原標題：盤點AI解決人類最大的難題：治愈癌癥、阻止暴力以及預防饑荒等

　　對有些人來說，人工智能（AI）和機器人技術的進步對我們的隱私、工作甚至人身安全都構成了威脅，因為越來越多的任務被移交給了基于硅的大腦來執行。然而，即便是最直言不諱的批評者，也不得不承認AI和自動化系統為人類帶來的諸多潛在好處。卡內基梅隆大學機器人教授金出武雄（Takeo Kanade）說:“我們不應該把AI視為與人類競爭的東西，而是可以增強我們自身能力的東西。”這是因為AI不僅能做好單調乏味的工作，還能夠識別出模式，這種能力甚至遠遠超過了人類，它可能會在21世紀幫助保護我們的安全。那么隨著機器變得越來越智能化，我們的世界將會如何改變？BBC旗下Future Now欄目推出“Grand Ideas”系列，盤點了利用先進AI和自動化技術解決世界上最困難、最危險挑戰的項目，包括治愈癌癥、阻止暴力以及預防饑荒等。

　　1.防治傳染病

　　對于世界上的數十億人來說，在耳邊嗡嗡飛的蚊子不僅會叮肉吸血，它們還可能帶來疾病甚至死亡。特別是已經從非洲傳播到幾乎所有熱帶和亞熱帶地區的埃及伊蚊，它們攜帶登革熱、黃熱病、寨卡以及基孔肯雅熱(chikungunya，導致嚴重關節痛的病毒)等病毒。在全球128個國家和地區，每年僅登革熱就會感染3.9億人。

　　來自多米尼加共和國計算機工程師雷尼爾·馬洛爾（Rainier Mallol）說：“這些蚊子就像小惡魔。”多米尼加共和國是寨卡病毒爆發熱點地區。與來自馬來西亞（另一個熱點）的醫學博士Dhesi Raja一起，馬洛爾兩人開發出一套AI算法，能夠預測疫情最有可能發生的地方。他們的醫學流行病學(Aime)AI系統可以將所有新登革熱病例出現的時間和地點結合起來，當然這需要由當地醫院提交報告包括274個可變因素的報告，比如風向、濕度、溫度、人口密度、住房類型等。馬洛爾解釋說:“這些因素都是確定蚊子如何傳播的因素。”

　　微軟的Project Premonition項目使用無人機尋找寨卡病毒爆發的熱點地區，然后捕捉它們以尋找病原體

　　迄今為止在馬來西亞和巴西的試驗表明，這套系統可以提前三個月準確預測疫情爆發，準確率達到88%左右。此外，該系統還可以幫助查明疫情中心及其400米范圍內的情況，從而使公共衛生官員能夠及早利用殺蟲劑進行干預，以防蚊蟲對當地居民進行叮咬。Aime系統也被用于幫助預測寨卡和基孔肯亞熱病毒爆發的疫情。

　　大型科技公司也在追求自己的宏偉構想：例如，微軟的Project Premonition項目使用無人機定位蚊子的熱點地區，并利用機器人二氧化碳和光捕捉器來收集蚊子樣本，包括蚊子以及它們咬過的動物的DNA，然后通過機器學習算法進行分析，從而找到病原體。這些算法能夠從大量的數據中識別出模式，而且會變得越來越好。

　　2.應對槍械暴力

　　2016年，美國有15000人死于槍械暴力，而且美國是發達國家中槍械暴力發生率最高的國家。為了解決持續不斷的槍擊和槍械犯罪問題，許多城市正在轉向技術尋找解決辦法。一種名為ShotSpotter的自動化系統可以用傳感器陣列監聽槍聲，然后精確定位槍聲所在的位置，并在45秒內向相關機構發出警報。ShotSpotter系統需要配備大量聲音傳感器以探測槍械獨特的聲響，利用其到達每個傳感器的時間，并使用算法來顯示25米范圍內的位置。

　　AI可以追蹤槍聲，并幫助急救人員和執法人員在大規模槍擊擴散之前予以阻止

　　機器學習技術也被用來確認槍聲，并計算出它們的數量，以幫助警方確定他們要對付的是獨行槍手還是有多名行兇者，以及他們是否在使用自動武器。目前有90個城市（多在美國，部分在南非和南美）正在使用ShotSpotter。美國9所大學校園也部署了較小的ShotSpotter系統，以應對最近頻發的校園槍擊事件。而且美國特勤局已將其安裝在白宮內。