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[導(dǎo)讀]21年后的今天,類似的對決還在進(jìn)行,不同的是,我們對人工智能的認(rèn)識已經(jīng)不同于以往,對AI所觸及的另一個世界也有了更多的期待。

1996年夏季的一天,瑞典蘭德大學(xué)附屬醫(yī)院,冠狀動脈特護(hù)病房的五十歲的漢斯.沃林主任坐在辦公室里,他的辦公桌上堆著2240份心電圖。他獨自一個人在辦公室里審閱他們,并把代表疾病發(fā)作的心電圖挑選出來,為了避免疲倦帶來的疏忽,他每兩個小時休息一次——這就是醫(yī)學(xué)界的深藍(lán)大戰(zhàn)。沃林就是心臟病學(xué)的棋王卡斯帕羅夫,他將與電腦進(jìn)行閱讀心電圖的世紀(jì)對決。

21年后的今天,類似的對決還在進(jìn)行,不同的是,我們對人工智能的認(rèn)識已經(jīng)不同于以往,對AI所觸及的另一個世界也有了更多的期待。

英特爾AIPG數(shù)據(jù)科學(xué)部主任劉茵茵博士在2017全球機器智能峰會上表示,深度學(xué)習(xí)正在推動著人工智能領(lǐng)域的發(fā)展,每個AI模型都是理論與實踐的突破,以模型為起點,通過收集數(shù)據(jù),進(jìn)行訓(xùn)練,基于人工智能框架和計算動力,解決應(yīng)用問題,再把相關(guān)經(jīng)驗反饋到模型中,形成一個閉環(huán)的良性循環(huán),提供更高效的人工智能解決方案。

模型的精準(zhǔn)運用意味著,包括醫(yī)療、零售、金融、交通、政務(wù)、工業(yè)、消費品等在內(nèi)的行業(yè)都將迎來一場場來自人工智能領(lǐng)域的風(fēng)暴變革。比如在醫(yī)療領(lǐng)域,比人類診療精準(zhǔn)度更高的AI機器人正在出現(xiàn),也許讓它們來為人類坐診的設(shè)想已經(jīng)離我們不遠(yuǎn)了。

人工智能進(jìn)入黃金時代

“AlphaGo Master比AlphaGo Lee(與李世石對戰(zhàn)的版本)要強大,Master在對戰(zhàn)中耗費的能力(性能和功耗)僅是Lee版本的十分之一,需要4個TPU在單臺電腦上運行即可。“DeepMind首席科學(xué)家David Silver在AlphaGo戰(zhàn)勝李世石后這樣解釋說。

AlphaGo強大到令人絕望,引發(fā)了“人工智能威脅人類”的討論。但在本質(zhì)上,人工智能是算法、數(shù)據(jù)和硬件三個要素綜合的結(jié)果。

從50年代的達(dá)特茅斯會議第一次確立了人工智能(AI)這一術(shù)語,到80年代Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BT訓(xùn)練算法的提出,再到2006年,Hinton提出的深度學(xué)習(xí)技術(shù),以及2012年ImageNet競賽在圖像識別領(lǐng)域帶來的突破,人工智能逐漸走向黃金時代。這個時期的標(biāo)志是:海量的數(shù)據(jù)、不斷提升的算法能力和計算機運算能力。

作為一家專注于數(shù)據(jù)處理的公司,英特爾也深刻地認(rèn)識到未來AI領(lǐng)域即將到來的偉大變革和其所帶來的對數(shù)據(jù)計算的全新要求。

英特爾的判斷是,未來人工智能領(lǐng)域的硬件將朝著更多元化發(fā)展,但隨著計算機時代的發(fā)展變得愈加成熟,很多技術(shù)的部署變得非常困難,因為很多技術(shù)都是在整個人工智能的框架之下的,但是在整個AI相關(guān)的領(lǐng)域當(dāng)中,只有7%的應(yīng)用才是符合AI的具體要求以及訴求的。

于是,為了更好地實現(xiàn)人工智能,英特爾也在不斷延伸其技術(shù)布局,包括收購全球領(lǐng)先的無人駕駛方案提供商Mobileye、深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片與軟件領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)廠商 Nervana、領(lǐng)先的計算機視覺公司 Movidius和領(lǐng)先的人工智能服務(wù)提供商 Saffron。通過把這些投資和英特爾至強、至強融核產(chǎn)品、實感技術(shù)和 FPGA 相結(jié)合,提供全棧實力處理端到端數(shù)據(jù),從硬件、庫和語言、框架、工具到應(yīng)用方案,擁有向市場提供端到端的人工智能解決方案所需的全部資產(chǎn)。

英特爾公司全球副總裁兼中國區(qū)總裁楊旭在第一財經(jīng)技術(shù)與創(chuàng)新大會上發(fā)表題為《釋放數(shù)據(jù)價值 重塑實體經(jīng)濟(jì)》的演講

“數(shù)據(jù)洪流不僅僅是量的爆炸,更是數(shù)據(jù)形態(tài)革命性的變化,以及數(shù)據(jù)處理方式的延伸。數(shù)據(jù)形態(tài)從結(jié)構(gòu)化向非結(jié)構(gòu)化不斷演進(jìn),傳統(tǒng)上有文本數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù),隨之而來有視頻、音頻數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),我們要關(guān)注未來的數(shù)據(jù)形態(tài)。”英特爾公司全球副總裁兼中國區(qū)總裁楊旭說。

據(jù)了解,目前,英特爾是唯一擁有完整人工智能產(chǎn)品組合并能交付端到端解決方案的公司。

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域爆發(fā)

人工智能在實體經(jīng)濟(jì)中落地較快的是醫(yī)療領(lǐng)域。

以英特爾為例,近年來深耕醫(yī)療領(lǐng)域,致力于通過AI實現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療。在大數(shù)據(jù)和人工智能的基礎(chǔ)上,英特爾先后與美國的一些醫(yī)療機構(gòu)合作,共同開展了帕金森項目和協(xié)作式癌癥云。英特爾還與專注帕金森疾病研究的MichaeIJ.Fox基金合作,借助AI擴展人類基因庫,從而實現(xiàn)疑難病癥的診療。

在國內(nèi),類似的案例也在不斷發(fā)生。

依托英特爾高能效計算平臺及相應(yīng)技術(shù)支持,浙江大學(xué)附屬第一醫(yī)院針對甲狀腺超聲影像數(shù)據(jù)的特點對算法進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化,并利用獲得的大樣本對計算機進(jìn)行訓(xùn)練,聯(lián)合測試結(jié)果顯示,診斷準(zhǔn)確率可達(dá)85%以上。

浙江大學(xué)智能超聲診斷案例視頻-準(zhǔn)確率

 

浙江大學(xué)智能超聲診斷案例-英特爾技術(shù)支持

“目前醫(yī)生在做甲狀腺結(jié)節(jié)篩查的時候會保留幾張圖片,根據(jù)這幾張圖片上的結(jié)節(jié)特征來判斷這個結(jié)節(jié)到底是良性還是惡性。但是,目前三甲醫(yī)院平均醫(yī)生的人工診斷準(zhǔn)確率也只有60%-70%,到基層準(zhǔn)確率會更加低一些。”浙江德尚韻興圖像科技有限公司胡海蓉在接受媒體采訪時表示,我們基于人工智能開發(fā)的智能診斷的輔助系統(tǒng),目前準(zhǔn)確率達(dá)到了85%以上,這個產(chǎn)品將來的市場定位是基層醫(yī)院,到基層醫(yī)院推廣以后能夠迅速幫助基層醫(yī)院提高診斷的水平,有利于我們國家推行分級診療的政策。

胡海蓉表示,對于商業(yè)模式的探索依然在進(jìn)行,一種是通過云端,部署在網(wǎng)絡(luò)上的,主要實施用于新疆、西藏這些很偏遠(yuǎn)的地方,他的基層醫(yī)院分布很分散。還有一種是單機版,適合體檢中心這種業(yè)務(wù)非常繁忙的,要求實時檢測。但得益于國家衛(wèi)計委,政府的主導(dǎo),還有醫(yī)院里面信息化的技術(shù)提高,對人工智能關(guān)注和認(rèn)識的提高,已經(jīng)有很多的三甲醫(yī)院、基層醫(yī)院都開始試用該產(chǎn)品。

事實上,人工智能帶來的不僅僅是一場技術(shù)的變革,隨著數(shù)據(jù)流的爆發(fā),低迷的實體經(jīng)濟(jì)正在迎來一場重生的機會,運用技術(shù)手段拓展行業(yè)的邊界,將得到新的機會。

“雖然中國不是石油的大國,但是如果把數(shù)據(jù)比作是未來的石油,那么中國一定是數(shù)據(jù)的第一大國。”英特爾公司全球副總裁兼中國區(qū)總裁楊旭在近日的一場峰會上表示,到2020年,中國的數(shù)據(jù)總量將會達(dá)到8000EB。

也許用不了多久,對于“人工智能在身邊,”我們已經(jīng)習(xí)以為常了,畢竟,人工智能正在全面地變革和顛覆我們的生活。

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