的饥荒。未来Mcrops系统的功能还会扩展，监测香蕉等其他作物的病虫害情况。
保健康抗癌症
癌症是现代医学难以攻克的顽疾，如今，全世界每年有1400多万人被诊断出患有某种癌症，并有880多万人因癌症死亡。晚期癌症几无治愈机会，但是若提早发现，就能大大改善病情，增加存活机会。而筛查就是早期发现癌症的关键途径，但通常情况下，筛查癌症要扫描身体，还要配合其他医学测试，往往费时费力。
针对这种窘境，谷歌旗下的人工智能公司DeepMind与英国公立医疗系统合作，设计AI系统，帮助诊断癌症。利用对病人头部、颈部的肿瘤扫描结果，通过高度集成运算，识别出肿瘤中的健康组织及其分布区域。
AI系统可以更高效、准确地分析扫描结果，识别信息。它可以自己学习，逐渐识别扫描人体内某些潜在的问题，防患于未然，还能向医生提供进一步的行动方案。并且，它可以对病患的情况进行筛选分类，向医生提供优先级别名单，使医生能第一时间到达最迫切需求医生的病患那里。经早期试验，AI的工作令人鼓舞。
除了谷歌，IBM开发的Watson系统也有类似功能，它识别肿瘤的准确率高达96%，还能评估病患的病历。目前，Watson系统正在全世界55家医院试用，帮助医生诊断各种癌症。
平衡能源供需
现在对人类构成的最大威胁，可能要数全球变暖、气候变迁导致的生存环境问题了。人们日益重视这些问题，全世界都在努力降低碳排放，减少化石能源消耗，增加清洁的可再生能源利用。那么，在这其中AI能发挥什么作用呢？
一个简单的表现，就是智能电表。智能电表是一种能自动记录电力使用情况的数字电表，如今越来越普及，并且能提供更多更详细的数据记录，比如消费者何时、以何种方式使用电力。欧盟计划在2020年底前，将5亿个智能电表安装在欧盟地区的家庭里；中国也已经确定了智能电网的发展规划，作为智能终端，智能电表也大量投入使用。
对这些智能电表的管理，以及如何充分利用它们所记录的大量数据，就需要AI系统。英国科学家和企业已经开始了这项工作的研发，试图以此减少化石燃料的污染，平衡电力供需矛盾。它以机器学习算法为基础，可以实时监控电力的需求和生产。从这方面来说，人类管理员很难做到，因为所需要的响应时间极短，要在几秒钟内做出反应。
当电力实时监控实现时，空闲时段里，AI系统就可以减少电力生产，甚至把电力储存起来，然后繁忙时段释放出去。另外，当家用电动汽车等新能源交通工具或其他电池单元越来越多时，AI可以直接在闲时把电力储存至它们（已连入网络）的电池里。在太阳能、风能等可再生能源供应中，还可以平衡晴天、阴天之间的供需矛盾。
未来假若智能家居与这个AI系统连接，还可以在更大范围内，减少电力需求。比如冰箱使用不频繁，而电网需求量又高时（如晚上），AI就可以远程关闭冰箱压缩机，降低用电需求。