原創(chuàng)
本期主要關(guān)注最近大熱的人工智能領(lǐng)域，主要對人工智能在醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r以及目前發(fā)展瓶頸做簡要總結(jié)。
多年來，科技部通過“863”、“973”、科技支撐計劃等一系列科技計劃，積極推動人工智能技術(shù)發(fā)展。在剛剛結(jié)束的兩會中，科技部萬鋼部長說到：“在關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)方面，重點支持了智能計算機(jī)系統(tǒng)、智能機(jī)器人、自動信息處理，在智能交通、智能電網(wǎng)、智慧城市等方面也支持了一批項目。下一步，要在深度學(xué)習(xí)關(guān)鍵技術(shù)、跨界融合的信息技術(shù)、人機(jī)協(xié)同的操作和控制、群體智能和開放研究方面下力氣。我們正在制定促進(jìn)中國人工智能創(chuàng)新發(fā)展的規(guī)劃，估計兩會以后很快就會和大家見面?！蔽覀兛梢钥吹街袊畬θ斯ぶ悄芗夹g(shù)非常重視。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用，中國的在云計算、大數(shù)據(jù)和移動互聯(lián)網(wǎng)等方面已經(jīng)獨步天下。人工智能將在這些基礎(chǔ)之上，迎來下一個人工智能+時代。
一 AI發(fā)展現(xiàn)狀簡介
AI 作為一種基礎(chǔ)技術(shù)，可以被使用在各個行業(yè)，替代人力完成一些工作，提升該行業(yè)的效率。從發(fā)展階段來講，目前AI的發(fā)展仍處于早期，感知層面的技術(shù)取得了一定的成就，但認(rèn)知層面的技術(shù)發(fā)展仍非常早期。幾乎所有人工智能的最新進(jìn)展都是通過監(jiān)督式學(xué)習(xí)來完成：輸入數(shù)據(jù)（A）快速生成簡單的回應(yīng)（B）。對于監(jiān)督式學(xué)習(xí)系統(tǒng)，即A→B這種系統(tǒng)下最有效的技術(shù)就是深度學(xué)習(xí)，距離具有高度認(rèn)知本領(lǐng)的人工智能還差很遠(yuǎn)。A→B的監(jiān)督學(xué)習(xí)框架有一個致命弱點：它需要海量的經(jīng)過標(biāo)注的數(shù)據(jù)。目前技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)狀是，盡管非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的方法也存在，但理論仍不成熟，應(yīng)用仍有限。
二AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用
人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的作用主要體現(xiàn)在三方面：第一，讓機(jī)器能夠代替醫(yī)生完成部分工作，讓醫(yī)療資源更多的觸達(dá)到用戶；第二，能夠提高機(jī)構(gòu)、醫(yī)生的工作效率，降低醫(yī)療成本；第三，能夠通過AI手段提高患者自查率，更早發(fā)現(xiàn)、更好管理疾病。
三行業(yè)發(fā)展瓶頸
1.在AI+醫(yī)療領(lǐng)域，目前數(shù)據(jù)是最大的瓶頸。人工智能在該領(lǐng)域大力發(fā)展的前提是大量積壓的醫(yī)療信息數(shù)據(jù)化。基于數(shù)據(jù)的稀缺性，擁有一手醫(yī)療數(shù)據(jù)、和政府、醫(yī)療機(jī)構(gòu)有大量渠道的創(chuàng)業(yè)公司將會建立起壁壘。
2.認(rèn)知層面的知識 表達(dá)、信息補(bǔ)足瓶頸仍待突破。當(dāng)人類在認(rèn)知實物的時候，很多數(shù)據(jù)經(jīng)過了人腦的抽象。因此，假如要達(dá)成認(rèn)知事物的目標(biāo)，第一步就要完成形式化知識結(jié)構(gòu)的搭建，而這需要上下文和很多背景知識。 然而，機(jī)器是沒有人腦中的這些常識和背景知識的，因而認(rèn)知很難完成。目前解決該問題的方法有知識圖譜、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。大公司基本是通過知識圖譜來解決認(rèn)知中的知識補(bǔ)充問題，但圖譜本身也依賴人工構(gòu)建，信息有限，很難形成一個完備的架構(gòu)?？梢哉f，對于目前技術(shù)發(fā)展的水平來講，計算機(jī)不能應(yīng)付復(fù)雜的環(huán)境，只能在相對規(guī)則的環(huán)境下工作，需要精確的、離散的輸入。而人對環(huán)境的適應(yīng)能力很高，擅長處理模糊的、連續(xù)的、不完美的數(shù)據(jù)。
3.人類無法知曉具體到某種數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)過程。以計算機(jī)視覺為例，其經(jīng)典方法是運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即深度學(xué)習(xí)的方式。而深度學(xué)習(xí)就是執(zhí)行算法---即執(zhí)行如何完成任務(wù)的指令。 由于機(jī)器認(rèn)知事物的規(guī)則是被設(shè)定的，而這種規(guī)則是不能窮舉的，因而機(jī)器有時會給出非常詭異的，人極少幾率會犯的錯誤結(jié)果。目前科技水平的發(fā)展現(xiàn)狀是，我們知道機(jī)器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是和人類不同的，但我們不知道有何相同，也不知道有何不同。因此，了解機(jī)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每一層的機(jī)理就成為人工智能的下一個重要議題。只有弄明白每一次邏輯推算的方式，才能確保機(jī)器的行為具有可預(yù)測性。而屆時，人工智能的技術(shù)發(fā)展將會發(fā)生一次大的飛躍。
四總結(jié)
近年來，數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升以及各種深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)極大的促進(jìn)了人工智能行業(yè)的發(fā)展。同時，國內(nèi)相繼出臺相關(guān)扶植人工智能發(fā)展的政策，積極推動人工智能在各個細(xì)分領(lǐng)域的滲透。2016年5月，國家四部委更是頒布《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》，明確提出要培育發(fā)展人工智能新興產(chǎn)業(yè)、推進(jìn)重點領(lǐng)域智能產(chǎn)品創(chuàng)新、提升終端產(chǎn)品智能化水平。另外，根據(jù)咨詢公司Venture Scanner統(tǒng)計，截止2016年Q2，全球人工智能公司已突破1000家，跨越13個子門類，融資金額高達(dá)48億美元。而人工智能創(chuàng)投金額在5年間增長了12倍(從$11百萬增至$132百萬美金)，投資熱度持續(xù)走高。雖然人工智能有了一定發(fā)展，但行業(yè)仍處于發(fā)展初期，仍存在著較多的技術(shù)壁壘尚未突破，相信近年在技術(shù)研發(fā)、政策利好、資金支持的多方協(xié)同作用下，人工智能行業(yè)將迎來更大的發(fā)展，值得長期看好。
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