人工智能醫療問題精選(九篇)

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第1篇：人工智能醫療問題范文

在業內人士看來，人工智能不是一項單一的科技產業，而是將其他行業進行融合的工具，例如將機器人和保姆結合產生的“看家機器人”，將導航和汽車結合產生的“車聯網”等。在人工智能技術逐步成熟的當下，誰率先在應用上實現突破，誰就有可能在智能時代的競爭中占據優勢，“人工智能”有望成為可觸摸的新增長點之一。

發展迅猛

身體不舒服，想要打開手機淘寶問問醫生，但是怎么樣才能從幾千個在線等待咨詢的醫生中間找到最匹配的那一個？

阿里健康已經開發并在手機淘寶上線了健康小蜜――醫藥健康智能問答引擎。這個類似于智能問答機器人的引擎，可以回答普通用戶的一般性醫藥健康問題，然后根據用戶的需求進行選擇，將用戶自動匹配給相應的醫生或者藥師。

事上，目前，從醫療健康的監測診斷、智能醫療設備，到教育領域的智能評測、個性化輔導、兒童陪伴，從電商零售領域的倉儲物流、智能導購和客服，到應用在智能汽車的自駕技術，都能看到人工智能的身影。

人工智能等技術是助推自動駕駛發展的關鍵技術。例如，人工智能在幫助汽車解讀傳感器數據時起決策作用，通過閱讀駕駛者的駕駛行為和表情，能及時提醒駕駛員在疲勞駕駛時切換至自動駕駛模式。

“人工智能”一詞，通常被認為是1955年8月31日在達特茅斯（美國一所院校）會議上誕生的，61年來，人工智能的研究和實踐一直處于不斷增長的趨勢。當今，人工智能技術的突破帶來了席卷全球的技術革命風暴，創造出了一個無比廣闊的市場，中國的很多公司在這股大潮中抓住機遇，表現亮眼。有觀察者認為，中國的人工智能已成為一張令世界矚目的閃亮名片。

過去的一年里，長虹、TCL、創維等中國家電企業都紛紛人工智能家電產品，希望借助人工智能打破家電行業的銷售難題。

不久前，搜狗公司2016全年財報，搜狗借助人工智能技術實現了較大的業績增長。未來會把人工智能應用到更多的產品中，讓用戶表達和獲取信息更簡單，讓人工智能真正惠及人類。

全球人工智能研發的腳步正在加快，中國也不甘示弱。近年來，百度先后成立了大數據實驗室、深度學習實驗室和硅谷人工智能實驗室，并通過架構調整全面發力人工智能。2016年百度世界大會上，“百度大腦”推出，該項目將對語音、圖像、自然語言處理和用戶畫像、無人駕駛等領域進行重點關注和研發。

在騰訊，人工智能研究項目包括WHAT LAB（微信-香港科技大學人工智能聯合實驗室）、優圖實驗室、微信模式識別中心、智能計算與搜索實驗室等多個部門。

人工智能猶如新的科技革命，為長期低迷的世界經濟注入新的活力。去年諸多關鍵技術突飛猛進，無疑是人工智能發展史上濃墨重彩的一年。誕生半個多世紀以來，它終于走到了從科技研發到行業應用的臨界點，蓄勢待發。

為發展更新“發動機”

人工智能技術的重大突破必將帶來新一輪科技革命和產業革命，對人類生活的方方面面將產生深遠的影響。大力發展人工智能技術是中國經濟轉型升級的重要動力。

眾多研究表明，人工智能是對傳統行業商業模式、產業鏈和價值鏈的全面顛覆，將為全球經濟、社會生活的方方面面帶來質的變化。

發展人工智能的最大意義在于為現代化發展更換“發動機”。咨詢公司埃森哲研究了美國、芬蘭、英國等12個發達國家并作出預測，到2035年，人工智能將幫助這些國家的生產率提高40%左右。

對于中國而言，人工智能帶來的好處將是多方面的。就經濟來說，借助人工智能新技術實現自動化，將極大提高生產率，節省勞動成本；優化行業的現有產品和服務，提升其質量和勞動生產率；通過創造新市場、新就業等，將促進市場更加繁榮，開拓更廣闊的市場空間。

而在產業升級方面，中國的傳統制造業大而不強的問題亟待克服，人工智能恰恰為制造業轉型升級提供了便利和動力，一是這些企業擁有行業海量的數據和大量資金；二是在生產力水平急需提升、傳統人口紅利逐漸消失的情況下，傳統企業有迫切的意愿來改造升級自己的工廠、業務，提高收益，降低企業成本。因此，制造業既是人工智能可以大有作為的領域，也是中國發展人工智能的優勢領域。

《全球人工智能發展報告2016》顯示，中國人工智能專利申請數累計達到15745項，列世界第二；人工智能領域投資達146筆，列世界第三。

據艾瑞咨詢預計，2020年全球人工智能市場規模將達到1190億元，年復合增速約19.7%；同期中國人工智能市場規模將達91億元，年復合增速超50%。人工智能發展前景極為廣闊。

就制造業而言，“中國制造2025”計劃的實現就需要很多人工智能。比如過去在技術上難以克服的問題，就可以通過深度學習，在工程上快速地取得一些新的突破。人工智能技術的發展與應用，對于有效實現“中國制造2025”目標至關重要。

面向未來長遠布局

在人工智能這場科技浪潮中，中國與其他國家已經站在了同一起跑線上。針對未來產業競爭，中國政府已在多個方面對人工智能產業做出布局，“人工智能+”的發展，需要面向未來，做出長遠布局。

未來5到10年，人工智能將像水和電一樣無所不在，可以進入到教育、醫療、金融、交通、智慧城市等幾乎所有行業。

目前，在駕駛領域，通過依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，電腦可以在無人主動操作下，自動進行操作；在個人助理領域，通過智能語音識別、自然語言處理和大數據搜索、深度學習神經網絡，可以實現人機交互；在金融領域，通過分析、預測、辨別交易數據、價格走勢等信息，人工智能可以為客戶提供投資理財、股權投資等服務；在電商零售領域，主要是利用大數據分析技術，智能的管理倉儲與物流、導購等方面，用以節省倉儲物流成本、提高購物效率、簡化購物程序。此外，在安防、教育、醫療健康等眾多領域，人工智能都有著廣泛的用途。

第2篇：人工智能醫療問題范文

【關鍵詞】計算機；人工智能技術；應用

1引言

人工智能技術已經成為目前最受社會關注的新興科技之一，隨著該技術在各行業和領域中的應用不斷深入，人們的工作和生活方式不斷向智能化方向發展，工作和學習效率都得到了質的飛躍，未來，人工智能技術也必然會獲得更加廣闊的發展前景。

2人工智能技術概述

人工智能是計算機科學的一個分支，這門學科的主要目標是了解人類智能的本質，并通過將人類智能轉移到智能機器中，使智能機器能在不同應用場景下做出類人思維的反應。人工智能是一項綜合了多項高新科技的綜合性學科，包含5項核心技術，分別是計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術和生物識別技術。其中，機器學習是實現計算機人工智能技術的核心技術，該技術使智能機器在算法復雜度理論、凸分析、統計學等學科的支持下，能自主模擬人類行為。目前已經發表的機器學習策略主要包括模擬人腦的機器學習和采用數學學習方法2種策略。其中模擬人腦的機器學習策略又可細分為符號學習和神經網絡學習，符號學習是以認知心理原理為基礎，在機器中輸入符號數據，用推理過程在圖或狀態空間中搜索并進行符號的運算，對概念性和規則性知識的學習能力較為突出，如示例學習、記憶學習、演繹學習等；神經網絡學習是從微觀生理角度對人腦活動進行模擬，利用函數結構模型代替人腦神經網絡，以函數結構進行數據運算，并在數據迭代過程中在系數向量空間中搜索，對函數型問題具有較好的學習能力，如拓撲結構學習、修正學習等。采用數學方法的機器學習主要是利用統計機器，建立相應的數學模型，擬定超參數，輸入樣本數據后根據不同的運算策略對模型進行訓練，最后根據訓練結果進行結果預測。

3人工智能技術的發展歷程

3.1人工智能技術的興起

雖然新興技術的興起獲得了廣泛的關注，但由于人工智能技術涵蓋的學科和技術范圍過大，興起階段的該技術的理論知識、產品應用、發展應用等均存在明顯缺陷。除此之外，計算機技術在當時也并不成熟，當時的計算機編程和計算水平較為落后，很多超前的想法以當時的技術水平來說實現較為困難。在多種因素的影響下，人工智能技術在興起階段并未得到快速發展。

3.2人工智能技術的高速發展

人工智能技術這一概念在提出后近20年的時期中其發展始終處于停滯狀態，直至20世紀70年代，該領域的專家研發出全新的人工智能專家系統DENDRAL，該系統的誕生帶動人工智能技術邁向新的發展階段，并且在這之后進入高速發展時期。日本始終重視本國科學技術的發展，并且在20世紀80年代提出“科技立國”的政策，此后很長一段時間，日本依托此國策使經濟得到迅速恢復和發展。在1982年，日本國內對第五代計算機的研究以失敗告終，但此次研究中提出了新的計算機算法和邏輯程序語言Prolog，Prolog在處理自然語言過程中具有比LISP語言更好的應用效果，這一創新進一步促進了人工智能技術的發展。人工智能技術的發展建立在多項先進學科共同發展的基礎上，與其他技術相比，人工智能技術在處理數據、整合資源方面具有更大優勢。

3.3人工智能技術的發展現狀

3.3.1專家系統

專家系統指的是一種智能計算機程序系統，是人工智能技術應用最為廣泛也最為重要的領域之一，系統中涵蓋大量某領域專家水平的知識與經驗，通過應用人類在該領域中的專家級別知識來為用戶解決在該領域中遇到的問題。專家系統有效地將人類智能延伸到專業領域中，實現了理論研究向實際應用方向過渡的目標，大幅提高了人類對專業問題的處理效率，并且專家系統依托復雜的算法能對專業問題未來發展的可能性進行更全面的計算，工作效率甚至會比人類專家更高效、更準確。隨著對專家系統研究的不斷深入，目前很多專家系統都能依據對人類行為的模擬在不同的應用場景中作出智能化的反應和判斷，并且能夠利用知識庫，深入挖掘復雜問題的內在聯系。專家系統已經在多個領域中都得到了廣泛的應用，幫助企業更客觀地摸索市場規律，從而作出正確的生產決策、調度規劃、資源配置計劃等，大幅提高了企業經營的科學性，使企業能在節省生產成本的同時，獲得更好的經濟效益。

3.3.2模式識別

模式識別是利用計算機技術將識別對象按一定特征歸類為不同類別，目前人工智能技術在模式識別中的主要研究方向包括語音語言信息處理、計算機視覺、腦網絡組等，希望通過人工智能技術實現對復雜信息的識別和處理，這一應用能促進多個行業向智能化方向發展，如軍事領域、醫療領域等。

3.3.3機器人學

機器人學的主要研究方向是機器人的設計、制造和應用，隨著人工智能技術的成熟與應用，機器人的智能水平不斷提高，并且在不同行業中的應用已經較為普遍，日常生活中常見的機器人包括掃地機器人、迎賓機器人、快遞機器人、早教機器人、無人機等，人們可以利用可移動設備對其進行操作，極大程度地提高了人們生活的智能性和便捷性。

3.3.4機器學習

機器設備并不具備自主思考能力，在不同應用場景下的反應主要是依托計算網絡技術和算法對人類思維模式進行模擬，并將人類行為進行充分消化以使自身性能得到優化，能對不同問題進行處理。機器學習是一項涵蓋多個學科且復雜程度很高的科學，包含統計學、概率學、算法復雜度理論等，是人工智能的核心技術，也是推動計算機向智能化方向發展的關鍵技術。

3.3.5人工神經網絡

人工神經網絡是人工智能技術自進入高速發展時期后廣泛研究的重點內容。利用計算機算法將人腦神經元進行簡單化、抽象化、模式化，并構建成與人腦神經元網絡相似的網絡結構。人工神經網絡技術的成熟與發展為專家系統、模式識別、機器人學、生物、經濟等多個學科的發展提供了技術支持，解決了很多人工智能技術發展中的實際難題。

4人工智能技術的應用

4.1人工智能技術在計算機網絡技術中的應用

4.1.1計算機網絡安全管理

人工智能技術與計算機網絡技術互相依存、互相促進、共同發展，在計算機網絡技術的多個方面都有深入的應用。其中，在網絡安全管理方面主要有如下應用：①智能防火墻技術。防火墻技術隨著計算機的普迅速發展，應用人工智能技術的防火墻技術比傳統防火墻技術的性能更加優異。智能防火墻技術具有智能記憶功能，能自動記錄并儲存歷史處理病毒的記錄，在后續應用過程中依據記錄直接優化計算機匹配環節，減少計算機數據量，提高防火墻的隔離病毒能力。另外，智能防火墻還能結合用戶的需求，對用戶不需要的彈窗功能、訪問權限、有害信息等進行智能化攔截。②計算機入侵檢測。防火墻的主要功能就是為計算機設備創造安全的運行環境，保證系統和內部數據不被侵害。計算機入侵檢測功能是保障防火墻正常工作的基礎功能模塊，對提高計算機數據的安全性和可靠性具有直接的影響。應用人工智能技術的入侵檢測功能，能對計算機系統進行智能化分析和處理，根據預定算法將處理數據整理成為入侵檢測報告，讓用戶能全面地掌握計算機設備的安全狀態。③垃圾郵件智能化處理。該技術依托人工智能技術中的模式識別功能，對接收郵件進行掃描和歸類，發現垃圾郵件后直接將其標注為垃圾郵件，為用戶發出風險警告，避免用戶因誤操對計算機系統造成損害。

4.1.2計算機網絡管理

人工智能技術的發展和應用促進計算機網絡技術向智能化方向發展。在實際應用中，除計算機網絡安全管理模塊外，還能解決多種網絡管理問題。隨著計算機技術的普及，網絡數據呈爆炸式增長，網絡管理工作量和工作難度都達到了空前高度，通過應用人工智能技術，能大幅提高計算機網絡管理效率，優化網絡管理效能。

4.2人工智能技術在企業管理中的應用

企業是市場經濟活動的主要參與主體，是維持市場經濟穩定運行和發展的關鍵要素，在企業生產活動中科學地應用人工智能技術，能有效提高企業的生產能力，促進企業獲得更高的經濟效益和社會效益。具體應用渠道如機械自動化、智能監控、推薦系統、用戶購物行為分析、零售分析、數據提取、文本歸類、文章摘要等，從員工工作的細微之處實現工作效率上的提升，進而提升企業整體的運行效率。對工業行業來說，應用機械自動化技術還能有效降低傳統工業生產中對人工的依賴性，大幅提高工業企業的生產能力，在行業發展的過程中起到了非常積極的促進作用。

4.3人工智能技術在航空航天技術中的應用

航空航天技術是目前人類最高科技的集合體，涵蓋眾多學科，如信息技術、衛星技術、生物技術、天文學、生命科學等，對提高國家的國防力量、提高國家的國際地位、促進國家經濟增長都具有非常重要的意義。航天器設計是航空航天領域中的關鍵工作之一，而遠程控制又是航空航天技術長久發展以來研究的重點，因我國對該技術的研發起步較晚，我國對航空航天技術的研發存在重重困難，但經過國家和科技工作者的不懈努力，目前我國航空航天技術已處于世界先進水平。將人工智能技術應用于航天遠程控制中，利用智能系統對數據進行自動采集、處理和儲存，如通過采集航天器的軌道信息，并以此分析航天器的運行狀態，根據分析結果制定運行決策，對提高航天器的運行安全性和運行質量都是非常重要的舉措，推動國家航空航天事業獲得進一步發展。

4.4人工智能技術在醫療領域中的應用

目前，人工智能技術在醫療領域中的應用已經非常廣泛，使醫護人員的工作內容不斷得到優化，提高工作效率，還有效提高了國家醫療水平。具體應用包括以下幾項內容：①在電子病歷中的應用。傳統就醫診斷環節，醫生都需要以手寫方式記錄病患病例，并根據病例詳細列出治療方案，工作量大，且效率較低，病例保存便捷性較差。通過應用電子病例，不僅能大幅減少病例記錄的工作量，還能在醫療系統中直接勾選治療所需藥品，完成病例及用藥的勾選后打印即可，既能大幅提高工作效率，還能將病例在計算機中進行儲存，且現階段病例文件的儲存格式不再局限于文字，語音和圖像也可被添加到病例中，提高醫療診斷的準確性。②在健康管理中的應用。在現代醫療中應用人工智能技術，對病患的病情進行智能化分析，能使醫生對疑難病癥的分析更加全面準確，制定針對性更強的醫療方案，提高醫療水平，為改善患者的健康狀況提供輔助。

5結語

綜上所述，計算機人工智能技術的應用，對社會各行業都產生了不同程度的影響，人們的工作和生活方式得到優化和改變，國家科技水平也不斷提升。加強對計算機人工智能技術的研究，推動人工智能技術在各個行業中的應用，讓人們能切身感受到科技為生活帶來的改變，對促進人類社會的發展具有非常重要的意義。

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第3篇：人工智能醫療問題范文

關鍵詞：人工智能；大數據；交叉領域

自二戰時期阿蘭?圖靈破解恩尼格瑪密碼機帶來勝利的曙光之后，人工智能初見苗頭，1956年“人工智能”一詞首次由約翰?麥卡錫等科學家在達特茅斯研討會上提出，時至今日，人工智能經歷了60多年的浪潮和洗禮，其中有曙光、有冰封，也有期望。縱觀當下，人工智能不僅僅是機器智能，在深度學習和推陳出新的算法推動下，其攜手云計算、大數據、卷積神經網絡等，攻破了自然語言語音處理、圖像識別的瓶頸，像潘多拉的盒子一樣在認知科學、機器人學、機器學習等領域全面開花，人工智能涵蓋了從基礎層、技術層到應用層等多個方面，為人類文明帶來了翻天覆地的變化[1-2]。人工智能包羅萬象，在其基礎上衍生的大數據“洪流”對人類社會的方方面面進行沖擊，這些數字的價值已然超越了諸如金錢、財產、黃金、石油，甚至是土地。然而，大數據技術也如同普羅米修斯盜得的圣火，一方面給人間帶來溫暖和光明，另一方面也有可能使自身被奴役甚至使人葬身火海[3]。因此，當我們沉迷于大數據的海洋中時，我們是否有能力像藍鯨遨游大海一樣自由掌舵，是當今大數據和人工智能時代存在的一個重大問題。是“曲徑通幽”還是“會當凌絕頂”，我們如何在大數據中“浮游”，而不是一味地擴充，需要理性看待與合理評價大數據對人類生存和發展的影響。

1.人工智能和大數據與“工業革命”

2020年剛剛結束的新一輪美國總統競選上演了各種“國家鬧劇”，為何特朗普在2016年贏得大選，而4年之后卻無法連任？時間推移，2016年他勝利的部分原因在于他利用了面臨技術威脅的工業行業中工人們的焦慮，同時指責非法移民對美國及美國人資源和就業機會的占用[4]。但在技術浪潮的挑戰中，自動化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世紀60年代工業革命時期，機器取代人力，規模化工廠生產取代個體手工生產，即引發了人工智能數據的工業大變革。從機械結構、電氣控制等模塊的設計和改良，車間機器人的智能化已可以代替人完成生產作業[5]。通過智能化機器人可以減輕勞動負擔，還可以用于環境檢測[6]和實施救援[7]等，保護我們的人身安全。這些“機器人”在為我們減負的同時確實也引發了“失業危機”，這種現象不僅于美國，日本、韓國和德國亦是如此。我們也許可以形象一下，未來20或30年后，工廠中工傷幾乎為“零”，完全實施機器人24小時作業，速度驚人，質量統一，而僅有的幾個人使用簡單的觸摸界面對機器下達“命令”。機器的發展已超乎我們對普通機械的認知，21世紀開發的三大機器人中大狗（BigDog）解決了運動和重載運輸問題，特別用于軍事領域，被譽為“當前世界上最先進適應崎嶇地形的機器人”；亞美尼亞（Asimo）從人類如何移動上展現了機器人仿人運動；Cog具有了人類所特有的思考，由不同處理器組成的異種機互聯網絡形成了“大腦”。特斯拉——其除了是電動汽車和能源公司外，還是自動駕駛汽車行業的領跑者之一。其2016年已銷售具有自動駕駛、自動自制和自動停車功能的電動汽車，但出于法律和倫理層面，駕駛員還是要坐在駕駛位上，但他可以做他想做的其他事，發短信、打電話或是休息，而不再是駕駛汽車。我們可以不用擔心酒駕，不用因為時間緊張而疲勞駕駛，不必為新手司機而變得脾氣暴躁……汽車自動駕駛將讓我們行駛得更規則、更安全和更“無聊”。自動駕駛上的智能進化，使得自駕型派送車為商業化服務成為可能，還有自駕型飛行器也在被研發，通用、寶馬、谷歌等公司一直在努力開發，通過無人機在您家門口投送包裹將對電子商務世界帶來更多創造性方案。“如果你夠走運的話，機器可以把你當成寵物。”雖為戲謔之言，卻又飽含心酸。工廠變得越來越自動化，但其仍需要人類專家，他們才知道如何監控傳感器，知道在發生故障時如何進行修復，機器的運行離不開人的監控，只有人的思考才能有新產品的誕生以及高效的生產流程，我們與機器共存，是從體力中解放，但要從事腦力工作。

2.人工智能和大數據與金融的未來

“數字蝶變”席卷金融行業各個領域[8]，金融行業應用大數據、移動互聯網、人工智能等先進信息技術，累積了非常多的客戶信息。通過大數據的幫助，金融公司在分析數據下尋找更多的金融創新機會。在商業智能（BI）的輔助下，電信業可以對客服描述和定位及需求進行預測；保險業可以在進行風險分析的同時進行損益判斷；銀行業可以調整市場活動，建立信貸預警機制等等[9]。人工智能和大數據讓金融業形成了“以客戶為中心”的模式。與客戶最密切的金融即是金錢，但是它們已經被“支付寶”和“微信”以及更多的電子支付方式取代，越來越少的人使用現金，數字金錢是否會完全取代物質金錢，我們很可能會發展為無現金社會。那么首先“下崗”的是誰呢？答案毫無疑問：銀行。巴克萊銀行前首席執行官安東尼?詹金斯曾預測，對于工業化國家，銀行員工和其分支機構在未來10年內會消失；花旗全球視角與解決方案的一項研究預測，美國和歐洲的銀行將在未來10年裁減約180萬員工；甚至2016年2月的一份丹麥銀行家協會新聞稿表示，銀行搶劫案數量連續第5年下降。就支付領域而言，在這樣的時代背景下，如何利用大數據技術對跨越式發展的支付行業進行監管，成為一個值得深入研究的課題[10]。在人工智能下，我們都有被銀行自動回復或自會讀取特定問題的“員工”惹惱過。溝通技巧和財務知識同樣重要，因此，銀行業員工的下崗只是在基礎性操作上，對于“專業咨詢”，需要更多受過高等教育、具有更好溝通能力的員工。目前，我國的多數銀行還沒建立“開放、共享、融合”的大數據體系，數據整合和部門協調等問題仍是阻礙我國金融機構將數據轉化為價值的主要瓶頸。大數據的整合、跨企業的外部大數據合作不可避免地加大客戶隱私信息泄露的風險。有效防范信息安全風險成為商業銀行大數據應用中急需解決的問題。

3.人工智能和大數據與“專家系統”

電子病歷數據、醫學影像數據、用藥記錄等構成了醫療大數據。醫療數據不僅包括大數據的“4V”特點，即規模大（volume）、類型多樣（variety）、增長快（velocity）、價值巨大（value），還包括：時序性、隱私性、不完整性和長期保存性。醫療大數據可以提供預警性，當數據發生異常時，通過一定的機制可以發出警告，從而迅速采取相應措施，及時解決問題[11]。成立于1989年的美國胸外科協會（STS）數據庫，至今已經涵蓋了美國95%的心臟手術，收集了500萬條手術記錄[12]。其中的先天性心臟手術（CHSD）數據庫是STS數據庫的重要組成部分，是北美最大的關注兒童先天性心臟畸形的數據庫，被認為是醫學專業臨床結果數據庫的金標準。近年來，基于CHSD數據庫所進行的數據挖掘不斷增加，大型數據庫對提高醫療質量所起到的正向作用正在日益凸顯。如Welke等基于CHSD數據庫探討小兒心臟外科病例數量和死亡率之間的復雜關系[13]；Pasquali等基于CHSD數據庫探討新生兒Blalock—taussig分流術后的死亡率[14]；Jacobs等基于CHSD數據庫采用多變量分析方法來研究病人術前因素的重要性[15]；Dibardino等基于CHSD數據庫采用多變量分析的方法來探討性別和種族對進行先天性心臟手術結果的影響[16]。這些都是在醫療領域采用人工智能提供的醫療診斷，形成了“專家系統”，專家系統可以說是一種最成功的人工智能技術，它能生成全面而有效的結果。借助醫療大數據的平臺，“專家系統”可以智能輔助診療、影像數據分析與影像智能診斷、合理用藥、遠程監控、精準醫療、成本與療效分析、績效管理、醫院控費、醫療質量分析等。不僅是數據平臺，“達芬奇機器人”可以看成醫療的高精尖“人工智能”，它能縮短泌尿外科手術以及術后患者恢復時間，促進患者早期下床活動，減低并發癥發生率[17]。達芬奇手術機器人在消化系統腫瘤、泌尿系統腫瘤、婦科腫瘤和心胸部腫瘤等手術中均有運用[18]。正是機器人，還有其他人工智能設備，如插入手表或衣服里的傳感器、植入我們皮膚下的芯片，以及智能手機中裝有各種“專家系統”的遠程醫療、預防醫學，甚至是器官的3D打印和虛擬現實治療等的發展，讓醫學發生相應的轉變，并使其逐步突破人類的傳統健康概念，那么是否意味著醫學將成為只有科學性，毫無直覺性的學科呢？我們攜帶的內部傳感器和外部應用程序將成為我們的醫生嗎？“你好，醫生”被“嘿，Siri”取代嗎？這不盡然。醫學必然將是向精準化發展，并更具個性化、參與性、預防性和可預測性。醫生不再是疾病的修理工，而是改善我們健康狀況的顧問。直觀當下，我們還是被“看病難”所困擾，我們提出“分級診療”，是在擁有家庭醫生、全科醫生和專科醫生的基礎上再加上人工智能，以實現預期的健康監測、輔助診療和疾病篩查。

4.人工智能和大數據與教育變革

面對各行業和各學科，教育作為傳承文明和創新知識的載體，似乎被排除在人工智能之外。就目前而言，人工智能與教育深度融合發展還存在技術基礎不穩、教育數據缺陷、算法能力不足等現實問題[19]。我國目前更想要做到的是在教育上消除“信息鴻溝”，促進教育公平、均衡發展。因此，目前可以看到人工智能的教育多在于語言學習軟件，通過虛擬技術和人工智能構建一個靈活的、可擴充的虛擬交互平臺，設計多維虛擬場景和智能人工角色，實現不同場景下人機角色的交流和學習，提升學習者的口語能力和語感知識[20]。這使得教師不再是唯一的知識傳播者，任何互聯網搜索引擎都將提供比教師所有的更多信息，并且可以更快捷地獲取。肺炎疫情暴發以來，遠程網絡教育成了主要教學形式，互聯網教育形式其實早在小學、中學和大學中運用，虛擬現實技術在教學領域的研究和探索也在全面展開。谷歌已經開發一款VR紙板視圖，并將研發的虛擬課程一起推向市場，使現實生活中在生物課上解剖一只青蛙成為一件容易且有趣的事，通過虛擬青蛙，學生們可以去除心臟和其他器官，而不再是象征性的抽象體驗。虛擬現實可以像互動游戲一樣，比單一的在教室聽老師授課帶來更多樂趣和體驗，學習效果可能更好。我們的學習是知識的積累，那么教育就是我們的庫，荀靜等結合自身情況對西安工業大學知識庫構建進行探究，認為機構知識庫在保存知識資產的同時，更重要的是促進學校知識資產的傳播利用和管理，提升學校影響力和學術聲譽[21]。劉暢等通過對東北大學機構知識庫服務的推廣研究，了解到開放獲取的概念和實踐已經受到了廣泛的認可，機構知識庫不僅可以成為一個知識的存儲庫，也可以成為各個學科領域的學者進行在線交流的平臺，提供個性化的增值服務，既有利于機構知識庫的內容建設，也可以進一步促進學術交流和科研合作[22]。知識庫，即大數據的有機整合和有序利用，是學術成果、視頻文檔、實驗數據等進行收集、長期保存、傳播和提供開放利用的知識資產管理與教育服務[23]。

5.人工智能和大數據應用的共性需求

人工智能和大數據時代，海量的信息來自“五湖四海”，但都通過互聯網絡匯聚智能終端。這些數據只會進一步增多，不僅僅是云存儲，對于信息的進一步挖掘、處理、分析和利用，目標性結果才是我們最想要的信息。全球包括IBM、微軟、谷歌和亞馬遜等一大批知名企業紛紛掘金大數據挖掘這一市場，大家都在開拓自己大數據分析平臺。數據挖掘是大數據時代孕育的產物[24]，是我們的共性需求，與傳統的統計分析技術相比，數據挖掘有著自身的本質特征,數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息并發現知識。數據挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可實用三個特征[25]。數據挖掘的出現不是為了替代傳統的統計分析技術,相反，它是統計分析方法學的延伸和擴展[26]。隨著信息時代的到來，數據挖掘被越來越多地應用于各個領域。

6.人工智能和大數據的展望

大數據與人工智能相輔相成，在人工智能的加持下，海量的大數據輸出優化的結果，使人工智能向更為智能的方向進步，大數據與人工智能的結合將在更多領域中擊敗人類所能夠做到的極限。漫長的人類歷史發展和進化，信息和人類一直“纏纏綿綿”“你追我藏”，因此，我們應該明白信息就是信息，我們需要的是“維基百科”，而不是僅僅的“維基”。走出狹隘的信息資源，管理和洞察大數據，才是對數據的有用。因為，我們早已告別了數據庫放在一間房間的時代。此刻不得不提藍鯨法則——大數據之道：了解數據懂得利用數據的“浮力”才是關鍵；“以簡約為目標”將數據最終形成洞察及行為；可以通過“數據”“信息”“知識”流程式、組合式、直通車式各種需要的方式來獲取[27]，在簡約中“印象”處理繁雜的大數據，使之“為我所用”。=數據也是一門科學、一項技術，如果實驗不能證明其具有可重復性和一般性，那它是沒有科學依據，但是，任何一項科技，如果你堅信它必將改變社會和商業，選擇從長期展望其發展并持續付出努力，那么就是一種戰略選擇[29]。人類社會的政治、經濟、文化、思維等固有“態勢”被重刷，數據思維將為我們帶來一個智能全新的世界觀。

第4篇：人工智能醫療問題范文

2016年是世界圍棋界極不尋常的一年，3月份在“阿爾法圍棋”（AlphaGo，一款圍棋人工智能程序）與圍棋世界冠軍、職業九段選手李世石之間展開的一場人機大戰中，“阿爾法”的勝出震驚全球。7月份世界職業圍棋排名網站公布了最新世界排名：“阿法圍棋”以3612分，超越3608分的柯潔成為新的世界第一。

2016年12月29日到2017年1月4日，一個名叫 “Master”的神秘網絡圍棋手橫掃中、韓、日圍棋界。它憑借驚人的穩定性一路高唱凱歌，獲勝60場，沒有敗績。最終神秘的“Master”揭開了廬山真面目，宣布自己就是“阿爾法圍棋”。

2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿爾法圍棋”，成為第一個不借助讓子，在全尺寸19×19的棋盤上擊敗職業圍棋棋手的電腦圍棋程序，其特點是擯棄了人類棋譜，只靠“深度學習”的方式成長起來挑戰圍棋的極限。

圍棋是人類最具智慧的競技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）研發是人類最具挑戰性的科技探索。人機大戰的經典對決將被同時載入圍棋史冊和科技史冊。它的意義已經遠遠超出圍棋本身，人們熱衷談論“阿爾法圍棋”更多是出于對AI技術的關切。從誕生到日益成熟，AI理論和技術的應用領域在不斷擴大，不知不覺間滲透到人類當代生活的各個方面。AI時代，互聯網、金融、醫療、教育、物流、娛樂、傳媒等行業都在加速自己智能化的進程。可以想見，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。 而與此同時，人類命運和機器智慧的沖突與共存，已經由人機大戰開始不斷升溫。

“人工智能百年研究”項目

2014年秋季，美國斯坦福大學開啟了“人工智能百年研究”（AI100）項目。這是一個超大型長期項目，該項目發起人――美國人工智能發展協會會長、前微軟研究員埃里克?霍維茨博士表示，“我們的職責是研究人工智能在2030年前對人類社會生活方方面面所產生的影響，尤其是在北美地區”，而“研究的核心是，人類不能喪失對人工智能的控制能力”。 “人機大戰”

2016年9月1日，“人工智能百年研究”項目的第一項成果《人工智能與2030年的生活》。這是一份試圖定義北美城市在未來10多年間將要面臨的可以模擬人類行為的計算機和機器人系統 （即人工智能）問題的報告，涉及交通、家庭/服務、健康醫療、教育、低資源社區、公共安全與防護、就業、娛樂等關注領域，目的是推動相關政策的制定。業內人士認為，工業界和學術界目前正在聯手倒逼政府出臺人工智能的相關政策，希望可以獲得更大力度的資金和法律扶持。

《人工智能與2030年的生活》所列舉的關注領域，均面臨著人工智能的影響和挑戰。例如開發安全可信賴的硬件的困難（交通工具和服務機器人），獲得工作信賴的困難（低資源社區和公共安防），對勞動力可能被邊緣化的擔憂（就業和職業），以及人際交往減少帶來的社會副作用（娛樂）等等。

1.交通：自動駕駛的汽車、卡車、無人機投遞將改變城市里的工作、購物和休閑娛樂模式，但需要增加可靠性、安全性和用戶接受度，并根據新的交通模式改進當前的相關法規和基礎設施。

2.家庭/服務機器人：現在進入家庭的掃地機器人或特種機器人能夠為家庭和工作場所提供清潔和安保服務，當務之急是技術方面的挑戰和機器人成本過高的問題。

3.健康醫療：個人健康監測裝備與手術機器具有極大的發展潛力，人工智能軟件將最終對某些疾病自動進行診斷和治療。目前的關鍵是獲取醫療從業者的信任。

4.教育：互動輔導系統在幫助學生進行語言、數學以及其他技能的學習方面已經發揮出作用，自然語言處理的發展將為這一領域的應用帶來全新的方式。當務之急是教育資源分配不均的問題，以及教、學雙方直接互動的減少會帶來哪些消極影響。

5.低資源社區：投資最新技術領域有助于更充分地發揮人工智能的優勢，比如避免鉛污染和改進食品分配等，重要的是讓公眾參與進來以增強相互信任。

6.公共安全與防護：利用相機、無人機和軟件進行犯罪模式分析，應用人工智能技術來降低人類判斷的主觀偏見，與此同時在不侵犯個人自由和尊嚴的情況下增強安全性。目前需注意的是如何保護隱私和避免固有偏見。

7.就業和職業：隨著全球經濟的快速發展，傳統崗位開始被新崗位取而代之，有關人類如何適應這種新變化的相關工作需要立即展開，比如如何妥善處理勞動力下崗以及人工智能對新工作崗位不適應的問題。

8.娛樂：內容創建工具、社交網絡和人工智能的結合，將開創全新的媒體內容收集、組織和分發模式。但問題是新的娛樂方式如何在個人價值和社會價值之間取得平衡。

《人工智能與2030年的生活》在回顧發展歷程和展望發展趨勢時指出，人類正加速在人工智能領域的研究，試圖建立一個能與人高效協作的智能系統。其中最重要的是機器學習的成熟，它受到了數字經濟崛起的部分影響――數字經濟為機器學習提供了大量數據。此外其他影響因素包括云計算資源的崛起，以及消費者對語音識別和導航支持等技術服務的需求。研究人員認為，不管是從基本方法上還是應用領域，包括大規模的機器學習、深度學習、增強學習、機器人、計算機視覺、自然語言處理、協作系統、眾包和人類計算、算法游戲理論和計算的社會選擇、物聯網、神經形態芯片在內的研究趨勢，共同促進了人工智能研究的熱潮。

這份報告試圖嚴肅地討論這樣一個問題：如何更好地引導人工智能來豐富和服務于人類生活，同時推動和激勵這一領域的創新。因為人類目前并不能清晰而完美地預測未來的人工智能技術及其影響，所以一定要對相關政策進行評估。未來幾年公眾在交通和醫療等領域內應用人工智能的機會日漸增多，因此必須以一種能構建信任和理解的方式將其引入，確保在尊重人權和公民權利，保護隱私和安全，維護廣泛而公正的利益分配等方面措施周備。 世界經濟論壇說，機器人和人工智能到2020年可以取代510萬個工作崗位。

研究人員指出，傳統的人工智能范式已被數據驅動型范式成功取代，對于定理證明、基于邏輯的知識表征與推理這些程序的關注度在降低。作為20世紀七八十年代人工智能研究的一根支柱，規劃（ Planning ）強烈依賴于建模假設，難以在實際應用中得到滿足；視覺方面基于物理的方法和機器人技術中的傳統控制與制圖，正讓位于通過檢測手邊任務的動作結果來實現閉環的數據驅動型方法；還有曾頗受歡迎的貝葉斯推理和圖形模式，在數據和深度學習的顯著成果前也顯得相形見絀。在未來15年中，針對人類意識系統開發，按照能夠互動的人類特點進行建模和設計人工智能系統成為人們的興趣點。在考慮社會和經濟維度的人工智能時，物聯網型的系統變得越來越受歡迎。數據驅動型產品的數量及其市場規模將會擴大。

“為機器人安裝‘死亡開關’”

2017年1月，歐洲議會法律事務委員會召開會議，呼吁制定“人類與人工智能/機器人互動的全面規則”。議公布的報告對機器人可能引發的安全風險、道德問題、對人類造成的傷害等情況進行了討論，探討是否需要為機器人安裝“死亡開關”、研究機器人搶走人類工作的應對措施等等，要求歐盟為民用機器人制訂法律框架。專家認為，這或將是首個涉及管制機器人的立法草案，將有利于人類應對機器人革命帶來的社會震蕩。

會議認為，人工智能和機器人發動的新工業革命可能影響到所有的社會階層。機器人可能創造無限的繁榮，與此同時將影響人類未來的就業情況。機器人取代人類在許多行業是大勢所趨。在德國，每1萬個雇員中就有301個是工業機器人。報告要求歐盟委員會對各國民眾的就業情況進行調查，重點關注極易被機器人取而代之的職位。如果機器人成為職位“殺手”，歐盟各成員國應考慮為國民提供基本的生活保障。埃里克?希爾根多夫是一名德國法律教授，他非常認同歐洲議會討論的這項議題。“這不僅在政治上是可取的，從法律角度也是必要的，這樣我們才能及時應對機器人革命帶來的社會震蕩。”他指出，“即使是銀行顧問、教師和記者等要求嚴格的職業，未來也無法在這場科技洪流中幸免。”

會議強調，因為人工智能在幾十年內可能超越人類的智力，將對人類控制機器人構成挑戰。隨著機器人自我意識的崛起，甚至可能威脅人類的生存。近年來，機器人“殺人”的事件時有發生：2015年6月，在德國大眾汽車公司，一名工人安裝機器人時反被它抓起推向金屬板壓死；2016年6月，美國一家汽車零件生產商的一名女員工正在修理出現故障的機器人時，它突然啟動，將修理女工活活壓死。

報告參照美國科幻小說作家艾薩克?阿西莫夫提出的“機器人學三大法則”，將其作為立法框架，對機器人自我意識覺醒后的行為規范做出規定。“機器人學三大法則”包括： 1.機器人不得傷害人，也不得見人受到傷害而袖手旁觀。2.機器人應服從人的一切命令，但不得違反第一法則。3.機器人應保護自身的安全，但不得違反第一、第二法則。由于規則無法轉化為代碼，歐洲議會正在著手建立一個針對機器人和人工智能研發的機構，為設計、生產和操作機器人的人員提供技術、倫理和監管方面的專門知識等。

報告還提出：1.在設計新型機器人時，設計師應該尊重人類的基本人權，事先獲得道德研究委員會的批準。2.必須為機器人注冊，以便在調查事故時查找涉事的機器人。3.確保機器人安裝有“死亡開關”，可以隨時被關閉。4.機器人不能對使用者造成“身體或心理傷害”。如果釀成事故，機器人不能逃脫責任。機器人所負擔的責任應該與其接收的實際指令及其自主程度相對應：它的學習能力和自主性越高，那么人的責任就較低；倘若它“受教育”的時間越長，教它的“老師”負的責任就越大。報告還指出，機器人的生產商或擁有者將來需要購買保險，來承擔機器人可能造成的損失。

人類與機器人的關系將會引起一場涉及私隱、尊嚴和安全的大討論，在歐洲議會投票贊成立法之前，各成員國政府將對此做進一步的辯論和修正。

“機器人應當納稅”

英國牛津大學近期一項調查結果顯示，今后數十年間，自動化改變生產線的速度將超過20世紀。在經濟合作與發展組織（OECD）成員國，57%的工作崗位有被自動化取代的風險。英國中央銀行英格蘭銀行預測，在自動化浪潮中，危在旦夕的英國工作崗位多達1500萬個。美國白宮2016年預測，機器人取代時薪低于20美元以下崗位、介于20～40美元崗位和時薪40美元以上崗位的概率分別為83%、31%和4%。

在美國微軟公司創始人比爾?蓋茨看來，為暫時性減緩自動化蔓延速度，很有必要向企業為雇用機器人員工而征稅，稅單將是阻止機器人取代人類工作崗位的殺傷性武器。如果機器人將大范圍取代人類工作崗位，那它們至少應為此買單。“目前一個人類員工在工廠中創造了5萬美元的價值，這個價值會被征稅。人類員工需要繳納各種稅，如所得稅、社會保障稅以及其他稅款。如果一個機器人在工廠做與某個工人同樣的事情，我們也應按同等水平向它征稅。”

蓋茨同時認為，盡管一些工作崗位可能被機器人取代，但人們可以在那些所需技能是機器人無法復制的領域里繼續工作。世界需要抓住機遇解放勞動力，讓人們從事更好的工作，例如關愛老人和幫扶特需群體。在這些領域，人類具有獨特的同情心和理解力。

法國社會黨總統候選人伯努瓦?阿蒙也呼吁法國對機器人征稅，部分稅收用于補貼全民基本收入保障。越來越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自動化引發的大范圍失業。而反對機器人稅的人士則持這樣的觀點：自動化即使在短期也可以借助提高生產率創造新的就業崗位。

“人類需要成為‘半機器人’”

美國特斯拉汽車公司首席執行官伊隆?馬斯克在2017年2月13日迪拜舉行的 “世界政府峰會”上表示，未來20年，駕駛人員的工作將被人工智能所顛覆，之后全球12%～15%的勞動力將因為人工智能而失業。“從技術角度講，最迫切的影響會來自自動駕駛汽車。它到來的速度將遠快于人們的預期，當然它會為人類提供極大的方便。”

第5篇：人工智能醫療問題范文

政策驅動也是重要動力，科技巨頭搶先布局引發示范效應。智能化時代，各國從國家戰略層面加緊人工智能布局，美國的大腦研究計劃(BRAIN)、歐盟的人腦工程項目(HBP)、日本大腦研究計劃(Brain/MINDS)，而我國也在“十三五”規劃中把腦科學和類腦研究列入國家重大科技項目。企業布局方面，谷歌、Facebook、微軟、IBM等均投入巨資，其示范效應是產業進步的先兆；國內百度、阿里、訊飛、360、華為、滴滴等也加緊布局。15年行業投資金額增長76%，投資機構數量增長71%，計算機視覺和自然語言處理占比居前。

產業鏈格局已現，上游技術成型、下游需求倒逼，計算機視覺產業應用最成熟。產業鏈初步格局已現，從基礎層和底層技術，再到應用技術，最后再到行業應用，除了近年來底層核心技術的突破，下游行業需求倒逼也是人工智能應用技術發展的重要動力，諸如人機互動多元化倒逼自然語義處理、人口老齡化倒逼智能服務機器人、大數據精準營銷倒逼推薦引擎及協同過濾，等等。其中計算機視覺應用技術的發展可能是最先發力的，國內不乏世界一流水平公司。

2B應用首先爆發，“人工智能+金融、安防”應用前景廣闊。“人工智能+”將代替之前的“互聯網+”，在各行業深化應用，安防、金融、大數據安全、無人駕駛等等。生物識別和大數據分析在安防和金融領域的應用則是目前技術最為成熟、產業化進程較快，如智能視頻分析、反恐與情報分析、地鐵等大流量區域的監控比對；金融領域的遠程開戶、刷臉支付、金融大數據采集、處理、人工智能自動交易、資產管理等。相關推薦標的：東方網力、佳都科技、川大智勝，建議關注大智慧、遠方光電。

逐漸向2C端應用擴展，看好“人工智能+無人駕駛、教育”。人工智能在無人駕駛領域的應用體現在三方面：(1)環境感知環節的圖像識別；(2)基于高精度地圖和環境大數據的路徑規劃、復雜環境決策；(3)車車交互、車與環境交互下的車聯網，智能交通管理。教育領域應用方面，人機交互重構更互動性的教學；大數據和深度學習的結合使得個性化教學成為現實，這也是在線教育最重要的突破點；此外包括VR在內的多載體應用和多屏互動也是發展趨勢。相關推薦標的：四維圖新、千方科技、東軟集團、科大訊飛、長高集團、新開普。

第6篇：人工智能醫療問題范文

對于機器人是否比人類聰明、未來是否可能替代人類，假如機器人產業完全替代人類生產，人還能做些什么?新領軍者年會開幕第一天專家學者們就對這些問題做了深入探討。

無所不能的機器人？

在新領軍者村中有一排無所不能的機器人，在題為行動中的機器人展示區，記者看到了能夠適應各種人類生活場景的機器人，包括協助老年人以及殘障人士的機器人隊友Ballbots、能夠進行語言分析，滿足人類情感交流需求的機器人伴侶以及各種生產機器人。

在論壇上，各國專家學者描繪了一幅更大的機器人應用場景。除了生活起居，從法庭判決、醫療診斷到上戰場打仗，機器人都可以代替人類。“機器人比人更像人類。”一位設計者說道。

但是，這是否意味著機器人在未來將全方面替代人類呢?在論壇現場，《科學美國人》雜志主編MarietteDiChristina做了一個有趣的實驗，讓現場的觀眾舉手表決，在哪些場景愿意使用機器人，哪些場景愿意使用人類。最后結果顯示在需要精確性的領域如醫療手術上，大部分的人愿意使用機器人，而在法律領域，人們則更傾向使用一位人類法官。對于上戰場打仗，幾乎全場觀眾都認為應該使用機器人替代人類。

歸結原因是因為一般人認為機器人更為精確，而人類相對來說比較感性。這也印證在機器人的發展上，目前工業、制造業等領域已經廣泛應用機器人代替人類在完成流水線組裝工作。而在家居照料方面雖然有很多研究但一直未得到普及。

卡內基梅隆大學計算機科學學院教授TomMitchell認為，人類能否大面積運用機器人主要需克服的是信任問題，即能否信任機器人幫助人類進行診斷、完成照料。

這種信任將很快建立起來，根據MarketsandMarkets公司的報告，預計全球服務型機器人市場規模在2017年將達到461.8億美元，行業空間巨大。在未來的4年里，醫療機器會以每年19%的速度增長，2016年全球市場規模估計會增長到119億美元。

除了服務性行業，隨著無人駕駛技術的日漸成熟，交通運輸業也很有可能會被人工智能所取代。

解放生產力激發創新潛能

而人工智能日漸成熟的同時，也催生了一系列問題。未來人工智能是否會完全替代人類，而如果完全替代人類，那么如何解決失業率等社會問題?

屆時，人類或許會在更擅長的領域得到發展。哥倫比亞大學研究員AndrewMcLaughlin表示現在還有許多尚未探索和有待開發的領域，這些領域需要人類的創造力，機器人取代人類進行日常生產，大部分人就可以把更多的精力投放到創新性的領域研究上。“我對于人工智能取代人類，沒有這么悲觀。”他笑著說道。

同時，這也能激發更深入的學習研究。TomMitchell說道：“我們一生當中可能做很多工作，教育流程也將要跟隨改變，不是用四年去學一個課程而可能是花費40年或者更長時間去學習。”

除此之外，軍隊作為未來人工智能發展方向之一，也同樣存在不少潛在問題。Tom表示，在武器上，機器人可以縮減軍隊規模，但是同時，這也是允許更多國家有自己軍備，這有可能會帶來戰亂。

第7篇：人工智能醫療問題范文

關鍵詞：人工智能；智能機器人；模糊控制

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2012）35-8481-02

1　概述

人工智能作為一門學科，其研究目標就是制造智能機器和智能系統，實現智能化社會。具體講，就是要使計算機具有自主發現規律、解決問題和發明創造的能力，從而大大擴展和延伸人的智能，實現人類社會的全面智能化。

2　人工智能的應用

2.1 人工智能的應用分類

2.1.1模式識別

識別是人和生物的基本信息處理能力之一。事實上，我們幾乎無時無刻都在對周圍的世界進行著識別。而所謂模式識別，則指的是用計算機進行物體識別。這里的物體一般指文字、符號、圖形、圖像、語音、聲音及傳感器信息等形式的實體對象，而并不包括概念、思想、意識等抽象或虛擬對象，后者的識別屬于心理、認知及哲學等學科的研究范疇。也就是說，這里所說的模式識別是狹義的模式識別，它是人和生物的感知能力在計算機上的模擬和擴展。經過多年的研究，模式識別已發展成為一個獨立的學科，其應用十分廣泛，諸如信息、遙感、醫學、影像、安全、軍事等領域，模式識別已經取得了重要成效，特別是基于模式識別而出現的生物認證、數字水印等新技術正方興未艾。

2.1.2專家系統

專家系統是應用于某一專門領域，擁有該領域相當數量的專家級知識，能模擬專家的思維，能達到專家級水平，能像專家一樣解決困難和復雜的實際問題的計算機（軟件）系統。例如，能模擬名醫進行辨癥施治的診斷醫療系統就是一種專家系統。

專家系統的特點是其善于解決那些不確定性的、非結構化的、沒有算法解或雖有算法解但在現有的機器上無法實施的困難問題。有些專家系統還具有“自學習”能力，即不斷對自己的知識進行擴充、完善和提煉。這一點是傳統系統所無法比擬的。

2.1.3智能機器人

智能機器人是人工智能技術的綜合應用和體現，它的研制不僅需要智能技術，而且涉及許多科學技術和領域，如物理、力學、數學、機械、電子、計算機、軟件、網絡、通信、控制等等。

一般將機器人的發展分為三個階段。第一階段的機器人只有“手”，以固定程序工作，不具有外界信息的反饋能力；第二階段的機器人具有對外界信息的反饋能力，即有了感覺，如力覺、觸覺、視覺等；第三階段，即所謂“智能機器人”階段，這一階段的機器人已經具有了自主性，有自行學習、推理、決策、規劃等能力。這也正符合Agent的條件，所以，現在把智能機器人也作為一種Agent。

3　人工智能的研究

3.1　人工智能的研究目標和策略

人工智能作為一門學科，其研究目標就是創造智能機器和智能系統，實現智能化社會。具體來講，就是要使計算機不僅具有腦智能和群智能，還要具有看、聽、說、寫等感知和交流能力。簡言之，就是要使計算機具有自主發現規律、解決問題和發明創造的能力，從而大大擴展和延伸人的智能，實現人類社會的全面智能化。

第8篇：人工智能醫療問題范文

人類將在與機器的共生共存中，開啟一個新的時代？

近年來，人工智能已經從科學的神壇走入了經濟的大潮，成為了各大公司爭相競逐的新戰場。

在中國，BAT紛紛在人工智能領域布局：李彥宏聲稱“互聯網的未來在于人工智能”，百度的百度大腦、無人駕駛汽車初具規模；騰訊發揮微信、QQ的強大優勢，在語音識別、圖像識別、人臉支付領域發力；阿里巴巴則以阿里云為基礎，將人工智能的基礎――數據生態系統做大。而國外的谷歌、微軟、FACEBOOK、IBM等巨頭，也在人工智能領域全力推進，從當年IBM的深藍到今天的阿爾法狗，僅僅是巨頭們在人工智能領域嘗試的冰山一角。 什么是人工智能

盡管隨著人機大戰，人工智能已經成為了一個耳熟能詳的熱詞，但究竟什么是人工智能，卻在行業內都難以有一個確定的定義。其實簡單地說人工智能就是對人的意識、思維過程的模擬，但之所以人工智能的定義難以確認，關鍵在于對“智能”的定義難以確認，在人工智能領域經常有一句話說：我們連人的智能是什么都不知道，何談人工智能？因此目前大家普遍認可的還是由約翰?麥卡錫（John Mccarthy）在1956年的達特矛斯會議（Dartmouth Comference）上提出的：人工智能就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現出的智能行為一樣。簡單地說，如果說機器人是要在完成人類四肢的工作，那么人工智能則是要完成人類大腦的工作。

人工智能為什么這么火

其實人工智能早在60年前就被正式提出，幾十年來也一直在飛速發展，但似乎在過去的日子，普通人更多地是通過《終結者》、《我，機器人》等科幻電影了解到人工智能，但為什么今天人工智能突然成為了大家關注的焦點呢？來自微軟研究院的芮勇認為，除了這些年所謂算法的演進和提升外，幾個物質方面因素的發展也將人工智能的應用成為了可能。首先在于背后計算能力的飛速發展。人工智能背后需要有強大的計算能力的支撐，我們看到是阿爾法狗擊敗了李世石，其實阿爾法狗只是一個程序，在背后則是強大的超級計算機的運算。據中國最大的超級計算機制造者――浪潮公司的科學家劉軍介紹，目前，超級計算機的性能發展迅速，一臺超級計算機已經能夠達到一百萬臺電腦的運算能力，因此，在計算能力上將人工智能需要的超級運算成為可能。其次，人工智能需要對海量的數據進行分析，就必須擁有海量的數據，而幾十年的互聯網的發展，讓人類社會中海量數據的產生于收集成為了可能。第三，4G技術的普及，讓數據隨時隨地的鏈接已經成為常態，也讓大量數據的傳輸成為可能，使用場景的便利化，給人工智能走進日常生活提供了多種可能。如果說人工智能原來是一粒種子，但陽光、溫度、濕度等外在條件還未具備，因此一直蟄伏在科學家的研究室里，那么今天，正是人工智能即將破土而出的時刻。

既然人工智能時代已經到來，那么無論是科學層面、經濟層面，還是我們生活中的人工智能三大猜想就無可回避地出現在我們的面前，讓我們看看中外人工智能專家將給出什么樣的答案。 人工智能是否會比人聰明？

在硅谷的美國宇航局艾姆士研究中心，有一所一出生就聲名顯赫的大學―“奇點大學”。其校長雷?庫茲韋爾認為，伴隨生物基因、納米、機器人技術幾何級的加速度發展，2045年左右，人工智能將來到一個“奇點”，跨越這個臨界點，人工智能將超越人類智慧，人們需要重新審視自己與機器的關系。人類將在與機器的共生共存中，開啟一個新的時代。那么，人工智能真的將比人類聰明嗎？

對于這個問題，科大訊飛董事長劉慶峰堅決認為，人工智能一定能夠超越人類，因為通過互聯網萬物互聯，可以把所有人類的智慧匯聚到后臺，通過深度神經網絡來展現，所以人工智能到時候不是跟單個人比，它是把所有人的智慧匯聚在后臺，來跟單個人比，所以它在絕大部分場合下會表現得比人類更聰明。微軟亞洲研究院院長洪小文則認為人工智能在大多數情況下比人類更具有能力，但它仍舊無法與人類的智能相比，因為，人類最可貴的能力在于創造力，而這一點上人工智能無法與人類抗衡。被稱為中國人工智能布道者的搜狗創始人王小川指出，原來我們都認為人工智能缺乏創造力，但現在人工智能的發展已經否定了這一點。拿阿爾法狗在人機大戰中的表現來看，它的很多招法都是傳統圍棋理論所難以接受，對人類棋手而言匪夷所思的。因為以前是人類告訴機器方法該怎么做，到阿爾法狗的時候，人類開始不用告訴計算機方法，只告訴人工智能目標：就是要贏，這個方法和答案讓它自己找。但即便如此，也不能認為機器能夠比人聰明，因為必須要人類為人工智能設立一個目標，它才能夠產生后面的學習。

所以對于人工智能而言，可以在很多時候輕松擊敗人類，但它仍受到兩方面的限制，第一條是它只能從人類已有的各種各樣的行為和判斷的數據中去學習，創造不了人類沒有經歷過的全新的方向。第二是機器設計不了規則，必須由人來設立規則或者說是算法。 人工智能是否會取代人類？

當機器有了智能，自然而然就會讓人們想到他與人類的關系，所以在《終結者》中出現了“審判日之戰”，在《黑客帝國》中出現了人與MATRIX（矩陣）的對決，而科幻作家阿西莫夫則防患于未然地提出了“機器人三定律”，那么，人工智能的發展真的會取代人類嗎？

小I機器人的創造者袁輝對此持悲觀態度，他認為整個目前人類文明是在走向一個下滑的階段，所以在這種階段下面，人類最后會被終結，這可能是一個時間的問題。從本質上說，這是人類自己的問題，人類創造了人工智能這樣的一個物種，這個物種與人類是和諧共存還是競爭，完全取決于人類的發展。而搜狗董事長王小川則預測當人類面對人工智能的時候，會與人工智能共同進化，人工智能將最終會成為人類的一部分，人工智能既會幫助人類，也會約束人類，二者將是一種合體的關系，最終人會變成新人類，會進化成新的物種。

科大訊飛董事長劉慶峰承認因為人工智能可以在后臺匯聚人類的各種智慧，所以在很多的復雜的活動中可以超越人類，但是最終是被人類所管理和控制的。因為機器沒法自己設定規則，所以它一定是在人類定的大規則下來為人類服務的。最后人和機器會相互耦合在一起，推動整個世界的進程。

其實，在人類發展的進程當中，每一個新技術的出現總會伴隨著爭議、誤解甚至是擔憂或者是恐懼，在十九世紀工業革命的時候，英國的產業工人擔心機器搶了自己的工作，于是紛紛去燒機器、毀機器；兩百年前，在美國大約70%的人口都是農業人口，而大型機器和生產線出現后，幾乎搶奪了所有的農業人口的工作。但現在美國只有1%的農業人口，而那69%的人并沒有因此而失去他們的生活或者是工作，反而在機器創造的更多的新領域創造了新的工作，尋找到了新的生活。相比那個時候，人類進化了，因此人類就是在不斷認知自我的過程當中，去擁抱越來越美好的新生活。 人機大PK

盡管有預言人工智能將逐漸地接管人類的種種職業，但那畢竟是未來，現在，人工智能在一些常見的領域到底達到了什么樣的水準？讓我們看看人機在幾個職業上的PK。

項目：語音識別

規則：由人工智能和人類速錄師同時聽一段聲音，并將其轉化為漢字，看誰的準確率高。

結果：

1、速度：雙方速度幾乎一樣，都是在語音播放的同時完成了錄入。

2、準確率：準確率都達到99%以上。

應用場景：目前，語音技術主要應用領域是：導航和音響系統、智能可穿戴設備、制造業、智能家居、電信領域、醫療領域、教育等領域。預計在2017年以前，全球語音識別市場將達到1330億美元。

視角延伸

1、在嘈雜的環境，多人對話的情況下，人工智能尚缺乏足夠的辨別能力。

2、對于方言，人工智能的準確率明顯降低，需要專門的數據庫予以支撐。

3、人工智能的語音識別已經拓展到多種語言，已經初步達成了實時翻譯功能。

4、在未來萬物互聯時代，語音識別將成為人機對話、打通各個平臺的接口。

項目：駕駛

規則：無人駕駛汽車在高峰期于北京東三環行駛，看行駛的平穩度與安全性；無人駕駛汽車在專業賽車場進行18米S彎繞樁跑，就是賽車手考賽車水平的時候，會有這一段考試，從頭到尾如果是人駕駛一般要14分鐘，用智能機器人可以做到13分鐘多一點，就是說比賽車手還少一點時間。

結果：

1、實地無人駕駛順利完成，放置于車頂的打火機，硬幣等物件沒有掉落。

2、專業賽車場進行的18米S彎繞樁跑，人駕駛一般要14分鐘，人工智能可以做到13分鐘。

應用場景：當前，世界大型汽車制造商都在致力研究無人駕駛汽車技術。該技術在減少擁堵和安全隱患等方面大有作為。根據業內預測到2020年，無人駕駛汽車市場將達到6億美元。

視角延伸

1、人工智能還不能處理很多復雜的情況，在技術上仍然具有很大挑戰。

2、無人駕駛的目標第一是解決因為人為的因素造成的安全性；其次能夠將人類從駕駛的煩瑣中解脫出來。

3、專家預測，未來五年無人駕駛的發展方向將是“增強駕駛”，即汽車同時具有人類駕駛與無人駕駛功能并存，人與車的關系就如同當年人與馬的關系一樣。

4、無人駕駛設備能否小型化將成為無人駕駛能否走向應用的一大門檻。

項目：圖像識別

規則：由人工智能和人類同時識別三張明星在不同化妝、衣物時的圖像，看誰能準確地認出；同時識別三種長得相似的普通人的照片，看是否能夠辨認出這是否是同一個人。

結果：

第一次辨認結果人工智能勝過了人類。

第二次因為有一張圖片面部有頭發遮擋，人工智能表示無法識別。

應用場景：目前，圖象識別技術主要應用在：導航、遙感圖象識別、天氣預報、環境檢測、通信、軍事和公安刑偵、臨床診斷和病理研究等領域。

視角延伸

1、使用圖像識別技術，在大量攝像頭拍攝的畫面中無論要找罪犯還是要找失蹤的人口，效率將會比人類識別高出很多。

2、跟人臉識別和語音識別相結合起來，將極大地提高對個人身份的辨識度，在金融支付領域具有廣闊前景。

3、圖像識別將進一步發展成表情識別，可以在第一時間感知人類情緒，并采取相應措施。如在駕駛中如果智能攝像頭能夠感知司機情緒不穩定，可以提前采取措施，減少事故發生可能性。 觀點大碰撞

對于人工智能，過去很多人定義過，它要有比較高的自感知能力、自主決策和控制能力、對安全和意外的自動預警和防范處理能力等，它要能在較少人為干預的條件下完成工作和服務。但要強調的是未來人工智能跟過去不同的地方，未來的人工智能一定是終端跟云端協同創新實現的智能控制與服務的。有了網絡以后，人工智能就不僅是靠機器內的軟件硬件系統來操縱，還可以在使用終端和云端之間實施交互協同來實現，它的水平和能力會遠遠超過歷史上單部機器的智能行為。其實阿爾法狗也有很多東西是在云端計算，而不在終端。所以這是一個未來的方向。

人工智能技術可應用的領域是非常廣泛的，可以說是無處不在。它可以應用在生產制造業，還可以應用在各種服務領域。比如金融服務、醫療服務等都可以用人工智能技術；學習方面，也可以用來提升學習效率；還有農業領域，可以借助人工智能技術判斷施什么樣的肥料、怎么樣防治病蟲害等，快到收獲季節還可以通過人工智能技術預測預判市場銷售，這對農產品的行銷也都會有大的幫助。

“中國制造2025”提出創新驅動、質量為先、綠色發展、結構優化、人才為本，智能制造是核心。制造經歷過不同的時代，第一次工業革命以后是機械制造時代；第二次工業革命以后是機電結合了起來；后工業階段，上世紀80年代以后又加了電子、機械電子一體化；而信息網絡出現以后，現在和未來的制造是網絡智能的時代的網絡協同智能制造，制造過程、運行服務過程都將數字化、網絡化、智能化，這是制造業發展的方向和技術創新的核心。

鄔賀銓：中國在人工智能應用方面走得很快

人工智能研究的起步，一般被認為是在20世紀50年代，那時候中國還沒有開始研究。不過，人工智能在前50年里還停留在科學家的圈子里，沒有走向應用。這些年中國人工智能的研究跟其他新生領域的研究一樣，取得一些好的成果，但是總體上與國外還是有差距的，在一些有影響的文章發表、人工智能原創的技術，包括支撐人工智能的產業等方面我們還有差距。

不過，應該說中國的人工智能在個別領域做的還是很不錯的。比如說，科大訊飛在中文的語音識別上是領先的，百度、阿里、騰訊也在關注人工智能，不但自己在培養專家，也從海外引入一些高端人才，努力縮短我們與國外的差距。

中國機器人也做的不錯，嚴格來說，我們機器人是廣義的機器人，傳統講的機器人是工業機器人。我們的機器人產品以面向社會消費應用為主，產能產量已經占到世界較大市場。沈陽自動化所和新松機器人等公司從事機器人研究很長時間了，他們在做工業的機器人，也取得了不少的成績和應用。但是在大型生產線上，目前應用的工業機器人還是以國外產品為主。

中國在無人駕駛車的應用方面跟美國相比也不會差距很遠。現在百度的無人駕駛車，按照現在的水平也有望在未來的一兩年內應用了。不過，無人駕駛需要很多技術，而現在國產車內的車載電子系統還是進口的，如果說不能在汽車總線上突破，我們的無人駕駛車在核心技術上還是有不少差距。

總體來說，在人工智能的應用上中國走得很快，展望未來不僅會縮小與國際的差距，也會走在前面。中國正處于經濟發展方式轉變和兩化融合的重要階段，需要大量的生產自動化手段，中國的人工智能的市場非常大。

張潼：人工智能的核心技術就是讓機器學習

現在企業界很多研究院，包括阿里、騰訊、滴滴、360等關心的都是機器學習的核心能力。總體來講，一個是大數據，另外一個是對于大數據處理和加工的能力。把一個原材料變成你真正所需要的系統或者產品，這是它的能力。從機器學習的技術來講，如何實現規模更大、創新還有實時更新的效果，這一系列的技術能力使得所有公司都非常感興趣。

總體來講，數據處理的核心能力就是機器學習能力，還有高性能計算。處理大數據也要有計算平臺，最后是一系列應用，包括廣告、無人車，包括其他行業的探索。

此外，現在的醫療有各個環節，其中一個環節和互聯網緊密相連，當病人患病的時候，去醫院之前往往會自己看看是什么毛病，會有自我診斷或者自我詢查信息的過程，但是百度搜索信息不太足夠，因為只能找到相關網頁，并不直接相關。其他的一系列互聯網公司也會有這樣的平臺去幫助查詢者對接，像對接醫生和對接專業的知識一樣。

從我們的角度來講，實際上可以利用人工智能的能力去做這種系統，這種系統有幾個形式，比如說病人會用口語化的形式表達，醫生比較專業，病人不知道很多專業名詞。如何把口語化和專業知識對接需要設定自然語言的病癥，這也是病人希望交流的形式。

從機器智能角度上要有交互、引導以及對話，另外還要把信息綜合起來，這樣會有更好的理解。如互聯網+零售業，百度怎么和零售業相結合，這是研究院思考的問題。如果打通線上線下，就知道這些客戶線上的行為和喜好，以幫助線下的商家找新客戶。而利用機器學習建模技術把這些人的喜好或者類別分列出來。

如何理解大數據和人工智能的關系，大數據是它的源泉。世界上很多國家很重視收集數據的能力，因此也使得它在下一階段將有大大提升。此外還有機器學習，AlphaGO、無人機就是例子，它的核心技術就是智能化，下一個十年也將會有更加細致的發展。人工智能會促進一系列的新技術成為可能，這種可能會推出新的產業。

Jim Lawton：機器人需要更加智能化

長時間以來，機器人只能在不變的工作環境下工作。我們需要為機器人定制適合的工作環境，這個安排在一些工廠行得通，但是大部分工廠的工作環境不一定能配合。

我們通過編程讓機器人執行一些任務，機器人會按照設定好的程序工作，但這不是智能機器人。更加智能的機器人是這個行業重要的突破和創新。我們現在擁有更優秀的機器人――能夠在不完美的環境下工作。操作任務自動化進程不斷地在創新。此外，隨著機器自主學習及深度學習等人工智能的進步，認知任務的變化也是日新月異。

人機協作將主要在兩個方面發生變化。一方面，以往我們需要請專家為機器人編程，然后執行任務。現在則通過演示來培訓機器人。在未來，人類員工將“告訴”機器人去做什么，機器人只需要“看”著去學，從人類那里學習，也可以從另一臺機器人那里學習。另一方面，我們深信只有人類能自主工作。制造業的新趨勢是結合傳達實時遙測數據的機器人和能累積結構化和半結構化數據的軟件數據平臺，然后供人類理解及詮釋信息、并且做出明智的決定以提升工作流程，促進持續創新。

因此來說，人類和機器人將并肩工作，共同解決問題，提升工作流程，并能一起處理更多的任務。操作任務和認知技術自動化相結合是制造業創新時代的必然趨勢。

SEARI在去年11月成為Rethink Robotics在華首家分銷合作伙伴。協作機器人是Rethink Robotics的核心優勢，Rethink Robotics通過其智能協作型的機器人Baxter和Sawyer，可完成目前90%傳統自動化方案不能完成的工作，從而不斷革新制造業的生產方式。

協作機器人和傳統的工業機器人有很大的區別。傳統機器人對精準定位、速度、精度、剛性等方面有硬性要求，相對而言，易用性、操作靈活性及安全性正是協作機器人的優勢，國內很多企業對兩者的比較已經有一定的了解。

在過去幾個月，我們的銷售團隊已經走訪一百多家企業，向它們推廣Rethink Robotics的方案，獲得非常好的反響。但協作機器人真正進入中國市場還需要有一個磨合的過程，現在不少國內制造業的工廠都是幾年前、甚至十多年前建好的，當時的廠房設計是按照人手操作的思路來設計的，完全沒有把機器人的元素考慮在內。

第9篇：人工智能醫療問題范文

2015年12月，微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖博士去蒙特利爾參加了NIPS年會(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，這是人工智能領域的頂級學術會議。但與會期間，他印象最深的不是同行的專業進展，而是一位科學家告訴臺下的與會者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年卻被一搶而空。

這也是中國正在發生的故事。從硅谷到北京，人工智能都是熱浪滾滾。這個在上世紀50年代和80年代掀起過兩次的技術，現在似乎真的到了產業化的臨界點。互聯網時代的思想家和預言家凱文·凱利宣稱，人工智能是下一個20年里顛覆人類社會的技術，它的力量堪比電與互聯網。

人工智能(Artificial Intelligence)，縮寫為AI。它是研究開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。該領域的研究包括機器人(26.660， 0.12， 0.45%)、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

人工智能快速進入大眾視野，源于今年3月谷歌圍棋人工智能程序AlphaGo戰勝世界冠軍李世石。人機圍棋對弈只是普及人工智能的一個秀。它的背后是規模千億級的人工智能產業市場。BBC預測，2020年全球人工智能市場規模將達1190億元人民幣。

目前看，這一數據遠比不上2015年中國移動互聯網的產業規模。但人工智能的意義不僅于此，人工智能技術的發展，還將帶動云服務、大數據分析、移動互聯網和物聯網產業的升級迭代。它甚至將超越移動互聯網，全面改變人類的生活和工作方式。

離人工智能最近的IT互聯網公司敏銳嗅到了這一機遇。從2011年開始，包括深度學習算法、計算資源和大數據產業的成熟令人工智能技術實現飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內的國內外企業都開始深度布局人工智能，試圖把握風口，成為下一個產業變革的巨擘。

已布局人工智能的IT和互聯網巨頭們，最有資格成為這一輪革命的獲益者。但這終究是一個漫長的耐力游戲，除了技術布局，產業布局和戰略視野也是決定成敗的關鍵因素，短視者將隨時出局。

BAT保守布局

中國的所有行業中，以BAT為代表的互聯網行業在人工智能研究和商業化探索方面走得最早，也看得最遠。其中，技術起家的百度走在最前端。

2012年10月，百度董事長兼首席執行官李彥宏參加了內部的一個基于深度學習的語音識別產品研究會。當時該產品的主導者余凱回憶，那是李彥宏第一次知道深度學習，他非常吃驚，并給全公司寫信，讓所有產品經理都要了解人工智能技術的發展。

當年12月，李彥宏開始和余凱討論成立深度學習研究院的可行性。次年7月，這個研究院成立，李彥宏任院長，余凱為常務副院長。這是中國公司里的第一個人工智能研究院。

李彥宏很快將相關技術投入到搜索的核心業務中。2014年的百度內部統計數據顯示，深度學習技術的應用，讓百度和競爭對手的Diff(different，內部叫Diff)指標提升了若干倍。

但人工智能的科研，尤其是基礎科學研究，是一個冗長寂寞的過程。此后，迫于財務數據和競爭壓力，百度的決策者們更加注重眼前的布局和資源。

“到了后期，太長遠項目，或是比較創新的項目，百度總部確實不太支持了。百度i站的項目、百度快搜這樣的項目沒了。”一位不愿具名的前百度人工智能研究崗位人士評價。一位現任百度相關人士對《財經》記者表示，百度前些年確實剔除了不少經過驗證沒有商業化前景的分支項目，但最近兩三年，百度明顯加大了在人工智能上的投入，包括無人駕駛汽車等長期項目。

6月8日，在2016百度聯盟峰會上，李彥宏將百度無人駕駛汽車稱作“一臺帶輪子的電腦”。他現場播放了百度無人車路測的實況錄像，百度無人車已經可以像正常車輛一樣加速、并線、超車，他同時表示，三五年之內，無人駕駛一定可以成為現實。

從整體來看，百度仍是BAT三家中首先完成有關人工智能技術體系整合的公司。目前，百度研究院、百度大數據、百度語音和百度圖像等技術都已歸入人工智能技術體系。李彥宏多次向外界強調，百度未來的發展將嚴重地依賴人工智能。

IBM研究院一位人工智能專家告訴《財經》記者，百度是被他們列入競爭列表的唯一中國公司。

硅谷尤其關心“百度大腦”的進展。百度大腦是百度在人工智能領域的核心。百度此前的諸多人工智能產品，如無人駕駛、智能搜索等，都是基于百度大腦的能力。

百度高級副總裁、自動駕駛事業部總經理王勁稱，百度大腦已具備視、聽、說和預測、規劃決策以及行動控制的能力。在數據方面，百度有萬億級的網頁、移動和行為數據可供分析。在深度學習方面，百度的萬億參數排在世界第一。

2015年，百度的研發投入超過100億元。占百度2015年總營收663.82億元的15%。

百度正在計劃將百度大腦在金融、汽車、醫療等領域商業化。李彥宏稱，人工智能的“井噴式”創新，將推動互聯網進入第三幕，并將重構傳統產業。比如“人工智能+金融”，可以快速地實現征信升級，實現“秒放”貸款。

阿里巴巴和騰訊的布局則更加克制。或者說，它們更代表中國公司的普遍做法，從業務驅動開始，逐漸加大檔位。

阿里從2011年開始布局互聯網醫療，投資收購和戰略合作的公司數以百計。圍繞醫院、醫保、醫藥做了大量布局。最新的統計數據顯示，全國已經有超過400家大中型醫院加入阿里的“未來醫院”計劃，覆蓋全國90%省份。阿里云人工智能首席科學家閔萬里博士告訴《財經》記者，阿里在健康醫療領域的布局快慢，取決于阿里在人工智能領域的技術突破。

阿里的設想是，未來，在阿里遍布全國邊遠山村的醫院醫療點里，病患足不出戶，只需拍一張CT，通過遠程技術來完成專家級的診療過程。這種診療，依賴的就是基于阿里云的人工智能醫療系統。隨著學習數據的不斷增加，機器會變得越來越聰明，最終成為一個“永不退休的醫學專家”。

多位接受《財經》記者采訪的專家評價，阿里這個技術并不復雜，醫療診斷是基于經驗的專家型勞動，是機器擅長的經驗學習，三年內該技術便可成熟。

閔萬里告訴《財經》記者，要實現這個目標，除了技術平臺，還需要整個醫療體系的打通，需要政府和社會共同推動設備和資源的開放。一旦打通，聚合在一個人工智能服務平臺之上，就將衍生出更多的應用服務場景，從而實現“商業和技術互為驅動”。

阿里是目前中國所有公司里，數據生態最完善、最健全的公司。iPIN創始人兼CEO楊洋認為，阿里的MaxComputer數據通道，是非常健康的數據大動脈，可以將阿里的所有數據資源非常高效地結合在一起。

此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亞馬遜云服務)的云計算平臺。數據生態體系是做人工智能的重要基礎。因此，在這場有關未來的布局中，阿里云的主導地位清晰。

阿里的人工智能研究分散在其各個業務分支之中，有待整合。閔萬里說，阿里希望在算法能力上有所突破，這需要一個集中的技術機構來整合阿里的所有相關技術資源。

騰訊和阿里的情況類似。騰訊在人工智能上的布局，以IM和SNS業務為基礎。例如語音識別主要是在微信部門、圖片識別主要是在QQ，支付和金融業務方面植入了人臉識別，搜索部門則關注自然語言識別。

其中一些技術已在騰訊內部實現產品化。SNG(社交網絡事業群)的優圖團隊聚焦圖象識別領域，推出了黃圖識別功能，并為騰訊內部產品如圖片優化工具“天天P圖”提供技術支持。WXG(微信事業群)則人機互動領域的拓展，也對圖像和語音識別進行了原發。WXG推出了智能機器人“小微”，用戶可以用自然語言與之溝通，解決此前語音助手智能機械應答的短板。對于未來，工程師希望“小微”成為一種“連接器”——與微信支付串聯起來，接入微信公眾號以及錢包內的各種生活服務，打造完整的微信內O2O閉環生態體系。

騰訊高級副總裁姚星在接受《財經》記者采訪時表示，騰訊越來越重視在人工智能領域的技術開發，這包括兩個路徑：一是整合騰訊自身的技術資源，形成體系和重點；二是加快對優秀公司的收購和合作步伐。

騰訊參與了多個人工智能項目的早期投資。騰訊投資并購部一直在為公司尋找需要的標的，服務于騰訊的整體戰略。騰訊日前與硅谷風投機構Felicis Ventures領頭了人工智能創業公司Diffbot 1000萬美元的A輪。這家公司通過人工智能技術，讓“機器”抓取網頁關鍵內容，并輸出軟件可以直接識別的結構化數據。

BAT的人工智能技術研發從第一天開始就是商業需求驅動的，他們從業務入手，收購甚至模仿別人的東西，這種做法避免了漫無目的研究和不必要的失敗，但也無法保證在下一輪的人工智能平臺大戰中勝出。

今年，阿里和騰訊均有組建人工智能研究院的想法。姚星對《財經》記者說，很快，騰訊人工智能研究院就會成立。

國際巨頭深入無人區

如果說BAT的人工智能布局處于對標和追趕的狀態，那么以IBM、微軟、谷歌、Facebook為代表的美國巨頭公司已經開始深入科技無人區。

這些公司技術和業務各有所長，面向的用戶也不同，但它們的目標一致：把人工智能機器做大、做強、再做沒。

IBM和微軟可能沒有谷歌、Facebook看起來那么酷，但在人工智能領域有深厚的技術底蘊，IBM甚至已經開始用人工智能賺錢。

IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深藍”戰勝當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年，代表著IBM在認知計算領域最先進技術的Watson在一個電視節目中一戰成名，被認為是人工智能歷史上的一個里程碑。

今天可以代表IBM在人工智能領域最高技術水平的，是不斷進化中的Watson系統，和已經可以量產的人腦模擬芯片SyNAPSE(超大規模神經突觸計算機芯片)。

Watson是一臺超級計算機，最初由90臺IBM的Power 7服務器并行組成。和Google、微軟的人工智能相比，它從硬件芯片構架就開始模擬人類神經元，基于IBM的“DeepQA”技術開發。2014年1月初，IBM宣布組建“Watson Group”，旨在進一步開發、商用和增強“Watson”及其他認知技術，此外還投入10億美元用于其他相關項目。

Watson已經開始為IBM賺錢了。法國農業信貸銀行預測，Watson系統創造的收入將在2018年占IBM總收入的12%以上。Watson已經被部署在IBM去年收購的云計算基礎設施業務Softlayer上，成為IBM與亞馬遜、谷歌、微軟等大型科技公司在云計算領域展開競爭的武器。

另一個代表性產品是IBM在2014年的人腦模擬芯片SyNAPSE。該芯片能夠模仿人腦的運作模式、低功耗，在認知計算方面要遠勝傳統計算架構。和其他芯片公司的紙上規劃不同，這款芯片已達到量產要求。

IBM將其技術和商業實力總結為“認知計算體系”。IBM大中華區副總裁、戰略部總經理郭繼軍向《財經》記者表示，IBM推動認知計算體系，目標是把IBM在人工智能、大數據、深度學習、模式識別等所有領域里所做的積累應用到各個行業中去，幫助各行各業客戶提升效率，解決他們所面臨的現實挑戰。

微軟人工智能技術的研究已超25年。1991年微軟成立研究院，最早的五個研究組，研究方向分別是人機交互、自然語言處理和機器學習、語音識別和語音合成、計算機視覺。這些恰恰是今天人工智能的幾個最重要的分支。

微軟的人工智能研究方向要寬泛很多，微軟研究院擁有超過1000位科學家，在包括深度學習的多個領域的技術布局處于世界頂端。

微軟最新的深度學習系統在2015年ImageNet計算機視覺識別挑戰賽中，將計算機視覺系統錯誤率降低至3.57%，相比于人眼辨識的5.1%，這是人工智能首次在識別圖像的錯誤率上超越人類水平。這些機器由微軟的Azure云服務提供支持。

微軟不僅將人工智能技術應用于如Windows、Azure等核心業務中，還構建開放的平臺，將多年的技術積累開放給產業界，它的目標是打造一個人工智能生態圈。

它在無人區走得最遠，在現實商業世界中隱蔽得最深。

和前輩相比，年輕的谷歌在人工智能領域做的事情更讓外界看得懂，也更興奮。谷歌一方面不知疲倦地做底層人工智能技術的積累，研發更加高級的深度學習算法，增強圖形識別和語音識別能力。另一方面親力親為布局了包括智能家居、自動駕駛、機器人(2013年收購了8家機器人公司)等領域，前者為后者帶來基礎技術支撐，后者為前者提供數據和反饋。

值得一提的是，谷歌在無人駕駛汽車領域的技術積累，已經遠遠超過傳統汽車廠商和其他互聯網公司。

更加年輕的Facebook，將人工智能視為未來的三大方向之一。Facebook天然擁有全球范圍內的海量社交數據，但在基礎科學的研究上依然不遺余力。2013年，Facebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)。卡耐基梅隆大學機器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱，FAIR的研究方向自由寬松，研究所需的計算資源(如GPU)相對豐富，同時也沒有近期的產品壓力，可以著眼長遠做困難和本質的研究。他稱，這樣的學術氛圍在各大公司是極其少見的。

如果說前述幾大巨頭都是從人工智能技術出發，結合云計算賦予技術更多勢能，那么亞馬遜的路徑正好相反。亞馬遜是全球第一大云服務提供商，它的云服務收入超過微軟、IBM、谷歌、Salesforce等所有對手的總和。但亞馬遜目前的人工智能技術，多數集中在提升購物體驗的深度學習領域。

人工智能技術有兩大要素：核心技術平臺和數據循環。只擁有技術是不夠的，需要業務和數據結合，才能打造好的技術。對循環數據的獲取，巨頭們也都不遺余力。

以最熱衷開源的微軟為例，去年，微軟了“牛津計劃”(現更名為“微軟認知服務”)，這是一個基于微軟云平臺的智能API(應用程序編程接口)，涵蓋了五大方向的人工智能技術，包括了計算機視覺、語音、語言、知識、搜索五大類API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助該平臺快速開發出來的一款應用，一共只有20多行代碼。

類似的工具包微軟還有很多，例如深度學習工具包(CNTK)和微軟亞洲研究院主導的微軟分布式機器學習工具包(DMTK)等。

這些對于創業公司和中小企業來說相當實用。他們不用從底層技術一點點學，在小集群上或者是云服務上就可以直接調用。

對于巨頭來說，算法已經不再是競爭的障礙，數據和用戶習慣才是山頭。大量的初創企業會采用開源做很多垂直領域的業務，其中包括海量試錯和驗證，最終也會反饋回開源，而這正是巨頭們所期望的。

做B2B生意的IBM對數據的專業度要求更高，無法僅依賴搜索引擎和大量應用的交互來訓練Watson系統，因此通過深度合作和并購來獲取專業數據。

以醫療領域為例，IBM和多家世界級頂尖醫院合作，向醫院部署Watson的智能系統，通過分析這些醫院的病歷、專家的治療經驗、現有的學術研究等，幫助它們制定、觀察和調整癌癥患者的治療方案。在這一過程中，Watson也就有了這一領域的數據積累。

2015年4月，IBM收購了Explorys，它是一家可以查看5000萬份美國患者病歷的分析公司。類似的收購IBM還有不少，并且出手相當大方。

Watson已經可支持針對乳癌、肺癌和結腸直腸癌、皮膚癌等癌癥的初期診斷。在皮膚癌領域，在一項對3000幅皮膚鏡檢查圖像的研究中，Watson識別皮膚癌的準確率高達95%以上。而人類識別皮膚癌的準確率只有84%。

國內的一位人工智能業者調侃，國際巨頭在人工智能領域真正有價值的是它們的那些你看不見的、沒開源的、國際會議上含含糊糊一筆帶過的技術。“那些才是可以顛覆未來的彈藥。”

填補斷層

人工智能的產業結構可以分為三層：應用層、技術層和基礎層。應用層聚焦在人工智能和各行業各領域的結合；技術層是算法、模型和技術開發；基礎層則是計算能力和數據資源。

BAT擅長第一層。BAT手中，天然握有全球最大的數據資源。但在第二層和第三層嚴重斷層。中國在人工智能領域的科研水平停留在工程數學、物理算法等工程科學的創新層面，基礎理論研究領域的人才和資源很少。

多位接受《財經》記者采訪的中外業者認為，BAT的優勢在于海量數據，和國際巨頭的核心差距在技術。

騰訊高級副總裁姚星告訴《財經》記者，今年初，他和騰訊的投資并購部達成了一個共識，開始大量考察美國的機器學習平臺類創業公司。一則中國這類技術公司不多；二則收購這種公司可以快速補足騰訊在算法領域的不足。

姚星向《財經》記者分析，同樣提供10萬個樣本給機器，優秀的算法平臺可能只需要幾個小時，速度慢的可能需要幾天時間。

對于海外收購，搜狗公司CEO王小川則更加直白：“國內適合收購的標的公司很少，因為根是斷的，(技術和基礎研究)源頭在國外，要到國外看。”

在快速迭代的互聯網世界里，即便是互聯網巨頭，單打獨斗練獨門秘籍也會錯失良機。最佳方式，就是擁有數據和擁有技術的公司，通過各種結盟方式形成優勢互補，快速搶占市場。

2014年11月，螞蟻金服宣布和曠視科技戰略合作，利用后者的人臉識別技術Face++軟件去確認開立在線銀行賬號的用戶身份，即“人臉支付”。

Face++在人臉檢測的多項指標評測中接連拿下世界第一。2013年，在極難識別的互聯網新聞圖片上，獲得了97.27%的準確率，這個指標高于Facebook團隊。三年后，這一準確率已提高至99.5%。

進行面部識別，需要處理大量來自面部的數據信息，包括結構、五官以及肌肉等方面的數據分析。阿里云為這個合作注入自身的數據和分析能力。

“凡是花錢解決的問題都不是問題，阿里可以自己完成這些事情，但時間成本是相當昂貴的。”閔萬里對《財經》記者說，“阿里有1000件同級別的事情要做，能做好的只有其中幾件，剩下的用投資+合作，這是時間和資本效率最高的做法。”

技術和數據的結盟并不限于BAT，更多的公司希望通過結盟方式獲得未來，新的巨頭或許從中誕生。

搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多連接，通過建設社群關系，把人大腦里的智慧表達出來，從而解決目前搜索技術存在的內容不夠精準和實用性較差的問題。2013年騰訊入股搜狗后，先后向搜狗開放了微信公眾號數據和QQ興趣部落，為搜狗輸入數據資源。除此之外，搜狗還在去年11月戰略投資知乎1200萬美元，全面接入知乎內容。

王小川想讓搜狗的人工智能機器不斷學習社群數據，他對《財經》記者說，“人工智能下一個五年不在于人工智能本身，而是讓機器找到人。”

今天，技術和數據的天然開放性讓各公司之間的競爭變得“我中有你、你中有我”，最終的贏家是可以將技術和數據平衡利用，達到平臺效益最大化的公司。

微軟亞洲研究院常務副院長芮勇認為，橫向對比，中國和國際領先公司在核心技術上確實存在差距，國外更加注重基礎研究和技術研發，國內企業可以將國外的研發工具化、商業化；從縱向看，中國在人工智能領域的技術積累近幾年確實出現了飛躍，無論是最底層的計算機體系架構，還是智能硬件，或是上層軟件應用，都有質的進步。

“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中國的人工智能產業相當值得期待。”芮勇說。

擠出泡沫

馬云在一次內部講話中強調：“全球都在講人工智能，到了風口浪尖，在創新面前，沒有第二只有第一，創新落伍了，你就輸了。”

焦慮的不僅是BAT，華為公司創始人任正非5月30日在全國科技創新大會上發言提到，“未來二三十年人類社會將演變成一個智能社會，其深度和廣度我們還想象不到。如果不能堅持創新，遲早會被顛覆。”

開放趨勢之下，人工智能也注定不是一場巨頭間的戰爭。

市場調研機構CB Insights的統計數據顯示，2014年風險資本對人工智能的投資增長302%，達到3.09億美元。

中國人工智能領域已有近百家創業公司，65家獲得投資，共計29.1億元人民幣，其中曠視科技、優必選、云知聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨角獸榜單。

更多初創公司只是打上了人工智能的標簽。它們本質上是用國際開源的平臺，用數據訓練一兩個模型，甚至照搬國際模型，這其實潛含危險，最大的風險是產品嚴重同質化，尤其在人臉識別、語音識別等成熟領域，這些公司的產品沒有突破性創新，根本沒有繼續走下去或被收購的價值。

姚星常常為投資人鑒定真偽人工智能公司。他說，辨識偽人工智能公司有兩個關鍵點：一是這家公司所采用的技術是否是最新、最前沿的技術，如果不是，則是用人工智能概念包裝的偽人工智能。

其二，這家公司的技術和業務是否具備可擴展性？若否，則是采用部分機器學習算法或淺層人工智能技術的商業公司，而非真正的人工智能公司。

iPIN是一家擁有文本認知智能技術的公司，從去年開始，iPIN收到了不少投資機構的投資意向，該公司創始人兼CEO楊洋告訴《財經》記者，到目前為止，他還沒有遇到真正有能力鑒別人工智能技術水平的投資機構。

“這對于做偽人工智能的公司絕對是一個好消息。”楊洋調侃說。

危險在于，就算是一些初創時期確實手握人工智能獨特技術和商業模式的公司，也在資本的脅迫下慢慢走形。

在資本的壓力之下，一些人工智能創業公司開始過早商業化，研發投入逐步降低，人員結構也發生變化，銷售開始主導公司，最終技術公司變成營銷公司，失去了被并購的價值。

投資人工智能公司，需要專業技術知識和長線投資眼光。根據Gartner的“智能機器炒作周期圖”，由人工智能驅動的應用中，語音識別產業化最高，自動駕駛汽車和智能顧問處于炒作最高點，智能機器人、自然語言處理/生成和虛擬個人助手則處于爬坡期。這些都屬于5年-10年內能廣泛普及的顛覆性技術。而神經形態硬件(如神經元芯片等)屬于10年以后才能普及的技術，但該技術可能還沒研發成熟就被淘汰了。