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。

在过去几年里， 研究团体遍地开花，他们致力于用 来解决粮食和医疗方面的种种挑战

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。

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四年后才报告给政府，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。

“科技只是这个方程式中的一半。”Wayua说，“另一半是要分析理解我们所面临的问题，并且将其客观地定义为科学和工程学可以处理的东西。”一旦一个研究项目可以在现实中使用，紧接着就会出现另一个小问题：获得预期用户的支持。“人脉对推动变革真的很重要”，Wayua说。在真空环境中收集数据并且设计一个完美的系统很简单，但是如果没有人使用它的话那是没有意义的。“正是你长期不断搭建的人际关系网络帮助你更明确，为什么你想要落地的项目最终不能真的运行”，她补充道。

使用者的需求还有助于在科研能力上的转型进步。谷歌AI加纳分公司现在正在致力于提高对自然语言的理解，比如适应非洲大约2000种口语的环境。“这是目前地球上语言最多样化的地方”，Cisse说：“在理解和研究方面还有很长的路要走”。

下一代与未来

Cisse和Wayua有着近乎一样的职业轨迹。她们都选择离开非洲追求更高的教育，回国后希望能施展他们的能力发挥最大的影响。Cisse曾在欧洲脸书工作，在那期间就等待着合适的时机回国。

如今，她们都在当地教育上花费很大的投资，以吸引更多对AI感兴趣的年轻人。Cisse发起和组织了“非洲机器智能硕士课程”，这是一个为期一年的强化项目，在项目运行的同时，还将带来一些世界上最好的AI研究学者。Wayua的实验室聘用一些表现出色的在校大学生和员工一起工作，并且为他们支付乔治亚科技大学提供的计算机科学学士学位课程的学费。

“做研究的主要资源是人才，而在非洲你能发现更多有才华的人”，非洲60%人口的年龄在25岁以下，越来越多的学生正在寻找计算机科学和机器学习方面的职业。Cisse指着这些年轻人说：“在这里，科技的能量超乎想象。问题在于你如何用技能去武装这些有才华的人，让他们拥有改变这片土地、创造属于他们的未来的能力”。

Cisse在课堂中对他的学生说：“5年时间里你们会成为这一领域的引领者，并且可能重返课堂扮演我现在的角色。”对此，他深吸不疑。“不论人们相不相信，但AI研究的未来必定在非洲。”