讓世界更好!Google砸千萬美元發展3大AI應用
專題故事

Google舉辦了Google AI Impact Challenge競賽,選出具有潛力的AI應用投資。其中,包含了醫療、無障礙應用、環境保護三大領域。

1 Google砸2,500萬美元支持20個AI應用成真,並訂定出開發AI的道德準則

程倚華/攝影
Google舉辦了Google AI Impact Challenge競賽,徵求AI的各種應用,更砸下2,500萬美元,選出20名參賽者實現他們的想法。

Google將人工智慧(AI)深度學習資料庫TensorFlow開源化邁入第4年,除開放線上課程供非相關領域人士學習如何用TensorFlow開發AI應用,更年砸2,500萬美元支持20個創新應用成真。

Google在近年來持續開發各種人工智慧相關工具,像是用於機器學習的開源軟體庫TensorFlow,以及針對TensorFlow所設計的專用積體電路(IC)TPU。

TensorFlow自2015年開源至今,已突破4,100萬次下載量;而TPU能夠達到的運算效率,也已經比1990年時的處理器提升了1,000萬倍。由於在軟體與硬體兩方面都各有進展,使得AI的應用在近年來大幅增加。

「看到這麼多人用這個平台(TensorFlow)來解決有趣的問題,非常鼓舞人心,」Google AI負責人傑夫 ‧ 迪恩(Jeff Dean)這樣說。

傑夫 ‧ 迪恩說,看到這麼多人用TensorFlow來解決有趣的問題,非常鼓舞人心。
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Google舉辦競賽,選出20個應用投資千萬美元

在Google所推出的AI應用中,Gmail的垃圾郵件分類就是一個廣為人知的應用方式。但為了使AI的價值能再進一步推廣到更多領域之中,Google也有更長遠的規劃。

在2015年Google將TensorFlow開源化的同時,也開始公開原本只提供給企業內部開發者的訓練課程。「不需要有任何人工智慧相關的經驗,這些速成課程會教你演算法、機器學習的理論、過程;目前已經有300萬人參與線上課程。」迪恩說,同時,現在在日本、韓國、台灣也有開設相關的實體課程。

迪恩進一步說明,為了推動更多人使用Google的AI相關產品,在去年Google舉辦了Google AI Impact Challenge競賽,徵求非營利組織、社會企業和大學分享他們在AI上的各種應用。

而在所有申請之中,有40%是來自沒有人工智慧相關經驗的組織。Google也從所有參賽作品中選出了20位得獎者,共提供了2,500萬美元,要協助這些參賽者進一步實現他們的想法。

Google更邀請到獲獎應用公開分享其理念,其中包含醫療、無障礙應用、環境保護三大領域。
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在近期,Google更邀請到獲獎應用公開分享其理念,其中包含醫療、無障礙應用、環境保護三大領域。

訂出核心準則,持續開發更多AI應用

不過,有鑑於使用人工智慧將對社會產生重大的影響,Google也建構了一套「人工智慧準則」,直接點出人工智慧開發的「Dos & Don’ts」,以確保Google持續負責任地開發人工智慧技術。

人工智慧應用該具備的特質: 應對社會有益、避免製造或加強不公平的偏見,同時要建立並測試安全性、納入隱私設計原則。另外,也要考慮到該AI解決方案的可能性與適用性等等要素。

人工智慧不該包含的特質: 不可包含可能導致或造成傷害的科技,該AI應用的主要目的或應用的結果,不可以(間接或直接)造成人身傷害的武器或其他技術 。另外,也不可違反國際公認規範,亦不可包含為了監視而蒐集或使用資訊的科技 ,或人權原則相抵觸的科技等等。

責任編輯:蕭閔云

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40 %
在去年,Google舉辦了Google AI Impact Challenge競賽,而在所有申請之中,有40%是來自沒有人工智慧相關經驗的組織。

2 開發AI醫療「鷹眼」!Google投資關鍵應用,提早一年發現癌症病變

Google
Google投資AI醫療檢測,希望透過AI模型的協助,讓更多疾病能在更早期被發現。

多數確定肺癌罹癌患者,一年前的斷層掃描中,AI檢測已經可以發現肺部出現異常徵兆,但是若由人類判斷,6位放射科醫生裡面,有5個無法用肉眼看出其中的異狀,而提早一年對疾病治療具有關鍵性的影響。

在2018年舉辦的Google AI Impact Challenge競賽中,選出了20位得獎者獲得Google的投資。其中,關於醫療的應用是眾所期待的項目之一。

「醫療領域已具備相當多的數據,並且有許多醫師的判斷並不夠到位,這些醫療領域的特色使得機器學習相當適合被應用在其中,」Google Health產品經理彭浩怡(Lily Peng)這樣說。

而將人工智慧(AI)技術用於醫療項目,目前不僅可以增加糖尿病視網膜病變(Diabetic Retinopathy,DR)的辨識準確度,也已經可以用於癌症腫瘤的早期偵測。

彭浩怡說,糖尿病視網膜病變是全球成長最快的失明原因。
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AI模型快速篩檢,讓更多糖尿病失明更早被發現

糖尿病視網膜病變是全球成長最快的失明原因,而全球有4.15億名糖尿病患者都面臨該風險。預防的關鍵在於每年一次的定期檢查,檢查時使用特殊的攝影機拍攝眼底。

彭浩怡指出,眼科醫師會在視網膜影像中,尋找眼睛微血管爆裂的細微特徵,並將影像由健康「無糖尿病視網膜病變」到最嚴重的「增殖性糖尿病視網膜病變」分為5級。在分級過程中,有些特徵非常難以用肉眼發現,全球更有許多地區,缺乏足夠的眼科醫師可完成這項任務。

像是在印度,由於眼科醫師短缺,再加上其他醫療體系的不足,導致將近45%的患者在還沒有接受診斷之前,就已經喪失視力。

因此,Google打造了一個機器學習系統,用以檢測患者視網膜圖像中的糖尿病視網膜病變。 目前已在《美國醫學會雜誌》發表一篇論文,指出該模型的表現與一般眼科醫師相當。在印度與泰國也已經有醫生在試用這套系統,作為檢測的工具。未來也將持續拓展應用,同時尋求更進一步的硬體解決方案及監管審核。

糖尿病視網膜病變分為5級。
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AI檢測肺癌、乳癌比醫生還準,未來還能用在更多癌症偵測

另一方面,AI在早期的肺癌與乳癌檢測上,也已有展獲。

以肺癌而言,彭浩怡說,肺癌是全球最常見的死亡原因之一,占每年全球死亡人數的3%,越早發現,存活機率越高,但全球卻有將近80%的肺癌並沒有在早期被發現。而AI可以幫助早期的胸部電腦斷層檢查更精準,讓醫生即早發現肺部的早期病變。

彭浩怡提出實際案例,指出一名肺部檢測到異常細胞的病患,發現罹癌一年之前的斷層掃描中,AI已經可以判斷肺部出現異常徵兆,但是在6位放射科醫生裡面,有5個無法用肉眼看出其中的異狀。與放射科醫師相比,Google提出的AI模型偵測到的癌症病例增加了5%,且偽陽性的檢查結果減少了11%以上。

另外,彭浩怡也以乳癌為例指出,醫生透過採集乳癌患者淋巴結的組織為樣本,以確認癌症是否擴散,並依此決定患者的治療方式。而病變處往往非常小,因此要透過顯微鏡在其中要找到病變細胞相當困難。透過AI模型,可以找出95%以上的癌症病變,比病理學家普遍能檢測到的73%要高上許多。在未來,類似的AI模型也可以推廣到更多癌症的偵測之中。

責任編輯:蕭閔云

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45 %
在印度,由於眼科醫師短缺,再加上其他醫療體系的不足,導致將近45%的患者在還沒有接受診斷之前,就已經喪失視力。

3 全球數百萬人為語言障礙所擾,未來AI聽懂你想說什麼

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Google投入各種AI應用,透過科技讓世界更加無障礙,特別針對語言障礙者開發出AI語音辨識。

人工智慧(AI)能有各種不同的應用,其中如何改善人類的生活就是一個很重要的思考方向。

Google AI負責人傑夫‧迪恩(Jeff Dean)舉例,像是印度科技學院的學生,開發一款名為Air Recognizer的App,作為偵測空氣污染的工具;只要用手機拍攝一張照片,AI模型就可以透過照片判斷空氣中的分子量,來告訴使用者此刻的空氣污染狀態為何、是否適合外出。

「這只是開源軟體庫TensorFlow應用的一個小案例,AI還有很多潛能,」迪恩這樣說。在2018年第一屆Google AI Impact Challenge競賽的前20名得獎主中,也有許多開發者把應用主軸擺在無障礙應用方向上。

Google AI產品經理Sagar Savla說,老年失聰在全世界都非常常見,這不僅造成生活不便,對心情的影響也非常大。
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AI幫失聰者聽見世界,70種語言聽障人士受惠

聽力受損的人們難以與世界溝通,Google AI產品經理Sagar Savla提出數據指出,「現今全球有超過4.66億人耳聾或有聽力障礙,占全球總人口的15%;而且預計聽力障礙人士將會在2055年成長至9億人口。」

「像是我的祖父母晚年失聰,我們溝通就很困難,我發現他們的生活漸漸與世界隔離,我想這是很常見的情況,」Savla這樣分享,老年失聰在全世界非常常見,不僅造成生活不便,對於心情的影響也非常大。

為了幫助聽力障礙人士了解其他人的口說語言,今年2月Google推出一款「即時轉錄」(Live Transcribe) 應用程式,目前有70種語言版本,透過將現實世界中的語音轉錄為螢幕文字,幫助聾人和聽障人士與他人溝通。

Google AI產品經理Julie Cattiau說,目前全球有數百萬人被語言障礙所困擾。
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Google建立特殊AI模型,讓語言辨識更加無礙

Google AI產品經理Julie Cattiau則說明,目前全球有數百萬人被「語言障礙」所困擾,他們在發音上可能與一般人不同,造成這樣語言障礙的原因,有中風、肌萎縮性脊髓側索硬化症 (ALS)、帕金森氏症等神經系統疾病。但目前的AI語言辨識模型,大多無法符合這些人的需求。

「對於障礙人士來說,因為他們發音上有很大的困難,因此他們不能使用Google Home等語音辨識技術,」Cattiau表示,今年Google啟動Project Euphonia計畫,建立語言障礙者的語言辨識AI模型。透過這個模型,可以讓語言障礙者也可以使用聲控設備;另外,也可以讓機器將語言轉為文字,讓語言障礙者透過文字與更多人對話。同時,Google也針對手勢、眨眼等其溝通方式建立電腦視覺模型,讓語言障礙者能夠更獨立。

責任編輯:陳映璇

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4.66億
根據Google的說法,現今全球有超過4.66億人耳聾或有聽力障礙,占全球總人口的15%。

4 舊手機變身AIoT裝置揪出雨林殺手!Google出資用AI愛地球

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在近期Google投資開發的AI模型中,也有不少專案是應用在環境保護中。

編按:昨日(20)NASA貼出了從太空俯拍的亞馬遜雨林大火照,引發全球關注。事實上科技巨頭也關注著如何用科技愛護地球,來看看Google怎麼做。

近年Google投入大量資源協助各項人工智慧(AI)應用發展。除了致力透過AI增加人類生活便利性之外,也有許多單位開始將AI技術應用到環境保護領域中。於去年舉辦的Google AI Impact Challenge競賽中,最後獲得Google投資的20項計畫裡,也有不少相關應用。

其中,熱帶雨林的濫墾濫伐與保護稀有動物,更是目前迫切待解的兩大議題。

Topher White在雨林中安裝監聽設備。
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舊手機找到新應用,在雨林中監聽非法伐木

Rainforest Connection執行長托佛.懷特(Topher White)就提出了以AI保護雨林濫伐的應用。他說,全球每年排放的溫室氣體總量中,有將近20%是由於砍伐森林所造成,而在熱帶雨林中,有高達90%的伐木作業是非法的。

雖然在全球各地的熱帶雨林中,皆有派駐護林員透過在森林中巡邏,企圖阻止盜木者濫伐,但仍有許多地方力有未逮。

因此,Rainforest Connection利用舊手機與Google TensorFlow,建立了一套即時偵測與警報系統。

他們利用舊手機加裝太陽能電力設備,錄下雨林裡的聲音,將音訊檔案上傳雲端,並透過即時分析音訊內容,來偵測鏈鋸和伐木卡車的聲音,即時通報盜伐發生地點。

該系統目前由印尼率先導入,現在更已跨足到亞馬遜流域。

懷特強調,這套系統可以分析出人類所無法聽到的聲音,透過聲音圖像分析以及機器學習技術,AI模型會不斷學習、加速識別工作,幫助監控雨林各個角落。

同時,這套模型訓練起來後,也可以直接分享給需要的單位。除了保護雨林之外,也有助於了解瀕危物種的行為,可提供雨林保育或是生物學家分析與研究使用,而過去數十年生物學家所蒐集的大量聲音資訊,也都將得到更好的分析。

透過AI模型,可以自動識別水下音頻資料中的所記錄到的鯨魚種類。
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建立AI模型,讓巨量音檔快速被分析

Google AI產品經理茱莉·卡蒂奧(Julie Cattiau)指出,目前全球生物多樣性正在下降,而針對海洋動物的保育工作,環保人士正在試圖運用海底麥克風所蒐集到的聲音,來追蹤海洋動物的各種活動狀態。

不過蒐集聲音資訊並不是保育工作最困難的地方。卡蒂奧以座頭鯨的保育工作為例,指出在過去19年裡,大約已經蒐集到200小時的聲音數據,然而後續的分析工作才是最大障礙,卡蒂奧指出:「每一分鐘錄音大約都要花10小時分析,」這是目前人工分析的極限,而導入AI模型,就是希望藉由AI運算加速分析座頭鯨聲音數據的速度。

目前,Google與NOAA(美國國家海洋暨大氣總署)合作訓練出一個神經網路,這個模型可以自動識別音頻資料是發自何種鯨魚種類,進而了解牠們的活動方式。目前該專案也已經獲得Google投資,在未來將有機會把這套AI模型運用到更多稀有動物的保育工作中。

責任編輯:蕭閔云

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20 %
全球每年排放的溫室氣體總量中,有將近20%是由於砍伐森林所造成。