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[導讀]   7月20日早間消息,谷歌旗下DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人德米斯·哈薩比斯(Demis Hassidic)近期在紐約的人工智能大會上表示,谷歌正使用來自Deep Mind的技術優(yōu)化

  7月20日早間消息,谷歌旗下DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人德米斯·哈薩比斯(Demis Hassidic)近期在紐約的人工智能大會上表示,谷歌正使用來自Deep Mind的技術優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的能耗,從而節(jié)約大筆能耗費用。而最被人們熟知的,應該是他們開發(fā)的人工智能圍棋應用阿法狗將圍棋世界冠軍李世石給打敗。

  DeepMind 是一家總部位于英國倫敦的人工智能實驗室,他們的研究方向是開發(fā)通用自我學習算法,倫敦大約有140名成員,致力于“解決智能”,可以說是目前英國最有趣的科技公司之一。2014 年,該公司以4億英鎊的價格被谷歌公司收購,在當時相當于逾6億美元。

  最近幾個月,谷歌給DeepMind人工智能系統(tǒng)“找了個活”,讓它通過操控計算機服務器和相關設備(例如冷卻系統(tǒng))來管理部分數(shù)據(jù)中心,從而減少能耗。這一系統(tǒng)使用的技術與DeepMind自學《Atari》視頻游戲的技術類似。

  據(jù)悉,谷歌在2014年消耗了4402836兆瓦時的電力,相當于366903個美國家庭一年的總用電量。這些用電很大一部分都來自于谷歌的數(shù)據(jù)中心,后者支持谷歌覆蓋全球的網(wǎng)絡服務和手機應用。

  谷歌在聲明中說,DeepMind人工智能系統(tǒng)將電源使用效率(PUE)提升了15%。電源使用效率衡量谷歌在數(shù)據(jù)中心計算機上使用的電力,對比在冷卻系統(tǒng)等配套基礎設施上使用的電力。

  對谷歌來說,節(jié)省幾個百分點的耗電意味著巨大的經(jīng)濟效益。據(jù)美國能源信息管理局的數(shù)據(jù)顯示,美國的商業(yè)用電價格通常為25美元至40美元/兆瓦時。如果能將數(shù)據(jù)中心的用電減少10%,那么經(jīng)過多年累積谷歌將能夠節(jié)省數(shù)億美元。這么算來,用不了幾年,谷歌收購回本了!

  不單如此,人工智能做的事情多著呢,接下來輪到發(fā)力智能醫(yī)療了。

  今年早些時候,Deep Mind成立了一個健康部門。今年早期,Deepmind英國基地推出了Health division人工智能醫(yī)療系統(tǒng),

  Deep Mind Health設計了一個叫作Streams的軟件。在皇家自由醫(yī)院(Loyal Free)的試點項目中,它可以讓醫(yī)生快速查看體檢結果。該院的病人安全醫(yī)療副主任克里斯·萊恩(Chris Laing)說,Streams 讓他在幾秒鐘內(nèi)查看病人的血液測試結果,判斷急性腎損傷的風險,并改善病人護理。

  7月又宣布將與穆菲爾德的眼科醫(yī)院合作,在臨床醫(yī)學移動APP的幫助下,共同將人工智能應用到糖尿病及視網(wǎng)膜病變等醫(yī)療科研上。

  雖然目前人工智能在醫(yī)療救助方面尚處初級層面,然而其基于深度學習系統(tǒng)的發(fā)展?jié)摿芍^巨大。近年來,除了傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析算法,深度學習(DeepLearning)和人工智能成了從海量數(shù)據(jù)中獲取知識的有力武器,在基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)療研究應用中也逐漸顯示出優(yōu)勢。

  再舉幾個例子:

  IBM——IBM在2015年宣布,其超級計算機Watson開始提供基因組數(shù)據(jù)分析,幫助醫(yī)生為癌癥及其他疾病的治療提供依據(jù)。與傳統(tǒng)的醫(yī)生團隊相比,沃森可以在三分鐘內(nèi)完成人工基因測序分析以及其它癌癥治療診斷,比目前人工效率提高30倍以上。

  Deep Genomics——加拿大的一家公司Deep Genomics利用深度學習技術從基因組的非編碼區(qū)段找到了和癌癥密切相關的變異位點。第一款產(chǎn)品SPIDEX只需將測序結果和細胞類型導入,便可分析出某一變異對RNA剪切的影響,并計算出該變異與疾病之間的關系。

  碳云智能——由原華大基因CEO王俊主導組建,旨在收集各種各樣的生命體征和信息的大數(shù)據(jù),然后在這個數(shù)據(jù)基礎上,去建立一個人工智能的內(nèi)核模型,然后把它對接起來,做這樣一個整合。它甚至可以解讀人類基因和健康信息,并對健康風險進行預警、進行精準醫(yī)療和個性化醫(yī)療。

  Atomwise——想用超級計算機、AI和復雜的算法來模擬藥品研發(fā)的過程,以此降低研發(fā)成本。利用Atomwise提供的服務,可以預測哪些新藥品真的有效,哪些無效。

  The Human Diagnosis Project——旨在繪制人類所有不同疾病癥狀的檢測結果,類似于“人類基因組”計劃對疾病的檢測。

  Chrono TherapeuTIcs——一款名為SmartStop的智能穿戴設備,能夠一天24小時在吸煙者有煙癮沖動的時候為他們輸送尼古丁一定的劑量,從而幫助他們戒煙。

  Ekso Bionics——研制一種可穿戴仿生機械腿,使用傳感器控制,能幫助人們重新獲得行走能力。

  Ginger.io——同手智能手機收集和分析短信、通話、位置等數(shù)據(jù)來診斷患者的心理健康問題。

  3Scan——一個超高分辨率的3D組織成像平臺,可創(chuàng)建整個基因組測序級別的數(shù)據(jù)量。醫(yī)生可以適用他檢測疾病。

  FoundaTIon Medicine——分析患者的基因組和帶有分子標記的腫瘤,為患者創(chuàng)建個性化的治療。

  今年,MedPeer公司(位于東京)公布了一份對3700名醫(yī)生進行問卷調(diào)查報告,結果顯示,大約7成的醫(yī)生認為20年內(nèi)將進入人工智能醫(yī)療的時代。許多醫(yī)生表示,對于需要專業(yè)知識的疑難雜癥,人工智能最大的好處是確診率比較高。這些智能解決方案雖然有創(chuàng)新,但是它們?nèi)狈Σ∪说男湃巍H斯ぶ悄艿乃惴ㄝ敵鰬攷椭t(yī)生做出更明智的決策而不是直接指定治療處方。

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