谷歌宣布提供2500万美元资助新的人工智能挑战

本周一，谷歌宣布提供2500万美元资助新的人工智能挑战。资助已于周一开放申请程序，并在明年春天谷歌年度I/O开发者大会上宣布获奖者，中国的高校等非盈利机构有机会参与。

谷歌撒币1.74亿，全球行善。

本周一，谷歌宣布将在全球范围内对从事人工智能项目的非营利组织、大学和其他组织进行资助，前提是受资助者的项目能用AI造福社会。

这是谷歌“AI for Social Good”项目中的一部分。谷歌表示，该项目旨在帮助解决重大且紧迫的问题，如危机救济、环境保护或性交易等问题。

资助总金额为2500万美元（约合1.74亿人民币），所有参与申请的项目被谷歌列为进入到一场称为“AI影响力挑战”（AI Global Impact Challenge）的比赛中，并由Google.org慈善机构负责监督和管理。

资助于周一开放申请程序，并在明年春天谷歌年度I/O开发者大会上宣布获奖者。作为竞赛的一部分，Google将为项目提供云资源，并被任命为谷歌的专家帮助开发他们的项目。

不作恶，多行善，劈柴来点赞

谷歌自2000年以来一直把“不作恶（Don’t be evil）”列进公司行为准则，2015年，谷歌新的母公司Alphabet成立时时，“不作恶”被修改为“做正确的事”（do the right thing）。

不过，今年4月，有媒体发现“Don’t be evil”这个短语被从“谷歌行为准则”中悄悄删除。

接下来的事情变得更加蹊跷，谷歌似乎在“不作恶”的道路上越走越偏。

前不久，谷歌因为参与国防部无人机项目Maven引起巨大争议，遭到了4000名员工的集体抗议、外部批评和数位员工辞职，最终，谷歌同意在当前合同履行完毕后退出Maven项目。

6月初，谷歌曾经公开承诺，表示永远不会开发AI武器，并且为公司制定了AI研究和产品开发将遵循一系列道德准则。

“AI for Social Good”算是谷歌在“不作恶”道路上的一次回归，也是践行其最新道德准的一次实际行动，谷歌CEO劈柴还在推特上转发表示支持。

谷歌CEO Sunder Pichai发推宣布举办“AI影响力挑战赛”的消息

谷歌表示，其AI研究将主要关注“对社会有益”的项目。不会参与违反“国际公认的规范”的AI监控项目，并且其研究将遵守“广泛接受的国际法和人权准则。”

而“AI影响力挑战”（AI Global Impact Challenge）的比赛评委也由诸多大咖组成，包括谷歌Brain AI部门负责人兼高级研究员Jeff Dean，研发科学家、Google AI中心负责人Moustapha Cisse等。

Jeff Dean还强调，“AI影响力挑战赛”并不是公司对与军方合作和开展与监视技术有关的开发工作的争议的反应。

“这个活动准备了已经有一段时间了。我们一直在寻找能够造福社会、并且与商业应用没有直接关系的应用。对我们来说，能够展示AI和机器学习的潜力，并以身作则，这对我们来说是非常重要的。”

2500万美元撒向全球，AI技术必须可扩展

想拿下2500万美元中的奖金，并非易事。

根据Google.org介绍，申请项目需要符合以下标准：

评选标准：

1.影响力。提交的项目将如何应对社会挑战，可以在多大程度上解决社会问题？该应用程序是否基于有关问题和解决方案的研究和数据？是否有明确的计划来应用AI模型，将影响力化为现实，预期的结果是什么。

2.可行性。参赛团队是否有完善的、切合实际的计划来执行提出的方案？团队是否有计划利用有意义的数据集和技术专业知识，将AI技术应用于实际问题？是否确定了实施所需的计划的合适的合作伙伴和相关领域内的专家？

3.使用AI技术。是否适用AI技术来解决其寻求解决的问题？

4.可扩展性。如果项目获得成功，如何将其扩展到最初的方案之外？是能够直接扩展，作为其他研究的模型，还是能够推进相关领域的研究？

5.责任。提交的项目所使用AI的方式是否符合Google的AI应用准则？

如何申请？

谷歌接受来自任何来自世界各地的非营利组织、公共慈善机构或营利性企业，前提是申请具有慈善目的的项目。不过，没有组织从属关系的个人没有资格申请。

另外，也有几个国家被谷歌拉入了黑名单，这些国家是：克里米亚、古巴、伊朗、朝鲜或叙利亚。

中国的小伙伴请放心戳申请链接：

https://impactchallenge-app.withgoogle.com/ai-challenge/

申请截止时间为太平洋时间2019年1月23日0点。之后谷歌和专家评审团将对申请进行审查，从中选出有资格获得资助的团队，审查结果将于2019年春发布。

AI能探鲸鱼测地震，但还不能识别黑人

谷歌全球***的首要任务是利用AI来解决环境科学、医疗和野生动物保护等领域内的问题。

目前谷歌的AI已经应用到极为广泛的领域。最近的应用案例是AI已经可以通过跟踪和识别座头鲸发出的声音来确定鲸鱼的位置，这种技术用于保护其免受周围环境和其他野生动物的威胁。

谷歌AI开发了算法，从太平洋的多个地点识别座头鲸的叫声。这些叫声数据被记录在一种叫做高频声波记录装置(HARPs)的设备上。

由于数据集时间跨度较长，了解座头鲸在何时何地发出叫声，将提供有关这些动物在过去几年里是否改变了它们分布的信息，特别是与人类海洋活动增加有关的信息。

绿色：具有当前活动记录器的站点。红色：以前的录音站点。

接着，利用监督学习，优化座头鲸的图像模型。通常选择将音频事件检测作为一个图像分类问题，其中图像是一个谱图——绘制在时间-频率轴上的声功率直方图。

在数据集中找到的音频事件的示例谱图，其中x轴为时间，y轴为频率。 左：座头鲸呼叫（特别是音调单元），中心：来自未知来源的窄带噪声，右：来自HARP的硬盘噪声

此外，该数据集面临的一个特殊挑战是窄带噪声，通常是由附近的船只和设备本身引起的。在光谱图中，它以水平线的形式出现，早期版本的模型会把它与座头鲸的叫声混淆。这促使谷歌研究人员尝试PCEN，它允许抑制固定的窄带噪声。这被证明是至关重要的，在鲸鱼呼叫检测的错误率上降低了24%。

主成分分析(PCA)的样本标记点呈现可视化的结果。座头鲸和非座头鲸的区别很明显。

无监督表示中的5000个数据点的样本。 （橙色：座头鲸。蓝色：不是座头鲸。）

上述这些信息将有效减轻因人为因素而减少座头鲸数量。另外，谷歌也已经把AI用在了地震监测上，使用神经网络进行地震分析，速度比过去快了 500 倍。

不过，谷歌的AI也没有强大到无所不能。工程副总裁Yossi Matias上周接受采访时也承认，“谷歌不可能在所有事情上都起作用，还有很多问题我们可能都没有意识到。”

比如，如何消除AI软件中可能会重现人类盲点和偏见的缺陷上，谷歌就没有做的足够好。

一个值得注意的例子是，谷歌在今年1月份承认，无法找到修复其照片标记算法的解决方案，这套识别算法将照片中的黑人叔叔识别成了大猩猩。

这可能因为谷歌的开发人员大部分是由白人和亚裔员工组成的，无法预见为何图像识别软件可能会犯下这样的根本性错误。（谷歌的黑人员工数仅占员工总数的2.5％。）

当时，谷歌没有找到这个问题的解决方案，而是删除了在Google相册上搜索某些灵长类动物的功能。而这就是本次“AI影响力挑战赛”旨在解决的一类问题，谷歌希望通过竞赛有助于找到解决方案。

所以，你想去试试吗？