據(jù)報道，谷歌當(dāng)?shù)貢r間周二表示，它已經(jīng)訓(xùn)練了一款深度學(xué)習(xí)算法，能幫助發(fā)現(xiàn)糖尿病患者視網(wǎng)膜病變的跡象。其工作原理與眼科專家通過檢查眼底發(fā)現(xiàn)病變跡象相似。

　　谷歌與印度和美國的一個醫(yī)生團(tuán)隊合作，創(chuàng)建了一個由12.8萬張圖片組成的數(shù)據(jù)庫，并利用該數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)糖尿病視網(wǎng)膜病變。相關(guān)研究當(dāng)?shù)貢r間周二發(fā)表在《美國醫(yī)學(xué)協(xié)會雜志》上。

　　谷歌稱，未來這一算法有助于患者更快地得到醫(yī)生診治，算法尚需進(jìn)一步優(yōu)化，才能進(jìn)入大規(guī)模推廣階段。

　　彭麗麗（Lily Peng，音譯）博士在博文中稱，“自動化、高精度篩選方法，有可能幫助醫(yī)生評估更多病人，讓有需要的患者更迅速地接受專家診療。我們希望這項研究，將成為證明機(jī)器學(xué)習(xí)幫助解決重要醫(yī)療問題的眾多實例之一。

　　據(jù)美國國立衛(wèi)生研究院稱，糖尿病視網(wǎng)膜病變讓糖尿病患者更加痛苦，會致盲。它影響視網(wǎng)膜中的血管，是糖尿病患者視力喪失的最常見原因。

　　這并非谷歌首次涉足眼科領(lǐng)域。2014年，谷歌與瑞士制藥公司諾華聯(lián)合開發(fā)智能隱形眼鏡。

　　其中谷歌人工智能（AI）部門DeepMind通過谷歌最新機(jī)械學(xué)習(xí)算法，研發(fā)出“DNC”（differenTIable neural computer，可微分神經(jīng)計算機(jī)），即使沒有先驗知識，DNC也可以解決小型問題。比如在地鐵站點之間規(guī)劃最佳路線，或者搞清家譜關(guān)系等。

　　據(jù)研究分析稱，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個互聯(lián)的系統(tǒng)，它模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行，比如大腦。在最近取得的AI進(jìn)步中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)扮演了關(guān)鍵角色。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以推斷模式，例如，它可以在數(shù)字助手（Google Voice、Siri）中增強(qiáng)語音識別能力。

　　據(jù)了解，現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能連接自有網(wǎng)絡(luò)所包含的數(shù)據(jù)。在《Nature》中，DeepMind團(tuán)隊表示到在DNC的支持下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以接入之前不相容的外部數(shù)據(jù)，比如以傳統(tǒng)數(shù)字模式編碼的文本。

　　DNC項目主管亞歷克斯·格拉夫（Alex Graves）對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在問題做出解釋，他表示稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶受到計算本身的約束，結(jié)果導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很脆弱，很難規(guī)?；\(yùn)行，基于這個問題將通過分離存儲器的方式讓它變得更強(qiáng)大，這樣可以不影響處理器來達(dá)到擴(kuò)充規(guī)模。