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美式AI这个味可还行汽车灯具

2022年07月05日

医疗诊断、灾后救援、动物保护……人工智能是否是终极威胁暂且不提，但它着实改变了美国人的生活。

随着人工智能技术三级跳式的发展，这些我们自己亲手造出来的“智慧”，究竟会像好莱坞电影中上演的那样带来无法避免的“人机大战”，还是像天体物理学家霍金所警告的那样最终会摧毁人类自身，已经成了许多人百思不得其解的问题。

所幸，至少目前人工智能的发展一直在造福于人类。这一点，在2016年年末举行的白宫前沿大会上，美国科学家们就集中展示了人工智能在应用领域的诸多成果。不断变得更聪明的AI，不仅被用于医疗诊断与康复，还被用于灾后救援及野生动植物保护等许多方面。接管美国人的生活，似乎指日可待。

跟踪并估算濒危动物数量

有多少野生动物还健在？这些动物栖息在哪？研究人员想要对此做出准确统计并不容易，毕竟我们现在没有足够的GPS设备，也不可能给每一只濒危动物的身上都加装定位芯片。

不过，在移动互联时代，人人都是信息的终端和发布者。借助网络及相关技术，庞大信息的搜集与整理并非只能通过超级计算机完成。

伊利诺斯州大学计算机科学教授塔妮娅·伯杰·沃尔夫和她的同事开发了一个域名为Wildbook.org的网站。

该网站配有人工智能系统及相应算法，能够检查那些被专家和公众上传到互联网的照片，通过每张照片提供的全球定位系统坐标，追踪动物的栖息地，识别每个动物的独特标记并估算其年龄、性别等。

该网站从收集到的2015张照片中了解到，肯尼亚一处地方濒危狮子幼崽的数量正受到威胁，由此她们督促地方官员改变狮子的管理措施，从而为濒危狮子提供了保护。

现在科学家已经可以用图片来跟踪并计算动物的数量，另外，用照片进行识别还有助于使科学更加大众化。

两小时确定被困者位置

在洪水、地震等自然灾害中，幸存的被困者处境通常都非常危险，而如何尽快确定他们的位置，是救援行动是否及时有效的关键。

直到目前，救援人员找到受害者位置的有效方法，是通过观察灾区的空中影像。“但筛选这些照片和影像非常耗时，在救援人员到达之前，被困者随时面临死亡的威胁。”德州农工大学计算机科学与工程教授罗宾·墨菲说。

针对这一点，美国最新的人工智能技术，已经能引导现场急救人员迅速定位受害者的位置，对他们提供及时救助。人工智能让计算机程序员得以编写出两个小时内确定失踪者位置的基本算法。

据编写人员墨菲介绍，该算法可以从成堆的废墟瓦砾中快速寻找到遇害者，为救护人员实施紧急救援节省大量时间。该算法还可以通过社会媒体网站了解受害者状况以及受灾情况。

除了自然灾害，人工智能也能救助溺水者。据国际救生联合会统计，全球每年约有120万人死于溺水。为了更好地保障游泳人士的安全，IEEE会士、美国德克萨斯州农工大学机器人辅助搜索及救援中心主任罗宾·墨菲博士，正在开发一款能用于紧急救援的水上滑行机器人EMILY。该机器人是长约4英尺的圆柱体，可以漂浮在水面上，由救生员进行远程控制。救援机器人EMILY的“游泳”速度比救生员快，能迅速抵达溺水者身边进行施救。同时，得益于远程操作，EMILY还能在洪水暴发时进行搜索和救援。

15分钟内终结黑客攻击

这是一个最好的时代，也是一个最“坏”的时代。互联网在让生活变得更加便捷的同时，也让我们的安全状况变得更加脆弱。

尽管各个国家和企业已经研发出各种防护系统，但黑客的追缴仍然十分困难。原因之一就在于，发现电脑中的漏洞及黑客的攻击代码是一个纯手动过程，非常困难和低效。

美国国防部高级研究计划局信息创新办公室项目经理迈克尔·沃克认为，攻击者可以花几个月甚至是几年时间来制造黑客，但是防御者必须理解一点：黑客攻击以及反击黑客往往只是几分钟的事情。

如今，人工智能成了黑客的终结者。美国防部高级研究计划局在今年8月在拉斯维加斯举办的网络挑战赛中，由总部设于匹兹堡的梅痕程序团队赢得了这场比赛。

据沃克介绍，获得第二名的团队艾克桑德拉在二进制代码中发现了一款新型攻击，并弄清了其运作原理。他们将这款攻击放到网络上，打破了对手吉摩系统的防御。吉摩检测出了漏洞，并通过提供一个补丁修复了系统，结束了攻击，该过程仅仅用了15分钟。

让瘫痪病人重获触觉

医疗一直是人工智能被寄予厚望的应用领域。目前日本、美国等国家的很多研究项目，尤其是辅助、护理机器人都取得了长足的进展，有些产品已经开始商业应用。

近日，美国研究人员又宣布了一项具有里程碑意义的事件，他们通过思维控制的机械臂及植入大脑的芯片，帮助瘫痪病人恢复了触觉。

据匹兹堡医科大学物理治疗与康复学院迈克尔·博宁博士介绍，医生将两个小电子芯片植入到科普兰的大脑中，一个放在他大脑感觉控制皮层，一个放在大脑运动控制皮层。

在之前的试验中，科普兰可以用自己的思维来控制机械臂。更令人兴奋的是，当研究人员触摸机械手臂的时候，科普兰竟然感觉到了。科技创新使瘫痪病人科普兰恢复了触觉。

但这项研究仍然面临一些挑战，如研发一种能长久使用的电池，以便病人能够一直感受并控制机械手臂，这需要对人工智能进行不断研究。