AI 研究的未来在非洲？

编者按：此文原刊于 MIT Technology Review，文章展示了人工智能的非洲式创新，尽管存在极大困难，但非洲的机器学习在过去几年里迅速发展。正如文章所言，在非洲兴起的 AI 研究团体遍地开花，非洲是否能抓住 AI 机遇成为人工智能的一个特殊战场？在非洲”孕育“出的 AI 解决方案是否能对整个 AI 产业有借鉴意义？人工智能是否能成为非洲变革的一股能量？此文会给出一些答案。

在摩洛哥港口城市丹吉尔一家酒店的大堂里，Charity Wayua 笑着谈起来这里参加科技创新大会的有趣经历。在肯尼亚的内罗毕，她领导着 IBM 在非洲的一个研究中心，她的旅程从这里开始。从内罗毕起飞之后，她不得不眼睁睁地飞过目的地丹吉尔，在迪拜停留之后再折返到卡萨布兰卡，然后驾车三个半小时到摩洛哥。原本只要七八个小时的航班如今需要折腾将近 24 个小时。她说，这种情况很常见。

对非洲的科研团体来说，漫长的差旅行程并不局限于内陆：国际通行不便利还导致这些研究人员经常错过国际会议。这些问题已经影响到每个科学领域，在人工智能研究中的不良影响更为显著。通行不便带来的签证问题导致非洲研究人员很难参加美国和加拿大的世界级人工智能活动，长此以往错过会议很轻易地使非洲研究人员掉队。

图丨 在过去几年里，AI 研究团体遍地开花，他们致力于用 AI 来解决粮食和医疗方面的种种挑战。（来源：互联网）

尽管存在极大困难，非洲的机器学习依然在过去几年里迅速发展。在 2013 年，一个由行业从业者和研究者组成的地方团体成立了一个名为“非洲数据科学”的年度研讨会，旨在分享资源和创意。在 2017 年，另一个团体组成了“深度学习在南非”的组织，目前已经在非洲大陆 54 个国家中的 27 个国家成立了分部。致力于机器学习教学的大学课程和其他科教项目也在日益增长的需求中迅速增加。

一些知名的国际公司也关注了非洲。2013 年，IBM 研究院在肯尼亚开设了首个非洲办事处；2016 年在南非约翰尼斯堡开了另外一家。今年年初，谷歌在加纳首都阿克拉开设了一家新的人工智能实验室，明年还将在埃塞俄比亚的阿迪斯阿贝巴举办一场主流的人工智能研究会。

这些转变都对人工智能领域起到了积极的作用，此前这一领域缺乏多样性，在很多方面与现实世界是脱节的。占据 AI 研究主导地位的学术研究团体、企业研究实验室等都聚集在诸如美国硅谷、中国中关村这样的发达地区，这样创造出的产品有太多的局限性。而非洲可以提供一个让 AI 重回初心的环境：科技应该用来应对目前最为紧迫的饥饿、穷困以及疾病等全球性问题。

“我认为，如果谁想要接受最艰苦的挑战的话，非洲是一个很好的选择。”Wayua 说。

非洲式创新

不管是在肯尼亚的 IBM 研究院工作室，还是在加纳的南非和谷歌 AI 实验室，他们都和母公司有共同的使命：聚焦基础研究和前沿研究。他们的目标在于：创造更多机会享受可负担的医疗服务、提升金融服务覆盖面、改善长期的食品安全保障、提高政府运转效率。这份“愿望清单”和其他地方的其他实验室没什么不同，但是在细节中又有不少的区别。

“科学研究不能和问题发源地的环境割裂开来，”谷歌人工智能加纳分公司的主任 Moustapha Cisse 说。“不同的环境带来不同的挑战，而非洲的不同寻常给我们机会去探索其他人未曾达到的问题领域。”

在加纳分公司成立之前，谷歌在坦桑尼亚的郊区开启了“与农户同行”，以此来了解农民在稳定农产品产量方面面临的问题。研究人员发现，农作物病害会显著减少产量，因此他们构建了一个机器学习模型，可以在木薯（当地的主要农作物）发病早期就做出诊断，这个模型无需联网即可直接在农户手机上运行，帮助农民更早地干预拯救他们的农作物。

Wayua 还举了另外一个例子。在 2016 年，IBM 研究院约翰尼斯堡团队发现，当地医院确诊的癌症数据竟然在 4 年后才报告给政府，而这些数据将为国家卫生政策提供决策依据。在美国，同样的数据收集及分析只需要两年时间。掣肘在于当地医院病理学报告的无条理性。医学专家可以很快提取案例并把其归类在 42 种不同的癌症中，但是报告中不规则的文本导致这个过程非常耗时。因此，研究人员准备打造一个机器学习模型，来自动为这些报告贴标签。他们用了两年时间就研发出一个成功的原型系统，接下来他们将使其逐渐应用在临床。