当想到人工智能时，解决世界饥饿问题可能并不是第一个想到的点子。 但是，当分解为最基本的组件时，世界问题需要更多的一件东西那就是大量的数据。 正确的数据报告可以帮助识别贫困地区所面临的问题，这反过来也可以分析出相应的解决方案。 信息处理和分析解决方案是人工智能的支柱，可以在大数据中确定最需要援助的地区。

联合国和世界银行(World Bank)等全球项目已经启动了减少世界饥饿和贫困的举措，这些举措需要大量的数据和分析，而人工智能技术能够挖掘和筛选这些数据。联合国正在开展类似人工智能的全球峰会这样的会议，以确定人工智能如何能够帮助他们实现可持续发展目标，而世界银行正在采取更直接的方式。他们与地球空间分析公司Orbital Insight合作，确定卫星数据是否能够改善全球追踪贫困和社会经济趋势的方法。

例如，通过卫星捕捉受灾地区的图像，提供了评估村庄状况的标记。斯坦福大学地球系统科学系的一组科学家发明了一种贫困测绘技术，利用卫星图像捕捉和测量光度水平，以确定潜在贫困地区在白天和夜晚的样子。白天的图片突出显示了村庄的房屋、道路、汽车和其他方面，以提供居住在那里的人数和附近资源的基线。如果人口稀少或该地区属于农村，那么夜间卫星图像的亮度将会降低。然而，如果一个村庄人口众多，但电力却比预期的要少，这就可以成为贫穷的标志。

收集这类数据可以确定地区受贫困影响的严重程度。并且向人道主义组织、非政府组织甚至政府提供这些信息可以使它们更好地处理该区域的独特问题。

在危机时刻…… 随着智能手机在发展中国家的普及，人工智能为陷入困境的社区做出贡献的可能性会越来越大。在伦敦帝国理工学院(Imperial College)数据科学研究所和计算系的研究人员开发了一种算法，可以查看某个地区用户的移动数据，以预测用户的性别。当灾难发生时，这些可追踪的人口统计数据可能有助于识别和跟踪最脆弱的用户(比如有年幼子女的妇女)，并更快地获得援助，即使是在偏远或危险的地区。

另一种追踪危机受害者的方法是将智能手机与人类与生俱来的社交需求结合起来，或者让我们的朋友和家人知道发生了什么。危机地图技术利用社交媒体、电子邮件、文本识别和绘制发生自然灾害的地区地图。卡塔尔计算研究所的研究人员开发了一个名为“灾难响应人工智能”的开源软件程序，该程序收集并分类事件期间发布的推文。通过使用关键字和标签跟踪器，该软件结合了机器学习和人类在危机期间共享和连接的自然冲动，创建了可以显示事件正在发生的虚拟地图。

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来源：搜狐网