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AlphaGo下一個(gè)目標(biāo)是醫(yī)療健康,被柯潔譽(yù)為圍棋上帝的它能幫醫(yī)生救死扶傷嗎?

   日期:2017-06-02     瀏覽:199    
核心提示:發(fā)布日期:2017-06-02 自從去年首戰(zhàn)李世石獲勝之后,AlphaGo于2017年5月再戰(zhàn)目

發(fā)布日期:2017-06-02

自從去年首戰(zhàn)李世石獲勝之后,AlphaGo于2017年5月再戰(zhàn)目前世界排名第一的中國棋手柯潔。第一場比賽,AlphaGo執(zhí)白以1/4子勝,第二場比賽,柯潔中盤認(rèn)輸。目前,AlphaGo以2:0領(lǐng)先。

 

賽后,柯潔在新聞發(fā)布會(huì)上表示:“對我而言,在阿法狗出現(xiàn)前,我對圍棋的了解有50%。阿法狗出現(xiàn)后,我只能算是知道2%,阿法狗我贏不了,它對我來說就是圍棋上帝。人類了解圍棋還是太有限,第三局我仍會(huì)竭盡全力,我想申請第三局繼續(xù)執(zhí)白,下出和第二局相似的讓我熱血沸騰的攻殺棋,我希望能下得更精彩。”

 

 

 

AlphaGo只是開始。谷歌母公司Alphabet 董事長Eric Schmidt明確表示,自己最看好人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用與前景。“人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域可以有很廣泛應(yīng)用,未來5年會(huì)帶來巨大變化和提升,可能這種速度還難以想象,但大家可以回憶一下,iPhone和安卓僅出現(xiàn)十年,而現(xiàn)在很難想象離開手機(jī)如何生活。”

 

Eric Schmidt認(rèn)為創(chuàng)新的速度可能還在加快,甚至是指數(shù)級的。比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn),機(jī)器可以實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí),開始加快迭代。“以前如果程序最開始出錯(cuò)就很難辦,現(xiàn)在借助摩爾定律機(jī)器變得快多了,機(jī)器學(xué)習(xí)可以自我學(xué)習(xí)幫助進(jìn)步。之前我們嘗試過很多方式,現(xiàn)在的技術(shù)如果在20年前的電腦上運(yùn)行不了,現(xiàn)在有了第二代TPU等新設(shè)備的支持,可以讓我們的算法得到很大提升。基于深度學(xué)習(xí)且能對人類大腦進(jìn)行模擬和學(xué)習(xí),人工智能已經(jīng)能為醫(yī)生服務(wù)了,并實(shí)際應(yīng)用到臨床中去,比如早期腫瘤篩查、診斷等等。”

 

目前,谷歌已經(jīng)利用人工智能在包括印度在內(nèi)的缺乏醫(yī)療資源國家開展眼疾診療。谷歌負(fù)責(zé)健康研究的產(chǎn)品經(jīng)理Lily Peng認(rèn)為,目前的醫(yī)療模式是應(yīng)對性的,醫(yī)生在不停地應(yīng)對已經(jīng)有疾病的患者??墒牵瑢τ诩膊?,預(yù)防性的診斷更為重要。在醫(yī)療資源的現(xiàn)狀下,人工智能的深度學(xué)習(xí)已經(jīng)展現(xiàn)出了潛力,可以為醫(yī)生提供輔助工具。

 

同時(shí),Lily Peng也指出人工智能在應(yīng)用中的掣肘,例如如何建立醫(yī)生和輔助工具之間的信任度,這需要算法的精準(zhǔn)保證。此外,在智能數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,還需要設(shè)計(jì)出友好的用戶界面,不能降低醫(yī)生的效率,用最簡單高效的配套讓醫(yī)生應(yīng)用更加便捷。

 

Eric Schmidt表示,谷歌在為人工智能尋找10億以上用戶規(guī)模的市場,這樣才能得到足夠關(guān)注和資源。目前,谷歌在醫(yī)療、交通、老齡化等領(lǐng)域的應(yīng)用正在迭代。

 

其實(shí)AlphaGo成功的背后都離不開DeepMind團(tuán)隊(duì)的努力。DeepMind是一家軟件公司,為模擬、應(yīng)用以及游戲協(xié)議開發(fā)算法。該公司向來以創(chuàng)造機(jī)器學(xué)習(xí)平臺聞名,這些平臺可以學(xué)習(xí)如何打視頻游戲。DeepMind還成功開發(fā)出Neural Turing Machine,可以模仿人類的短期記憶。近來,該公司與倫敦NHS信托會(huì)簽署為期5年的協(xié)議,要將其技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域。

 

相信在不久的將來,AlphaGo會(huì)進(jìn)一步探索醫(yī)療領(lǐng)域,利用人工智能技術(shù)攻克現(xiàn)實(shí)現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中存在的總總難題。

 

來源:移動(dòng)醫(yī)療圈

 
 
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