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人工智能领域的进步并没有激起人们持续的热情，有名的天体物理学家史蒂芬霍金在多个场合警告，一旦成熟的人工智能被开发出来后会对人类种族以毁灭性的打击。好莱坞的科幻电影也充斥着机器人与人类争夺控制权的场景。但最近在匹兹堡市召开的白宫前沿会议中，科学家解释最新研发的人工智能正在加速研究和改进人们的生活。

人工智能非但没有暴力毁灭人类，反而正在帮全世界的人们更好地工作， 比如医生用来诊断病人的败血症，科学家追踪濒临灭绝的野生动物，专家们这样说。

下面是5种人工智能的正道用途

1、保护野生动物

许多研究人员想要知道动物的数量究竟有多少，它们住在哪儿，但科学家还没有这个能力去发现，世界上也没用足够的GPS项圈和卫星定位来做这个事情。芝加哥Illinois大学的计算机科学教授 Tanya Berger-Wolf这样说道，这场会议由匹兹堡大学和卡内基梅隆大学联合承办，并且在网上直播。

于是，Berger-Wolf和他的同事们开发了Wildbook.org网站，这是一个拥有人工智能系统和算法的网站。该系统会检查由专家和公众上传的照片，由此发现每个动物的独一无二的特征，通过每张照片提供的GPS地址来确定动物的栖息地范围，还可以估计动物的年龄和性别。

在2015年的一次大规模摄影活动中，Wildbook确定了在肯尼亚，狮子杀害了太多的濒临灭绝的细纹斑马幼崽(Grevy’s zebra)，推动当地政府改变狮子管理计划。

2、诊断败血症

败血症是一种并发症，如果发现的早可以治疗。而一旦病情长期未发现，病人往往会经历器官衰竭甚至死亡。现在人工智能算法通过搜索电子病历可以帮助医生提早整整24小时发现病情，约翰霍普金斯 Whiting工程学院的助理教授Suchi Sari说。

Saria分享了一个故事，一名52的女子因为轻度脚痛就诊，而在她住院期间发展成了败血症，这是血液释放的一种化学物质来对抗感染而引发的炎症，这种炎症可以造成器官衰竭甚至死亡。

最后该妇女还是死了，但是如果医生使用了人工智能系统，叫做目标实时预警系统 (TREWScore)，可以提早12小时诊断出病情，或许可以救她的命。

Saria说道，TREWScore系统还可以检测其他疾病，包括糖尿病与高血压 ，诊断的需要数据本身已经有了，只需要解密的方法即可。

3、搜索和营救

洪水、地震以及其他自然灾害的受害者可以被困在任何地方，通过人工智能技术可以提高搜寻速度。

直到目前，营救人员可以通过观受灾地区的空中影像来发现受害者。但是通过无人机筛选照片和视频非常耗时间，而且常常面临在救援前受害者已经死亡的情况，德克萨斯农机大学计算机科学与工程系教授Robin Murphy说道。

而通过人工智能系统，可以让计算机程序员写出基本的算法，可以检查大量的视频并且在2小时内发现失踪人员，人工智能还可以在洪水区域找到大量残骸，这些地方可能会困住受害人员。

除此之外，人工智能算法还可以通过社交网站如Twitter进行筛查，来发现失踪人员以及灾害事件。

4、网络安全

寻找计算机编码缺陷进行攻击完全靠手动，而且通常很困难。 黑客们可以花数月以及数年来计划并实施入侵行为，美国国防高级研究计划局的一个项目经理Michael Walker说，但是防御者必须在几分钟内弄懂黑客行为并且进行对抗。

但是人工智能可以胜任这个挑战，美国国防高级研究计划局于8月份在拉斯维加斯举行了第一个网络大挑战，最后匹兹堡的一家创业公司ForAllSecure的项目Mayhem赢得了这个挑战。

Walker描述了获得第二名的团队Xandra如何发现二进制代码中的一个新的攻击行为，模拟出了是如何工作的，如何通过网络破坏了对手的防御系统JIMA，然后JIMA发现了侵入行为，然后提供了一个补丁，定位入侵地址并且结束攻击。

整个过程持续了15分钟，在人们察觉这个漏洞的时候攻击行为已经被阻止了，攻击行为发生在一个小型的网络上，Walker说他对人工智能系统有一天能自己发现BUG然后阻止网络攻击行为很有信心。

5、恢复感知

在一个具有里程碑式的事件中，研究人员展示了通过在大脑中植入芯片，并用意念控制机械手臂，重新恢复了一个残疾人的被触摸感觉。

2004年的一场车祸让这个叫Nathan Copeland的人四肢瘫痪，这意味着他无法感知或者移动他的腿，匹兹堡大学医学院物理医学与康复系教授Michael Boninger博士解释了新设备如何让Copeland重新感知到他的手。

博士在Copeland大脑中植入两块小型的电子芯片，一块放在感知皮层中，用来控制触觉，一块放在运动皮质层中来控制运动。只试用了一次，Copeland就可以用他的意念来控制机械臂，更激动人心的是，当研究人员触摸到了机械臂的时候，这个人感觉到了触摸。

但还有许多挑战，包括建立一个电池使用更长效的系统，使残疾人感知和运动更系统，这些都需要人工智能和机器学习。

本文译自 livescience ，由 west 编辑发布。

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