非洲:AI研究的未来

非洲:AI研究的未来

在过去几年中,机器学习领域蓬勃发展,这项技术被应用于食品安全和医疗保健等颇具挑战的领域。

【AI星球(微信号:ai_xingqiu)】6月24日报道(编译:一晌贪欢)

Charity Wayua坐在摩洛哥港口城市丹吉尔的一家酒店大堂里,愉快地谈论着她到这座城市参加科技创新会议的经历。她的旅程从肯尼亚内罗毕开始,IBM在非洲有两个研究中心,Wayua就在内罗毕领导着其中的一个。即便飞机航程途径丹吉尔,她也不得不前往迪拜停留,再折回卡萨布兰卡,然后驱车3个半小时才到达丹吉尔。本来是7到8小时的直飞航班,结果却变成了近24小时的漫长旅程。Wayua说,这种情况并不少见。

对于非洲研究团体来说,面临的困难除了该地区内陆通行的问题,同时国际通行不便利也是一个麻烦,因为这让本地的研究人员难以参与国际对话。该问题已经影响到了每一个科学领域,而在人工智能研究领域更为显著。比如,非洲科学家由于签证问题而一再缺席大型会议,他们没法参加在美国和加拿大举行的世界级人工智能活动,而世界AI在不断创新发展,这意味着非洲研究人员会掉队。

尽管困难重重,但非洲的机器学习领域在过去几年里还是蓬勃发展。2013年,一个由行业从业者和研究人员组成的地方团体启动了名为Data Science Africa的年度研讨会,旨在共享资源和想法。2017年,另一个团体成立了Deep Learning Indaba组织,该组织目前在非洲大陆54个国家中的27个设有分会。大学课程和其他专门教授机器学习的教育项目已经迅速发展,以应对日益增长的需求。

国际社会也注意到这一点。2013年末,IBM Research在内罗毕开设了第一个非洲办事处;2016年在南非约翰内斯堡又增加了一个。今年早些时候,谷歌在加纳首都Accra开设了一个新的人工智能实验室。明年,主要的人工智能研究会议ICLR将在埃塞俄比亚首都Addis Ababa举办活动。

上述转变对整个世界AI行业都是具有积极意义的,因为目前的AI领域缺乏多样性,并且在许多方面与现实世界脱节。许多主导AI研究的学术实验室、企业研究实验室都集中在诸如硅谷和北京中关村等富有的创新中心,而这些中心所创造的产品是有局限性的。另一方面,非洲的发展环境可能使AI回归其最初的承诺:创造技术来应对饥饿、贫困和疾病等紧迫的全球挑战。

Wayua说:“我认为,对于任何寻求严峻挑战的人来说,这里都是他们应该来的地方。”

非洲创新模式

不论是IBM Research在肯尼亚和南非的办公室,还是谷歌在加纳的AI实验室,他们都肩负着与母公司同样的使命:追求基础研究和前沿研究。他们关注的问题包括:增加民众负担得起的医疗服务、提高金融服务的包容性、改善长期粮食安全问题,提高政府运作效率。这些事项和世界上其他地方的实验室没有什么不同,但对于在非洲要实现的目标而言,情况还是有些差异的。

谷歌加纳AI总监Moustapha Cisse说:“研究不能脱离当地环境。非洲面临的挑战在很多方面都是独一无二的,因此我们有机会探究其他地方的研究人员可能无法探索的问题。”

例如,在加纳建立AI实验室之前,谷歌开始与坦桑尼亚农村的农民合作,以了解他们在维持粮食生产方面所面临的困难。研究人员了解到,农作物病害会显著降低产量,因此他们创建了一个机器学习模型,可以诊断木薯的早期病害,木薯是该地区重要的主要作物。该模型直接在农民的手机上工作,无需接入互联网,因此帮助他们更早地进行干预以拯救农作物。

Wayua给出了另一个例子。2016年,IBM Research的约翰内斯堡团队发现,向政府报告癌症数据的过程竟然是在医院确诊四年后才进行的,而政府需要利用这些数据为国家卫生政策提供信息。在美国,同等的数据收集和分析只需要两年时间。额外的滞后部分原因是医院病理报告的非结构化性质所导致的。人类专家阅读每个病例,并将其归类到42种不同的癌症类型,但报告中的自由格式文本让这一过程非常耗时。因此,研究人员开始研究一种机器学习模型,它可以自动给报告贴上标签。在两年内,他们开发了一个成功的原型系统,目前致力于其可扩展性,以便在实践中使用。

Wayua说:“技术只构成等式的一半。另一半是能够理解我们所看到的问题,并以科学和工程能够解决的方式客观地定义这些问题。”

一旦一个研究项目为现实世界做好了准备,就会出现另一个难题:从目标用户那里获得认可。Wayua说:“关系对于推动变革非常重要。”收集数据和在真空中设计一个完美的系统是容易的,但是如果没有人想使用它,这就没有意义。“随着时间的推移,你不断建立起的关系,能帮助你理解为什么你试图实现的东西并不真正起作用”。

响应用户的需求也有助于从根本上推动技术能力的进步。谷歌加纳AI公司目前正在努力提高对自然语言的理解,比如适应非洲大约2000种语言的使用。Cisse说:“这里是目前世界上语言最多样化的地方,因此在这方面有很多东西需要学习和研究。”

下一代人才

Cisse和Wayua有着相似的职业轨迹。他们都曾离开非洲去接受高等教育,希望将他们的技能付诸实践从而最大限度地发挥其影响。Cisse曾在欧洲的Facebook工作,他一直在等待合适的机会回到故土,而今也实现了愿望。

现在,两人都致力于给对AI感兴趣的年轻人提供更多的本地教育机会。Cisse创立并指导非洲机器智能硕士课程,这是一个为期一年的密集项目,在该地区开展学习项目的同时还引进一些世界上最好的AI研究人员。Wayua的实验室雇佣了优秀的本科生与全职员工一起工作,并为他们支付Georgia Tech University计算机科学在线硕士课程的费用。

Cisse指出:从事研究的主要资源是人才,在非洲你会发现比其他任何地方都多的人才。这里的年轻人数量极其多,因此这里的科技能量也非常惊人。问题是,你如何教授这些人才必要的技能,使他们有能力实现非洲大陆的变革,同时建设自己的未来。

Cisse在硕士课程授课的时候告诉学生:“5年内,你们将引领这个领域甚至能返回课堂成为老师。”Cisse对此毫不怀疑。

Cisse说:“不管人们是否意识到,但机器学习研究的未来就在非洲。”

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