非洲：AI研究的未來

Charity Wayua坐在摩洛哥港口城市丹吉爾的一家酒店大堂里，愉快地談論著她到這座城市參加科技創(chuàng)新會議的經(jīng)歷。她的旅程從肯尼亞內(nèi)羅畢開始，IBM在非洲有兩個研究中心，Wayua就在內(nèi)羅畢領(lǐng)導著其中的一個。即便飛機航程途徑丹吉爾，她也不得不前往迪拜停留，再折回卡薩布蘭卡，然后驅(qū)車3個半小時才到達丹吉爾。本來是7到8小時的直飛航班，結(jié)果卻變成了近24小時的漫長旅程。Wayua說，這種情況并不少見。

對于非洲研究團體來說，面臨的困難除了該地區(qū)內(nèi)陸通行的問題，同時國際通行不便利也是一個麻煩，因為這讓本地的研究人員難以參與國際對話。該問題已經(jīng)影響到了每一個科學領(lǐng)域，而在人工智能研究領(lǐng)域更為顯著。比如，非洲科學家由于簽證問題而一再缺席大型會議，他們沒法參加在美國和加拿大舉行的世界級人工智能活動，而世界AI在不斷創(chuàng)新發(fā)展，這意味著非洲研究人員會掉隊。

盡管困難重重，但非洲的機器學習領(lǐng)域在過去幾年里還是蓬勃發(fā)展。2013年，一個由行業(yè)從業(yè)者和研究人員組成的地方團體啟動了名為Data Science Africa的年度研討會，旨在共享資源和想法。2017年，另一個團體成立了Deep Learning Indaba組織，該組織目前在非洲大陸54個國家中的27個設有分會。大學課程和其他專門教授機器學習的教育項目已經(jīng)迅速發(fā)展，以應對日益增長的需求。

國際社會也注意到這一點。2013年末，IBM Research在內(nèi)羅畢開設了第一個非洲辦事處；2016年在南非約翰內(nèi)斯堡又增加了一個。今年早些時候，谷歌在加納首都Accra開設了一個新的人工智能實驗室。明年，主要的人工智能研究會議ICLR將在埃塞俄比亞首都Addis Ababa舉辦活動。

上述轉(zhuǎn)變對整個世界AI行業(yè)都是具有積極意義的，因為目前的AI領(lǐng)域缺乏多樣性，并且在許多方面與現(xiàn)實世界脫節(jié)。許多主導AI研究的學術(shù)實驗室、企業(yè)研究實驗室都集中在諸如硅谷和北京中關(guān)村等富有的創(chuàng)新中心，而這些中心所創(chuàng)造的產(chǎn)品是有局限性的。另一方面，非洲的發(fā)展環(huán)境可能使AI回歸其最初的承諾：創(chuàng)造技術(shù)來應對饑餓、貧困和疾病等緊迫的全球挑戰(zhàn)。

Wayua說：“我認為，對于任何尋求嚴峻挑戰(zhàn)的人來說，這里都是他們應該來的地方?！?/p>非洲創(chuàng)新模式

不論是IBM Research在肯尼亞和南非的辦公室，還是谷歌在加納的AI實驗室，他們都肩負著與母公司同樣的使命：追求基礎(chǔ)研究和前沿研究。他們關(guān)注的問題包括：增加民眾負擔得起的醫(yī)療服務、提高金融服務的包容性、改善長期糧食安全問題，提高政府運作效率。這些事項和世界上其他地方的實驗室沒有什么不同，但對于在非洲要實現(xiàn)的目標而言，情況還是有些差異的。

谷歌加納AI總監(jiān)Moustapha Cisse說：“研究不能脫離當?shù)丨h(huán)境。非洲面臨的挑戰(zhàn)在很多方面都是獨一無二的，因此我們有機會探究其他地方的研究人員可能無法探索的問題?！?/p>

例如，在加納建立AI實驗室之前，谷歌開始與坦桑尼亞農(nóng)村的農(nóng)民合作，以了解他們在維持糧食生產(chǎn)方面所面臨的困難。研究人員了解到，農(nóng)作物病害會顯著降低產(chǎn)量，因此他們創(chuàng)建了一個機器學習模型，可以診斷木薯的早期病害，木薯是該地區(qū)重要的主要作物。該模型直接在農(nóng)民的手機上工作，無需接入互聯(lián)網(wǎng)，因此幫助他們更早地進行干預以拯救農(nóng)作物。

Wayua給出了另一個例子。2016年，IBM Research的約翰內(nèi)斯堡團隊發(fā)現(xiàn)，向政府報告癌癥數(shù)據(jù)的過程竟然是在醫(yī)院確診四年后才進行的，而政府需要利用這些數(shù)據(jù)為國家衛(wèi)生政策提供信息。在美國，同等的數(shù)據(jù)收集和分析只需要兩年時間。額外的滯后部分原因是醫(yī)院病理報告的非結(jié)構(gòu)化性質(zhì)所導致的。人類專家閱讀每個病例，并將其歸類到42種不同的癌癥類型，但報告中的自由格式文本讓這一過程非常耗時。因此，研究人員開始研究一種機器學習模型，它可以自動給報告貼上標簽。在兩年內(nèi)，他們開發(fā)了一個成功的原型系統(tǒng)，目前致力于其可擴展性，以便在實踐中使用。

Wayua說：“技術(shù)只構(gòu)成等式的一半。另一半是能夠理解我們所看到的問題，并以科學和工程能夠解決的方式客觀地定義這些問題。”

一旦一個研究項目為現(xiàn)實世界做好了準備，就會出現(xiàn)另一個難題：從目標用戶那里獲得認可。Wayua說：“關(guān)系對于推動變革非常重要。”收集數(shù)據(jù)和在真空中設計一個完美的系統(tǒng)是容易的，但是如果沒有人想使用它，這就沒有意義。“隨著時間的推移，你不斷建立起的關(guān)系，能幫助你理解為什么你試圖實現(xiàn)的東西并不真正起作用”。

響應用戶的需求也有助于從根本上推動技術(shù)能力的進步。谷歌加納AI公司目前正在努力提高對自然語言的理解，比如適應非洲大約2000種語言的使用。Cisse說：“這里是目前世界上語言最多樣化的地方，因此在這方面有很多東西需要學習和研究。”

Cisse和Wayua有著相似的職業(yè)軌跡。他們都曾離開非洲去接受高等教育，希望將他們的技能付諸實踐從而最大限度地發(fā)揮其影響。Cisse曾在歐洲的Facebook工作，他一直在等待合適的機會回到故土，而今也實現(xiàn)了愿望。

現(xiàn)在，兩人都致力于給對AI感興趣的年輕人提供更多的本地教育機會。Cisse創(chuàng)立并指導非洲機器智能碩士課程，這是一個為期一年的密集項目，在該地區(qū)開展學習項目的同時還引進一些世界上最好的AI研究人員。Wayua的實驗室雇傭了優(yōu)秀的本科生與全職員工一起工作，并為他們支付Georgia Tech University計算機科學在線碩士課程的費用。

Cisse指出：從事研究的主要資源是人才，在非洲你會發(fā)現(xiàn)比其他任何地方都多的人才。這里的年輕人數(shù)量極其多，因此這里的科技能量也非常驚人。問題是，你如何教授這些人才必要的技能，使他們有能力實現(xiàn)非洲大陸的變革，同時建設自己的未來。

Cisse在碩士課程授課的時候告訴學生：“5年內(nèi)，你們將引領(lǐng)這個領(lǐng)域甚至能返回課堂成為老師?！盋isse對此毫不懷疑。

Cisse說：“不管人們是否意識到，但機器學習研究的未來就在非洲?！?來源：獵云網(wǎng))

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