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誰(shuí)帶我們來(lái)到了人工智能的爆發(fā)前夜?

更新日期:2017-03-09      點(diǎn)擊次數:2256

  導讀:你也許對“強化學(xué)習”這個(gè)名詞感到陌生,但你一定知道人工智能。事實(shí)上,“強化學(xué)習是一種人工智能方法,能使計算機在沒(méi)有明確指導的情況下像人一樣自主學(xué)習。”毫無(wú)疑問(wèn),在這個(gè)屬于人工智能的時(shí)代,這款突破性技術(shù)將在包括生物醫學(xué)在內的多個(gè)領(lǐng)域掀起巨浪。

人工智能

  你也許對“強化學(xué)習”這個(gè)名詞感到陌生,但你一定知道人工智能。事實(shí)上,“強化學(xué)習是一種人工智能方法,能使計算機在沒(méi)有明確指導的情況下像人一樣自主學(xué)習。”毫無(wú)疑問(wèn),在這個(gè)屬于人工智能的時(shí)代,這款突破性技術(shù)將在包括生物醫學(xué)在內的多個(gè)領(lǐng)域掀起巨浪。

  強化學(xué)習,究竟怎么學(xué)?

  說(shuō)到人工智能,我們不得不提DeepMind這家公司。去年三月,它開(kāi)發(fā)出的人工智能AlphaGo在五局對戰中,以4:1的比分擊敗前世界圍棋*人李世乭,讓人工智能這個(gè)詞進(jìn)入了普羅大眾的視野;而在今年,AlphaGo又以60:0的懸殊比分,在短短幾天內橫掃**的圍棋選手。這也讓世界圍棋排名*的棋士柯潔生出“人類(lèi)千年的實(shí)戰演練進(jìn)化,計算機卻告訴我們,人類(lèi)全都是錯的……”之感嘆。

  訓練出AlphaGo的,正是強化學(xué)習方法。

  有人說(shuō),這一方法的靈感來(lái)源于動(dòng)物的學(xué)習過(guò)程。為了教會(huì )動(dòng)物們新的技能,訓練師往往會(huì )獎懲并用,幫助動(dòng)物建立起反射,從而掌握技能。強化學(xué)習與這很像,只不過(guò)將學(xué)習的對象從動(dòng)物換成了電腦程序。從外部獲知信號后,人工智能會(huì )逐層分析這些信息,并將數據分配上一個(gè)權重,傳遞給下一層。而當研究人員設立起一個(gè)目標,人工智能在權重的設定上就會(huì )變得更聰明——它們會(huì )通過(guò)自己的不斷學(xué)習,了解到為了達成目的,什么重要,什么不重要。

  然后,有趣的事就發(fā)生了。

  “太空侵略者”是人工智能zui早學(xué)會(huì )的游戲之一。這款游戲有點(diǎn)像“小蜜蜂”,玩家要做的,就是操縱戰機,擊毀敵艦。DeepMind開(kāi)發(fā)了一款人工智能,并且只告訴它兩件事:一,根據屏幕做操作;二,把分數盡可能提高。僅僅幾個(gè)小時(shí)的練習后,這款人工智能就擊敗了人類(lèi)的游戲專(zhuān)家。

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擊敗玩了十多年的人類(lèi)玩家,人工智能只用了幾小時(shí)

  圍棋比電子游戲復雜得多,但人工智能依舊啃下了這塊骨頭。在A(yíng)lphaGozui初的歲月中,它更多是在學(xué)習評估圍棋大師的棋譜,了解如何下出“神之一手”。然而,為AlphaGo帶來(lái)突破的元素之一,一定有強化學(xué)習。在數百萬(wàn)盤(pán)自我對局后,AlphaGo的技術(shù)得到了升華,讓它成為了傳奇。

  DeepMind的共同創(chuàng )始人之一Demis Hassabis博士認為,想要讓人工智能做更復雜的事情,強化學(xué)習*。“僅僅學(xué)會(huì )觀(guān)察,對智能而言是不夠的。絕知此事要躬行,”Hassabis博士說(shuō):“這是我們*能真正了解世界的方法。”

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DeepMind共同創(chuàng )始人Hassabis博士對強化學(xué)習青眼有加

  當人工智能遇上生物醫學(xué)

  人工智能的應用很廣——自動(dòng)駕駛、智能支持等領(lǐng)域,都離不開(kāi)它。而在生物醫學(xué)領(lǐng)域,我們同樣看到了它的廣闊應用前景。

  由于在圖像處理方面得天獨厚的優(yōu)勢,人工智能在基于圖像的診斷上已經(jīng)取得了一系列突破。去年,研發(fā)出AlphaGo的DeepMind宣布,與歐洲zui古老,也是zui龐大的眼科治療、教學(xué)與研究中心Moorfields眼科醫院達成合作,診斷年齡相關(guān)性黃斑變性和糖尿病視網(wǎng)膜病變等眼科疾病。在強化學(xué)習中,這款人工智能讀取了100萬(wàn)份眼部掃描圖像和疾病管理的信息,成為了眼科專(zhuān)家。

  無(wú)*偶,這個(gè)月,來(lái)自我國的兩名白內障專(zhuān)家,中山眼科中心的林浩添博士、劉奕志教授與研究團隊一道,開(kāi)發(fā)出了一種能診斷先天性白內障的人工智能。僅利用886張眼部的圖像,它就能準確診斷兒童先天性白內障,并對疾病的嚴重性進(jìn)行區分。在這些方面,它與眼科專(zhuān)家的表現一樣出色。而在診斷皮膚癌領(lǐng)域,人工智能一出馬,甚至擊敗了人類(lèi)醫生。

  事實(shí)上,人工智能用于診斷的依據,并不止于圖像。以IBM的沃森腫瘤解決方案(Watson for Oncology)為例,它在美國zui早的癌癥治療機構之一斯隆-凱特琳癌癥中心進(jìn)行了深入學(xué)習,將癌癥專(zhuān)家們過(guò)去幾十年一樁樁癌癥病例的治療記錄與依據全都爛熟于心。此外,它還牢牢記住了超過(guò)300份醫學(xué)雜志、200余種教科書(shū)、以及1500多萬(wàn)頁(yè)的資料中的關(guān)鍵信息,知識量遠超人類(lèi)醫生。zui為關(guān)鍵的是,它學(xué)會(huì )了從患者的病例中提取“肺癌”、“EGFR”等關(guān)鍵詞,因此能迅速掌握患者信息,并從海量數據中篩選出一系列行之有效,卻又為患者量身打造的治療方案。

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IBM的沃森腫瘤解決方案有望為癌癥診療帶來(lái)變革

  去年,沃森在日本小試牛刀:一名66歲的患者經(jīng)診斷患有“急性骨髓性白血病”,并開(kāi)始相應的治療。然而治療后,患者的病情不但沒(méi)有緩解,反而還出現了惡化,甚至開(kāi)始神志不清,醫生對此無(wú)能為力。而在獲得患者了的遺傳信息后,沃森僅僅用了10分鐘就做出了診斷——這名患者得的不是“急性骨髓性白血病”,而是另一種罕見(jiàn)白血病。在對癥下藥后,患者的病情終于有了起色。

  人工智能在生物醫學(xué)領(lǐng)域的第三大應用,也許是減少不必要的人力勞動(dòng)。上周,《自然》子刊《Nature Biomedical Engineering》推出了“機器學(xué)習”特刊,報道了一種能對樣本進(jìn)行“虛擬染色”的人工智能。它能將常規染色的時(shí)間從幾個(gè)小時(shí),縮短到3分鐘。它的問(wèn)世極大縮減了醫生用于診斷的時(shí)間,讓腦腫瘤醫生“一邊動(dòng)手術(shù),一邊檢查是否把腦瘤切干凈”成為了可能。這對罹患腦瘤,身處手術(shù)中的患者來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。

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你能分清哪個(gè)是病理實(shí)驗室染色,哪個(gè)是人工智能“染色”嗎?

  可以想象,在未來(lái)的幾年,各行各業(yè)都會(huì )受到人工智能的沖擊,甚至出現顛覆性的改變。將來(lái),或許越來(lái)越多的職業(yè)會(huì )被機器人所取代。但這絕不是人類(lèi)的末日,而是一個(gè)更為美好的明天。我們期望會(huì )自主學(xué)習的人工智能迸發(fā)出更多能量,為生物醫藥領(lǐng)域帶來(lái)更多創(chuàng )新與突破。

 

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