人工智能醫(yī)療問題精選(九篇)
前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的人工智能醫(yī)療問題主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。
第1篇：人工智能醫(yī)療問題范文
在業(yè)內(nèi)人士看來，人工智能不是一項單一的科技產(chǎn)業(yè)，而是將其他行業(yè)進(jìn)行融合的工具，例如將機(jī)器人和保姆結(jié)合產(chǎn)生的“看家機(jī)器人”，將導(dǎo)航和汽車結(jié)合產(chǎn)生的“車聯(lián)網(wǎng)”等。在人工智能技術(shù)逐步成熟的當(dāng)下，誰率先在應(yīng)用上實現(xiàn)突破，誰就有可能在智能時代的競爭中占據(jù)優(yōu)勢，“人工智能”有望成為可觸摸的新增長點之一。
發(fā)展迅猛
身體不舒服，想要打開手機(jī)淘寶問問醫(yī)生，但是怎么樣才能從幾千個在線等待咨詢的醫(yī)生中間找到最匹配的那一個？
阿里健康已經(jīng)開發(fā)并在手機(jī)淘寶上線了健康小蜜――醫(yī)藥健康智能問答引擎。這個類似于智能問答機(jī)器人的引擎，可以回答普通用戶的一般性醫(yī)藥健康問題，然后根據(jù)用戶的需求進(jìn)行選擇，將用戶自動匹配給相應(yīng)的醫(yī)生或者藥師。
事上，目前，從醫(yī)療健康的監(jiān)測診斷、智能醫(yī)療設(shè)備，到教育領(lǐng)域的智能評測、個性化輔導(dǎo)、兒童陪伴，從電商零售領(lǐng)域的倉儲物流、智能導(dǎo)購和客服，到應(yīng)用在智能汽車的自駕技術(shù)，都能看到人工智能的身影。
人工智能等技術(shù)是助推自動駕駛發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。例如，人工智能在幫助汽車解讀傳感器數(shù)據(jù)時起決策作用，通過閱讀駕駛者的駕駛行為和表情，能及時提醒駕駛員在疲勞駕駛時切換至自動駕駛模式。
“人工智能”一詞，通常被認(rèn)為是1955年8月31日在達(dá)特茅斯（美國一所院校）會議上誕生的，61年來，人工智能的研究和實踐一直處于不斷增長的趨勢。當(dāng)今，人工智能技術(shù)的突破帶來了席卷全球的技術(shù)革命風(fēng)暴，創(chuàng)造出了一個無比廣闊的市場，中國的很多公司在這股大潮中抓住機(jī)遇，表現(xiàn)亮眼。有觀察者認(rèn)為，中國的人工智能已成為一張令世界矚目的閃亮名片。
過去的一年里，長虹、TCL、創(chuàng)維等中國家電企業(yè)都紛紛人工智能家電產(chǎn)品，希望借助人工智能打破家電行業(yè)的銷售難題。
不久前，搜狗公司2016全年財報，搜狗借助人工智能技術(shù)實現(xiàn)了較大的業(yè)績增長。未來會把人工智能應(yīng)用到更多的產(chǎn)品中，讓用戶表達(dá)和獲取信息更簡單，讓人工智能真正惠及人類。
全球人工智能研發(fā)的腳步正在加快，中國也不甘示弱。近年來，百度先后成立了大數(shù)據(jù)實驗室、深度學(xué)習(xí)實驗室和硅谷人工智能實驗室，并通過架構(gòu)調(diào)整全面發(fā)力人工智能。2016年百度世界大會上，“百度大腦”推出，該項目將對語音、圖像、自然語言處理和用戶畫像、無人駕駛等領(lǐng)域進(jìn)行重點關(guān)注和研發(fā)。
在騰訊，人工智能研究項目包括WHAT LAB（微信-香港科技大學(xué)人工智能聯(lián)合實驗室）、優(yōu)圖實驗室、微信模式識別中心、智能計算與搜索實驗室等多個部門。
人工智能猶如新的科技革命，為長期低迷的世界經(jīng)濟(jì)注入新的活力。去年諸多關(guān)鍵技術(shù)突飛猛進(jìn)，無疑是人工智能發(fā)展史上濃墨重彩的一年。誕生半個多世紀(jì)以來，它終于走到了從科技研發(fā)到行業(yè)應(yīng)用的臨界點，蓄勢待發(fā)。
為發(fā)展更新“發(fā)動機(jī)”
人工智能技術(shù)的重大突破必將帶來新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命，對人類生活的方方面面將產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。大力發(fā)展人工智能技術(shù)是中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級的重要動力。
眾多研究表明，人工智能是對傳統(tǒng)行業(yè)商業(yè)模式、產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈的全面顛覆，將為全球經(jīng)濟(jì)、社會生活的方方面面帶來質(zhì)的變化。
發(fā)展人工智能的最大意義在于為現(xiàn)代化發(fā)展更換“發(fā)動機(jī)”。咨詢公司埃森哲研究了美國、芬蘭、英國等12個發(fā)達(dá)國家并作出預(yù)測，到2035年，人工智能將幫助這些國家的生產(chǎn)率提高40%左右。
對于中國而言，人工智能帶來的好處將是多方面的。就經(jīng)濟(jì)來說，借助人工智能新技術(shù)實現(xiàn)自動化，將極大提高生產(chǎn)率，節(jié)省勞動成本；優(yōu)化行業(yè)的現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)，提升其質(zhì)量和勞動生產(chǎn)率；通過創(chuàng)造新市場、新就業(yè)等，將促進(jìn)市場更加繁榮，開拓更廣闊的市場空間。
而在產(chǎn)業(yè)升級方面，中國的傳統(tǒng)制造業(yè)大而不強(qiáng)的問題亟待克服，人工智能恰恰為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供了便利和動力，一是這些企業(yè)擁有行業(yè)海量的數(shù)據(jù)和大量資金；二是在生產(chǎn)力水平急需提升、傳統(tǒng)人口紅利逐漸消失的情況下，傳統(tǒng)企業(yè)有迫切的意愿來改造升級自己的工廠、業(yè)務(wù)，提高收益，降低企業(yè)成本。因此，制造業(yè)既是人工智能可以大有作為的領(lǐng)域，也是中國發(fā)展人工智能的優(yōu)勢領(lǐng)域。
《全球人工智能發(fā)展報告2016》顯示，中國人工智能專利申請數(shù)累計達(dá)到15745項，列世界第二；人工智能領(lǐng)域投資達(dá)146筆，列世界第三。
據(jù)艾瑞咨詢預(yù)計，2020年全球人工智能市場規(guī)模將達(dá)到1190億元，年復(fù)合增速約19.7%；同期中國人工智能市場規(guī)模將達(dá)91億元，年復(fù)合增速超50%。人工智能發(fā)展前景極為廣闊。
就制造業(yè)而言，“中國制造2025”計劃的實現(xiàn)就需要很多人工智能。比如過去在技術(shù)上難以克服的問題，就可以通過深度學(xué)習(xí)，在工程上快速地取得一些新的突破。人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，對于有效實現(xiàn)“中國制造2025”目標(biāo)至關(guān)重要。
面向未來長遠(yuǎn)布局
在人工智能這場科技浪潮中，中國與其他國家已經(jīng)站在了同一起跑線上。針對未來產(chǎn)業(yè)競爭，中國政府已在多個方面對人工智能產(chǎn)業(yè)做出布局，“人工智能+”的發(fā)展，需要面向未來，做出長遠(yuǎn)布局。
未來5到10年，人工智能將像水和電一樣無所不在，可以進(jìn)入到教育、醫(yī)療、金融、交通、智慧城市等幾乎所有行業(yè)。
目前，在駕駛領(lǐng)域，通過依靠人工智能、視覺計算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，電腦可以在無人主動操作下，自動進(jìn)行操作；在個人助理領(lǐng)域，通過智能語音識別、自然語言處理和大數(shù)據(jù)搜索、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以實現(xiàn)人機(jī)交互；在金融領(lǐng)域，通過分析、預(yù)測、辨別交易數(shù)據(jù)、價格走勢等信息，人工智能可以為客戶提供投資理財、股權(quán)投資等服務(wù)；在電商零售領(lǐng)域，主要是利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，智能的管理倉儲與物流、導(dǎo)購等方面，用以節(jié)省倉儲物流成本、提高購物效率、簡化購物程序。此外，在安防、教育、醫(yī)療健康等眾多領(lǐng)域，人工智能都有著廣泛的用途。
第2篇：人工智能醫(yī)療問題范文
【關(guān)鍵詞】計算機(jī)；人工智能技術(shù)；應(yīng)用
1引言
人工智能技術(shù)已經(jīng)成為目前最受社會關(guān)注的新興科技之一，隨著該技術(shù)在各行業(yè)和領(lǐng)域中的應(yīng)用不斷深入，人們的工作和生活方式不斷向智能化方向發(fā)展，工作和學(xué)習(xí)效率都得到了質(zhì)的飛躍，未來，人工智能技術(shù)也必然會獲得更加廣闊的發(fā)展前景。
2人工智能技術(shù)概述
人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，這門學(xué)科的主要目標(biāo)是了解人類智能的本質(zhì)，并通過將人類智能轉(zhuǎn)移到智能機(jī)器中，使智能機(jī)器能在不同應(yīng)用場景下做出類人思維的反應(yīng)。人工智能是一項綜合了多項高新科技的綜合性學(xué)科，包含5項核心技術(shù)，分別是計算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、機(jī)器人技術(shù)和生物識別技術(shù)。其中，機(jī)器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)計算機(jī)人工智能技術(shù)的核心技術(shù)，該技術(shù)使智能機(jī)器在算法復(fù)雜度理論、凸分析、統(tǒng)計學(xué)等學(xué)科的支持下，能自主模擬人類行為。目前已經(jīng)發(fā)表的機(jī)器學(xué)習(xí)策略主要包括模擬人腦的機(jī)器學(xué)習(xí)和采用數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)方法2種策略。其中模擬人腦的機(jī)器學(xué)習(xí)策略又可細(xì)分為符號學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，符號學(xué)習(xí)是以認(rèn)知心理原理為基礎(chǔ)，在機(jī)器中輸入符號數(shù)據(jù)，用推理過程在圖或狀態(tài)空間中搜索并進(jìn)行符號的運算，對概念性和規(guī)則性知識的學(xué)習(xí)能力較為突出，如示例學(xué)習(xí)、記憶學(xué)習(xí)、演繹學(xué)習(xí)等；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是從微觀生理角度對人腦活動進(jìn)行模擬，利用函數(shù)結(jié)構(gòu)模型代替人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以函數(shù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)運算，并在數(shù)據(jù)迭代過程中在系數(shù)向量空間中搜索，對函數(shù)型問題具有較好的學(xué)習(xí)能力，如拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、修正學(xué)習(xí)等。采用數(shù)學(xué)方法的機(jī)器學(xué)習(xí)主要是利用統(tǒng)計機(jī)器，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，擬定超參數(shù)，輸入樣本數(shù)據(jù)后根據(jù)不同的運算策略對模型進(jìn)行訓(xùn)練，最后根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行結(jié)果預(yù)測。
3人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程
3.1人工智能技術(shù)的興起
雖然新興技術(shù)的興起獲得了廣泛的關(guān)注，但由于人工智能技術(shù)涵蓋的學(xué)科和技術(shù)范圍過大，興起階段的該技術(shù)的理論知識、產(chǎn)品應(yīng)用、發(fā)展應(yīng)用等均存在明顯缺陷。除此之外，計算機(jī)技術(shù)在當(dāng)時也并不成熟，當(dāng)時的計算機(jī)編程和計算水平較為落后，很多超前的想法以當(dāng)時的技術(shù)水平來說實現(xiàn)較為困難。在多種因素的影響下，人工智能技術(shù)在興起階段并未得到快速發(fā)展。
3.2人工智能技術(shù)的高速發(fā)展
人工智能技術(shù)這一概念在提出后近20年的時期中其發(fā)展始終處于停滯狀態(tài)，直至20世紀(jì)70年代，該領(lǐng)域的專家研發(fā)出全新的人工智能專家系統(tǒng)DENDRAL，該系統(tǒng)的誕生帶動人工智能技術(shù)邁向新的發(fā)展階段，并且在這之后進(jìn)入高速發(fā)展時期。日本始終重視本國科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，并且在20世紀(jì)80年代提出“科技立國”的政策，此后很長一段時間，日本依托此國策使經(jīng)濟(jì)得到迅速恢復(fù)和發(fā)展。在1982年，日本國內(nèi)對第五代計算機(jī)的研究以失敗告終，但此次研究中提出了新的計算機(jī)算法和邏輯程序語言Prolog，Prolog在處理自然語言過程中具有比LISP語言更好的應(yīng)用效果，這一創(chuàng)新進(jìn)一步促進(jìn)了人工智能技術(shù)的發(fā)展。人工智能技術(shù)的發(fā)展建立在多項先進(jìn)學(xué)科共同發(fā)展的基礎(chǔ)上，與其他技術(shù)相比，人工智能技術(shù)在處理數(shù)據(jù)、整合資源方面具有更大優(yōu)勢。
3.3人工智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀
3.3.1專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)指的是一種智能計算機(jī)程序系統(tǒng)，是人工智能技術(shù)應(yīng)用最為廣泛也最為重要的領(lǐng)域之一，系統(tǒng)中涵蓋大量某領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗，通過應(yīng)用人類在該領(lǐng)域中的專家級別知識來為用戶解決在該領(lǐng)域中遇到的問題。專家系統(tǒng)有效地將人類智能延伸到專業(yè)領(lǐng)域中，實現(xiàn)了理論研究向?qū)嶋H應(yīng)用方向過渡的目標(biāo)，大幅提高了人類對專業(yè)問題的處理效率，并且專家系統(tǒng)依托復(fù)雜的算法能對專業(yè)問題未來發(fā)展的可能性進(jìn)行更全面的計算，工作效率甚至?xí)热祟悓＜腋咝А⒏鼫?zhǔn)確。隨著對專家系統(tǒng)研究的不斷深入，目前很多專家系統(tǒng)都能依據(jù)對人類行為的模擬在不同的應(yīng)用場景中作出智能化的反應(yīng)和判斷，并且能夠利用知識庫，深入挖掘復(fù)雜問題的內(nèi)在聯(lián)系。專家系統(tǒng)已經(jīng)在多個領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用，幫助企業(yè)更客觀地摸索市場規(guī)律，從而作出正確的生產(chǎn)決策、調(diào)度規(guī)劃、資源配置計劃等，大幅提高了企業(yè)經(jīng)營的科學(xué)性，使企業(yè)能在節(jié)省生產(chǎn)成本的同時，獲得更好的經(jīng)濟(jì)效益。
3.3.2模式識別
模式識別是利用計算機(jī)技術(shù)將識別對象按一定特征歸類為不同類別，目前人工智能技術(shù)在模式識別中的主要研究方向包括語音語言信息處理、計算機(jī)視覺、腦網(wǎng)絡(luò)組等，希望通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)對復(fù)雜信息的識別和處理，這一應(yīng)用能促進(jìn)多個行業(yè)向智能化方向發(fā)展，如軍事領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域等。
3.3.3機(jī)器人學(xué)
機(jī)器人學(xué)的主要研究方向是機(jī)器人的設(shè)計、制造和應(yīng)用，隨著人工智能技術(shù)的成熟與應(yīng)用，機(jī)器人的智能水平不斷提高，并且在不同行業(yè)中的應(yīng)用已經(jīng)較為普遍，日常生活中常見的機(jī)器人包括掃地機(jī)器人、迎賓機(jī)器人、快遞機(jī)器人、早教機(jī)器人、無人機(jī)等，人們可以利用可移動設(shè)備對其進(jìn)行操作，極大程度地提高了人們生活的智能性和便捷性。
3.3.4機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器設(shè)備并不具備自主思考能力，在不同應(yīng)用場景下的反應(yīng)主要是依托計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和算法對人類思維模式進(jìn)行模擬，并將人類行為進(jìn)行充分消化以使自身性能得到優(yōu)化，能對不同問題進(jìn)行處理。機(jī)器學(xué)習(xí)是一項涵蓋多個學(xué)科且復(fù)雜程度很高的科學(xué)，包含統(tǒng)計學(xué)、概率學(xué)、算法復(fù)雜度理論等，是人工智能的核心技術(shù)，也是推動計算機(jī)向智能化方向發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。
3.3.5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能技術(shù)自進(jìn)入高速發(fā)展時期后廣泛研究的重點內(nèi)容。利用計算機(jī)算法將人腦神經(jīng)元進(jìn)行簡單化、抽象化、模式化，并構(gòu)建成與人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)相似的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的成熟與發(fā)展為專家系統(tǒng)、模式識別、機(jī)器人學(xué)、生物、經(jīng)濟(jì)等多個學(xué)科的發(fā)展提供了技術(shù)支持，解決了很多人工智能技術(shù)發(fā)展中的實際難題。
4人工智能技術(shù)的應(yīng)用
4.1人工智能技術(shù)在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用
4.1.1計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理
人工智能技術(shù)與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)互相依存、互相促進(jìn)、共同發(fā)展，在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的多個方面都有深入的應(yīng)用。其中，在網(wǎng)絡(luò)安全管理方面主要有如下應(yīng)用：①智能防火墻技術(shù)。防火墻技術(shù)隨著計算機(jī)的普迅速發(fā)展，應(yīng)用人工智能技術(shù)的防火墻技術(shù)比傳統(tǒng)防火墻技術(shù)的性能更加優(yōu)異。智能防火墻技術(shù)具有智能記憶功能，能自動記錄并儲存歷史處理病毒的記錄，在后續(xù)應(yīng)用過程中依據(jù)記錄直接優(yōu)化計算機(jī)匹配環(huán)節(jié)，減少計算機(jī)數(shù)據(jù)量，提高防火墻的隔離病毒能力。另外，智能防火墻還能結(jié)合用戶的需求，對用戶不需要的彈窗功能、訪問權(quán)限、有害信息等進(jìn)行智能化攔截。②計算機(jī)入侵檢測。防火墻的主要功能就是為計算機(jī)設(shè)備創(chuàng)造安全的運行環(huán)境，保證系統(tǒng)和內(nèi)部數(shù)據(jù)不被侵害。計算機(jī)入侵檢測功能是保障防火墻正常工作的基礎(chǔ)功能模塊，對提高計算機(jī)數(shù)據(jù)的安全性和可靠性具有直接的影響。應(yīng)用人工智能技術(shù)的入侵檢測功能，能對計算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行智能化分析和處理，根據(jù)預(yù)定算法將處理數(shù)據(jù)整理成為入侵檢測報告，讓用戶能全面地掌握計算機(jī)設(shè)備的安全狀態(tài)。③垃圾郵件智能化處理。該技術(shù)依托人工智能技術(shù)中的模式識別功能，對接收郵件進(jìn)行掃描和歸類，發(fā)現(xiàn)垃圾郵件后直接將其標(biāo)注為垃圾郵件，為用戶發(fā)出風(fēng)險警告，避免用戶因誤操對計算機(jī)系統(tǒng)造成損害。
4.1.2計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理
人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用促進(jìn)計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)向智能化方向發(fā)展。在實際應(yīng)用中，除計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理模塊外，還能解決多種網(wǎng)絡(luò)管理問題。隨著計算機(jī)技術(shù)的普及，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)呈爆炸式增長，網(wǎng)絡(luò)管理工作量和工作難度都達(dá)到了空前高度，通過應(yīng)用人工智能技術(shù)，能大幅提高計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理效率，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理效能。
4.2人工智能技術(shù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用
企業(yè)是市場經(jīng)濟(jì)活動的主要參與主體，是維持市場經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運行和發(fā)展的關(guān)鍵要素，在企業(yè)生產(chǎn)活動中科學(xué)地應(yīng)用人工智能技術(shù)，能有效提高企業(yè)的生產(chǎn)能力，促進(jìn)企業(yè)獲得更高的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。具體應(yīng)用渠道如機(jī)械自動化、智能監(jiān)控、推薦系統(tǒng)、用戶購物行為分析、零售分析、數(shù)據(jù)提取、文本歸類、文章摘要等，從員工工作的細(xì)微之處實現(xiàn)工作效率上的提升，進(jìn)而提升企業(yè)整體的運行效率。對工業(yè)行業(yè)來說，應(yīng)用機(jī)械自動化技術(shù)還能有效降低傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)中對人工的依賴性，大幅提高工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)能力，在行業(yè)發(fā)展的過程中起到了非常積極的促進(jìn)作用。
4.3人工智能技術(shù)在航空航天技術(shù)中的應(yīng)用
航空航天技術(shù)是目前人類最高科技的集合體，涵蓋眾多學(xué)科，如信息技術(shù)、衛(wèi)星技術(shù)、生物技術(shù)、天文學(xué)、生命科學(xué)等，對提高國家的國防力量、提高國家的國際地位、促進(jìn)國家經(jīng)濟(jì)增長都具有非常重要的意義。航天器設(shè)計是航空航天領(lǐng)域中的關(guān)鍵工作之一，而遠(yuǎn)程控制又是航空航天技術(shù)長久發(fā)展以來研究的重點，因我國對該技術(shù)的研發(fā)起步較晚，我國對航空航天技術(shù)的研發(fā)存在重重困難，但經(jīng)過國家和科技工作者的不懈努力，目前我國航空航天技術(shù)已處于世界先進(jìn)水平。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于航天遠(yuǎn)程控制中，利用智能系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行自動采集、處理和儲存，如通過采集航天器的軌道信息，并以此分析航天器的運行狀態(tài)，根據(jù)分析結(jié)果制定運行決策，對提高航天器的運行安全性和運行質(zhì)量都是非常重要的舉措，推動國家航空航天事業(yè)獲得進(jìn)一步發(fā)展。
4.4人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用
目前，人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，使醫(yī)護(hù)人員的工作內(nèi)容不斷得到優(yōu)化，提高工作效率，還有效提高了國家醫(yī)療水平。具體應(yīng)用包括以下幾項內(nèi)容：①在電子病歷中的應(yīng)用。傳統(tǒng)就醫(yī)診斷環(huán)節(jié)，醫(yī)生都需要以手寫方式記錄病患病例，并根據(jù)病例詳細(xì)列出治療方案，工作量大，且效率較低，病例保存便捷性較差。通過應(yīng)用電子病例，不僅能大幅減少病例記錄的工作量，還能在醫(yī)療系統(tǒng)中直接勾選治療所需藥品，完成病例及用藥的勾選后打印即可，既能大幅提高工作效率，還能將病例在計算機(jī)中進(jìn)行儲存，且現(xiàn)階段病例文件的儲存格式不再局限于文字，語音和圖像也可被添加到病例中，提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性。②在健康管理中的應(yīng)用。在現(xiàn)代醫(yī)療中應(yīng)用人工智能技術(shù)，對病患的病情進(jìn)行智能化分析，能使醫(yī)生對疑難病癥的分析更加全面準(zhǔn)確，制定針對性更強(qiáng)的醫(yī)療方案，提高醫(yī)療水平，為改善患者的健康狀況提供輔助。
5結(jié)語
綜上所述，計算機(jī)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，對社會各行業(yè)都產(chǎn)生了不同程度的影響，人們的工作和生活方式得到優(yōu)化和改變，國家科技水平也不斷提升。加強(qiáng)對計算機(jī)人工智能技術(shù)的研究，推動人工智能技術(shù)在各個行業(yè)中的應(yīng)用，讓人們能切身感受到科技為生活帶來的改變，對促進(jìn)人類社會的發(fā)展具有非常重要的意義。
【參考文獻(xiàn)】
【1】辛穎楚.計算機(jī)人工智能技術(shù)研究進(jìn)展和應(yīng)用分析[J].信息與電腦(理論版),2019(9):121-122+125.
【2】陳長印.計算機(jī)人工智能技術(shù)研究進(jìn)展和應(yīng)用分析[J].計算機(jī)產(chǎn)品與流通,2019(12):5.
【3】楊坤,顧兢兢.計算機(jī)人工智能技術(shù)研究進(jìn)展和應(yīng)用分析[J].電腦知識與技術(shù),2019,15(33):197-198.
【4】鄭驁.淺談計算機(jī)人工智能技術(shù)研究進(jìn)展和應(yīng)用[J].科學(xué)與財富,2019(19):276.
【5】趙智慧.計算機(jī)人工智能技術(shù)研究的進(jìn)展及應(yīng)用[J].信息與電腦(理論版),2019,31(24):94-96.
【6】李子青.計算機(jī)人工智能技術(shù)的應(yīng)用與未來發(fā)展分析[J].科技經(jīng)濟(jì)市場,2019(10):9-11.
【7】羅柱林,韓文超,呂文杰,等.計算機(jī)人工智能技術(shù)的應(yīng)用及未來發(fā)展探究[J].中國航班,2019(16):90.
【8】李喬鳳.計算機(jī)人工智能技術(shù)的應(yīng)用與未來發(fā)展分析[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2020,38(3):91+93.
【9】肖梅.計算機(jī)人工智能技術(shù)的應(yīng)用及未來發(fā)展初探[J].締客世界,2019(1):39.
第3篇：人工智能醫(yī)療問題范文
關(guān)鍵詞：人工智能；大數(shù)據(jù)；交叉領(lǐng)域
自二戰(zhàn)時期阿蘭?圖靈破解恩尼格瑪密碼機(jī)帶來勝利的曙光之后，人工智能初見苗頭，1956年“人工智能”一詞首次由約翰?麥卡錫等科學(xué)家在達(dá)特茅斯研討會上提出，時至今日，人工智能經(jīng)歷了60多年的浪潮和洗禮，其中有曙光、有冰封，也有期望。縱觀當(dāng)下，人工智能不僅僅是機(jī)器智能，在深度學(xué)習(xí)和推陳出新的算法推動下，其攜手云計算、大數(shù)據(jù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，攻破了自然語言語音處理、圖像識別的瓶頸，像潘多拉的盒子一樣在認(rèn)知科學(xué)、機(jī)器人學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域全面開花，人工智能涵蓋了從基礎(chǔ)層、技術(shù)層到應(yīng)用層等多個方面，為人類文明帶來了翻天覆地的變化[1-2]。人工智能包羅萬象，在其基礎(chǔ)上衍生的大數(shù)據(jù)“洪流”對人類社會的方方面面進(jìn)行沖擊，這些數(shù)字的價值已然超越了諸如金錢、財產(chǎn)、黃金、石油，甚至是土地。然而，大數(shù)據(jù)技術(shù)也如同普羅米修斯盜得的圣火，一方面給人間帶來溫暖和光明，另一方面也有可能使自身被奴役甚至使人葬身火海[3]。因此，當(dāng)我們沉迷于大數(shù)據(jù)的海洋中時，我們是否有能力像藍(lán)鯨遨游大海一樣自由掌舵，是當(dāng)今大數(shù)據(jù)和人工智能時代存在的一個重大問題。是“曲徑通幽”還是“會當(dāng)凌絕頂”，我們?nèi)绾卧诖髷?shù)據(jù)中“浮游”，而不是一味地擴(kuò)充，需要理性看待與合理評價大數(shù)據(jù)對人類生存和發(fā)展的影響。
1.人工智能和大數(shù)據(jù)與“工業(yè)革命”
2020年剛剛結(jié)束的新一輪美國總統(tǒng)競選上演了各種“國家鬧劇”，為何特朗普在2016年贏得大選，而4年之后卻無法連任？時間推移，2016年他勝利的部分原因在于他利用了面臨技術(shù)威脅的工業(yè)行業(yè)中工人們的焦慮，同時指責(zé)非法移民對美國及美國人資源和就業(yè)機(jī)會的占用[4]。但在技術(shù)浪潮的挑戰(zhàn)中，自動化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世紀(jì)60年代工業(yè)革命時期，機(jī)器取代人力，規(guī)模化工廠生產(chǎn)取代個體手工生產(chǎn)，即引發(fā)了人工智能數(shù)據(jù)的工業(yè)大變革。從機(jī)械結(jié)構(gòu)、電氣控制等模塊的設(shè)計和改良，車間機(jī)器人的智能化已可以代替人完成生產(chǎn)作業(yè)[5]。通過智能化機(jī)器人可以減輕勞動負(fù)擔(dān)，還可以用于環(huán)境檢測[6]和實施救援[7]等，保護(hù)我們的人身安全。這些“機(jī)器人”在為我們減負(fù)的同時確實也引發(fā)了“失業(yè)危機(jī)”，這種現(xiàn)象不僅于美國，日本、韓國和德國亦是如此。我們也許可以形象一下，未來20或30年后，工廠中工傷幾乎為“零”，完全實施機(jī)器人24小時作業(yè)，速度驚人，質(zhì)量統(tǒng)一，而僅有的幾個人使用簡單的觸摸界面對機(jī)器下達(dá)“命令”。機(jī)器的發(fā)展已超乎我們對普通機(jī)械的認(rèn)知，21世紀(jì)開發(fā)的三大機(jī)器人中大狗（BigDog）解決了運動和重載運輸問題，特別用于軍事領(lǐng)域，被譽為“當(dāng)前世界上最先進(jìn)適應(yīng)崎嶇地形的機(jī)器人”；亞美尼亞（Asimo）從人類如何移動上展現(xiàn)了機(jī)器人仿人運動；Cog具有了人類所特有的思考，由不同處理器組成的異種機(jī)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)形成了“大腦”。特斯拉——其除了是電動汽車和能源公司外，還是自動駕駛汽車行業(yè)的領(lǐng)跑者之一。其2016年已銷售具有自動駕駛、自動自制和自動停車功能的電動汽車，但出于法律和倫理層面，駕駛員還是要坐在駕駛位上，但他可以做他想做的其他事，發(fā)短信、打電話或是休息，而不再是駕駛汽車。我們可以不用擔(dān)心酒駕，不用因為時間緊張而疲勞駕駛，不必為新手司機(jī)而變得脾氣暴躁……汽車自動駕駛將讓我們行駛得更規(guī)則、更安全和更“無聊”。自動駕駛上的智能進(jìn)化，使得自駕型派送車為商業(yè)化服務(wù)成為可能，還有自駕型飛行器也在被研發(fā)，通用、寶馬、谷歌等公司一直在努力開發(fā)，通過無人機(jī)在您家門口投送包裹將對電子商務(wù)世界帶來更多創(chuàng)造性方案。“如果你夠走運的話，機(jī)器可以把你當(dāng)成寵物。”雖為戲謔之言，卻又飽含心酸。工廠變得越來越自動化，但其仍需要人類專家，他們才知道如何監(jiān)控傳感器，知道在發(fā)生故障時如何進(jìn)行修復(fù)，機(jī)器的運行離不開人的監(jiān)控，只有人的思考才能有新產(chǎn)品的誕生以及高效的生產(chǎn)流程，我們與機(jī)器共存，是從體力中解放，但要從事腦力工作。
2.人工智能和大數(shù)據(jù)與金融的未來
“數(shù)字蝶變”席卷金融行業(yè)各個領(lǐng)域[8]，金融行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等先進(jìn)信息技術(shù)，累積了非常多的客戶信息。通過大數(shù)據(jù)的幫助，金融公司在分析數(shù)據(jù)下尋找更多的金融創(chuàng)新機(jī)會。在商業(yè)智能（BI）的輔助下，電信業(yè)可以對客服描述和定位及需求進(jìn)行預(yù)測；保險業(yè)可以在進(jìn)行風(fēng)險分析的同時進(jìn)行損益判斷；銀行業(yè)可以調(diào)整市場活動，建立信貸預(yù)警機(jī)制等等[9]。人工智能和大數(shù)據(jù)讓金融業(yè)形成了“以客戶為中心”的模式。與客戶最密切的金融即是金錢，但是它們已經(jīng)被“支付寶”和“微信”以及更多的電子支付方式取代，越來越少的人使用現(xiàn)金，數(shù)字金錢是否會完全取代物質(zhì)金錢，我們很可能會發(fā)展為無現(xiàn)金社會。那么首先“下崗”的是誰呢？答案毫無疑問：銀行。巴克萊銀行前首席執(zhí)行官安東尼?詹金斯曾預(yù)測，對于工業(yè)化國家，銀行員工和其分支機(jī)構(gòu)在未來10年內(nèi)會消失；花旗全球視角與解決方案的一項研究預(yù)測，美國和歐洲的銀行將在未來10年裁減約180萬員工；甚至2016年2月的一份丹麥銀行家協(xié)會新聞稿表示，銀行搶劫案數(shù)量連續(xù)第5年下降。就支付領(lǐng)域而言，在這樣的時代背景下，如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對跨越式發(fā)展的支付行業(yè)進(jìn)行監(jiān)管，成為一個值得深入研究的課題[10]。在人工智能下，我們都有被銀行自動回復(fù)或自會讀取特定問題的“員工”惹惱過。溝通技巧和財務(wù)知識同樣重要，因此，銀行業(yè)員工的下崗只是在基礎(chǔ)性操作上，對于“專業(yè)咨詢”，需要更多受過高等教育、具有更好溝通能力的員工。目前，我國的多數(shù)銀行還沒建立“開放、共享、融合”的大數(shù)據(jù)體系，數(shù)據(jù)整合和部門協(xié)調(diào)等問題仍是阻礙我國金融機(jī)構(gòu)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價值的主要瓶頸。大數(shù)據(jù)的整合、跨企業(yè)的外部大數(shù)據(jù)合作不可避免地加大客戶隱私信息泄露的風(fēng)險。有效防范信息安全風(fēng)險成為商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用中急需解決的問題。
3.人工智能和大數(shù)據(jù)與“專家系統(tǒng)”
電子病歷數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、用藥記錄等構(gòu)成了醫(yī)療大數(shù)據(jù)。醫(yī)療數(shù)據(jù)不僅包括大數(shù)據(jù)的“4V”特點，即規(guī)模大（volume）、類型多樣（variety）、增長快（velocity）、價值巨大（value），還包括：時序性、隱私性、不完整性和長期保存性。醫(yī)療大數(shù)據(jù)可以提供預(yù)警性，當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生異常時，通過一定的機(jī)制可以發(fā)出警告，從而迅速采取相應(yīng)措施，及時解決問題[11]。成立于1989年的美國胸外科協(xié)會（STS）數(shù)據(jù)庫，至今已經(jīng)涵蓋了美國95%的心臟手術(shù)，收集了500萬條手術(shù)記錄[12]。其中的先天性心臟手術(shù)（CHSD）數(shù)據(jù)庫是STS數(shù)據(jù)庫的重要組成部分，是北美最大的關(guān)注兒童先天性心臟畸形的數(shù)據(jù)庫，被認(rèn)為是醫(yī)學(xué)專業(yè)臨床結(jié)果數(shù)據(jù)庫的金標(biāo)準(zhǔn)。近年來，基于CHSD數(shù)據(jù)庫所進(jìn)行的數(shù)據(jù)挖掘不斷增加，大型數(shù)據(jù)庫對提高醫(yī)療質(zhì)量所起到的正向作用正在日益凸顯。如Welke等基于CHSD數(shù)據(jù)庫探討小兒心臟外科病例數(shù)量和死亡率之間的復(fù)雜關(guān)系[13]；Pasquali等基于CHSD數(shù)據(jù)庫探討新生兒Blalock—taussig分流術(shù)后的死亡率[14]；Jacobs等基于CHSD數(shù)據(jù)庫采用多變量分析方法來研究病人術(shù)前因素的重要性[15]；Dibardino等基于CHSD數(shù)據(jù)庫采用多變量分析的方法來探討性別和種族對進(jìn)行先天性心臟手術(shù)結(jié)果的影響[16]。這些都是在醫(yī)療領(lǐng)域采用人工智能提供的醫(yī)療診斷，形成了“專家系統(tǒng)”，專家系統(tǒng)可以說是一種最成功的人工智能技術(shù)，它能生成全面而有效的結(jié)果。借助醫(yī)療大數(shù)據(jù)的平臺，“專家系統(tǒng)”可以智能輔助診療、影像數(shù)據(jù)分析與影像智能診斷、合理用藥、遠(yuǎn)程監(jiān)控、精準(zhǔn)醫(yī)療、成本與療效分析、績效管理、醫(yī)院控費、醫(yī)療質(zhì)量分析等。不僅是數(shù)據(jù)平臺，“達(dá)芬奇機(jī)器人”可以看成醫(yī)療的高精尖“人工智能”，它能縮短泌尿外科手術(shù)以及術(shù)后患者恢復(fù)時間，促進(jìn)患者早期下床活動，減低并發(fā)癥發(fā)生率[17]。達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人在消化系統(tǒng)腫瘤、泌尿系統(tǒng)腫瘤、婦科腫瘤和心胸部腫瘤等手術(shù)中均有運用[18]。正是機(jī)器人，還有其他人工智能設(shè)備，如插入手表或衣服里的傳感器、植入我們皮膚下的芯片，以及智能手機(jī)中裝有各種“專家系統(tǒng)”的遠(yuǎn)程醫(yī)療、預(yù)防醫(yī)學(xué)，甚至是器官的3D打印和虛擬現(xiàn)實治療等的發(fā)展，讓醫(yī)學(xué)發(fā)生相應(yīng)的轉(zhuǎn)變，并使其逐步突破人類的傳統(tǒng)健康概念，那么是否意味著醫(yī)學(xué)將成為只有科學(xué)性，毫無直覺性的學(xué)科呢？我們攜帶的內(nèi)部傳感器和外部應(yīng)用程序?qū)⒊蔀槲覀兊尼t(yī)生嗎？“你好，醫(yī)生”被“嘿，Siri”取代嗎？這不盡然。醫(yī)學(xué)必然將是向精準(zhǔn)化發(fā)展，并更具個性化、參與性、預(yù)防性和可預(yù)測性。醫(yī)生不再是疾病的修理工，而是改善我們健康狀況的顧問。直觀當(dāng)下，我們還是被“看病難”所困擾，我們提出“分級診療”，是在擁有家庭醫(yī)生、全科醫(yī)生和專科醫(yī)生的基礎(chǔ)上再加上人工智能，以實現(xiàn)預(yù)期的健康監(jiān)測、輔助診療和疾病篩查。
4.人工智能和大數(shù)據(jù)與教育變革
面對各行業(yè)和各學(xué)科，教育作為傳承文明和創(chuàng)新知識的載體，似乎被排除在人工智能之外。就目前而言，人工智能與教育深度融合發(fā)展還存在技術(shù)基礎(chǔ)不穩(wěn)、教育數(shù)據(jù)缺陷、算法能力不足等現(xiàn)實問題[19]。我國目前更想要做到的是在教育上消除“信息鴻溝”，促進(jìn)教育公平、均衡發(fā)展。因此，目前可以看到人工智能的教育多在于語言學(xué)習(xí)軟件，通過虛擬技術(shù)和人工智能構(gòu)建一個靈活的、可擴(kuò)充的虛擬交互平臺，設(shè)計多維虛擬場景和智能人工角色，實現(xiàn)不同場景下人機(jī)角色的交流和學(xué)習(xí)，提升學(xué)習(xí)者的口語能力和語感知識[20]。這使得教師不再是唯一的知識傳播者，任何互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎都將提供比教師所有的更多信息，并且可以更快捷地獲取。肺炎疫情暴發(fā)以來，遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)教育成了主要教學(xué)形式，互聯(lián)網(wǎng)教育形式其實早在小學(xué)、中學(xué)和大學(xué)中運用，虛擬現(xiàn)實技術(shù)在教學(xué)領(lǐng)域的研究和探索也在全面展開。谷歌已經(jīng)開發(fā)一款VR紙板視圖，并將研發(fā)的虛擬課程一起推向市場，使現(xiàn)實生活中在生物課上解剖一只青蛙成為一件容易且有趣的事，通過虛擬青蛙，學(xué)生們可以去除心臟和其他器官，而不再是象征性的抽象體驗。虛擬現(xiàn)實可以像互動游戲一樣，比單一的在教室聽老師授課帶來更多樂趣和體驗，學(xué)習(xí)效果可能更好。我們的學(xué)習(xí)是知識的積累，那么教育就是我們的庫，荀靜等結(jié)合自身情況對西安工業(yè)大學(xué)知識庫構(gòu)建進(jìn)行探究，認(rèn)為機(jī)構(gòu)知識庫在保存知識資產(chǎn)的同時，更重要的是促進(jìn)學(xué)校知識資產(chǎn)的傳播利用和管理，提升學(xué)校影響力和學(xué)術(shù)聲譽[21]。劉暢等通過對東北大學(xué)機(jī)構(gòu)知識庫服務(wù)的推廣研究，了解到開放獲取的概念和實踐已經(jīng)受到了廣泛的認(rèn)可，機(jī)構(gòu)知識庫不僅可以成為一個知識的存儲庫，也可以成為各個學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)者進(jìn)行在線交流的平臺，提供個性化的增值服務(wù)，既有利于機(jī)構(gòu)知識庫的內(nèi)容建設(shè)，也可以進(jìn)一步促進(jìn)學(xué)術(shù)交流和科研合作[22]。知識庫，即大數(shù)據(jù)的有機(jī)整合和有序利用，是學(xué)術(shù)成果、視頻文檔、實驗數(shù)據(jù)等進(jìn)行收集、長期保存、傳播和提供開放利用的知識資產(chǎn)管理與教育服務(wù)[23]。
5.人工智能和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的共性需求
人工智能和大數(shù)據(jù)時代，海量的信息來自“五湖四海”，但都通過互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)匯聚智能終端。這些數(shù)據(jù)只會進(jìn)一步增多，不僅僅是云存儲，對于信息的進(jìn)一步挖掘、處理、分析和利用，目標(biāo)性結(jié)果才是我們最想要的信息。全球包括IBM、微軟、谷歌和亞馬遜等一大批知名企業(yè)紛紛掘金大數(shù)據(jù)挖掘這一市場，大家都在開拓自己大數(shù)據(jù)分析平臺。數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)時代孕育的產(chǎn)物[24]，是我們的共性需求，與傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析技術(shù)相比，數(shù)據(jù)挖掘有著自身的本質(zhì)特征,數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息并發(fā)現(xiàn)知識。數(shù)據(jù)挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可實用三個特征[25]。數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)不是為了替代傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析技術(shù),相反，它是統(tǒng)計分析方法學(xué)的延伸和擴(kuò)展[26]。隨著信息時代的到來，數(shù)據(jù)挖掘被越來越多地應(yīng)用于各個領(lǐng)域。
6.人工智能和大數(shù)據(jù)的展望
大數(shù)據(jù)與人工智能相輔相成，在人工智能的加持下，海量的大數(shù)據(jù)輸出優(yōu)化的結(jié)果，使人工智能向更為智能的方向進(jìn)步，大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合將在更多領(lǐng)域中擊敗人類所能夠做到的極限。漫長的人類歷史發(fā)展和進(jìn)化，信息和人類一直“纏纏綿綿”“你追我藏”，因此，我們應(yīng)該明白信息就是信息，我們需要的是“維基百科”，而不是僅僅的“維基”。走出狹隘的信息資源，管理和洞察大數(shù)據(jù)，才是對數(shù)據(jù)的有用。因為，我們早已告別了數(shù)據(jù)庫放在一間房間的時代。此刻不得不提藍(lán)鯨法則——大數(shù)據(jù)之道：了解數(shù)據(jù)懂得利用數(shù)據(jù)的“浮力”才是關(guān)鍵；“以簡約為目標(biāo)”將數(shù)據(jù)最終形成洞察及行為；可以通過“數(shù)據(jù)”“信息”“知識”流程式、組合式、直通車式各種需要的方式來獲取[27]，在簡約中“印象”處理繁雜的大數(shù)據(jù)，使之“為我所用”。=數(shù)據(jù)也是一門科學(xué)、一項技術(shù)，如果實驗不能證明其具有可重復(fù)性和一般性，那它是沒有科學(xué)依據(jù)，但是，任何一項科技，如果你堅信它必將改變社會和商業(yè)，選擇從長期展望其發(fā)展并持續(xù)付出努力，那么就是一種戰(zhàn)略選擇[29]。人類社會的政治、經(jīng)濟(jì)、文化、思維等固有“態(tài)勢”被重刷，數(shù)據(jù)思維將為我們帶來一個智能全新的世界觀。
第4篇：人工智能醫(yī)療問題范文
2016年是世界圍棋界極不尋常的一年，3月份在“阿爾法圍棋”（AlphaGo，一款圍棋人工智能程序）與圍棋世界冠軍、職業(yè)九段選手李世石之間展開的一場人機(jī)大戰(zhàn)中，“阿爾法”的勝出震驚全球。7月份世界職業(yè)圍棋排名網(wǎng)站公布了最新世界排名：“阿法圍棋”以3612分，超越3608分的柯潔成為新的世界第一。
2016年12月29日到2017年1月4日，一個名叫 “Master”的神秘網(wǎng)絡(luò)圍棋手橫掃中、韓、日圍棋界。它憑借驚人的穩(wěn)定性一路高唱凱歌，獲勝60場，沒有敗績。最終神秘的“Master”揭開了廬山真面目，宣布自己就是“阿爾法圍棋”。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿爾法圍棋”，成為第一個不借助讓子，在全尺寸19×19的棋盤上擊敗職業(yè)圍棋棋手的電腦圍棋程序，其特點是擯棄了人類棋譜，只靠“深度學(xué)習(xí)”的方式成長起來挑戰(zhàn)圍棋的極限。
圍棋是人類最具智慧的競技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）研發(fā)是人類最具挑戰(zhàn)性的科技探索。人機(jī)大戰(zhàn)的經(jīng)典對決將被同時載入圍棋史冊和科技史冊。它的意義已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出圍棋本身，人們熱衷談?wù)摗鞍柗▏濉备嗍浅鲇趯I技術(shù)的關(guān)切。從誕生到日益成熟，AI理論和技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域在不斷擴(kuò)大，不知不覺間滲透到人類當(dāng)代生活的各個方面。AI時代，互聯(lián)網(wǎng)、金融、醫(yī)療、教育、物流、娛樂、傳媒等行業(yè)都在加速自己智能化的進(jìn)程。可以想見，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。 而與此同時，人類命運和機(jī)器智慧的沖突與共存，已經(jīng)由人機(jī)大戰(zhàn)開始不斷升溫。
“人工智能百年研究”項目
2014年秋季，美國斯坦福大學(xué)開啟了“人工智能百年研究”（AI100）項目。這是一個超大型長期項目，該項目發(fā)起人――美國人工智能發(fā)展協(xié)會會長、前微軟研究員埃里克?霍維茨博士表示，“我們的職責(zé)是研究人工智能在2030年前對人類社會生活方方面面所產(chǎn)生的影響，尤其是在北美地區(qū)”，而“研究的核心是，人類不能喪失對人工智能的控制能力”。 “人機(jī)大戰(zhàn)”
2016年9月1日，“人工智能百年研究”項目的第一項成果《人工智能與2030年的生活》。這是一份試圖定義北美城市在未來10多年間將要面臨的可以模擬人類行為的計算機(jī)和機(jī)器人系統(tǒng) （即人工智能）問題的報告，涉及交通、家庭/服務(wù)、健康醫(yī)療、教育、低資源社區(qū)、公共安全與防護(hù)、就業(yè)、娛樂等關(guān)注領(lǐng)域，目的是推動相關(guān)政策的制定。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，工業(yè)界和學(xué)術(shù)界目前正在聯(lián)手倒逼政府出臺人工智能的相關(guān)政策，希望可以獲得更大力度的資金和法律扶持。
《人工智能與2030年的生活》所列舉的關(guān)注領(lǐng)域，均面臨著人工智能的影響和挑戰(zhàn)。例如開發(fā)安全可信賴的硬件的困難（交通工具和服務(wù)機(jī)器人），獲得工作信賴的困難（低資源社區(qū)和公共安防），對勞動力可能被邊緣化的擔(dān)憂（就業(yè)和職業(yè)），以及人際交往減少帶來的社會副作用（娛樂）等等。
1.交通：自動駕駛的汽車、卡車、無人機(jī)投遞將改變城市里的工作、購物和休閑娛樂模式，但需要增加可靠性、安全性和用戶接受度，并根據(jù)新的交通模式改進(jìn)當(dāng)前的相關(guān)法規(guī)和基礎(chǔ)設(shè)施。
2.家庭/服務(wù)機(jī)器人：現(xiàn)在進(jìn)入家庭的掃地機(jī)器人或特種機(jī)器人能夠為家庭和工作場所提供清潔和安保服務(wù)，當(dāng)務(wù)之急是技術(shù)方面的挑戰(zhàn)和機(jī)器人成本過高的問題。
3.健康醫(yī)療：個人健康監(jiān)測裝備與手術(shù)機(jī)器具有極大的發(fā)展?jié)摿Γ斯ぶ悄苘浖⒆罱K對某些疾病自動進(jìn)行診斷和治療。目前的關(guān)鍵是獲取醫(yī)療從業(yè)者的信任。
4.教育：互動輔導(dǎo)系統(tǒng)在幫助學(xué)生進(jìn)行語言、數(shù)學(xué)以及其他技能的學(xué)習(xí)方面已經(jīng)發(fā)揮出作用，自然語言處理的發(fā)展將為這一領(lǐng)域的應(yīng)用帶來全新的方式。當(dāng)務(wù)之急是教育資源分配不均的問題，以及教、學(xué)雙方直接互動的減少會帶來哪些消極影響。
5.低資源社區(qū)：投資最新技術(shù)領(lǐng)域有助于更充分地發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢，比如避免鉛污染和改進(jìn)食品分配等，重要的是讓公眾參與進(jìn)來以增強(qiáng)相互信任。
6.公共安全與防護(hù)：利用相機(jī)、無人機(jī)和軟件進(jìn)行犯罪模式分析，應(yīng)用人工智能技術(shù)來降低人類判斷的主觀偏見，與此同時在不侵犯個人自由和尊嚴(yán)的情況下增強(qiáng)安全性。目前需注意的是如何保護(hù)隱私和避免固有偏見。
7.就業(yè)和職業(yè)：隨著全球經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)崗位開始被新崗位取而代之，有關(guān)人類如何適應(yīng)這種新變化的相關(guān)工作需要立即展開，比如如何妥善處理勞動力下崗以及人工智能對新工作崗位不適應(yīng)的問題。
8.娛樂：內(nèi)容創(chuàng)建工具、社交網(wǎng)絡(luò)和人工智能的結(jié)合，將開創(chuàng)全新的媒體內(nèi)容收集、組織和分發(fā)模式。但問題是新的娛樂方式如何在個人價值和社會價值之間取得平衡。
《人工智能與2030年的生活》在回顧發(fā)展歷程和展望發(fā)展趨勢時指出，人類正加速在人工智能領(lǐng)域的研究，試圖建立一個能與人高效協(xié)作的智能系統(tǒng)。其中最重要的是機(jī)器學(xué)習(xí)的成熟，它受到了數(shù)字經(jīng)濟(jì)崛起的部分影響――數(shù)字經(jīng)濟(jì)為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了大量數(shù)據(jù)。此外其他影響因素包括云計算資源的崛起，以及消費者對語音識別和導(dǎo)航支持等技術(shù)服務(wù)的需求。研究人員認(rèn)為，不管是從基本方法上還是應(yīng)用領(lǐng)域，包括大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)、機(jī)器人、計算機(jī)視覺、自然語言處理、協(xié)作系統(tǒng)、眾包和人類計算、算法游戲理論和計算的社會選擇、物聯(lián)網(wǎng)、神經(jīng)形態(tài)芯片在內(nèi)的研究趨勢，共同促進(jìn)了人工智能研究的熱潮。
這份報告試圖嚴(yán)肅地討論這樣一個問題：如何更好地引導(dǎo)人工智能來豐富和服務(wù)于人類生活，同時推動和激勵這一領(lǐng)域的創(chuàng)新。因為人類目前并不能清晰而完美地預(yù)測未來的人工智能技術(shù)及其影響，所以一定要對相關(guān)政策進(jìn)行評估。未來幾年公眾在交通和醫(yī)療等領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用人工智能的機(jī)會日漸增多，因此必須以一種能構(gòu)建信任和理解的方式將其引入，確保在尊重人權(quán)和公民權(quán)利，保護(hù)隱私和安全，維護(hù)廣泛而公正的利益分配等方面措施周備。 世界經(jīng)濟(jì)論壇說，機(jī)器人和人工智能到2020年可以取代510萬個工作崗位。
研究人員指出，傳統(tǒng)的人工智能范式已被數(shù)據(jù)驅(qū)動型范式成功取代，對于定理證明、基于邏輯的知識表征與推理這些程序的關(guān)注度在降低。作為20世紀(jì)七八十年代人工智能研究的一根支柱，規(guī)劃（ Planning ）強(qiáng)烈依賴于建模假設(shè)，難以在實際應(yīng)用中得到滿足；視覺方面基于物理的方法和機(jī)器人技術(shù)中的傳統(tǒng)控制與制圖，正讓位于通過檢測手邊任務(wù)的動作結(jié)果來實現(xiàn)閉環(huán)的數(shù)據(jù)驅(qū)動型方法；還有曾頗受歡迎的貝葉斯推理和圖形模式，在數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的顯著成果前也顯得相形見絀。在未來15年中，針對人類意識系統(tǒng)開發(fā)，按照能夠互動的人類特點進(jìn)行建模和設(shè)計人工智能系統(tǒng)成為人們的興趣點。在考慮社會和經(jīng)濟(jì)維度的人工智能時，物聯(lián)網(wǎng)型的系統(tǒng)變得越來越受歡迎。數(shù)據(jù)驅(qū)動型產(chǎn)品的數(shù)量及其市場規(guī)模將會擴(kuò)大。
“為機(jī)器人安裝‘死亡開關(guān)’”
2017年1月，歐洲議會法律事務(wù)委員會召開會議，呼吁制定“人類與人工智能/機(jī)器人互動的全面規(guī)則”。議公布的報告對機(jī)器人可能引發(fā)的安全風(fēng)險、道德問題、對人類造成的傷害等情況進(jìn)行了討論，探討是否需要為機(jī)器人安裝“死亡開關(guān)”、研究機(jī)器人搶走人類工作的應(yīng)對措施等等，要求歐盟為民用機(jī)器人制訂法律框架。專家認(rèn)為，這或?qū)⑹鞘讉€涉及管制機(jī)器人的立法草案，將有利于人類應(yīng)對機(jī)器人革命帶來的社會震蕩。
會議認(rèn)為，人工智能和機(jī)器人發(fā)動的新工業(yè)革命可能影響到所有的社會階層。機(jī)器人可能創(chuàng)造無限的繁榮，與此同時將影響人類未來的就業(yè)情況。機(jī)器人取代人類在許多行業(yè)是大勢所趨。在德國，每1萬個雇員中就有301個是工業(yè)機(jī)器人。報告要求歐盟委員會對各國民眾的就業(yè)情況進(jìn)行調(diào)查，重點關(guān)注極易被機(jī)器人取而代之的職位。如果機(jī)器人成為職位“殺手”，歐盟各成員國應(yīng)考慮為國民提供基本的生活保障。埃里克?希爾根多夫是一名德國法律教授，他非常認(rèn)同歐洲議會討論的這項議題。“這不僅在政治上是可取的，從法律角度也是必要的，這樣我們才能及時應(yīng)對機(jī)器人革命帶來的社會震蕩。”他指出，“即使是銀行顧問、教師和記者等要求嚴(yán)格的職業(yè)，未來也無法在這場科技洪流中幸免。”
會議強(qiáng)調(diào)，因為人工智能在幾十年內(nèi)可能超越人類的智力，將對人類控制機(jī)器人構(gòu)成挑戰(zhàn)。隨著機(jī)器人自我意識的崛起，甚至可能威脅人類的生存。近年來，機(jī)器人“殺人”的事件時有發(fā)生：2015年6月，在德國大眾汽車公司，一名工人安裝機(jī)器人時反被它抓起推向金屬板壓死；2016年6月，美國一家汽車零件生產(chǎn)商的一名女員工正在修理出現(xiàn)故障的機(jī)器人時，它突然啟動，將修理女工活活壓死。
報告參照美國科幻小說作家艾薩克?阿西莫夫提出的“機(jī)器人學(xué)三大法則”，將其作為立法框架，對機(jī)器人自我意識覺醒后的行為規(guī)范做出規(guī)定。“機(jī)器人學(xué)三大法則”包括： 1.機(jī)器人不得傷害人，也不得見人受到傷害而袖手旁觀。2.機(jī)器人應(yīng)服從人的一切命令，但不得違反第一法則。3.機(jī)器人應(yīng)保護(hù)自身的安全，但不得違反第一、第二法則。由于規(guī)則無法轉(zhuǎn)化為代碼，歐洲議會正在著手建立一個針對機(jī)器人和人工智能研發(fā)的機(jī)構(gòu)，為設(shè)計、生產(chǎn)和操作機(jī)器人的人員提供技術(shù)、倫理和監(jiān)管方面的專門知識等。
報告還提出：1.在設(shè)計新型機(jī)器人時，設(shè)計師應(yīng)該尊重人類的基本人權(quán)，事先獲得道德研究委員會的批準(zhǔn)。2.必須為機(jī)器人注冊，以便在調(diào)查事故時查找涉事的機(jī)器人。3.確保機(jī)器人安裝有“死亡開關(guān)”，可以隨時被關(guān)閉。4.機(jī)器人不能對使用者造成“身體或心理傷害”。如果釀成事故，機(jī)器人不能逃脫責(zé)任。機(jī)器人所負(fù)擔(dān)的責(zé)任應(yīng)該與其接收的實際指令及其自主程度相對應(yīng)：它的學(xué)習(xí)能力和自主性越高，那么人的責(zé)任就較低；倘若它“受教育”的時間越長，教它的“老師”負(fù)的責(zé)任就越大。報告還指出，機(jī)器人的生產(chǎn)商或擁有者將來需要購買保險，來承擔(dān)機(jī)器人可能造成的損失。
人類與機(jī)器人的關(guān)系將會引起一場涉及私隱、尊嚴(yán)和安全的大討論，在歐洲議會投票贊成立法之前，各成員國政府將對此做進(jìn)一步的辯論和修正。
“機(jī)器人應(yīng)當(dāng)納稅”
英國牛津大學(xué)近期一項調(diào)查結(jié)果顯示，今后數(shù)十年間，自動化改變生產(chǎn)線的速度將超過20世紀(jì)。在經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）成員國，57%的工作崗位有被自動化取代的風(fēng)險。英國中央銀行英格蘭銀行預(yù)測，在自動化浪潮中，危在旦夕的英國工作崗位多達(dá)1500萬個。美國白宮2016年預(yù)測，機(jī)器人取代時薪低于20美元以下崗位、介于20～40美元崗位和時薪40美元以上崗位的概率分別為83%、31%和4%。
在美國微軟公司創(chuàng)始人比爾?蓋茨看來，為暫時性減緩自動化蔓延速度，很有必要向企業(yè)為雇用機(jī)器人員工而征稅，稅單將是阻止機(jī)器人取代人類工作崗位的殺傷性武器。如果機(jī)器人將大范圍取代人類工作崗位，那它們至少應(yīng)為此買單。“目前一個人類員工在工廠中創(chuàng)造了5萬美元的價值，這個價值會被征稅。人類員工需要繳納各種稅，如所得稅、社會保障稅以及其他稅款。如果一個機(jī)器人在工廠做與某個工人同樣的事情，我們也應(yīng)按同等水平向它征稅。”
蓋茨同時認(rèn)為，盡管一些工作崗位可能被機(jī)器人取代，但人們可以在那些所需技能是機(jī)器人無法復(fù)制的領(lǐng)域里繼續(xù)工作。世界需要抓住機(jī)遇解放勞動力，讓人們從事更好的工作，例如關(guān)愛老人和幫扶特需群體。在這些領(lǐng)域，人類具有獨特的同情心和理解力。
法國社會黨總統(tǒng)候選人伯努瓦?阿蒙也呼吁法國對機(jī)器人征稅，部分稅收用于補(bǔ)貼全民基本收入保障。越來越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自動化引發(fā)的大范圍失業(yè)。而反對機(jī)器人稅的人士則持這樣的觀點：自動化即使在短期也可以借助提高生產(chǎn)率創(chuàng)造新的就業(yè)崗位。
“人類需要成為‘半機(jī)器人’”
美國特斯拉汽車公司首席執(zhí)行官伊隆?馬斯克在2017年2月13日迪拜舉行的 “世界政府峰會”上表示，未來20年，駕駛?cè)藛T的工作將被人工智能所顛覆，之后全球12%～15%的勞動力將因為人工智能而失業(yè)。“從技術(shù)角度講，最迫切的影響會來自自動駕駛汽車。它到來的速度將遠(yuǎn)快于人們的預(yù)期，當(dāng)然它會為人類提供極大的方便。”
第5篇：人工智能醫(yī)療問題范文
政策驅(qū)動也是重要動力，科技巨頭搶先布局引發(fā)示范效應(yīng)。智能化時代，各國從國家戰(zhàn)略層面加緊人工智能布局，美國的大腦研究計劃(BRAIN)、歐盟的人腦工程項目(HBP)、日本大腦研究計劃(Brain/MINDS)，而我國也在“十三五”規(guī)劃中把腦科學(xué)和類腦研究列入國家重大科技項目。企業(yè)布局方面，谷歌、Facebook、微軟、IBM等均投入巨資，其示范效應(yīng)是產(chǎn)業(yè)進(jìn)步的先兆；國內(nèi)百度、阿里、訊飛、360、華為、滴滴等也加緊布局。15年行業(yè)投資金額增長76%，投資機(jī)構(gòu)數(shù)量增長71%，計算機(jī)視覺和自然語言處理占比居前。
產(chǎn)業(yè)鏈格局已現(xiàn)，上游技術(shù)成型、下游需求倒逼，計算機(jī)視覺產(chǎn)業(yè)應(yīng)用最成熟。產(chǎn)業(yè)鏈初步格局已現(xiàn)，從基礎(chǔ)層和底層技術(shù)，再到應(yīng)用技術(shù)，最后再到行業(yè)應(yīng)用，除了近年來底層核心技術(shù)的突破，下游行業(yè)需求倒逼也是人工智能應(yīng)用技術(shù)發(fā)展的重要動力，諸如人機(jī)互動多元化倒逼自然語義處理、人口老齡化倒逼智能服務(wù)機(jī)器人、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷倒逼推薦引擎及協(xié)同過濾，等等。其中計算機(jī)視覺應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展可能是最先發(fā)力的，國內(nèi)不乏世界一流水平公司。
2B應(yīng)用首先爆發(fā)，“人工智能+金融、安防”應(yīng)用前景廣闊。“人工智能+”將代替之前的“互聯(lián)網(wǎng)+”，在各行業(yè)深化應(yīng)用，安防、金融、大數(shù)據(jù)安全、無人駕駛等等。生物識別和大數(shù)據(jù)分析在安防和金融領(lǐng)域的應(yīng)用則是目前技術(shù)最為成熟、產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程較快，如智能視頻分析、反恐與情報分析、地鐵等大流量區(qū)域的監(jiān)控比對；金融領(lǐng)域的遠(yuǎn)程開戶、刷臉支付、金融大數(shù)據(jù)采集、處理、人工智能自動交易、資產(chǎn)管理等。相關(guān)推薦標(biāo)的：東方網(wǎng)力、佳都科技、川大智勝，建議關(guān)注大智慧、遠(yuǎn)方光電。
逐漸向2C端應(yīng)用擴(kuò)展，看好“人工智能+無人駕駛、教育”。人工智能在無人駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用體現(xiàn)在三方面：(1)環(huán)境感知環(huán)節(jié)的圖像識別；(2)基于高精度地圖和環(huán)境大數(shù)據(jù)的路徑規(guī)劃、復(fù)雜環(huán)境決策；(3)車車交互、車與環(huán)境交互下的車聯(lián)網(wǎng)，智能交通管理。教育領(lǐng)域應(yīng)用方面，人機(jī)交互重構(gòu)更互動性的教學(xué)；大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的結(jié)合使得個性化教學(xué)成為現(xiàn)實，這也是在線教育最重要的突破點；此外包括VR在內(nèi)的多載體應(yīng)用和多屏互動也是發(fā)展趨勢。相關(guān)推薦標(biāo)的：四維圖新、千方科技、東軟集團(tuán)、科大訊飛、長高集團(tuán)、新開普。
第6篇：人工智能醫(yī)療問題范文
對于機(jī)器人是否比人類聰明、未來是否可能替代人類，假如機(jī)器人產(chǎn)業(yè)完全替代人類生產(chǎn)，人還能做些什么?新領(lǐng)軍者年會開幕第一天專家學(xué)者們就對這些問題做了深入探討。
無所不能的機(jī)器人？
在新領(lǐng)軍者村中有一排無所不能的機(jī)器人，在題為行動中的機(jī)器人展示區(qū)，記者看到了能夠適應(yīng)各種人類生活場景的機(jī)器人，包括協(xié)助老年人以及殘障人士的機(jī)器人隊友Ballbots、能夠進(jìn)行語言分析，滿足人類情感交流需求的機(jī)器人伴侶以及各種生產(chǎn)機(jī)器人。
在論壇上，各國專家學(xué)者描繪了一幅更大的機(jī)器人應(yīng)用場景。除了生活起居，從法庭判決、醫(yī)療診斷到上戰(zhàn)場打仗，機(jī)器人都可以代替人類。“機(jī)器人比人更像人類。”一位設(shè)計者說道。
但是，這是否意味著機(jī)器人在未來將全方面替代人類呢?在論壇現(xiàn)場，《科學(xué)美國人》雜志主編MarietteDiChristina做了一個有趣的實驗，讓現(xiàn)場的觀眾舉手表決，在哪些場景愿意使用機(jī)器人，哪些場景愿意使用人類。最后結(jié)果顯示在需要精確性的領(lǐng)域如醫(yī)療手術(shù)上，大部分的人愿意使用機(jī)器人，而在法律領(lǐng)域，人們則更傾向使用一位人類法官。對于上戰(zhàn)場打仗，幾乎全場觀眾都認(rèn)為應(yīng)該使用機(jī)器人替代人類。
歸結(jié)原因是因為一般人認(rèn)為機(jī)器人更為精確，而人類相對來說比較感性。這也印證在機(jī)器人的發(fā)展上，目前工業(yè)、制造業(yè)等領(lǐng)域已經(jīng)廣泛應(yīng)用機(jī)器人代替人類在完成流水線組裝工作。而在家居照料方面雖然有很多研究但一直未得到普及。
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機(jī)科學(xué)學(xué)院教授TomMitchell認(rèn)為，人類能否大面積運用機(jī)器人主要需克服的是信任問題，即能否信任機(jī)器人幫助人類進(jìn)行診斷、完成照料。
這種信任將很快建立起來，根據(jù)MarketsandMarkets公司的報告，預(yù)計全球服務(wù)型機(jī)器人市場規(guī)模在2017年將達(dá)到461.8億美元，行業(yè)空間巨大。在未來的4年里，醫(yī)療機(jī)器會以每年19%的速度增長，2016年全球市場規(guī)模估計會增長到119億美元。
除了服務(wù)性行業(yè)，隨著無人駕駛技術(shù)的日漸成熟，交通運輸業(yè)也很有可能會被人工智能所取代。
解放生產(chǎn)力激發(fā)創(chuàng)新潛能
而人工智能日漸成熟的同時，也催生了一系列問題。未來人工智能是否會完全替代人類，而如果完全替代人類，那么如何解決失業(yè)率等社會問題?
屆時，人類或許會在更擅長的領(lǐng)域得到發(fā)展。哥倫比亞大學(xué)研究員AndrewMcLaughlin表示現(xiàn)在還有許多尚未探索和有待開發(fā)的領(lǐng)域，這些領(lǐng)域需要人類的創(chuàng)造力，機(jī)器人取代人類進(jìn)行日常生產(chǎn)，大部分人就可以把更多的精力投放到創(chuàng)新性的領(lǐng)域研究上。“我對于人工智能取代人類，沒有這么悲觀。”他笑著說道。
同時，這也能激發(fā)更深入的學(xué)習(xí)研究。TomMitchell說道：“我們一生當(dāng)中可能做很多工作，教育流程也將要跟隨改變，不是用四年去學(xué)一個課程而可能是花費40年或者更長時間去學(xué)習(xí)。”
除此之外，軍隊作為未來人工智能發(fā)展方向之一，也同樣存在不少潛在問題。Tom表示，在武器上，機(jī)器人可以縮減軍隊規(guī)模，但是同時，這也是允許更多國家有自己軍備，這有可能會帶來戰(zhàn)亂。
第7篇：人工智能醫(yī)療問題范文
關(guān)鍵詞：人工智能；智能機(jī)器人；模糊控制
中圖分類號：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2012）35-8481-02
1 概述
人工智能作為一門學(xué)科，其研究目標(biāo)就是制造智能機(jī)器和智能系統(tǒng)，實現(xiàn)智能化社會。具體講，就是要使計算機(jī)具有自主發(fā)現(xiàn)規(guī)律、解決問題和發(fā)明創(chuàng)造的能力，從而大大擴(kuò)展和延伸人的智能，實現(xiàn)人類社會的全面智能化。
2 人工智能的應(yīng)用
2.1 人工智能的應(yīng)用分類
2.1.1模式識別
識別是人和生物的基本信息處理能力之一。事實上，我們幾乎無時無刻都在對周圍的世界進(jìn)行著識別。而所謂模式識別，則指的是用計算機(jī)進(jìn)行物體識別。這里的物體一般指文字、符號、圖形、圖像、語音、聲音及傳感器信息等形式的實體對象，而并不包括概念、思想、意識等抽象或虛擬對象，后者的識別屬于心理、認(rèn)知及哲學(xué)等學(xué)科的研究范疇。也就是說，這里所說的模式識別是狹義的模式識別，它是人和生物的感知能力在計算機(jī)上的模擬和擴(kuò)展。經(jīng)過多年的研究，模式識別已發(fā)展成為一個獨立的學(xué)科，其應(yīng)用十分廣泛，諸如信息、遙感、醫(yī)學(xué)、影像、安全、軍事等領(lǐng)域，模式識別已經(jīng)取得了重要成效，特別是基于模式識別而出現(xiàn)的生物認(rèn)證、數(shù)字水印等新技術(shù)正方興未艾。
2.1.2專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是應(yīng)用于某一專門領(lǐng)域，擁有該領(lǐng)域相當(dāng)數(shù)量的專家級知識，能模擬專家的思維，能達(dá)到專家級水平，能像專家一樣解決困難和復(fù)雜的實際問題的計算機(jī)（軟件）系統(tǒng)。例如，能模擬名醫(yī)進(jìn)行辨癥施治的診斷醫(yī)療系統(tǒng)就是一種專家系統(tǒng)。
專家系統(tǒng)的特點是其善于解決那些不確定性的、非結(jié)構(gòu)化的、沒有算法解或雖有算法解但在現(xiàn)有的機(jī)器上無法實施的困難問題。有些專家系統(tǒng)還具有“自學(xué)習(xí)”能力，即不斷對自己的知識進(jìn)行擴(kuò)充、完善和提煉。這一點是傳統(tǒng)系統(tǒng)所無法比擬的。
2.1.3智能機(jī)器人
智能機(jī)器人是人工智能技術(shù)的綜合應(yīng)用和體現(xiàn)，它的研制不僅需要智能技術(shù)，而且涉及許多科學(xué)技術(shù)和領(lǐng)域，如物理、力學(xué)、數(shù)學(xué)、機(jī)械、電子、計算機(jī)、軟件、網(wǎng)絡(luò)、通信、控制等等。
一般將機(jī)器人的發(fā)展分為三個階段。第一階段的機(jī)器人只有“手”，以固定程序工作，不具有外界信息的反饋能力；第二階段的機(jī)器人具有對外界信息的反饋能力，即有了感覺，如力覺、觸覺、視覺等；第三階段，即所謂“智能機(jī)器人”階段，這一階段的機(jī)器人已經(jīng)具有了自主性，有自行學(xué)習(xí)、推理、決策、規(guī)劃等能力。這也正符合Agent的條件，所以，現(xiàn)在把智能機(jī)器人也作為一種Agent。
3 人工智能的研究
3.1 人工智能的研究目標(biāo)和策略
人工智能作為一門學(xué)科，其研究目標(biāo)就是創(chuàng)造智能機(jī)器和智能系統(tǒng)，實現(xiàn)智能化社會。具體來講，就是要使計算機(jī)不僅具有腦智能和群智能，還要具有看、聽、說、寫等感知和交流能力。簡言之，就是要使計算機(jī)具有自主發(fā)現(xiàn)規(guī)律、解決問題和發(fā)明創(chuàng)造的能力，從而大大擴(kuò)展和延伸人的智能，實現(xiàn)人類社會的全面智能化。
第8篇：人工智能醫(yī)療問題范文
人類將在與機(jī)器的共生共存中，開啟一個新的時代？
近年來，人工智能已經(jīng)從科學(xué)的神壇走入了經(jīng)濟(jì)的大潮，成為了各大公司爭相競逐的新戰(zhàn)場。
在中國，BAT紛紛在人工智能領(lǐng)域布局：李彥宏聲稱“互聯(lián)網(wǎng)的未來在于人工智能”，百度的百度大腦、無人駕駛汽車初具規(guī)模；騰訊發(fā)揮微信、QQ的強(qiáng)大優(yōu)勢，在語音識別、圖像識別、人臉支付領(lǐng)域發(fā)力；阿里巴巴則以阿里云為基礎(chǔ)，將人工智能的基礎(chǔ)――數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)做大。而國外的谷歌、微軟、FACEBOOK、IBM等巨頭，也在人工智能領(lǐng)域全力推進(jìn)，從當(dāng)年IBM的深藍(lán)到今天的阿爾法狗，僅僅是巨頭們在人工智能領(lǐng)域嘗試的冰山一角。 什么是人工智能
盡管隨著人機(jī)大戰(zhàn)，人工智能已經(jīng)成為了一個耳熟能詳?shù)臒嵩~，但究竟什么是人工智能，卻在行業(yè)內(nèi)都難以有一個確定的定義。其實簡單地說人工智能就是對人的意識、思維過程的模擬，但之所以人工智能的定義難以確認(rèn)，關(guān)鍵在于對“智能”的定義難以確認(rèn)，在人工智能領(lǐng)域經(jīng)常有一句話說：我們連人的智能是什么都不知道，何談人工智能？因此目前大家普遍認(rèn)可的還是由約翰?麥卡錫（John Mccarthy）在1956年的達(dá)特矛斯會議（Dartmouth Comference）上提出的：人工智能就是要讓機(jī)器的行為看起來就像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。簡單地說，如果說機(jī)器人是要在完成人類四肢的工作，那么人工智能則是要完成人類大腦的工作。
人工智能為什么這么火
其實人工智能早在60年前就被正式提出，幾十年來也一直在飛速發(fā)展，但似乎在過去的日子，普通人更多地是通過《終結(jié)者》、《我，機(jī)器人》等科幻電影了解到人工智能，但為什么今天人工智能突然成為了大家關(guān)注的焦點呢？來自微軟研究院的芮勇認(rèn)為，除了這些年所謂算法的演進(jìn)和提升外，幾個物質(zhì)方面因素的發(fā)展也將人工智能的應(yīng)用成為了可能。首先在于背后計算能力的飛速發(fā)展。人工智能背后需要有強(qiáng)大的計算能力的支撐，我們看到是阿爾法狗擊敗了李世石，其實阿爾法狗只是一個程序，在背后則是強(qiáng)大的超級計算機(jī)的運算。據(jù)中國最大的超級計算機(jī)制造者――浪潮公司的科學(xué)家劉軍介紹，目前，超級計算機(jī)的性能發(fā)展迅速，一臺超級計算機(jī)已經(jīng)能夠達(dá)到一百萬臺電腦的運算能力，因此，在計算能力上將人工智能需要的超級運算成為可能。其次，人工智能需要對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，就必須擁有海量的數(shù)據(jù)，而幾十年的互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，讓人類社會中海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生于收集成為了可能。第三，4G技術(shù)的普及，讓數(shù)據(jù)隨時隨地的鏈接已經(jīng)成為常態(tài)，也讓大量數(shù)據(jù)的傳輸成為可能，使用場景的便利化，給人工智能走進(jìn)日常生活提供了多種可能。如果說人工智能原來是一粒種子，但陽光、溫度、濕度等外在條件還未具備，因此一直蟄伏在科學(xué)家的研究室里，那么今天，正是人工智能即將破土而出的時刻。
既然人工智能時代已經(jīng)到來，那么無論是科學(xué)層面、經(jīng)濟(jì)層面，還是我們生活中的人工智能三大猜想就無可回避地出現(xiàn)在我們的面前，讓我們看看中外人工智能專家將給出什么樣的答案。 人工智能是否會比人聰明？
在硅谷的美國宇航局艾姆士研究中心，有一所一出生就聲名顯赫的大學(xué)―“奇點大學(xué)”。其校長雷?庫茲韋爾認(rèn)為，伴隨生物基因、納米、機(jī)器人技術(shù)幾何級的加速度發(fā)展，2045年左右，人工智能將來到一個“奇點”，跨越這個臨界點，人工智能將超越人類智慧，人們需要重新審視自己與機(jī)器的關(guān)系。人類將在與機(jī)器的共生共存中，開啟一個新的時代。那么，人工智能真的將比人類聰明嗎？
對于這個問題，科大訊飛董事長劉慶峰堅決認(rèn)為，人工智能一定能夠超越人類，因為通過互聯(lián)網(wǎng)萬物互聯(lián)，可以把所有人類的智慧匯聚到后臺，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來展現(xiàn)，所以人工智能到時候不是跟單個人比，它是把所有人的智慧匯聚在后臺，來跟單個人比，所以它在絕大部分場合下會表現(xiàn)得比人類更聰明。微軟亞洲研究院院長洪小文則認(rèn)為人工智能在大多數(shù)情況下比人類更具有能力，但它仍舊無法與人類的智能相比，因為，人類最可貴的能力在于創(chuàng)造力，而這一點上人工智能無法與人類抗衡。被稱為中國人工智能布道者的搜狗創(chuàng)始人王小川指出，原來我們都認(rèn)為人工智能缺乏創(chuàng)造力，但現(xiàn)在人工智能的發(fā)展已經(jīng)否定了這一點。拿阿爾法狗在人機(jī)大戰(zhàn)中的表現(xiàn)來看，它的很多招法都是傳統(tǒng)圍棋理論所難以接受，對人類棋手而言匪夷所思的。因為以前是人類告訴機(jī)器方法該怎么做，到阿爾法狗的時候，人類開始不用告訴計算機(jī)方法，只告訴人工智能目標(biāo)：就是要贏，這個方法和答案讓它自己找。但即便如此，也不能認(rèn)為機(jī)器能夠比人聰明，因為必須要人類為人工智能設(shè)立一個目標(biāo)，它才能夠產(chǎn)生后面的學(xué)習(xí)。
所以對于人工智能而言，可以在很多時候輕松擊敗人類，但它仍受到兩方面的限制，第一條是它只能從人類已有的各種各樣的行為和判斷的數(shù)據(jù)中去學(xué)習(xí)，創(chuàng)造不了人類沒有經(jīng)歷過的全新的方向。第二是機(jī)器設(shè)計不了規(guī)則，必須由人來設(shè)立規(guī)則或者說是算法。 人工智能是否會取代人類？
當(dāng)機(jī)器有了智能，自然而然就會讓人們想到他與人類的關(guān)系，所以在《終結(jié)者》中出現(xiàn)了“審判日之戰(zhàn)”，在《黑客帝國》中出現(xiàn)了人與MATRIX（矩陣）的對決，而科幻作家阿西莫夫則防患于未然地提出了“機(jī)器人三定律”，那么，人工智能的發(fā)展真的會取代人類嗎？
小I機(jī)器人的創(chuàng)造者袁輝對此持悲觀態(tài)度，他認(rèn)為整個目前人類文明是在走向一個下滑的階段，所以在這種階段下面，人類最后會被終結(jié)，這可能是一個時間的問題。從本質(zhì)上說，這是人類自己的問題，人類創(chuàng)造了人工智能這樣的一個物種，這個物種與人類是和諧共存還是競爭，完全取決于人類的發(fā)展。而搜狗董事長王小川則預(yù)測當(dāng)人類面對人工智能的時候，會與人工智能共同進(jìn)化，人工智能將最終會成為人類的一部分，人工智能既會幫助人類，也會約束人類，二者將是一種合體的關(guān)系，最終人會變成新人類，會進(jìn)化成新的物種。
科大訊飛董事長劉慶峰承認(rèn)因為人工智能可以在后臺匯聚人類的各種智慧，所以在很多的復(fù)雜的活動中可以超越人類，但是最終是被人類所管理和控制的。因為機(jī)器沒法自己設(shè)定規(guī)則，所以它一定是在人類定的大規(guī)則下來為人類服務(wù)的。最后人和機(jī)器會相互耦合在一起，推動整個世界的進(jìn)程。
其實，在人類發(fā)展的進(jìn)程當(dāng)中，每一個新技術(shù)的出現(xiàn)總會伴隨著爭議、誤解甚至是擔(dān)憂或者是恐懼，在十九世紀(jì)工業(yè)革命的時候，英國的產(chǎn)業(yè)工人擔(dān)心機(jī)器搶了自己的工作，于是紛紛去燒機(jī)器、毀機(jī)器；兩百年前，在美國大約70%的人口都是農(nóng)業(yè)人口，而大型機(jī)器和生產(chǎn)線出現(xiàn)后，幾乎搶奪了所有的農(nóng)業(yè)人口的工作。但現(xiàn)在美國只有1%的農(nóng)業(yè)人口，而那69%的人并沒有因此而失去他們的生活或者是工作，反而在機(jī)器創(chuàng)造的更多的新領(lǐng)域創(chuàng)造了新的工作，尋找到了新的生活。相比那個時候，人類進(jìn)化了，因此人類就是在不斷認(rèn)知自我的過程當(dāng)中，去擁抱越來越美好的新生活。 人機(jī)大PK
盡管有預(yù)言人工智能將逐漸地接管人類的種種職業(yè)，但那畢竟是未來，現(xiàn)在，人工智能在一些常見的領(lǐng)域到底達(dá)到了什么樣的水準(zhǔn)？讓我們看看人機(jī)在幾個職業(yè)上的PK。
項目：語音識別
規(guī)則：由人工智能和人類速錄師同時聽一段聲音，并將其轉(zhuǎn)化為漢字，看誰的準(zhǔn)確率高。
結(jié)果：
1、速度：雙方速度幾乎一樣，都是在語音播放的同時完成了錄入。
2、準(zhǔn)確率：準(zhǔn)確率都達(dá)到99%以上。
應(yīng)用場景：目前，語音技術(shù)主要應(yīng)用領(lǐng)域是：導(dǎo)航和音響系統(tǒng)、智能可穿戴設(shè)備、制造業(yè)、智能家居、電信領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域、教育等領(lǐng)域。預(yù)計在2017年以前，全球語音識別市場將達(dá)到1330億美元。
視角延伸
1、在嘈雜的環(huán)境，多人對話的情況下，人工智能尚缺乏足夠的辨別能力。
2、對于方言，人工智能的準(zhǔn)確率明顯降低，需要專門的數(shù)據(jù)庫予以支撐。
3、人工智能的語音識別已經(jīng)拓展到多種語言，已經(jīng)初步達(dá)成了實時翻譯功能。
4、在未來萬物互聯(lián)時代，語音識別將成為人機(jī)對話、打通各個平臺的接口。
項目：駕駛
規(guī)則：無人駕駛汽車在高峰期于北京東三環(huán)行駛，看行駛的平穩(wěn)度與安全性；無人駕駛汽車在專業(yè)賽車場進(jìn)行18米S彎繞樁跑，就是賽車手考賽車水平的時候，會有這一段考試，從頭到尾如果是人駕駛一般要14分鐘，用智能機(jī)器人可以做到13分鐘多一點，就是說比賽車手還少一點時間。
結(jié)果：
1、實地?zé)o人駕駛順利完成，放置于車頂?shù)拇蚧饳C(jī)，硬幣等物件沒有掉落。
2、專業(yè)賽車場進(jìn)行的18米S彎繞樁跑，人駕駛一般要14分鐘，人工智能可以做到13分鐘。
應(yīng)用場景：當(dāng)前，世界大型汽車制造商都在致力研究無人駕駛汽車技術(shù)。該技術(shù)在減少擁堵和安全隱患等方面大有作為。根據(jù)業(yè)內(nèi)預(yù)測到2020年，無人駕駛汽車市場將達(dá)到6億美元。
視角延伸
1、人工智能還不能處理很多復(fù)雜的情況，在技術(shù)上仍然具有很大挑戰(zhàn)。
2、無人駕駛的目標(biāo)第一是解決因為人為的因素造成的安全性；其次能夠?qū)⑷祟悘鸟{駛的煩瑣中解脫出來。
3、專家預(yù)測，未來五年無人駕駛的發(fā)展方向?qū)⑹恰霸鰪?qiáng)駕駛”，即汽車同時具有人類駕駛與無人駕駛功能并存，人與車的關(guān)系就如同當(dāng)年人與馬的關(guān)系一樣。
4、無人駕駛設(shè)備能否小型化將成為無人駕駛能否走向應(yīng)用的一大門檻。
項目：圖像識別
規(guī)則：由人工智能和人類同時識別三張明星在不同化妝、衣物時的圖像，看誰能準(zhǔn)確地認(rèn)出；同時識別三種長得相似的普通人的照片，看是否能夠辨認(rèn)出這是否是同一個人。
結(jié)果：
第一次辨認(rèn)結(jié)果人工智能勝過了人類。
第二次因為有一張圖片面部有頭發(fā)遮擋，人工智能表示無法識別。
應(yīng)用場景：目前，圖象識別技術(shù)主要應(yīng)用在：導(dǎo)航、遙感圖象識別、天氣預(yù)報、環(huán)境檢測、通信、軍事和公安刑偵、臨床診斷和病理研究等領(lǐng)域。
視角延伸
1、使用圖像識別技術(shù)，在大量攝像頭拍攝的畫面中無論要找罪犯還是要找失蹤的人口，效率將會比人類識別高出很多。
2、跟人臉識別和語音識別相結(jié)合起來，將極大地提高對個人身份的辨識度，在金融支付領(lǐng)域具有廣闊前景。
3、圖像識別將進(jìn)一步發(fā)展成表情識別，可以在第一時間感知人類情緒，并采取相應(yīng)措施。如在駕駛中如果智能攝像頭能夠感知司機(jī)情緒不穩(wěn)定，可以提前采取措施，減少事故發(fā)生可能性。 觀點大碰撞
對于人工智能，過去很多人定義過，它要有比較高的自感知能力、自主決策和控制能力、對安全和意外的自動預(yù)警和防范處理能力等，它要能在較少人為干預(yù)的條件下完成工作和服務(wù)。但要強(qiáng)調(diào)的是未來人工智能跟過去不同的地方，未來的人工智能一定是終端跟云端協(xié)同創(chuàng)新實現(xiàn)的智能控制與服務(wù)的。有了網(wǎng)絡(luò)以后，人工智能就不僅是靠機(jī)器內(nèi)的軟件硬件系統(tǒng)來操縱，還可以在使用終端和云端之間實施交互協(xié)同來實現(xiàn)，它的水平和能力會遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過歷史上單部機(jī)器的智能行為。其實阿爾法狗也有很多東西是在云端計算，而不在終端。所以這是一個未來的方向。
人工智能技術(shù)可應(yīng)用的領(lǐng)域是非常廣泛的，可以說是無處不在。它可以應(yīng)用在生產(chǎn)制造業(yè)，還可以應(yīng)用在各種服務(wù)領(lǐng)域。比如金融服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)等都可以用人工智能技術(shù)；學(xué)習(xí)方面，也可以用來提升學(xué)習(xí)效率；還有農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，可以借助人工智能技術(shù)判斷施什么樣的肥料、怎么樣防治病蟲害等，快到收獲季節(jié)還可以通過人工智能技術(shù)預(yù)測預(yù)判市場銷售，這對農(nóng)產(chǎn)品的行銷也都會有大的幫助。
“中國制造2025”提出創(chuàng)新驅(qū)動、質(zhì)量為先、綠色發(fā)展、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、人才為本，智能制造是核心。制造經(jīng)歷過不同的時代，第一次工業(yè)革命以后是機(jī)械制造時代；第二次工業(yè)革命以后是機(jī)電結(jié)合了起來；后工業(yè)階段，上世紀(jì)80年代以后又加了電子、機(jī)械電子一體化；而信息網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)以后，現(xiàn)在和未來的制造是網(wǎng)絡(luò)智能的時代的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同智能制造，制造過程、運行服務(wù)過程都將數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化，這是制造業(yè)發(fā)展的方向和技術(shù)創(chuàng)新的核心。
鄔賀銓：中國在人工智能應(yīng)用方面走得很快
人工智能研究的起步，一般被認(rèn)為是在20世紀(jì)50年代，那時候中國還沒有開始研究。不過，人工智能在前50年里還停留在科學(xué)家的圈子里，沒有走向應(yīng)用。這些年中國人工智能的研究跟其他新生領(lǐng)域的研究一樣，取得一些好的成果，但是總體上與國外還是有差距的，在一些有影響的文章發(fā)表、人工智能原創(chuàng)的技術(shù)，包括支撐人工智能的產(chǎn)業(yè)等方面我們還有差距。
不過，應(yīng)該說中國的人工智能在個別領(lǐng)域做的還是很不錯的。比如說，科大訊飛在中文的語音識別上是領(lǐng)先的，百度、阿里、騰訊也在關(guān)注人工智能，不但自己在培養(yǎng)專家，也從海外引入一些高端人才，努力縮短我們與國外的差距。
中國機(jī)器人也做的不錯，嚴(yán)格來說，我們機(jī)器人是廣義的機(jī)器人，傳統(tǒng)講的機(jī)器人是工業(yè)機(jī)器人。我們的機(jī)器人產(chǎn)品以面向社會消費應(yīng)用為主，產(chǎn)能產(chǎn)量已經(jīng)占到世界較大市場。沈陽自動化所和新松機(jī)器人等公司從事機(jī)器人研究很長時間了，他們在做工業(yè)的機(jī)器人，也取得了不少的成績和應(yīng)用。但是在大型生產(chǎn)線上，目前應(yīng)用的工業(yè)機(jī)器人還是以國外產(chǎn)品為主。
中國在無人駕駛車的應(yīng)用方面跟美國相比也不會差距很遠(yuǎn)。現(xiàn)在百度的無人駕駛車，按照現(xiàn)在的水平也有望在未來的一兩年內(nèi)應(yīng)用了。不過，無人駕駛需要很多技術(shù)，而現(xiàn)在國產(chǎn)車內(nèi)的車載電子系統(tǒng)還是進(jìn)口的，如果說不能在汽車總線上突破，我們的無人駕駛車在核心技術(shù)上還是有不少差距。
總體來說，在人工智能的應(yīng)用上中國走得很快，展望未來不僅會縮小與國際的差距，也會走在前面。中國正處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變和兩化融合的重要階段，需要大量的生產(chǎn)自動化手段，中國的人工智能的市場非常大。
張潼：人工智能的核心技術(shù)就是讓機(jī)器學(xué)習(xí)
現(xiàn)在企業(yè)界很多研究院，包括阿里、騰訊、滴滴、360等關(guān)心的都是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心能力。總體來講，一個是大數(shù)據(jù)，另外一個是對于大數(shù)據(jù)處理和加工的能力。把一個原材料變成你真正所需要的系統(tǒng)或者產(chǎn)品，這是它的能力。從機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)來講，如何實現(xiàn)規(guī)模更大、創(chuàng)新還有實時更新的效果，這一系列的技術(shù)能力使得所有公司都非常感興趣。
總體來講，數(shù)據(jù)處理的核心能力就是機(jī)器學(xué)習(xí)能力，還有高性能計算。處理大數(shù)據(jù)也要有計算平臺，最后是一系列應(yīng)用，包括廣告、無人車，包括其他行業(yè)的探索。
此外，現(xiàn)在的醫(yī)療有各個環(huán)節(jié)，其中一個環(huán)節(jié)和互聯(lián)網(wǎng)緊密相連，當(dāng)病人患病的時候，去醫(yī)院之前往往會自己看看是什么毛病，會有自我診斷或者自我詢查信息的過程，但是百度搜索信息不太足夠，因為只能找到相關(guān)網(wǎng)頁，并不直接相關(guān)。其他的一系列互聯(lián)網(wǎng)公司也會有這樣的平臺去幫助查詢者對接，像對接醫(yī)生和對接專業(yè)的知識一樣。
從我們的角度來講，實際上可以利用人工智能的能力去做這種系統(tǒng)，這種系統(tǒng)有幾個形式，比如說病人會用口語化的形式表達(dá)，醫(yī)生比較專業(yè)，病人不知道很多專業(yè)名詞。如何把口語化和專業(yè)知識對接需要設(shè)定自然語言的病癥，這也是病人希望交流的形式。
從機(jī)器智能角度上要有交互、引導(dǎo)以及對話，另外還要把信息綜合起來，這樣會有更好的理解。如互聯(lián)網(wǎng)+零售業(yè)，百度怎么和零售業(yè)相結(jié)合，這是研究院思考的問題。如果打通線上線下，就知道這些客戶線上的行為和喜好，以幫助線下的商家找新客戶。而利用機(jī)器學(xué)習(xí)建模技術(shù)把這些人的喜好或者類別分列出來。
如何理解大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)系，大數(shù)據(jù)是它的源泉。世界上很多國家很重視收集數(shù)據(jù)的能力，因此也使得它在下一階段將有大大提升。此外還有機(jī)器學(xué)習(xí)，AlphaGO、無人機(jī)就是例子，它的核心技術(shù)就是智能化，下一個十年也將會有更加細(xì)致的發(fā)展。人工智能會促進(jìn)一系列的新技術(shù)成為可能，這種可能會推出新的產(chǎn)業(yè)。
Jim Lawton：機(jī)器人需要更加智能化
長時間以來，機(jī)器人只能在不變的工作環(huán)境下工作。我們需要為機(jī)器人定制適合的工作環(huán)境，這個安排在一些工廠行得通，但是大部分工廠的工作環(huán)境不一定能配合。
我們通過編程讓機(jī)器人執(zhí)行一些任務(wù)，機(jī)器人會按照設(shè)定好的程序工作，但這不是智能機(jī)器人。更加智能的機(jī)器人是這個行業(yè)重要的突破和創(chuàng)新。我們現(xiàn)在擁有更優(yōu)秀的機(jī)器人――能夠在不完美的環(huán)境下工作。操作任務(wù)自動化進(jìn)程不斷地在創(chuàng)新。此外，隨著機(jī)器自主學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)等人工智能的進(jìn)步，認(rèn)知任務(wù)的變化也是日新月異。
人機(jī)協(xié)作將主要在兩個方面發(fā)生變化。一方面，以往我們需要請專家為機(jī)器人編程，然后執(zhí)行任務(wù)。現(xiàn)在則通過演示來培訓(xùn)機(jī)器人。在未來，人類員工將“告訴”機(jī)器人去做什么，機(jī)器人只需要“看”著去學(xué)，從人類那里學(xué)習(xí)，也可以從另一臺機(jī)器人那里學(xué)習(xí)。另一方面，我們深信只有人類能自主工作。制造業(yè)的新趨勢是結(jié)合傳達(dá)實時遙測數(shù)據(jù)的機(jī)器人和能累積結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的軟件數(shù)據(jù)平臺，然后供人類理解及詮釋信息、并且做出明智的決定以提升工作流程，促進(jìn)持續(xù)創(chuàng)新。
因此來說，人類和機(jī)器人將并肩工作，共同解決問題，提升工作流程，并能一起處理更多的任務(wù)。操作任務(wù)和認(rèn)知技術(shù)自動化相結(jié)合是制造業(yè)創(chuàng)新時代的必然趨勢。
SEARI在去年11月成為Rethink Robotics在華首家分銷合作伙伴。協(xié)作機(jī)器人是Rethink Robotics的核心優(yōu)勢，Rethink Robotics通過其智能協(xié)作型的機(jī)器人Baxter和Sawyer，可完成目前90%傳統(tǒng)自動化方案不能完成的工作，從而不斷革新制造業(yè)的生產(chǎn)方式。
協(xié)作機(jī)器人和傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人有很大的區(qū)別。傳統(tǒng)機(jī)器人對精準(zhǔn)定位、速度、精度、剛性等方面有硬性要求，相對而言，易用性、操作靈活性及安全性正是協(xié)作機(jī)器人的優(yōu)勢，國內(nèi)很多企業(yè)對兩者的比較已經(jīng)有一定的了解。
在過去幾個月，我們的銷售團(tuán)隊已經(jīng)走訪一百多家企業(yè)，向它們推廣Rethink Robotics的方案，獲得非常好的反響。但協(xié)作機(jī)器人真正進(jìn)入中國市場還需要有一個磨合的過程，現(xiàn)在不少國內(nèi)制造業(yè)的工廠都是幾年前、甚至十多年前建好的，當(dāng)時的廠房設(shè)計是按照人手操作的思路來設(shè)計的，完全沒有把機(jī)器人的元素考慮在內(nèi)。
第9篇：人工智能醫(yī)療問題范文
2015年12月，微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖博士去蒙特利爾參加了NIPS年會(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，這是人工智能領(lǐng)域的頂級學(xué)術(shù)會議。但與會期間，他印象最深的不是同行的專業(yè)進(jìn)展，而是一位科學(xué)家告訴臺下的與會者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年卻被一搶而空。
這也是中國正在發(fā)生的故事。從硅谷到北京，人工智能都是熱浪滾滾。這個在上世紀(jì)50年代和80年代掀起過兩次的技術(shù)，現(xiàn)在似乎真的到了產(chǎn)業(yè)化的臨界點。互聯(lián)網(wǎng)時代的思想家和預(yù)言家凱文·凱利宣稱，人工智能是下一個20年里顛覆人類社會的技術(shù)，它的力量堪比電與互聯(lián)網(wǎng)。
人工智能(Artificial Intelligence)，縮寫為AI。它是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人(26.660， 0.12， 0.45%)、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
人工智能快速進(jìn)入大眾視野，源于今年3月谷歌圍棋人工智能程序AlphaGo戰(zhàn)勝世界冠軍李世石。人機(jī)圍棋對弈只是普及人工智能的一個秀。它的背后是規(guī)模千億級的人工智能產(chǎn)業(yè)市場。BBC預(yù)測，2020年全球人工智能市場規(guī)模將達(dá)1190億元人民幣。
目前看，這一數(shù)據(jù)遠(yuǎn)比不上2015年中國移動互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。但人工智能的意義不僅于此，人工智能技術(shù)的發(fā)展，還將帶動云服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的升級迭代。它甚至將超越移動互聯(lián)網(wǎng)，全面改變?nèi)祟惖纳詈凸ぷ鞣绞健?/p>
離人工智能最近的IT互聯(lián)網(wǎng)公司敏銳嗅到了這一機(jī)遇。從2011年開始，包括深度學(xué)習(xí)算法、計算資源和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的成熟令人工智能技術(shù)實現(xiàn)飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內(nèi)的國內(nèi)外企業(yè)都開始深度布局人工智能，試圖把握風(fēng)口，成為下一個產(chǎn)業(yè)變革的巨擘。
已布局人工智能的IT和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們，最有資格成為這一輪革命的獲益者。但這終究是一個漫長的耐力游戲，除了技術(shù)布局，產(chǎn)業(yè)布局和戰(zhàn)略視野也是決定成敗的關(guān)鍵因素，短視者將隨時出局。
BAT保守布局
中國的所有行業(yè)中，以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在人工智能研究和商業(yè)化探索方面走得最早，也看得最遠(yuǎn)。其中，技術(shù)起家的百度走在最前端。
2012年10月，百度董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏參加了內(nèi)部的一個基于深度學(xué)習(xí)的語音識別產(chǎn)品研究會。當(dāng)時該產(chǎn)品的主導(dǎo)者余凱回憶，那是李彥宏第一次知道深度學(xué)習(xí)，他非常吃驚，并給全公司寫信，讓所有產(chǎn)品經(jīng)理都要了解人工智能技術(shù)的發(fā)展。
當(dāng)年12月，李彥宏開始和余凱討論成立深度學(xué)習(xí)研究院的可行性。次年7月，這個研究院成立，李彥宏任院長，余凱為常務(wù)副院長。這是中國公司里的第一個人工智能研究院。
李彥宏很快將相關(guān)技術(shù)投入到搜索的核心業(yè)務(wù)中。2014年的百度內(nèi)部統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，讓百度和競爭對手的Diff(different，內(nèi)部叫Diff)指標(biāo)提升了若干倍。
但人工智能的科研，尤其是基礎(chǔ)科學(xué)研究，是一個冗長寂寞的過程。此后，迫于財務(wù)數(shù)據(jù)和競爭壓力，百度的決策者們更加注重眼前的布局和資源。
“到了后期，太長遠(yuǎn)項目，或是比較創(chuàng)新的項目，百度總部確實不太支持了。百度i站的項目、百度快搜這樣的項目沒了。”一位不愿具名的前百度人工智能研究崗位人士評價。一位現(xiàn)任百度相關(guān)人士對《財經(jīng)》記者表示，百度前些年確實剔除了不少經(jīng)過驗證沒有商業(yè)化前景的分支項目，但最近兩三年，百度明顯加大了在人工智能上的投入，包括無人駕駛汽車等長期項目。
6月8日，在2016百度聯(lián)盟峰會上，李彥宏將百度無人駕駛汽車稱作“一臺帶輪子的電腦”。他現(xiàn)場播放了百度無人車路測的實況錄像，百度無人車已經(jīng)可以像正常車輛一樣加速、并線、超車，他同時表示，三五年之內(nèi)，無人駕駛一定可以成為現(xiàn)實。
從整體來看，百度仍是BAT三家中首先完成有關(guān)人工智能技術(shù)體系整合的公司。目前，百度研究院、百度大數(shù)據(jù)、百度語音和百度圖像等技術(shù)都已歸入人工智能技術(shù)體系。李彥宏多次向外界強(qiáng)調(diào)，百度未來的發(fā)展將嚴(yán)重地依賴人工智能。
IBM研究院一位人工智能專家告訴《財經(jīng)》記者，百度是被他們列入競爭列表的唯一中國公司。
硅谷尤其關(guān)心“百度大腦”的進(jìn)展。百度大腦是百度在人工智能領(lǐng)域的核心。百度此前的諸多人工智能產(chǎn)品，如無人駕駛、智能搜索等，都是基于百度大腦的能力。
百度高級副總裁、自動駕駛事業(yè)部總經(jīng)理王勁稱，百度大腦已具備視、聽、說和預(yù)測、規(guī)劃決策以及行動控制的能力。在數(shù)據(jù)方面，百度有萬億級的網(wǎng)頁、移動和行為數(shù)據(jù)可供分析。在深度學(xué)習(xí)方面，百度的萬億參數(shù)排在世界第一。
2015年，百度的研發(fā)投入超過100億元。占百度2015年總營收663.82億元的15%。
百度正在計劃將百度大腦在金融、汽車、醫(yī)療等領(lǐng)域商業(yè)化。李彥宏稱，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新，將推動互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入第三幕，并將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。比如“人工智能+金融”，可以快速地實現(xiàn)征信升級，實現(xiàn)“秒放”貸款。
阿里巴巴和騰訊的布局則更加克制。或者說，它們更代表中國公司的普遍做法，從業(yè)務(wù)驅(qū)動開始，逐漸加大檔位。
阿里從2011年開始布局互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，投資收購和戰(zhàn)略合作的公司數(shù)以百計。圍繞醫(yī)院、醫(yī)保、醫(yī)藥做了大量布局。最新的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，全國已經(jīng)有超過400家大中型醫(yī)院加入阿里的“未來醫(yī)院”計劃，覆蓋全國90%省份。阿里云人工智能首席科學(xué)家閔萬里博士告訴《財經(jīng)》記者，阿里在健康醫(yī)療領(lǐng)域的布局快慢，取決于阿里在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)突破。
阿里的設(shè)想是，未來，在阿里遍布全國邊遠(yuǎn)山村的醫(yī)院醫(yī)療點里，病患足不出戶，只需拍一張CT，通過遠(yuǎn)程技術(shù)來完成專家級的診療過程。這種診療，依賴的就是基于阿里云的人工智能醫(yī)療系統(tǒng)。隨著學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的不斷增加，機(jī)器會變得越來越聰明，最終成為一個“永不退休的醫(yī)學(xué)專家”。
多位接受《財經(jīng)》記者采訪的專家評價，阿里這個技術(shù)并不復(fù)雜，醫(yī)療診斷是基于經(jīng)驗的專家型勞動，是機(jī)器擅長的經(jīng)驗學(xué)習(xí)，三年內(nèi)該技術(shù)便可成熟。
閔萬里告訴《財經(jīng)》記者，要實現(xiàn)這個目標(biāo)，除了技術(shù)平臺，還需要整個醫(yī)療體系的打通，需要政府和社會共同推動設(shè)備和資源的開放。一旦打通，聚合在一個人工智能服務(wù)平臺之上，就將衍生出更多的應(yīng)用服務(wù)場景，從而實現(xiàn)“商業(yè)和技術(shù)互為驅(qū)動”。
阿里是目前中國所有公司里，數(shù)據(jù)生態(tài)最完善、最健全的公司。iPIN創(chuàng)始人兼CEO楊洋認(rèn)為，阿里的MaxComputer數(shù)據(jù)通道，是非常健康的數(shù)據(jù)大動脈，可以將阿里的所有數(shù)據(jù)資源非常高效地結(jié)合在一起。
此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亞馬遜云服務(wù))的云計算平臺。數(shù)據(jù)生態(tài)體系是做人工智能的重要基礎(chǔ)。因此，在這場有關(guān)未來的布局中，阿里云的主導(dǎo)地位清晰。
阿里的人工智能研究分散在其各個業(yè)務(wù)分支之中，有待整合。閔萬里說，阿里希望在算法能力上有所突破，這需要一個集中的技術(shù)機(jī)構(gòu)來整合阿里的所有相關(guān)技術(shù)資源。
騰訊和阿里的情況類似。騰訊在人工智能上的布局，以IM和SNS業(yè)務(wù)為基礎(chǔ)。例如語音識別主要是在微信部門、圖片識別主要是在QQ，支付和金融業(yè)務(wù)方面植入了人臉識別，搜索部門則關(guān)注自然語言識別。
其中一些技術(shù)已在騰訊內(nèi)部實現(xiàn)產(chǎn)品化。SNG(社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群)的優(yōu)圖團(tuán)隊聚焦圖象識別領(lǐng)域，推出了黃圖識別功能，并為騰訊內(nèi)部產(chǎn)品如圖片優(yōu)化工具“天天P圖”提供技術(shù)支持。WXG(微信事業(yè)群)則人機(jī)互動領(lǐng)域的拓展，也對圖像和語音識別進(jìn)行了原發(fā)。WXG推出了智能機(jī)器人“小微”，用戶可以用自然語言與之溝通，解決此前語音助手智能機(jī)械應(yīng)答的短板。對于未來，工程師希望“小微”成為一種“連接器”——與微信支付串聯(lián)起來，接入微信公眾號以及錢包內(nèi)的各種生活服務(wù)，打造完整的微信內(nèi)O2O閉環(huán)生態(tài)體系。
騰訊高級副總裁姚星在接受《財經(jīng)》記者采訪時表示，騰訊越來越重視在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)開發(fā)，這包括兩個路徑：一是整合騰訊自身的技術(shù)資源，形成體系和重點；二是加快對優(yōu)秀公司的收購和合作步伐。
騰訊參與了多個人工智能項目的早期投資。騰訊投資并購部一直在為公司尋找需要的標(biāo)的，服務(wù)于騰訊的整體戰(zhàn)略。騰訊日前與硅谷風(fēng)投機(jī)構(gòu)Felicis Ventures領(lǐng)頭了人工智能創(chuàng)業(yè)公司Diffbot 1000萬美元的A輪。這家公司通過人工智能技術(shù)，讓“機(jī)器”抓取網(wǎng)頁關(guān)鍵內(nèi)容，并輸出軟件可以直接識別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
BAT的人工智能技術(shù)研發(fā)從第一天開始就是商業(yè)需求驅(qū)動的，他們從業(yè)務(wù)入手，收購甚至模仿別人的東西，這種做法避免了漫無目的研究和不必要的失敗，但也無法保證在下一輪的人工智能平臺大戰(zhàn)中勝出。
今年，阿里和騰訊均有組建人工智能研究院的想法。姚星對《財經(jīng)》記者說，很快，騰訊人工智能研究院就會成立。
國際巨頭深入無人區(qū)
如果說BAT的人工智能布局處于對標(biāo)和追趕的狀態(tài)，那么以IBM、微軟、谷歌、Facebook為代表的美國巨頭公司已經(jīng)開始深入科技無人區(qū)。
這些公司技術(shù)和業(yè)務(wù)各有所長，面向的用戶也不同，但它們的目標(biāo)一致：把人工智能機(jī)器做大、做強(qiáng)、再做沒。
IBM和微軟可能沒有谷歌、Facebook看起來那么酷，但在人工智能領(lǐng)域有深厚的技術(shù)底蘊，IBM甚至已經(jīng)開始用人工智能賺錢。
IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深藍(lán)”戰(zhàn)勝當(dāng)時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年，代表著IBM在認(rèn)知計算領(lǐng)域最先進(jìn)技術(shù)的Watson在一個電視節(jié)目中一戰(zhàn)成名，被認(rèn)為是人工智能歷史上的一個里程碑。
今天可以代表IBM在人工智能領(lǐng)域最高技術(shù)水平的，是不斷進(jìn)化中的Watson系統(tǒng)，和已經(jīng)可以量產(chǎn)的人腦模擬芯片SyNAPSE(超大規(guī)模神經(jīng)突觸計算機(jī)芯片)。
Watson是一臺超級計算機(jī)，最初由90臺IBM的Power 7服務(wù)器并行組成。和Google、微軟的人工智能相比，它從硬件芯片構(gòu)架就開始模擬人類神經(jīng)元，基于IBM的“DeepQA”技術(shù)開發(fā)。2014年1月初，IBM宣布組建“Watson Group”，旨在進(jìn)一步開發(fā)、商用和增強(qiáng)“Watson”及其他認(rèn)知技術(shù)，此外還投入10億美元用于其他相關(guān)項目。
Watson已經(jīng)開始為IBM賺錢了。法國農(nóng)業(yè)信貸銀行預(yù)測，Watson系統(tǒng)創(chuàng)造的收入將在2018年占IBM總收入的12%以上。Watson已經(jīng)被部署在IBM去年收購的云計算基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)Softlayer上，成為IBM與亞馬遜、谷歌、微軟等大型科技公司在云計算領(lǐng)域展開競爭的武器。
另一個代表性產(chǎn)品是IBM在2014年的人腦模擬芯片SyNAPSE。該芯片能夠模仿人腦的運作模式、低功耗，在認(rèn)知計算方面要遠(yuǎn)勝傳統(tǒng)計算架構(gòu)。和其他芯片公司的紙上規(guī)劃不同，這款芯片已達(dá)到量產(chǎn)要求。
IBM將其技術(shù)和商業(yè)實力總結(jié)為“認(rèn)知計算體系”。IBM大中華區(qū)副總裁、戰(zhàn)略部總經(jīng)理郭繼軍向《財經(jīng)》記者表示，IBM推動認(rèn)知計算體系，目標(biāo)是把IBM在人工智能、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、模式識別等所有領(lǐng)域里所做的積累應(yīng)用到各個行業(yè)中去，幫助各行各業(yè)客戶提升效率，解決他們所面臨的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。
微軟人工智能技術(shù)的研究已超25年。1991年微軟成立研究院，最早的五個研究組，研究方向分別是人機(jī)交互、自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)、語音識別和語音合成、計算機(jī)視覺。這些恰恰是今天人工智能的幾個最重要的分支。
微軟的人工智能研究方向要寬泛很多，微軟研究院擁有超過1000位科學(xué)家，在包括深度學(xué)習(xí)的多個領(lǐng)域的技術(shù)布局處于世界頂端。
微軟最新的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在2015年ImageNet計算機(jī)視覺識別挑戰(zhàn)賽中，將計算機(jī)視覺系統(tǒng)錯誤率降低至3.57%，相比于人眼辨識的5.1%，這是人工智能首次在識別圖像的錯誤率上超越人類水平。這些機(jī)器由微軟的Azure云服務(wù)提供支持。
微軟不僅將人工智能技術(shù)應(yīng)用于如Windows、Azure等核心業(yè)務(wù)中，還構(gòu)建開放的平臺，將多年的技術(shù)積累開放給產(chǎn)業(yè)界，它的目標(biāo)是打造一個人工智能生態(tài)圈。
它在無人區(qū)走得最遠(yuǎn)，在現(xiàn)實商業(yè)世界中隱蔽得最深。
和前輩相比，年輕的谷歌在人工智能領(lǐng)域做的事情更讓外界看得懂，也更興奮。谷歌一方面不知疲倦地做底層人工智能技術(shù)的積累，研發(fā)更加高級的深度學(xué)習(xí)算法，增強(qiáng)圖形識別和語音識別能力。另一方面親力親為布局了包括智能家居、自動駕駛、機(jī)器人(2013年收購了8家機(jī)器人公司)等領(lǐng)域，前者為后者帶來基礎(chǔ)技術(shù)支撐，后者為前者提供數(shù)據(jù)和反饋。
值得一提的是，谷歌在無人駕駛汽車領(lǐng)域的技術(shù)積累，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)汽車廠商和其他互聯(lián)網(wǎng)公司。
更加年輕的Facebook，將人工智能視為未來的三大方向之一。Facebook天然擁有全球范圍內(nèi)的海量社交數(shù)據(jù)，但在基礎(chǔ)科學(xué)的研究上依然不遺余力。2013年，F(xiàn)acebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)。卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱，F(xiàn)AIR的研究方向自由寬松，研究所需的計算資源(如GPU)相對豐富，同時也沒有近期的產(chǎn)品壓力，可以著眼長遠(yuǎn)做困難和本質(zhì)的研究。他稱，這樣的學(xué)術(shù)氛圍在各大公司是極其少見的。
如果說前述幾大巨頭都是從人工智能技術(shù)出發(fā)，結(jié)合云計算賦予技術(shù)更多勢能，那么亞馬遜的路徑正好相反。亞馬遜是全球第一大云服務(wù)提供商，它的云服務(wù)收入超過微軟、IBM、谷歌、Salesforce等所有對手的總和。但亞馬遜目前的人工智能技術(shù)，多數(shù)集中在提升購物體驗的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。
人工智能技術(shù)有兩大要素：核心技術(shù)平臺和數(shù)據(jù)循環(huán)。只擁有技術(shù)是不夠的，需要業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)結(jié)合，才能打造好的技術(shù)。對循環(huán)數(shù)據(jù)的獲取，巨頭們也都不遺余力。
以最熱衷開源的微軟為例，去年，微軟了“牛津計劃”(現(xiàn)更名為“微軟認(rèn)知服務(wù)”)，這是一個基于微軟云平臺的智能API(應(yīng)用程序編程接口)，涵蓋了五大方向的人工智能技術(shù)，包括了計算機(jī)視覺、語音、語言、知識、搜索五大類API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助該平臺快速開發(fā)出來的一款應(yīng)用，一共只有20多行代碼。
類似的工具包微軟還有很多，例如深度學(xué)習(xí)工具包(CNTK)和微軟亞洲研究院主導(dǎo)的微軟分布式機(jī)器學(xué)習(xí)工具包(DMTK)等。
這些對于創(chuàng)業(yè)公司和中小企業(yè)來說相當(dāng)實用。他們不用從底層技術(shù)一點點學(xué)，在小集群上或者是云服務(wù)上就可以直接調(diào)用。
對于巨頭來說，算法已經(jīng)不再是競爭的障礙，數(shù)據(jù)和用戶習(xí)慣才是山頭。大量的初創(chuàng)企業(yè)會采用開源做很多垂直領(lǐng)域的業(yè)務(wù)，其中包括海量試錯和驗證，最終也會反饋回開源，而這正是巨頭們所期望的。
做B2B生意的IBM對數(shù)據(jù)的專業(yè)度要求更高，無法僅依賴搜索引擎和大量應(yīng)用的交互來訓(xùn)練Watson系統(tǒng)，因此通過深度合作和并購來獲取專業(yè)數(shù)據(jù)。
以醫(yī)療領(lǐng)域為例，IBM和多家世界級頂尖醫(yī)院合作，向醫(yī)院部署Watson的智能系統(tǒng)，通過分析這些醫(yī)院的病歷、專家的治療經(jīng)驗、現(xiàn)有的學(xué)術(shù)研究等，幫助它們制定、觀察和調(diào)整癌癥患者的治療方案。在這一過程中，Watson也就有了這一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累。
2015年4月，IBM收購了Explorys，它是一家可以查看5000萬份美國患者病歷的分析公司。類似的收購IBM還有不少，并且出手相當(dāng)大方。
Watson已經(jīng)可支持針對乳癌、肺癌和結(jié)腸直腸癌、皮膚癌等癌癥的初期診斷。在皮膚癌領(lǐng)域，在一項對3000幅皮膚鏡檢查圖像的研究中，Watson識別皮膚癌的準(zhǔn)確率高達(dá)95%以上。而人類識別皮膚癌的準(zhǔn)確率只有84%。
國內(nèi)的一位人工智能業(yè)者調(diào)侃，國際巨頭在人工智能領(lǐng)域真正有價值的是它們的那些你看不見的、沒開源的、國際會議上含含糊糊一筆帶過的技術(shù)。“那些才是可以顛覆未來的彈藥。”
填補(bǔ)斷層
人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以分為三層：應(yīng)用層、技術(shù)層和基礎(chǔ)層。應(yīng)用層聚焦在人工智能和各行業(yè)各領(lǐng)域的結(jié)合；技術(shù)層是算法、模型和技術(shù)開發(fā)；基礎(chǔ)層則是計算能力和數(shù)據(jù)資源。
BAT擅長第一層。BAT手中，天然握有全球最大的數(shù)據(jù)資源。但在第二層和第三層嚴(yán)重斷層。中國在人工智能領(lǐng)域的科研水平停留在工程數(shù)學(xué)、物理算法等工程科學(xué)的創(chuàng)新層面，基礎(chǔ)理論研究領(lǐng)域的人才和資源很少。
多位接受《財經(jīng)》記者采訪的中外業(yè)者認(rèn)為，BAT的優(yōu)勢在于海量數(shù)據(jù)，和國際巨頭的核心差距在技術(shù)。
騰訊高級副總裁姚星告訴《財經(jīng)》記者，今年初，他和騰訊的投資并購部達(dá)成了一個共識，開始大量考察美國的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺類創(chuàng)業(yè)公司。一則中國這類技術(shù)公司不多；二則收購這種公司可以快速補(bǔ)足騰訊在算法領(lǐng)域的不足。
姚星向《財經(jīng)》記者分析，同樣提供10萬個樣本給機(jī)器，優(yōu)秀的算法平臺可能只需要幾個小時，速度慢的可能需要幾天時間。
對于海外收購，搜狗公司CEO王小川則更加直白：“國內(nèi)適合收購的標(biāo)的公司很少，因為根是斷的，(技術(shù)和基礎(chǔ)研究)源頭在國外，要到國外看。”
在快速迭代的互聯(lián)網(wǎng)世界里，即便是互聯(lián)網(wǎng)巨頭，單打獨斗練獨門秘籍也會錯失良機(jī)。最佳方式，就是擁有數(shù)據(jù)和擁有技術(shù)的公司，通過各種結(jié)盟方式形成優(yōu)勢互補(bǔ)，快速搶占市場。
2014年11月，螞蟻金服宣布和曠視科技戰(zhàn)略合作，利用后者的人臉識別技術(shù)Face++軟件去確認(rèn)開立在線銀行賬號的用戶身份，即“人臉支付”。
Face++在人臉檢測的多項指標(biāo)評測中接連拿下世界第一。2013年，在極難識別的互聯(lián)網(wǎng)新聞圖片上，獲得了97.27%的準(zhǔn)確率，這個指標(biāo)高于Facebook團(tuán)隊。三年后，這一準(zhǔn)確率已提高至99.5%。
進(jìn)行面部識別，需要處理大量來自面部的數(shù)據(jù)信息，包括結(jié)構(gòu)、五官以及肌肉等方面的數(shù)據(jù)分析。阿里云為這個合作注入自身的數(shù)據(jù)和分析能力。
“凡是花錢解決的問題都不是問題，阿里可以自己完成這些事情，但時間成本是相當(dāng)昂貴的。”閔萬里對《財經(jīng)》記者說，“阿里有1000件同級別的事情要做，能做好的只有其中幾件，剩下的用投資+合作，這是時間和資本效率最高的做法。”
技術(shù)和數(shù)據(jù)的結(jié)盟并不限于BAT，更多的公司希望通過結(jié)盟方式獲得未來，新的巨頭或許從中誕生。
搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多連接，通過建設(shè)社群關(guān)系，把人大腦里的智慧表達(dá)出來，從而解決目前搜索技術(shù)存在的內(nèi)容不夠精準(zhǔn)和實用性較差的問題。2013年騰訊入股搜狗后，先后向搜狗開放了微信公眾號數(shù)據(jù)和QQ興趣部落，為搜狗輸入數(shù)據(jù)資源。除此之外，搜狗還在去年11月戰(zhàn)略投資知乎1200萬美元，全面接入知乎內(nèi)容。
王小川想讓搜狗的人工智能機(jī)器不斷學(xué)習(xí)社群數(shù)據(jù)，他對《財經(jīng)》記者說，“人工智能下一個五年不在于人工智能本身，而是讓機(jī)器找到人。”
今天，技術(shù)和數(shù)據(jù)的天然開放性讓各公司之間的競爭變得“我中有你、你中有我”，最終的贏家是可以將技術(shù)和數(shù)據(jù)平衡利用，達(dá)到平臺效益最大化的公司。
微軟亞洲研究院常務(wù)副院長芮勇認(rèn)為，橫向?qū)Ρ龋袊蛧H領(lǐng)先公司在核心技術(shù)上確實存在差距，國外更加注重基礎(chǔ)研究和技術(shù)研發(fā)，國內(nèi)企業(yè)可以將國外的研發(fā)工具化、商業(yè)化；從縱向看，中國在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)積累近幾年確實出現(xiàn)了飛躍，無論是最底層的計算機(jī)體系架構(gòu)，還是智能硬件，或是上層軟件應(yīng)用，都有質(zhì)的進(jìn)步。
“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中國的人工智能產(chǎn)業(yè)相當(dāng)值得期待。”芮勇說。
擠出泡沫
馬云在一次內(nèi)部講話中強(qiáng)調(diào)：“全球都在講人工智能，到了風(fēng)口浪尖，在創(chuàng)新面前，沒有第二只有第一，創(chuàng)新落伍了，你就輸了。”
焦慮的不僅是BAT，華為公司創(chuàng)始人任正非5月30日在全國科技創(chuàng)新大會上發(fā)言提到，“未來二三十年人類社會將演變成一個智能社會，其深度和廣度我們還想象不到。如果不能堅持創(chuàng)新，遲早會被顛覆。”
開放趨勢之下，人工智能也注定不是一場巨頭間的戰(zhàn)爭。
市場調(diào)研機(jī)構(gòu)CB Insights的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2014年風(fēng)險資本對人工智能的投資增長302%，達(dá)到3.09億美元。
中國人工智能領(lǐng)域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，65家獲得投資，共計29.1億元人民幣，其中曠視科技、優(yōu)必選、云知聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨角獸榜單。
更多初創(chuàng)公司只是打上了人工智能的標(biāo)簽。它們本質(zhì)上是用國際開源的平臺，用數(shù)據(jù)訓(xùn)練一兩個模型，甚至照搬國際模型，這其實潛含危險，最大的風(fēng)險是產(chǎn)品嚴(yán)重同質(zhì)化，尤其在人臉識別、語音識別等成熟領(lǐng)域，這些公司的產(chǎn)品沒有突破性創(chuàng)新，根本沒有繼續(xù)走下去或被收購的價值。
姚星常常為投資人鑒定真?zhèn)稳斯ぶ悄芄尽Ｋf，辨識偽人工智能公司有兩個關(guān)鍵點：一是這家公司所采用的技術(shù)是否是最新、最前沿的技術(shù)，如果不是，則是用人工智能概念包裝的偽人工智能。
其二，這家公司的技術(shù)和業(yè)務(wù)是否具備可擴(kuò)展性？若否，則是采用部分機(jī)器學(xué)習(xí)算法或淺層人工智能技術(shù)的商業(yè)公司，而非真正的人工智能公司。
iPIN是一家擁有文本認(rèn)知智能技術(shù)的公司，從去年開始，iPIN收到了不少投資機(jī)構(gòu)的投資意向，該公司創(chuàng)始人兼CEO楊洋告訴《財經(jīng)》記者，到目前為止，他還沒有遇到真正有能力鑒別人工智能技術(shù)水平的投資機(jī)構(gòu)。
“這對于做偽人工智能的公司絕對是一個好消息。”楊洋調(diào)侃說。
危險在于，就算是一些初創(chuàng)時期確實手握人工智能獨特技術(shù)和商業(yè)模式的公司，也在資本的脅迫下慢慢走形。
在資本的壓力之下，一些人工智能創(chuàng)業(yè)公司開始過早商業(yè)化，研發(fā)投入逐步降低，人員結(jié)構(gòu)也發(fā)生變化，銷售開始主導(dǎo)公司，最終技術(shù)公司變成營銷公司，失去了被并購的價值。
投資人工智能公司，需要專業(yè)技術(shù)知識和長線投資眼光。根據(jù)Gartner的“智能機(jī)器炒作周期圖”，由人工智能驅(qū)動的應(yīng)用中，語音識別產(chǎn)業(yè)化最高，自動駕駛汽車和智能顧問處于炒作最高點，智能機(jī)器人、自然語言處理/生成和虛擬個人助手則處于爬坡期。這些都屬于5年-10年內(nèi)能廣泛普及的顛覆性技術(shù)。而神經(jīng)形態(tài)硬件(如神經(jīng)元芯片等)屬于10年以后才能普及的技術(shù)，但該技術(shù)可能還沒研發(fā)成熟就被淘汰了。
