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非洲将如何抓住人工智能的发展良机?

  Tejumade Afonja多年来一直对人工智能十分感兴趣。“当时,我不知道它叫什么;不确定它是否有自己的名字。”她在采访中说道。

  而现在,这位现年24岁的尼日利亚姑娘正在竭尽所能地了解人工智能,并投身于工程学位的学习。在一次偶然的机会中,她参与了NASA“好奇号”(Curiosity)机器人的讨论;自那以后,她决定学习机器人技术,并自学了一些编程课程,比如麻省理工学院(MIT)的Python入门课程。这让她获得了进入kudi.ai(一家金融初创企业)实习的机会。去年,她去内罗毕参加了一个数据科学会议;在会议上,她遇到了当时的微软研究员蒂姆特?格布鲁(Timnit Gebru)和其他非洲学者。“那对我来说是最重要的时刻。”Afonja说。

  后来,她回到拉各斯,辞掉了实习;并决定全身心投入到人工智能中,创办了一个名为“AI Saturdays”的地方分会,提供为期16周的免费课程,旨在帮人学习人工智能。有40人报名参加活动,此活动帮她在非洲一家名为InstaDeep的人工智能公司找到了工作。在AI Saturdays的时候,Afonja和一些志愿者一起开发了他们自己的应用程序ChowNet,这是一个识别尼日利亚食品的系统,其灵感来自ImageNet,一个用于视觉对象识别软件研究的大型可视化数据库。

  拉各斯的AI Saturdays在今年1月份迎来了第三批学员。800多人试图注册,但其空间只能容纳100人。Afonja看到了AI Saturdays的学生对人工智能的兴趣以及他们的进步,非洲的技术中心和大学正在完成人工智能的其他工作。这让她看到了希望,非洲的研究人员可以在人工智能领域有一个光明的未来。

  “我们可以参与人工智能的竞争,”Afonja说到,“人工智能是非洲可以和其他国家一起做的事情。”

  人工智能的竞争十分激烈。在去年的NeurIPS大会上(世界上最杰出的人工智能大会之一),Afonja因ChowNet获得了在Black in AI作坊上的演讲机会。这次会议是人工智能在非洲的一个里程碑:自31年前此大会成立以来,2018年是其第一次接受非洲机构的研究论文在NeurIPS的主会场发表。超过8500名与会者聚集在蒙特利尔参加学术讲座、与招聘人员进行交谈。

  要是Afjona和100多位非洲研究人员能及时办理好签证,她是可以亲自参加此次会议而不是通过视频。

  那些不欢迎非洲研究人员参加人工智能会议的国家不久将会后悔。虽然绝大多数顶尖的人工智能基地仍在硅谷、伦敦和深圳等,但对人工智能人才的争夺是真实存在的,世界上其他地方已经开始注意到非洲人工智能发展的可能性。谷歌刚刚在加纳的阿克拉开设了一个人工智能研究实验室。人工智能公司SingularityNET是颇受争议的索菲亚机器人背后的公司之一,该公司在埃塞俄比亚设有办事处,埃塞俄比亚是非洲受欢迎程度日渐增长的人工智能研究基地之一。大型人工智能会议“国际学习表征会议”(International conference on Learning)的组织者去年11月表示,2020年的活动将在埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴举行,旨在加强与非洲各国科学家的合作。

  InstaDeep的创始人卡里姆?贝吉尔(Karim Beguir)表示:“非洲人不会袖手旁观,我们正在参与人工智能的研究。”五年前,他辞去了在伦敦的金融工作,回到祖国突尼斯,带着两台笔记本创办了InstaDeep。现在,该公司在非洲大陆拥有5个办事处,并刚刚完成了700万美元的A轮融资。

  在某种程度上,人口结构决定命运: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。大学也正努力满足这一需求。在南非,2011年成立的人工智能研究中心(CAIR)运营着一个研究网络,该网络在五所大学设有节点。在内罗毕,斯特拉斯莫尔大学(Strathmore University)成立了@iLabAfrica研究中心,旨在推动人工智能等新兴技术的前沿研究。尼日利亚拉各斯大学(University of Lagos)最近开设了一个人工智能中心,是一个专注于深度学习和收集数据的工具。

  此外,投资者对人工智能日益增长的兴趣也在起作用。根据WeeTracker的一份报告,风险投资者在2018年向非洲科技初创企业投入了7.25亿美元,远远高于2015年的2.77亿美元,是史上最高地投资金额。

  维持世界平衡

  总部位于伦敦的咨询公司Access Partnership和比勒陀利亚大学(University of Pretoria)的研究人员在最近发表的一篇名为《人工智能之于非洲:增长、发展和民主化的机遇》的论文中指出,人工智能将造福于多个领域,包括农业、医疗、公共服务和金融服务。这篇论文详细地描述了非洲作为一个整体是如何面对西方国家在人工智能方面所遇到的那些问题,比如教育系统需要更新他们提供的服务和道德准则。

  即使是最具备利用人工智能优势的非洲国家也有额外的困难需要克服,比如投资更好的宽带,获取必要的数据,以及提高整体工程技能基础。

  一些非洲的研究领域也需要当地的知识和开发工具来为新受众解释一些特殊的问题。许多东非人迅速地在不同语言之间转换代码,通常每句话要转换好几次。大多数自然语言处理研究人员所做的工作主要依赖于单语言数据集,通常甚至都不是非洲语言。在西方,人工智能以农业为核心;但在非洲,小型家庭农业种植仍然是核心。

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