AI的业务，它可以在提高运营效率，推动收入增长所发挥的作用的影响是在Emerj进行的研究的主要焦点。然而，也有越来越多的今天被利用的AI的利他应用。
查明了一些世界上最伟大的挑战，如以盈利为目的的健康，教育和环境带来了机遇，也为对人类的积极影响有效和可持续的解决方案的能力。
本文将探讨AI由非营利组织和三大行业一些利他应用的企业：
- 教育：解决面临的美国教育体系的挑战（注意，在课堂上AI的更多使用情况，请参阅我们的全部文章标题为“在教育人工智能的例子“。）
- 环境：寻找解决方案，以减少污染率。
- 身心健康：改善获得精神卫生服务，诊断预防的疾病和工具的行为改变。
我们将与一些在这三个行业讨论利他AI应用未来的影响的结论。
(注:本文中的一些应用程序是非营利性的，其他的则是营利性的。我们的目标是覆盖AI用例，这些用例在我们的行业垂直领域中通常不被覆盖，因为市场规模小或更公共的“产品”而经常被忽视，而不是能够为公司提供切实的“ROI”的结果。
教育
出的71个国家中，美国教育体系排名第38只是在科学数学和第24位。缺乏资金是一个有争议的话题在全国各地的许多公立学校区。然而，国家教育统计中心报告说，美国的中小学教育支出共计$ 634十亿或每所公立学校学生12509 $在2015-2016学年。
虽然国要想办法解决这些挑战抓斗，AI技术专家和非营利组织提议在教育空间可能的解决方案。自适应学习是一种方法已经出现，被定义为教育技术，以响应学生的需求和性能不断适应的内容。
Knewton，自适应学习平台，提供免费和开源工具的杠杆机器学习内容进行个性化到每个用户，以提高学习成绩。例如，该公司声称，在南卡罗来纳州评估准备一组七年级的用户经历了在水平增长93％。自2015年8月，Knewton声称已提供服务千万学生6个大洲。
在一个美国教育部的研究结果显示，76%的八年级学生缺乏写作能力。鹅毛笔针对这些统计数据的开发，并提供针对低收入家庭的学生免费在线语法工具。
Quill的片段检测算法结合了机器学习和自然语言处理。该公司的使命是帮助美国3000万低收入的K-12学生成为美国更强大的作家
环境
空气污染
世界卫生组织（WHO）估计，大约7万部，全球死亡人数已经归属于空气污染。2015年的一个研究由总部位于加州的气候组织伯克利地球估计，仅在中国就有160万人死于由空气污染造成的。
在努力更好地预测空气污染水平，改善空气质量，IBM成立绿色的视野2014年计划。该系统已在中国实施，并结合人工智能和物联网，根据北京各处安装的联网传感器收集的数据，做出大量预测分析。
污染数据来源包括交通水平、湿度和一般天气模式。迄今为止，据报道，该系统已产生准确的高分辨率污染预测提前72小时。因此，中国的资本获得了更多的时间来规划和准备公民的相应。该倡议旨在实现颗粒物减少25%的目标。
农业
了2016研究美国农业部报告进行，有41.2万美国人目前居住在“粮食不安全”的家庭。美国农业部规定一个家庭作为食物时居民不能够获得必要的满足其需求的食品，由于财政方面的挑战或者缺乏的安全感。研究表明，1560万个家庭在美国是全年粮食不安全。
为了解决全国范围内的食品安全问题，美国食品与药物管理局的一个小组可持续发展与人工智能实验室，斯坦福大学已制定了使用机器学习来预测作物产量的AI程序。该项目利用现有的和公开传输遥感数据来估计将产生之前收获的季节几个月作物的数量。我们的目标是提供信息，花盆，让他们做出更深入的种植和订餐的决定。
斯坦福大学的团队从2012 - 2015年整个测试美国各县大豆产量。该小组声称，他们的系统优于其他方法在其预测的作物收获的准确性。
健康
精神健康
最近全国各地的质量杀人的悲剧带来了越来越多的关注心理健康的主题。全国精神疾病联盟（NAMI）报告说，精神疾病的经济影响估计为$ 193.2十亿的收入损失每年。诊断和治疗之间的差距也大约是一个挑战个人的60％没有接受心理健康服务。
旨在让心理健康服务更便利，X2AI”苔丝是不需要的应用程序，并通过多个平台，以提供个性化的心理支持访问的聊天机器人。苔丝能够保持与病人交谈，提供心理健康教育，提供健康相关提醒。
该公司声称，苔丝可以提高精神卫生专业人员的能力每天5至50名患者服务。
同样的，Woebot是一个聊天机器人，可以通过Facebook Messenger访问。Facebook Messenger是根据斯坦福大学(Stanford University)科学家的研究开发的。的结果研究表明Woebot据报道，导致减少的情况下，“焦虑和抑郁的年龄在18-28岁人群中。”Woebot是研究参与者的85％每天或几乎每天都访问。
据估计，4000万名美国人，18岁以上，患有抑郁症。疾病预防控制中心报告，抑郁症的经济负担约2亿损失工作日，或高达$ 44十亿的成本，雇主 - 创造改善福祉真正的经济价值。我们可以希望的商业机会，并有机会做真正的好之间，组织将就改善心理健康，更好的检测或预防大病实质性的进展。
诊断
疟疾是世界领先的和预防的传染病之一，90％发生在非洲的情况下。在2015年，估计有2.14亿箱子疟疾导致的死亡438000其中近70%发生在五岁以下的儿童身上。
总部位于伦敦的公司xRapid提供使用被报告给用98％的精确度30秒递送结果的血涂片的自动诊断工具。该应用程序，通过iPhone提供，目的是为了更快，更提供廉价的结果比市场上开始测试。
速度，经济性和准确性在历史上一直以疟疾快速诊断测试广泛传播的障碍。标准套件通常需要2至15分钟，得到的结果。迄今为止，该公司已公布在其网站上17,750测试已在12个国家已经售出。
同样，另一种预防的疾病是子宫颈癌，这是影响全球妇女排名第四的癌症。每年死亡人数已达到近预计到2030年，这一数字将达到44.3万。
一个致力于解决子宫颈癌全球影响的非营利组织是粉红丝带，红丝带中，乔治·W·布什研究所的非营利性，独立的子公司。在与医疗设备公司的合作MobileODT和全球良好据报道，目前正在努力将机器学习整合到一款名为Eva Scope的子宫颈癌诊断应用程序中。实地试验预计将于2017年初在埃塞俄比亚开始。
EVA的工作范围，通过Android智能手机和光学附件连这就像一个摄像头，以女性的子宫颈的拍摄图像。捕获的图像通过筛选分析，呈现给患者和所得到的数据被存储在云中。粉红丝带，红丝带估计只有非洲妇女的5％有因进行筛选，以缺乏负担得起的和可访问的筛选工具的机会。
我们应该怀疑看到越来越多的AI诊断工具，使他们对非营利世界的方式。我们的最近的研究的医疗AI厂商认为，“诊断软件”是从医疗保健公司最受欢迎的产品系列中，有许多这样的公司直接在机器视觉依赖（用于检测癌症，发现在骨头的裂缝，预测不同的医疗疾病，等等）。
由于这些以营利为目的的公司激增的技术，他们使用（传感器，机器视觉算法）将变得越来越易于使用，可用于非营利组织，太。在相关的医疗设备和专业知识是罕见的，疾病和疾病常常得不到治疗或完全未被发现，这可能是在偏远地区最有帮助。
犯罪
到2015研究受调查的联邦调查局（FBI）进行报道，只有61谋杀％是由逮捕或特殊手段清除。联邦调查局（FBI）的研究还得出结论认为，其他暴力犯罪，如强奸和严重攻击只被37％和54％分别被清除。
为了应对犯下的罪行和间隙之间的差异的国家，谋杀责任项目(MAP)开发了一种在线串行检测算法。该系列检测系统建立于2015年，旨在通过识别连环杀手个体的杀人模式来识别清除率极低的区域。
MAP用户可以访问一个搜索引擎，让他们给定的范围内确定可能的连环杀手。MAP的董事长托马斯·K.哈格罗夫声称，该系统具有成功鉴定连环杀手著名连环杀手以及那些谁没有被警察被认识。
行为改变
自闭症
据估计，1在每68个产将导致孤独症诊断和护理的生命周期成本可总计高达240万美元对于个人来说。自闭症的复杂性仍有许多问题没有得到解答，但技术的进步正试图提供新的方法来接触和影响患有自闭症的人。
脑力自闭症系统（BPAS）使用AI装备儿童和成人的能力，以“教自己的实际生活技能”和数字跟踪他们的进展。4个挑战整合的SmartGlass技术和网络应用系统的重点：
- 社会交往
- 语言发展
- 行为控制
- 分类形成
脑能力自闭症系统(BPAS)的设计目的是处理行为和表现数据以及相关的身体信号。例如，用户正确猜测某人的情绪可以获得分数。与人交谈时看着对方的脸可以获得更多的奖励。人工智能被用来了解用户的性能模式，并帮助他们提高与他人交互的质量。
Cognoa是一家提供临床验证评估的公司，帮助父母跟踪孩子的发展进程。该筛选工具由机器学习算法提供动力，整合了“针对语言、社交和睡眠的疗法”。
旨在为儿童年龄1至8为家长提供开发跟踪工具，该系统还帮助家长识别医疗专业人士，如果提供更多的临床支持建议。
一个类似的工具套件，可用于临床医生的帮助，评估病人是否发育迟缓和自闭症。Cognoa声称其系统为“从超过10,000名儿童使用验证数据”并且是建立在五年在哈佛和斯坦福大学医学院的研究。
Cognoa似乎使用他们的网页，以促进这个应用程序作为一个“额外的好处”，公司可以给自己的员工，而不是一个免费的应用程序是下载的应用程序商店是营销“鲸鱼”，而不是“小鱼”。虽然很明显，这两种策略都在使用（应用程序是在iTunes中的任何人都可以找到并使用可用），销售给企业账户似乎Cognoa目前的策略。
有什么好处给客户的公司？目前，Cognoa似乎是营销的应用，以提高员工的福利（员工谁是孩子父母）的方式，并防止旷工。主页上的公司指出：“儿童的发展是家长员工之间的主要问题和压力，分心的来源，和旷工。”
Conclusing思考AI为好
AI的利他应用也出现了多个部门，包括教育，卫生，法律和环境。联合国预计，AI将发挥重要作用在帮助达到机构可持续发展目标（SDGs）。2030年目标由17个对人类和地球具有重要意义的关键领域组成。
“作为联合国的专门用于信息和通信技术机构，国际电联被很好地引导AI创新对联合国可持续发展目标的实现。我们提供了旨在加强新兴AI技术的能力的共同理解的国际对话的中立平台“。-赵厚麟，国际电信联盟秘书长（ITU）
这些联合国优先事项为社会公益行动提供了对全球感兴趣领域的一些看法。我们预计，企业可能倾向于开发利润潜力更高的应用程序，如诊断。相比之下，非营利组织很可能会寻求利润可能不那么丰厚的解决方案，比如为高需求学生提供教育应用。
随着数据变得更广泛地提供了新的利他AI应用的发展，数据质量结合促进数据安全将是重要的考虑因素的政策。这对于其中多个数据源汇集在一起开源应用特别相关。
在开发AI方法的教育和培训应当优先采用高质量落实AI的方式来解决社会和环境挑战。
国际电信联盟已收集的实例AI的应用促进可持续发展这可能是对那些希望进一步探讨这个话题的读者。
标题图片来源:牛津大学
