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斯坦福报告:人工智能技术的八大应用(三)

2016-09-11 00:07
退思
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  低资源社区

  人工智能存在许多机会去改善生活于一个典型北美城市的低资源社区中的人民生活状况——事实上在某些情况下已经有所改变。了解这些人工智能的直接贡献也可能会激发对于发展中国家最为贫穷的地区的潜在贡献。在人工智能的数据收集过程中并没有对这个人群的显著关注,而且传统上人工智能资助者在缺乏商业应用的研究中表现得投资乏力。

  有了有针对性的激励和资金优先次序,人工智能技术可以帮助解决低资源社区的需求。萌芽中的努力是有希望的。人工智能可能会有有助于对抗失业和其他社会问题带来的恐惧,它或许会提供缓解措施和解决方案,特别是通过受影响的社区以与其建立信任的方式来实现。

  机器学习,数据挖掘方法

  在“为了实现良好社会的数据科学”大旗下,人工智能被用来建立预测模型,以帮助政府机构更有效地利用有限预算来解决诸如铅中毒的问题,由于在密歇根的弗林特正在上演一桩事件,它成为了新闻中一个主要的公共健康问题。孩子们可能会被测试出血铅水平的升高,但不幸的是这意味着问题只在他们已经中毒之后才被检测到。

  使用预测模型的许多努力正在进行中以辅助政府机构优先处理处于危险中的儿童,包括那些可能尚未发病的儿童。同样,伊利诺斯州的人力服务部门(IDHS)为了最大限度地影响产前护理,也使用预测模型来识别有着不良出生结果风险的孕妇。辛辛那提市使用它们来积极地进行识别并将检查人员部署到有代码违规风险的物业中去。

  调度、规划

  任务分配调度和规划技术已被许多不同组织所运用,用以在食物变质之前把它们分发给食物银行、社区中心和个人,这些食物来自于那些过剩机构,比如餐厅。

  运用社交网络与影响最大化进行推理

  社会网络可以被利用来创建早期成本较低的、涉及到大量人群的干预措施。例如人工智能可以帮助传播健康相关的信息。洛杉矶有5000多个无家可归的年轻人(在13到24岁之间)。个人干预是困难和昂贵的,而且年轻人对权威的不信任决定了关键信息最好是通过同辈的领导者来进行传播。

  人工智能程序或许能够利用无家可归青年的社交网络来战略性的选择同辈领导人去传播与健康有关的信息,比如如何避免艾滋病的传播。这种网络的动态、不确定的特点为人工智能的研究带来了挑战。

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