為什麼我們需要大眾化的人工智慧教育

當Sahil Singla加入頗具影響力的創業公司Farmguide時，他很震驚地發現印度每年有數千農民自殺。當收成不好時，絕望的農民被迫以極高的利率向小額信貸的高利貸者借款。當農民無法償還這些掠奪性貸款時，受害者就自殺了。

Singla和他的團隊正在用一種意想不到但功能強大的工具試圖解決這一社會不公平問題，那就是深度學習。近年來，計算能力和結構化數據集的發展使得深度學習演算法取得了非凡的成果。計算機現在可以識別圖像和視頻中的對象，將語音轉換為文本，並幾乎和人類一樣翻譯語言。

通過深度學習，Farmguide將衛星圖像分析到每個獨立的農場，並準確地預測作物產量。在美國，斯坦福大學的研究人員已經表明，與美國農業部進行的物理調查相比，機器驅動的作物產量分析方法是相當準確的。Singla和他的團隊可以利用這一以前難以獲得的信息，建立起貸款和保險的高級模型，這將大大降低農民的風險並確定更公平的利率。

人工智慧的貢獻遠遠超出了矽谷的研究範圍。雖然大公司和華爾街的對沖基金把人工智慧看作獲取更高利潤的工具，但世界各地的企業家和工程師都把人工智慧看作一個通向更好的社會的途徑。

Karthik Mahadevan是一位來自荷蘭的工業設計師和工程師，他利用深度學習來給視力受損的病人提供更多的幫助。他正在測試人工智慧技術，以幫助他們完成日常任務，比如，在超市裡識別商品、識別衣服等。

Tahsin Mayeesha是孟加拉國的一名大學生，她利用機器學習分析媒體對遭受暴力的婦女的報道。通過詳細分析，她希望能突出其他被忽視的案例，以便產生大眾共鳴和意識。

只有真正了解大眾需求，了解社會不公平現象的技術人員，才能更好地使用人工智慧造福大眾，在教育層面，將AI教育大眾化十分有必要。更多的普通人了解這一技術，可發掘更多更有價值的應用場景。

而人工智慧除了幫助真正需要幫助的普通大眾，也將多樣性和包容性納入教育。

比比皆是的低效問題可以通過機器學習來解決，但獲得必要的知識和資源來應用人工智慧，這對那些不在矽谷，也不在其他主要研究中心的人來說，是一個巨大的挑戰。因此許多公司都展開了由Fast.ai、Coursera和Udacity 這樣的公司提供的大規模在線開放課程(MOOC)的學習，並將其作為他們的唯一選擇。

Rachel Thomas是一名擁有杜克大學數學博士背景的深度學習研究員，她很快就和Jeremy Howard，一個曾是Enlitic CEO、Kaggle總裁的人，開始創建Fast.ai 項目。他們的創始使命是讓「深度學習的力量惠及所有人」。

作為多樣性和包容性的熱情擁護者，這兩名學生創建了國際獎學金，讓Singla、Mahadevan和Mayeesha等學生能夠接受最好的實用人工智慧教育。

Thomas警告說:「由於缺乏多樣性，人工智慧失去了發展的機會。」一項針對366家公司的研究發現，種族多元化的公司在財務上表現更好，而擁有更多女性的團隊在集體智力測試中表現更好。由不同團隊撰寫的科學論文會得到更多的引用，並擁有更大的影響因素。」

要想實現人工智慧教育大眾化，除了把多樣性和包容性納入AI教育，也應該將教育應用普及大眾。

近日，為了讓更多的人能夠瀏覽到具有教育意義的虛擬現實內容，Google公司宣布全新的Expeditions應用會向公眾開放。

Expeditions應用本是Google面向教育市場的一款應用，為了結合課堂教學體驗而設計，屬於Google Expeditions計劃的一部分，這一計劃可以讓學生體驗到大量具有歷史意義的360度圖片和3D場景。

新的Expeditions應用引入了單人模式，這可以讓用戶在近600個可用的場景遊覽中進行自由自在的探索活動。在群組遊覽中，通過WiFi的連接，還將會由一名導遊帶領探索者進行體驗。

而用戶需要的只是一部Cardboard或Daydream頭顯以及一台可以兼容的安卓智能手機。

現在，Google公司也在對Expeditions應用進行不斷優化，希望可以通過註釋功能的加入，可以讓導遊在360°環境內進行繪製，並讓觀眾可以在虛擬遊覽中注意一些特別的地方。

目前，新的Expeditions應用暫時僅支持安卓系統，不過Google公司表示，將會很快推出支持iOS系統的新款Expeditions應用。

（部分內容參考Cavie）