人工智能輔助醫(yī)療診斷精選(九篇)

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第1篇：人工智能輔助醫(yī)療診斷范文

根據(jù)咨詢機(jī)構(gòu)Venture Scanner的數(shù)據(jù)顯示，2016年全球人工智能公司的融資總額已高達(dá)89億美元。在眾人眼中，人工智能被認(rèn)為是堪比工業(yè)革命的新一代技術(shù)革命。

但在2017年中國(guó)綠公司年會(huì)的“創(chuàng)變者專場(chǎng)”上，阿里巴巴人工智能研究機(jī)構(gòu)資深總監(jiān)華先勝開始就對(duì)依圖科技創(chuàng)始人兼CEO朱瓏拋出了炸彈問題：如何證明這次興起的人工智能不再是虛假的春天？

前者曾獲選國(guó)際電氣與電子工程協(xié)會(huì)院士（IEEE Fellow），是視覺識(shí)別和搜索領(lǐng)域的國(guó)際級(jí)權(quán)威學(xué)者。后者則在UCLA博士就讀期間師從霍金的弟子Alan Yuille教授，并在麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任博士后研究員，于2012年回國(guó)創(chuàng)立了依圖科技。二者對(duì)話稱得上是國(guó)內(nèi)人工智能界的頂尖交鋒。

依圖科技專門從事人臉識(shí)別的技術(shù)研發(fā)，服務(wù)國(guó)內(nèi)數(shù)十個(gè)省公安廳、海關(guān)、邊檢和金融機(jī)構(gòu)。去年下半年，依圖攜人工智能技術(shù)進(jìn)軍醫(yī)療行業(yè)，提供基于醫(yī)療影像和病歷數(shù)據(jù)的疾病輔助篩查技術(shù)。在國(guó)內(nèi)，這樣的AI+醫(yī)療初創(chuàng)企業(yè)有50多家，它們分布于虛擬助理、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)影像等多領(lǐng)域。種種跡象表明，醫(yī)療有望成為安防之后人工智能的下一個(gè)爆發(fā)點(diǎn)。

不過，華先勝的存疑不無道理。半個(gè)世紀(jì)以來，人工智能數(shù)次引發(fā)業(yè)界狂歡，人們以為人工智能將要改變世界，但最終都被證明還只停留在概念階段。究竟人工智能可否切實(shí)改變?nèi)祟惖纳铧c(diǎn)滴，實(shí)際的看病就醫(yī)過程會(huì)有多大改善，這一切真的準(zhǔn)備好了嗎？

人工智能進(jìn)入醫(yī)療行業(yè)的首要困難來自行業(yè)本身的高專業(yè)門檻。比如對(duì)肺結(jié)節(jié)CT影像的智能判讀設(shè)計(jì)算法，就涉及病灶位置、解刨分布、結(jié)節(jié)良惡性等的具體分析?！昂帽仁且欢聣?，要3-9個(gè)月的時(shí)間才能摸到邊，AI行業(yè)里有決心學(xué)習(xí)醫(yī)療專業(yè)知識(shí)的不多?！敝飙嚫嬖V《21CBR》記者。

在商業(yè)化落地的過程中，人工智能本質(zhì)上是一門技術(shù)，而非一款產(chǎn)品或是其他載體。高度垂直、需求各異的醫(yī)療行業(yè)給了創(chuàng)業(yè)公司機(jī)會(huì)，也形成了公司之間的巨大差異。針對(duì)不同的醫(yī)院、科室和病類，產(chǎn)品線就千差萬別，沒有相似的對(duì)標(biāo)，也沒有可參考路徑，大家都摸著石頭往前走。

依圖將目光首先對(duì)準(zhǔn)了醫(yī)院的放射科室，與浙江省人民醫(yī)院放射科聯(lián)合組成科研團(tuán)隊(duì)，搭建醫(yī)療影像智能平臺(tái)，實(shí)際使用5個(gè)月下來，計(jì)算機(jī)對(duì)肺結(jié)節(jié)的識(shí)別準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到95%，這一實(shí)現(xiàn)，大大解放了放射科醫(yī)生的工作負(fù)荷。在此之前，浙江省人民醫(yī)院放射科平均一天要接待200例肺結(jié)節(jié)篩查患者，每個(gè)患者做CT檢查產(chǎn)生200張連續(xù)斷層圖像，也就是說，放射科的醫(yī)生平均每天要看40000張圖像。

高強(qiáng)度的工作負(fù)荷往往令診斷精準(zhǔn)性超出了人類的把控范圍，而機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)醫(yī)療行業(yè)的價(jià)值就此凸顯出來：算無遺漏。華先勝表示，而當(dāng)大量的醫(yī)生診斷數(shù)據(jù)通過人工智能模型算法不斷強(qiáng)化，并輸出經(jīng)驗(yàn)反哺回醫(yī)生，“你可以想象帶來的革新會(huì)多大”。

但是，對(duì)于人工智能科學(xué)家們，其自身的專業(yè)領(lǐng)域仍面臨著諸多十字路口。一方面，學(xué)界不了解產(chǎn)業(yè)界最新的商業(yè)化進(jìn)展，往往基于公開但過時(shí)的資料進(jìn)行評(píng)論，從而造成偏差。另一方面，即使是當(dāng)今最好的人工智能實(shí)驗(yàn)室或公司之間、甚至機(jī)構(gòu)內(nèi)部的不同部門，也變得難以評(píng)價(jià)對(duì)方的工作?！敖裉斓娜斯ぶ悄苁且粋€(gè)技術(shù)難辨和沒有權(quán)威的時(shí)代?！敝飙囋谘葜v中稱。

第2篇：人工智能輔助醫(yī)療診斷范文

人工智能(Artificial Intelligence.  AI)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，主要是使用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來模擬人類的思維活動(dòng)。人工智能技術(shù)己應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，例如IB M機(jī)器人醫(yī)生" WATSON”在10分鐘時(shí)間診斷出很難診斷的自I.病類型，且診斷準(zhǔn)確率比初級(jí)醫(yī)生的臨床準(zhǔn)確率高出4倍2017年7月初，阿里也了“DoctorYou" AI系統(tǒng)來進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像診斷，同年8月，騰訊“覓影”來診斷早期癌癥，未來人工智能技術(shù)將在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有更廣闊的應(yīng)用，其對(duì)醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生的計(jì)算機(jī)應(yīng)用水平的標(biāo)準(zhǔn)和要求越來越高，高職院校在計(jì)算機(jī)教學(xué)中也應(yīng)跟隨科技發(fā)展的步伐?，F(xiàn)階段高職院校在計(jì)算機(jī)教學(xué)過程中還存在著下列問題:1現(xiàn)階段醫(yī)學(xué)高職院校計(jì)算機(jī)教學(xué)現(xiàn)狀及存在的問題    

大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)作為一門基礎(chǔ)課，其內(nèi)容是理淪知識(shí)和實(shí)踐知識(shí)的融合，醫(yī)學(xué)生學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)知識(shí)表現(xiàn)在以下幾個(gè)方而:醫(yī)學(xué)生個(gè)體之間存在的差異性較大    

從生源分布上看，來自城市的學(xué)生平時(shí)接觸過計(jì)算機(jī)，并且在以前的學(xué)習(xí)中己經(jīng)學(xué)習(xí)過計(jì)算機(jī)相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)，而來自偏遠(yuǎn)農(nóng)村的學(xué)生，沒有機(jī)會(huì)接觸過計(jì)算機(jī)，且教學(xué)設(shè)備落后，起點(diǎn)較低，因此在教學(xué)過程中應(yīng)該考慮到學(xué)生之間的差異性計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程學(xué)時(shí)安排不夠，且學(xué)生不夠重視      

由于醫(yī)學(xué)高職院校主要開設(shè)的專業(yè)是醫(yī)學(xué)類專業(yè)，計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)作為一門公共基礎(chǔ)課，學(xué)校安排的學(xué)時(shí)不夠，如本校開設(shè)的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程64個(gè)學(xué)時(shí)，64個(gè)學(xué)時(shí)中不僅包括了理淪講解，也包括了學(xué)生實(shí)踐。同時(shí)，大多數(shù)學(xué)生沒有購(gòu)買計(jì)算機(jī)，課后也沒有硬件條件來復(fù)習(xí)相關(guān)的知識(shí)內(nèi)容，因此僅僅靠著上課的講解實(shí)踐難以保障教學(xué)的質(zhì)量，同時(shí)，大多數(shù)學(xué)生重視醫(yī)學(xué)類專業(yè)課程，往往忽略了計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程的重要性，學(xué)生沒有擺正心態(tài)，因此出現(xiàn)上課玩手機(jī)，睡覺，講話等不良現(xiàn)象

1. 3計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教學(xué)與醫(yī)學(xué)專業(yè)難以結(jié)合起來      

目前，計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程教學(xué)使用的是統(tǒng)一的教材，統(tǒng)一的知識(shí)點(diǎn)，沒有專門的針對(duì)醫(yī)學(xué)專業(yè)出版的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教材，難以針對(duì)不同的專業(yè)來安排授課知識(shí)，使得學(xué)生畢業(yè)時(shí)與就業(yè)單位要求的計(jì)算機(jī)技術(shù)的掌握度不符合，使得他們?cè)诤罄m(xù)的工作中帶來很多困難2提升計(jì)算機(jī)教學(xué)的幾個(gè)建議

2. 1完善課程體系，采取課堂教授和線上自學(xué)的方法相結(jié)合    

計(jì)算機(jī)教學(xué)過程中可以采用課堂教授和線上自學(xué)的方法，課堂上教授的是計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)，包括計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)、WORD文字處理、EXCEL電子表格、POWERPOINT演示文稿、INTERNET操作以及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)六大模塊，主要目的是掌握計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)，達(dá)到國(guó)家計(jì)算機(jī)一級(jí)水平，線上教學(xué)平臺(tái)可以通過微課、慕課等方式上傳MS OFFICE高級(jí)應(yīng)用課程，提升學(xué)生的辦公軟件應(yīng)用能力，達(dá)到計(jì)算機(jī)二級(jí)水平，與此同時(shí)，還應(yīng)包括醫(yī)學(xué)專業(yè)軟件的內(nèi)容，如藥學(xué)專業(yè)加入SPASS. SAS醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件，影像專業(yè)加入DISC. OSIRIS醫(yī)學(xué)圖像處理與分析軟件，護(hù)理、臨床專業(yè)加入3DBody解剖學(xué)習(xí)軟件、醫(yī)院信息系統(tǒng)等內(nèi)容2. 2增強(qiáng)學(xué)校和醫(yī)院等企業(yè)的合作，掌握實(shí)踐知識(shí)，輸出技能型入才    

在人工智能高速發(fā)展下，醫(yī)院等醫(yī)療機(jī)構(gòu)己從國(guó)外引進(jìn)或者自主研發(fā)導(dǎo)診機(jī)器人、腫瘤診斷專家系統(tǒng)、胃癌診斷專家系統(tǒng)等智能診斷系統(tǒng)，未來醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展將對(duì)醫(yī)學(xué)人才的要求越來越高學(xué)校和公立醫(yī)院、私立醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)搭建起合作橋梁，輸出優(yōu)秀的學(xué)生為醫(yī)療機(jī)構(gòu)培養(yǎng)后備力量，同時(shí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供更多的機(jī)會(huì)讓醫(yī)學(xué)生參與到實(shí)踐中，增強(qiáng)學(xué)生的專業(yè)素養(yǎng)、業(yè)務(wù)能力，達(dá)到合作互贏的局而提高教師的專業(yè)應(yīng)用素質(zhì)，加強(qiáng)師資培訓(xùn)    

學(xué)校應(yīng)提供給教師業(yè)務(wù)培訓(xùn)的機(jī)會(huì)，如到醫(yī)院參觀學(xué)習(xí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)目前研發(fā)或引進(jìn)各類輔助醫(yī)療系統(tǒng)的使用，各類大型醫(yī)療器械的操作，使得教師在授課時(shí)能夠注重計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)和臨床的學(xué)科知識(shí)相結(jié)合，培養(yǎng)復(fù)合型人才

第3篇：人工智能輔助醫(yī)療診斷范文

 

政策催化進(jìn)一步加強(qiáng)

 

國(guó)內(nèi)AI有望“彎道超車”

 

目前，各國(guó)政府都高度重視人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。自人工智能誕生至今，各國(guó)都紛紛加大對(duì)人工智能的科研投入。美國(guó)主攻軍用機(jī)器人技術(shù)，歐洲主攻服務(wù)和醫(yī)療機(jī)器人技術(shù)，日本主攻仿人和娛樂機(jī)器人?？梢哉f，人工智能成為各國(guó)“大腦”計(jì)劃的重要內(nèi)容。

 

當(dāng)下我國(guó)社會(huì)面臨老齡化壓力、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和制造業(yè)升級(jí)，對(duì)此，國(guó)務(wù)院在印發(fā)的《中國(guó)制造2025》中明確指示，要把智能制造和高端技術(shù)創(chuàng)新作為重點(diǎn)建設(shè)工程，特別提出要發(fā)展和培育一批產(chǎn)值超過100億元的人工智能核心企業(yè)。

 

國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的扶持政策頻出。2015年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)指導(dǎo)意見》，將發(fā)展人工智能提升到國(guó)家戰(zhàn)略層面;2016年1月，科技部部長(zhǎng)萬鋼提出“科技創(chuàng)新-2030項(xiàng)目”，智能制造和機(jī)器人成為重大工程之一。

 

在2016年3月兩會(huì)召開期間，《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要(草案)》正式出爐，其中提到，要大力推進(jìn)先進(jìn)半導(dǎo)體、機(jī)器人、智能系統(tǒng)、智能交通、精準(zhǔn)醫(yī)療、智能材料等新興前沿領(lǐng)域的創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化，形成一批新增長(zhǎng)點(diǎn)。

 

政策和資金的支持、人才儲(chǔ)備、技術(shù)的積累和突破等都為人工智能的發(fā)展提供了基礎(chǔ)條件。科技部高技術(shù)研究發(fā)展中心研究員劉進(jìn)長(zhǎng)認(rèn)為，我國(guó)人工智能與機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展，一是因?yàn)閲?guó)家的高度關(guān)注與政策支持，二是得益于金融界的重視與大企業(yè)的不斷進(jìn)入。

 

“2014年，中國(guó)市場(chǎng)的工業(yè)機(jī)器人銷量猛增54%，我國(guó)智能語音交互產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到100億元，指紋、人臉、虹膜識(shí)別等產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)100億元?！睆V證恒生副首席分析師趙巧敏向《經(jīng)濟(jì)》記者分析稱，在利好因素的促進(jìn)下，我國(guó)人工智能技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展勢(shì)頭良好。

 

在她看來，目前國(guó)際巨頭在人工智能技術(shù)上還沒有完全形成壟斷。我國(guó)在人工智能的研究上與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，甚至與美國(guó)相比都不算落后，這是難得的歷史機(jī)遇，是提升綜合國(guó)力和影響力的絕佳機(jī)會(huì)。

 

“我國(guó)完全有可能利用市場(chǎng)需求優(yōu)勢(shì)、用戶數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)等，搶占人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的制高點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)‘彎道超車’?！壁w巧敏稱。

 

人工智能大潮來襲

 

千億市場(chǎng)規(guī)模可期

 

人工智能已經(jīng)開始進(jìn)入一個(gè)新的階段。從Siri識(shí)別到無人駕駛，都是人工智能的實(shí)現(xiàn)載體，涉及到的技術(shù)和領(lǐng)域跨越多學(xué)科，包括深度學(xué)習(xí)、智能識(shí)別、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能機(jī)器人等。

 

未來，人工智能需求將會(huì)激增。據(jù)BBC預(yù)計(jì)，到2020年，全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到183億美元，約合人民幣1190億元。

 

“目前人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域主要還是以工業(yè)制造為主，但是隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，以及不斷攀升的勞動(dòng)力成本，未來包括機(jī)器人在內(nèi)的人工智能產(chǎn)品的市場(chǎng)需求將會(huì)不斷擴(kuò)大?！睈劢ㄗC券研究所研究員劉孫亮向《經(jīng)濟(jì)》記者表示，隨著人均可支配收入的增加，以及人口老齡化時(shí)代的來臨，人工智能家庭化的現(xiàn)象將會(huì)普及，屆時(shí)家用助老服務(wù)機(jī)器人、醫(yī)療機(jī)器人以及家用清潔機(jī)器人的市場(chǎng)需求將會(huì)激增。

 

國(guó)內(nèi)著名的咨詢機(jī)構(gòu)艾瑞咨詢?cè)趨⒖既斯ぶ悄苄袠I(yè)全球市場(chǎng)規(guī)模后預(yù)計(jì)稱：在不包括硬件產(chǎn)品銷售收入、信息搜索、資訊分發(fā)、精準(zhǔn)廣告推送等的情況下，預(yù)計(jì)2020年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到91億元人民幣。

 

而目前市場(chǎng)的關(guān)注點(diǎn)還只是在智慧金融、智能家居等應(yīng)用領(lǐng)域，對(duì)于人工智能的發(fā)展空間來說，這只是冰山一角。

 

趙巧敏表示，由于人工智能屬于基礎(chǔ)型技術(shù)，與機(jī)器人和大數(shù)據(jù)聯(lián)系緊密，其水平的提升將帶來多領(lǐng)域的應(yīng)用擴(kuò)展，大幅拓寬傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展之路，造成未來5-10年的巨大顛覆性影響，產(chǎn)生10-100倍的溢出效應(yīng)，由此將打開萬億規(guī)模的市場(chǎng)空間。

 

“僅僅以工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域?yàn)槔?，在智能化水平提高后，將降低固定資產(chǎn)投資成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽車整車、零部件制造、食品工業(yè)及物流等行業(yè)產(chǎn)生8-10倍的產(chǎn)業(yè)集群帶動(dòng)作用，對(duì)應(yīng)著800億-1000億元的市場(chǎng)規(guī)模?！壁w巧敏說。

 

實(shí)際上，中國(guó)人工智能的商業(yè)化應(yīng)用環(huán)境甚至能創(chuàng)造更大的市場(chǎng)空間。我國(guó)人工智能的商業(yè)應(yīng)用水平已經(jīng)十分繁榮，這一概念已經(jīng)滲透了教育、金融、醫(yī)療、文體娛樂等領(lǐng)域，且獲得了很好的市場(chǎng)反響。

 

“市場(chǎng)關(guān)心的IT和互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域幾乎所有的主題和熱點(diǎn)，例如智能硬件、O2O、機(jī)器人、無人機(jī)和工業(yè)4.0，發(fā)展突破的關(guān)鍵環(huán)節(jié)都是人工智能?！壁w巧敏表示，人工智能的發(fā)展是必然趨勢(shì)，它將成為未來30年內(nèi)我國(guó)技術(shù)發(fā)展的重心，也會(huì)給互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域帶來新的突破，給人們的生活帶來翻天覆地的變化。

 

在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域，我國(guó)已經(jīng)發(fā)展得較為全面，包括家居領(lǐng)域、安防領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域、企業(yè)領(lǐng)域、金融領(lǐng)域和教育領(lǐng)域。

 

然而盡管目前我國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的文字識(shí)別、工業(yè)機(jī)器人、娛樂機(jī)器人等智能科技成果已經(jīng)進(jìn)入大規(guī)模實(shí)際應(yīng)用，但市場(chǎng)空間仍然很大。中泰證券首席宏觀策略師羅文波向《經(jīng)濟(jì)》記者表示，我國(guó)機(jī)器人的“密度”只有德國(guó)、日本的1/10，行業(yè)發(fā)展空間巨大。

 

VC青睞人工智能

 

巨頭加速并購(gòu)

 

人工智能一直是硅谷大佬們瘋狂追求的領(lǐng)域，谷歌、Facebook、IBM均重金投資人工智能，是目前AI領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。微軟、谷歌和Facebook等全球科技巨頭都認(rèn)為2016年是AI迅速進(jìn)化的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

 

Google希望在人工智能領(lǐng)域復(fù)制Android的成功，并力圖打造一個(gè)機(jī)器人帝國(guó);Facebook計(jì)劃在2016年制造出能夠在家務(wù)和工作上幫助自己的人工智能;蘋果4天內(nèi)接連收購(gòu)兩家人工智能初創(chuàng)公司……

 

據(jù)羅文波統(tǒng)計(jì)，目前全球人工智能企業(yè)已經(jīng)超過了900家，大多集中在北美和西歐。這些人工智能初創(chuàng)企業(yè)總估值超過87億美元?！半S著日本、北美、歐洲的‘大腦’計(jì)劃大規(guī)模布局人工智能，2040年全球很有可能實(shí)現(xiàn)廣義的人工智能?！?/p>

 

除互聯(lián)網(wǎng)巨頭外，敏銳的資本方也在積極布局人工智能領(lǐng)域，近年來風(fēng)投不斷加大對(duì)人工智能初創(chuàng)企業(yè)的投資，持續(xù)布局人工智能這個(gè)重要風(fēng)口。

 

“2014年人工智能企業(yè)融資總量首次超過10億美元，2015年融資總量更是超過12億美元。2016年到現(xiàn)在，全球在人工智能領(lǐng)域的投資已經(jīng)超過4億美元。”渤海證券研究所證券分析師齊艷麗向《經(jīng)濟(jì)》記者表示，隨著科技巨頭在人工智能領(lǐng)域的布局將提速，VC/PE在人工智能領(lǐng)域的投資也將隨之爆發(fā)。

 

“反過來，資本層面的爆發(fā)也將持續(xù)帶動(dòng)人工智能行業(yè)加速爆發(fā)?！饼R艷麗認(rèn)為，雖短期看人工智能仍處于大規(guī)模投入期，較難變現(xiàn)，但未來人工智能應(yīng)用于無人駕駛汽車、輔助診斷、刑偵監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域?qū)?huì)產(chǎn)生巨大的商業(yè)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。

 

在全球市場(chǎng)火爆的背景下，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)也充滿了巨頭和風(fēng)投的博弈與布局。

 

出于對(duì)人工智能行業(yè)商業(yè)前景的看好，國(guó)內(nèi)巨頭紛紛進(jìn)軍人工智能領(lǐng)域，百度、阿里、騰訊均在人工智能領(lǐng)域發(fā)力。

 

其中，百度2014年研發(fā)投入接近70億，同時(shí)涉足了深度學(xué)習(xí)與自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，并推出了“百度大腦”計(jì)劃;阿里巴巴推出了國(guó)內(nèi)首個(gè)人工智能平臺(tái)DTPAI;騰訊推出了撰稿機(jī)器人Dream writer，開放了視覺識(shí)別平臺(tái)騰訊優(yōu)圖，同時(shí)成立了騰訊智能計(jì)算與搜索實(shí)驗(yàn)室。一些具有創(chuàng)新性眼光的巨頭公司也相應(yīng)進(jìn)入，讓整個(gè)行業(yè)迎來了爆發(fā)的機(jī)會(huì)。

 

“互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司和創(chuàng)業(yè)公司是我國(guó)AI技術(shù)基礎(chǔ)研究主力軍。在國(guó)家政策大力支持下，無論是科研機(jī)構(gòu)還是企業(yè)都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了較為不錯(cuò)的成績(jī)。”據(jù)羅文波介紹，截至2015年底，我國(guó)人工智能領(lǐng)域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，約65家獲得投資，共計(jì)29.1億元。人工智能領(lǐng)域布局如火如荼。

 

巨頭的基礎(chǔ)層切入為人工智能基礎(chǔ)領(lǐng)域的研究帶來了巨大的資金優(yōu)勢(shì)和人才支持，使得部分技術(shù)達(dá)到世界一流水平。例如，我國(guó)的視覺、語音識(shí)別的技術(shù)已經(jīng)處于國(guó)際領(lǐng)先水平。

 

而近兩三年，風(fēng)投也開始加速了在這一領(lǐng)域的投資步伐。2014年開始，我國(guó)人工智能領(lǐng)域投資金額、數(shù)量、參與投資機(jī)構(gòu)數(shù)量均大幅增加，2015年更是實(shí)現(xiàn)了跨越式的增長(zhǎng)?！?015年我國(guó)投資人工智能的機(jī)構(gòu)數(shù)量已經(jīng)高達(dá)48家，是2012年投資機(jī)構(gòu)數(shù)量的6倍;投資額為14.23億元，是2012年投資額的23倍?！壁w巧敏表示。

 

短期看好應(yīng)用開發(fā)

 

長(zhǎng)期關(guān)注技術(shù)研究

 

二級(jí)市場(chǎng)一向是搜尋熱點(diǎn)的風(fēng)向標(biāo)。人工智能市場(chǎng)的火爆也催熱了資本市場(chǎng)的相關(guān)行業(yè)。在市場(chǎng)空間巨大、產(chǎn)業(yè)前景明朗的背景下，占據(jù)資金優(yōu)勢(shì)的上市公司紛紛瞄準(zhǔn)人工智能領(lǐng)域，分享廣闊藍(lán)海。

 

隨著人工智能的不斷進(jìn)步和發(fā)展，最先實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的AI應(yīng)用層將最早迎來投資機(jī)會(huì)。銀河證券分析師楊華超向《經(jīng)濟(jì)》記者分析稱，無人駕駛、工業(yè)4.0、智慧醫(yī)療等主題將成為未來中長(zhǎng)期的熱點(diǎn)，建議關(guān)注相關(guān)主題的優(yōu)質(zhì)標(biāo)的?！巴瑫r(shí)，AI數(shù)據(jù)層和應(yīng)用層作為準(zhǔn)入門檻較高的環(huán)節(jié)，之前具有技術(shù)積累和數(shù)據(jù)資源的公司將優(yōu)先受益，可以關(guān)注目前已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)有技術(shù)和規(guī)模優(yōu)勢(shì)的公司?！?/p>

 

對(duì)此，羅文波則建議投資者，選擇人工智能領(lǐng)域的標(biāo)的，要分長(zhǎng)短期來考量。“短期可關(guān)注在人工智能商業(yè)化應(yīng)用有所突破的企業(yè)，長(zhǎng)期可關(guān)注具備技術(shù)研究實(shí)力的公司?！?/p>

 

在他看來，具備競(jìng)爭(zhēng)力的上市公司主要有兩類，一是與機(jī)器人硬件制造相關(guān)的公司，它們一般擁有較好的智能制造業(yè)基礎(chǔ)，在未來產(chǎn)業(yè)升級(jí)過程中，擁有強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì);二是在人工智能商業(yè)化應(yīng)用有所突破的公司。

 

對(duì)此投資邏輯，趙巧敏也表示認(rèn)同，“短期看好應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域，特別是基于當(dāng)下較為成熟的感知智能技術(shù)如語音、視覺識(shí)別的服務(wù)、硬件產(chǎn)品等的應(yīng)用開發(fā)將是短期的投資亮點(diǎn)”。

 

“目前下游應(yīng)用領(lǐng)域也面臨著大量需求，如人口老齡化對(duì)服務(wù)機(jī)器人的需求、定制化生產(chǎn)對(duì)3D打印的需求、物流配速對(duì)無人機(jī)的需求等?！壁w巧敏分析稱，穿戴設(shè)備、3D打印、無人駕駛、服務(wù)機(jī)器是最值得看好的應(yīng)用場(chǎng)景。

 

而從長(zhǎng)期來看，在以現(xiàn)有技術(shù)為基礎(chǔ)的應(yīng)用領(lǐng)域基本飽和之后，只有技術(shù)研究才能推動(dòng)新一輪的應(yīng)用創(chuàng)新，趙巧敏稱。技術(shù)研究是長(zhǎng)期的投資關(guān)注點(diǎn)，“應(yīng)該關(guān)注核心技術(shù)模塊提供商和數(shù)據(jù)傳輸、運(yùn)算、存儲(chǔ)過程所涉及的基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營(yíng)商”。

 

與此同時(shí)，在主板之外，一些新三板標(biāo)的同樣值得關(guān)注。從2015年起，掛牌新三板的人工智能企業(yè)數(shù)量明顯增加。以機(jī)器人子行業(yè)為例，僅2015年一年就有35家機(jī)器人企業(yè)在新三板掛牌，還有10家機(jī)器人企業(yè)在待掛牌狀態(tài)，20多家公司在審查待掛的狀態(tài)。投資者可以有選擇地關(guān)注其中較好的標(biāo)的。

第4篇：人工智能輔助醫(yī)療診斷范文

30年前，有人說電腦將會(huì)改變我們的世界，當(dāng)時(shí)的人們認(rèn)為這是天方夜譚，不料今天幾乎家家戶戶都擁有了電腦；10年前，有人認(rèn)為智能手機(jī)將更深刻地影響我們的生活方式，人們照樣認(rèn)為不可能，而今天手機(jī)連接一切卻逐漸成為了現(xiàn)實(shí)；同樣，今天李彥宏提出“中國(guó)大腦”設(shè)想，也有很多人認(rèn)為是不接地氣，事實(shí)上，人工智能卻是跟我們未來的生活息息相關(guān)。

從目前來看，人工智能貌似與我們的現(xiàn)實(shí)生活距離十分遙遠(yuǎn)，實(shí)際上它已經(jīng)開始走入我們的生活，而且正以一種磁懸浮般的速度向我們奔來，人工智能已經(jīng)打響21世紀(jì)新的軍備賽。

社會(huì)層面，人工智能成改善民生新利器

人民生活水平的高低一直都被作為發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體與發(fā)展經(jīng)濟(jì)體最明顯的區(qū)別和寫照，而人工智能的普及將會(huì)對(duì)人民的生活水平帶來翻天腹地的變化。

首先，在家庭生活方面，如果家里擁有保姆機(jī)器人，就可以免去苦于找不到保姆的煩惱，解決日常家庭勞務(wù)所憂。有些人可能會(huì)認(rèn)為這還很遙遠(yuǎn)，實(shí)際上日本已經(jīng)開始在試用家庭保姆機(jī)器人了。我們?cè)賮砜纯囱巯赂鞔罂萍脊舅珜?dǎo)的手機(jī)連接一切：清晨，伴隨著悠揚(yáng)的背景音樂起床，一天都感覺很精神；起床時(shí)，窗簾已經(jīng)悄悄拉開，這個(gè)時(shí)候甜美的聲音開始播放當(dāng)天的天氣預(yù)報(bào)；起床后，水溫已經(jīng)設(shè)置為適合自己使用的溫度，不用擔(dān)心水溫時(shí)冷時(shí)熱；洗簌后，廚房已經(jīng)傳來早餐的香味；上班前，不必?fù)?dān)心門窗、電視等是否關(guān)上；晚上回家前，可以通過手機(jī)提前打開熱水器，到家后就可以直接洗個(gè)熱水澡。

其次，在醫(yī)療健康領(lǐng)域，目前已經(jīng)有很多智能硬件公司推出了智能醫(yī)療硬件產(chǎn)品，能夠及時(shí)地反應(yīng)出人體的健康狀況。比如機(jī)器視覺系統(tǒng)自動(dòng)完成乳房X光檢查和其他醫(yī)學(xué)影響的分析，通過模擬醫(yī)學(xué)專家診斷、治療疾病的思維過程能夠讓機(jī)器人自動(dòng)診斷病人病情等。人工智能在醫(yī)療方面的應(yīng)用一方面能夠改善就醫(yī)條件和環(huán)境，另一方面也能大幅提升醫(yī)療技術(shù)水平。

其三，我們?cè)賮砜纯慈斯ぶ悄軐?duì)教育的影響。通過借助人工智能，我們的教學(xué)場(chǎng)景將得到極大改善，而通過人工智能和大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，老師也能更好地把握學(xué)生的學(xué)習(xí)情況并進(jìn)行針對(duì)性的輔導(dǎo)。

不僅僅是教育、醫(yī)療、家庭等方面，人工智能將會(huì)人民生活的方方面面產(chǎn)生巨大的影響，它將會(huì)成為未來全球各國(guó)改善民生的新利器。

經(jīng)濟(jì)層面，各國(guó)借人工智能再創(chuàng)經(jīng)濟(jì)神話

目前發(fā)達(dá)國(guó)家都已經(jīng)紛紛推出了自己的人工智能計(jì)劃，人工智能已經(jīng)成為了發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)濟(jì)體向前繼續(xù)邁進(jìn)的動(dòng)力和標(biāo)志。

一、歐盟耗資10億歐元打造人腦計(jì)劃。該項(xiàng)目旨在建立一套基于神經(jīng)科學(xué)的全新的、革命性的信息通信技術(shù)，建造一種模擬神經(jīng)元功能的芯片，然后將芯片用于建造超級(jí)計(jì)算機(jī)。

二、美國(guó)大腦計(jì)劃。美國(guó)通過借助DARPA部門，然后將每年的研究經(jīng)費(fèi)劃撥給各個(gè)大學(xué)的實(shí)驗(yàn)室、科技公司等用于各式各樣的前沿研究，目前該部門已經(jīng)與谷歌、IBM等科技公司達(dá)成了合作，并獲得了多項(xiàng)人工智能重要科研成就。

三、日本機(jī)器人計(jì)劃。目前日本工業(yè)的老齡化問題非常嚴(yán)重，為了推動(dòng)日本經(jīng)濟(jì)繼續(xù)發(fā)展，日本聯(lián)合各大企業(yè)推出了機(jī)器人計(jì)劃。通過機(jī)器人、無人搬運(yùn)機(jī)等人工智能技術(shù)的應(yīng)用，日本工業(yè)再次走上了世界前列。

中國(guó)的人工智能技術(shù)剛剛起步，而人工智能對(duì)于中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展是難得的一次新機(jī)遇。李彥宏所提出的“中國(guó)大腦”計(jì)劃如果能夠得到順利實(shí)施，將對(duì)中國(guó)的科技創(chuàng)新發(fā)揮至關(guān)重要的作用。目前我國(guó)的經(jīng)濟(jì)正在加速?gòu)耐顿Y驅(qū)動(dòng)為主向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展為主的轉(zhuǎn)變，人工智能作為未來科技創(chuàng)新的決定性力量，它是中國(guó)經(jīng)濟(jì)繼續(xù)實(shí)現(xiàn)騰飛的有力保障。在未來的全球經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)中，可以說誰在人工智能上領(lǐng)先了，誰就能引領(lǐng)未來的新經(jīng)濟(jì)時(shí)代。

企業(yè)層面，科技巨頭爭(zhēng)先恐后

目前全球的科技巨頭諸如谷歌、百度、微軟、IBM、Facebook等都已經(jīng)紛紛涌入到了人工智能領(lǐng)域，它們?cè)谝韵挛鍌€(gè)層面展開了激烈的競(jìng)爭(zhēng)。

一、圖像、語音識(shí)別技術(shù)

在圖像、語音識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)最為激烈的當(dāng)屬谷歌和百度。借助移動(dòng)搜索，百度和谷歌都向語音、圖像識(shí)別技術(shù)發(fā)起了猛烈的進(jìn)攻。谷歌通過連續(xù)的收購(gòu)確立了其在圖像、語音識(shí)別技術(shù)方面的領(lǐng)先地位，而百度則通過組建以吳恩達(dá)、余凱、張潼、徐偉等人才組成的豪華專家團(tuán)隊(duì)，并堅(jiān)持自主研發(fā)，最終在語音識(shí)別技術(shù)上超越了谷歌和微軟。

二、深度學(xué)習(xí)

在深度學(xué)習(xí)方面，微軟、谷歌、百度、Facebook、IBM等科技巨頭都投入了巨大的力量。日前，微軟的研究人員在學(xué)術(shù)論文中表示，微軟最新的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在分辨2012年版的ImageNet圖像數(shù)據(jù)庫時(shí)，錯(cuò)誤率只有4.94%，相比于普通人的5.1%，這是人工智能首次在識(shí)別圖像的錯(cuò)誤率上面超越了人類的水平。

三、無人駕駛

最早將人工智能技術(shù)應(yīng)用到汽車領(lǐng)域的是谷歌，隨后國(guó)內(nèi)的百度、華為也先后向無人駕駛技術(shù)發(fā)起了挑戰(zhàn)。未來百度自動(dòng)駕駛計(jì)劃的核心方向就在百度大腦，它可實(shí)現(xiàn)人與汽車的語言互動(dòng)，車輛定位，駕駛輔助甚至自動(dòng)駕駛等功能。而華為則通過聯(lián)合東風(fēng)汽車共同打造無人駕駛汽車。

四、智能家居

說起目前的智能家居，谷歌、蘋果、微軟等都已經(jīng)在摩拳擦掌，而國(guó)內(nèi)的智能家居格局競(jìng)爭(zhēng)更是相當(dāng)激烈，已經(jīng)形成了戰(zhàn)國(guó)紛爭(zhēng)的局面：小米+美的、海爾+阿里+魅族、聯(lián)想+百度、360+格力、騰訊、華為等。

五、機(jī)器人

人工智能未來的最終方向就是意識(shí)機(jī)器人的出現(xiàn)，通過機(jī)器人的使用，企業(yè)能夠節(jié)省大量的成本和提升效率。對(duì)于機(jī)器人公司的收購(gòu)，谷歌總是樂此不疲，去年谷歌連續(xù)收購(gòu)了10來家機(jī)器人生產(chǎn)企業(yè)。而百度開發(fā)的“小度”機(jī)器人走紅網(wǎng)絡(luò)則向我們表明：機(jī)器人將會(huì)受到越來越多人的歡迎。

其實(shí)不僅僅是科技巨頭，已經(jīng)有越來越多的創(chuàng)業(yè)公司正在涌入到人工智能領(lǐng)域。對(duì)于企業(yè)來說，人工智能是一次絕好的商機(jī)，它的產(chǎn)值將在萬億規(guī)模以上。

軍事層面，人工智能打響新的軍備賽

著名軍事理論家張召忠可謂對(duì)李彥宏“中國(guó)大腦”計(jì)劃給予了高度肯定，并且認(rèn)為它將有助于軍隊(duì)現(xiàn)代化建設(shè)。事實(shí)上，在我國(guó)軍方的一些研究機(jī)構(gòu)，已經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域有很好的投入，并獲得了一些階段性的成果。此次，人工智能如果能夠上升到國(guó)家戰(zhàn)略，對(duì)于軍隊(duì)科技的創(chuàng)新將有著深淵的意義。

目前，各國(guó)的軍事機(jī)器人、無人駕駛飛機(jī)等早已應(yīng)用了人工智能技術(shù)。有人說未來的戰(zhàn)爭(zhēng)是無人飛機(jī)、機(jī)器人之間的戰(zhàn)爭(zhēng)，對(duì)此我絲毫不懷疑。而這場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)的勝負(fù)也就取決于誰擁有更先進(jìn)的無人飛機(jī)和軍事機(jī)器人，也就是取決于人工智能技術(shù)，一場(chǎng)有關(guān)人工智能的軍備賽早已悄然打響。

第5篇：人工智能輔助醫(yī)療診斷范文

關(guān)鍵詞:人工智能;專家系統(tǒng);ARM;單片機(jī)

人工智能(AI)[1]是計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要分支,是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的核心課程之一。本課程在介紹人工智能的基本概念、基本方法的基礎(chǔ)上,主要是研究如何用計(jì)算機(jī)來模擬人類智能,即如何用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)諸如問題求解、規(guī)劃推理、模式識(shí)別、知識(shí)工程、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等只有人類才具備的“智能”,本課程重點(diǎn)闡明這些方法的一般性原理和基本思想,使得計(jì)算機(jī)更好得為人類服務(wù)。

1人工智能課程體系

人工智能主要研究傳統(tǒng)人工智能的知識(shí)表示方法,包括狀態(tài)空間法、問題歸約法謂詞邏輯法、語義網(wǎng)絡(luò)法、框架表示、劇本表示等;搜索推理技術(shù)主要包括盲目搜索、啟發(fā)式搜索、消解原理、規(guī)則演繹算法和產(chǎn)生式系統(tǒng)等。

人工智能的研究論題包括計(jì)算機(jī)視覺、規(guī)劃與行動(dòng)、多Agent系統(tǒng)、語音識(shí)別、自動(dòng)語言理解、專家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)等。這些研究論題的基礎(chǔ)是通用和專用的知識(shí)表示和推理機(jī)制、問題求解和搜索算法,以及計(jì)算智能技術(shù)等。

人工智能課程在我校計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院是作為大三年級(jí)的一門專業(yè)選修課開設(shè),總共學(xué)時(shí)數(shù)為:60(其中理論學(xué)時(shí)為36,實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)為24),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷更新發(fā)展,人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域變得越來越廣,因此人工智能(AI)這個(gè)學(xué)科已不再陌生,很多學(xué)生對(duì)其充滿興趣,所以在選課人數(shù)上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他選修課的人數(shù),另外結(jié)合我校的實(shí)際情況,部分理論或?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)項(xiàng)目可以與其他相關(guān)專業(yè)結(jié)合起來而應(yīng)用。

2人工智能教學(xué)實(shí)踐

50多年以來,人工智能獲得很大的發(fā)展,已經(jīng)引起眾多學(xué)科和不同專業(yè)背景學(xué)者們的日益重視,成為一門廣泛的交叉和前沿科學(xué),但是到目前為止人工智能至今仍尚無統(tǒng)一的定義,要給人工智能下一個(gè)準(zhǔn)確、科學(xué)和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亩x也是困難的。

由于人工智能[2]是一門交叉性的學(xué)科,涉及到了控制論、語言學(xué)、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等許多學(xué)科。所以該學(xué)科具有知識(shí)點(diǎn)多、涉及面廣、內(nèi)容抽象、不易理解、理論性強(qiáng)、需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強(qiáng)的邏輯思維能力等特點(diǎn),導(dǎo)致了在教學(xué)過程中老師講得吃力、學(xué)生聽得吃力。盡管在多年的教學(xué)過程中積累了一些經(jīng)驗(yàn),但是對(duì)于如何把握這門課程的特點(diǎn),提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,幫助學(xué)生更好的理解這門課程,目前仍然有很多問題需要研究解決。

目前在整個(gè)教學(xué)過程中存在的主要問題[3]是:

1) 教學(xué)內(nèi)容陳舊,部分參考書相關(guān)內(nèi)容或案例都過于陳舊。在整個(gè)教學(xué)過程中,多數(shù)教學(xué)案例涉及到人工智能理論的高級(jí)應(yīng)用――機(jī)器人,目前在國(guó)際及國(guó)內(nèi)機(jī)器人的水平已經(jīng)達(dá)到相當(dāng)高的水平,但是部分教科書中仍沿用關(guān)節(jié)型機(jī)器人為例,教學(xué)內(nèi)容稍顯陳舊。

2) 教材難易程度不均勻,部分章節(jié)學(xué)生難以理解。由于人工智能課程的部分章節(jié),本身就可以獨(dú)立成一門課程,但由于是面向本科生的內(nèi)容,因此很多內(nèi)容壓縮于一章來講解,同時(shí)由于課時(shí)所限,完全不能將相關(guān)的內(nèi)容講透講通;例如:神經(jīng)計(jì)算中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),與模糊邏輯控制的相關(guān)理論與應(yīng)用。

3) 教學(xué)手段單一,教學(xué)過程中缺乏師生之間的溝通與交流。經(jīng)過自己的實(shí)踐教學(xué)及對(duì)兄弟院校的人工智能的教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)手段的調(diào)研,同時(shí)也在學(xué)生之間進(jìn)行溝通交流,發(fā)現(xiàn)多數(shù)同學(xué)反映,理論與應(yīng)用雖然前沿,但是在學(xué)習(xí)過程中,教師教學(xué)手段單一,內(nèi)容枯燥乏味,一般的教學(xué)模式,多采用“老師講,學(xué)生聽”的方法,整個(gè)教學(xué)效果并不理想。

4) 考核方法不科學(xué),不能體現(xiàn)學(xué)生實(shí)際的學(xué)習(xí)情況。目前對(duì)于課程學(xué)習(xí)的考核采用閉卷考試的方式,很多考點(diǎn)有的同學(xué)根本不理解,完全死記硬背,考后又將內(nèi)容丟棄,從學(xué)習(xí)的效果來講,收獲甚微且完全沒有達(dá)到真正學(xué)習(xí)及應(yīng)用的能力。

3教學(xué)方法改進(jìn)

3.1注重激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣

科學(xué)家愛因斯坦曾說過:“興趣是最好的老師?！比绾卧诮虒W(xué)工作中激發(fā)和培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,提高他們學(xué)習(xí)的主動(dòng)性和積極性是當(dāng)前教學(xué)改革中迫切需要解決的重要問題。

在實(shí)際的課堂教學(xué)中發(fā)現(xiàn),剛開始聽課由于有興趣學(xué)生整體學(xué)習(xí)的積極性很高,但是一段時(shí)間過后發(fā)現(xiàn)部分學(xué)生由于教學(xué)內(nèi)容抽象,難點(diǎn)比較多,不便于理解,興趣日漸變少,針對(duì)此種情況,可以采用任務(wù)驅(qū)動(dòng)式教學(xué)或案例教學(xué)。

例如:在講專家系統(tǒng)章節(jié)時(shí),在授課之前先通過互聯(lián)網(wǎng),采取案例教學(xué)法,給學(xué)生們實(shí)時(shí)在線演示一個(gè)醫(yī)療專家診斷系統(tǒng),演示其中的功能,同時(shí)與學(xué)生互動(dòng),以問答式與學(xué)生互動(dòng),了解目前專家系統(tǒng)的具體應(yīng)用、可以解決的問題、給人民生活帶來的益處等。通過這種教學(xué)的形式,一方面可以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣;另一方面也使同學(xué)們體會(huì)到人工智能與我們生活的貼近程度。第二步,采用任務(wù)驅(qū)動(dòng)法,具體來說,它是指教學(xué)全過程中,以醫(yī)療專家診斷系統(tǒng)若干個(gè)具體任務(wù)為中心,通過完成任務(wù)的過程,介紹和學(xué)習(xí)基本知識(shí)和具體設(shè)計(jì)方法。

3.2注重教材選擇

這一任務(wù)的執(zhí)行者主要是由教研室主任或任課老師來完成。目前在各高校中所使用的人工智能相關(guān)教材的種類繁多,章節(jié)和內(nèi)容的設(shè)置上也存在差別。筆者在訂閱教材或參加教材展銷的活動(dòng)中,都比較重視人工智能教材的情況,通過比較發(fā)現(xiàn),有的教材內(nèi)容及難度太低,完全不符合高等本科院校的要求,而部分出版社的教材則是內(nèi)容及章節(jié)安排內(nèi)容太多太泛,有些知識(shí)點(diǎn)講的又過于深?yuàn)W,限于學(xué)時(shí)所限也不適合選用。在選教材方面,除了關(guān)注內(nèi)容方面外,還要注重書上所講的一些實(shí)例,注重這些例子的典型性、時(shí)效性及新穎性,例如,部分教材在自動(dòng)規(guī)劃這一章,選用機(jī)械手作為例子來說明積木世界的機(jī)器人規(guī)劃問題,還有一些選擇關(guān)節(jié)機(jī)器人,前些年這樣的機(jī)器人技術(shù)確實(shí)是個(gè)難點(diǎn),但是依據(jù)現(xiàn)在成熟的機(jī)器人技術(shù),無論是國(guó)際還是國(guó)內(nèi)都已不再是技術(shù)難點(diǎn),再拿這個(gè)例子去配合理論去講解,無論內(nèi)容還是形式都稍顯陳舊,目前機(jī)器人技術(shù)發(fā)展水平基本上達(dá)到盡可能高仿真狀態(tài)。

3.3運(yùn)用現(xiàn)代化的多媒體教學(xué)手段

針對(duì)人工智能課程相關(guān)內(nèi)容比較抽象,公式推導(dǎo)比較繁瑣,除了具有完善的教學(xué)大綱、合理的教學(xué)計(jì)劃以及好的教材外,還應(yīng)該根據(jù)學(xué)校的實(shí)際硬件條件盡可能地選擇多媒體教學(xué)手段來輔助教學(xué)。因此在實(shí)踐教學(xué)中,配合教學(xué)內(nèi)容,充分利用計(jì)算機(jī)、投影儀以及互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢(shì),結(jié)合多種教學(xué)方法與手段組織整個(gè)教學(xué)過程。例如:在講述搜索推理技術(shù)時(shí),使用一些小的演示軟件,將相關(guān)推理技術(shù)的理論通過動(dòng)畫的形式一步一步演示出來;在講專家系統(tǒng)相關(guān)理論知識(shí)時(shí),尤其是各種類型的專家系統(tǒng),采用互聯(lián)網(wǎng)上的一些在線視頻資源為例,給同學(xué)進(jìn)行詳細(xì)講解,同時(shí)結(jié)合農(nóng)業(yè)院校的特點(diǎn),在線資源有如農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)或動(dòng)物專家診斷系統(tǒng)等,這樣學(xué)生可以加強(qiáng)對(duì)理論知識(shí)的理解,同時(shí)也體會(huì)到理論不再是抽象空洞的文字描述;在自動(dòng)規(guī)劃這一章,給同學(xué)們選擇演示發(fā)達(dá)國(guó)家目前研制的各種類型機(jī)器人,通過這些形象生動(dòng)、行為舉止逼近真實(shí)人的機(jī)器人來給學(xué)生講理論,這樣學(xué)生通過觀看視頻資源,不僅可以拓寬知識(shí)面及視野,同時(shí)也可以及時(shí)地了解國(guó)際及國(guó)內(nèi)機(jī)器人的發(fā)展水平及差距,不斷更正自己的錯(cuò)誤觀點(diǎn)并更新自己新的專業(yè)認(rèn)識(shí),另一個(gè)方面也可以同時(shí)激發(fā)學(xué)生們的學(xué)習(xí)熱情和積極性,這一點(diǎn)在課堂實(shí)踐教學(xué)中得到驗(yàn)證,得到廣大同學(xué)的認(rèn)可和接受,整個(gè)教學(xué)課堂不再那么單調(diào)枯燥呆板了,基本可以達(dá)到在娛樂中傳授專業(yè)知識(shí)。

3.4加強(qiáng)對(duì)實(shí)驗(yàn)教學(xué)的重視

目前高校在人工智能的教學(xué)過程中,實(shí)驗(yàn)所占的學(xué)時(shí)比較少,有的甚至就不安排實(shí)驗(yàn)課學(xué)時(shí);另外實(shí)驗(yàn)內(nèi)容也相對(duì)比較簡(jiǎn)單,應(yīng)用不到理論課堂上所學(xué)到的人工智能原理,實(shí)驗(yàn)效果不是很好。面向人工智能課程的程序設(shè)計(jì)語言,多采用Prolog程序設(shè)計(jì)語言,該語言是一種基于一階謂詞的邏輯程序設(shè)計(jì)語言,它在AI和知識(shí)庫的實(shí)現(xiàn)技術(shù)方面具有十分重要的作用,具有表達(dá)力強(qiáng)、表示方便、便于理解、語法簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)。但在整個(gè)實(shí)驗(yàn)教學(xué)環(huán)境也遇到了如下問題:首先是目前有關(guān)人工智能的專門配套實(shí)驗(yàn)教程很少;其次是即使有諸如《面向人工智能程序設(shè)計(jì)Prolog》教程,則主要是側(cè)重介紹這門自然語言的程序設(shè)計(jì),而其中很多部分與AI實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)關(guān)聯(lián)度不大,另外教材價(jià)位也比較高。針對(duì)此種情況,筆者在24個(gè)學(xué)時(shí)的實(shí)驗(yàn)教學(xué)過程中,安排7個(gè)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容,其中最后一個(gè)專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)作為一個(gè)綜合性實(shí)驗(yàn)來設(shè)計(jì)。在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)教學(xué)的過程中,首先參考多本Prolog程序設(shè)計(jì)教程,選擇其中與實(shí)驗(yàn)教學(xué)計(jì)劃中相關(guān)的內(nèi)容,專門編寫相應(yīng)的電子教程,同時(shí)也結(jié)合我校學(xué)生本身的特點(diǎn)[4],有側(cè)重地體現(xiàn)和編寫,總的目的是給學(xué)生一份完整的、系統(tǒng)的、規(guī)范的電子教程。這樣做的目的是:一方面作為學(xué)生參考的技術(shù)文檔;另一方面也可以節(jié)省學(xué)生的部分經(jīng)濟(jì)開支。電子教程的結(jié)構(gòu)分為三個(gè)部分來完成,首先為人工智能理論及原理,Prolog語言的使用說明;其次具體的例子演示(均經(jīng)過調(diào)試正常運(yùn)行);最后為布置給學(xué)生具體的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及相關(guān)題目,以提供給學(xué)生自己動(dòng)手實(shí)踐的機(jī)會(huì)。此外在實(shí)驗(yàn)教學(xué)過程中,同時(shí)也會(huì)給學(xué)生們自由發(fā)揮的機(jī)會(huì),比如專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)作為一個(gè)綜合性實(shí)驗(yàn),學(xué)生可以采用Prolog編程實(shí)現(xiàn),也可以采用其他自己擅長(zhǎng)的程序設(shè)計(jì)語言,例如有的同學(xué)選擇C語言、VC++、Visual Basic、Java及網(wǎng)頁開發(fā)設(shè)計(jì)語言ASP/JSP等,此外在實(shí)驗(yàn)內(nèi)容方面,實(shí)驗(yàn)遞交的專家系統(tǒng)涉及多個(gè)領(lǐng)域(有動(dòng)物辨別、醫(yī)療診斷、動(dòng)物養(yǎng)殖咨詢等專家系統(tǒng))、范圍也頗廣,實(shí)驗(yàn)內(nèi)容重復(fù)性很小,在設(shè)計(jì)過程中,絕大部分同學(xué)均是結(jié)合自己的興趣愛好來完成設(shè)計(jì)。

4結(jié)語

人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多、更高級(jí)的智能“制品”,并使之在越來越多的領(lǐng)域超越人類智能,同時(shí)將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。作為一名當(dāng)代的大學(xué)生有必要學(xué)好這門課程,但是根據(jù)實(shí)際教學(xué)情況,教師與學(xué)生仍然需要繼續(xù)進(jìn)行相應(yīng)的研究與發(fā)展,只有不斷地探索和提高,才能使我們的教學(xué)工作更上一層樓,才能培養(yǎng)出符合時(shí)代和社會(huì)需求的人才。另外人工智能與農(nóng)業(yè)等方面存在很多結(jié)合應(yīng)用的契機(jī),這樣計(jì)算機(jī)就可真正地服務(wù)于社會(huì)、服務(wù)于人類、服務(wù)于農(nóng)業(yè)、應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、發(fā)展農(nóng)業(yè)。

參考文獻(xiàn):

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Study of the Artificial Intelligence Teaching Methods

HAN Jie-qiong1, YU Yong-quan2

(1. School of Computer Science and Engineering, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou 510225, China;

2. School of Computer, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510075, China)

第6篇：人工智能輔助醫(yī)療診斷范文

【關(guān)鍵詞】醫(yī)學(xué);計(jì)算機(jī)技術(shù)

1.計(jì)算機(jī)在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用

1.1 計(jì)算機(jī)輔助診斷和輔助決策系統(tǒng)（CAD&CMD）

計(jì)算機(jī)輔助診斷和輔助決策系統(tǒng)（CAD&CMD）可以幫助醫(yī)生縮短診斷時(shí)間。提供其他專家診治意見，以便盡快作出診斷，提出治療方案。診治的過程是醫(yī)生收集病人的信息，在此基礎(chǔ)上結(jié)合自己的醫(yī)學(xué)知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行綜合、分析、判斷，作出結(jié)論。計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)則是通過醫(yī)生和計(jì)算機(jī)工作者相結(jié)合，對(duì)病人的信息進(jìn)行處理，提出診斷意見和治療方案。這樣的信息處理過程，速度較快，考慮到的因素較全面，減少誤診率。此外，人工智能模擬醫(yī)生診治時(shí)的推理過程，為疾病等的診治提供幫助。比如：具有代表性的醫(yī)療專家系統(tǒng)的核心由知識(shí)庫和推理機(jī)構(gòu)成。知識(shí)庫包括書本知識(shí)和醫(yī)生個(gè)人的具體經(jīng)驗(yàn)，以規(guī)則、網(wǎng)絡(luò)、框架等形式表示知識(shí)，存貯于計(jì)算機(jī)中。推理機(jī)是一個(gè)控制機(jī)構(gòu)，根據(jù)病人的信息，決定采用知識(shí)庫中的什么知識(shí)，采用何種推理策略進(jìn)行推理，得出結(jié)論。這種人工智能不僅模擬專家思維，為臨床診治提供寶貴思路，還能不斷吸取新的經(jīng)驗(yàn)，更好地為臨床服務(wù)。

1.2 醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）

醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）用于醫(yī)院管理，具有明顯優(yōu)勢(shì)。一個(gè)完整的醫(yī)院信息系統(tǒng)可以完成如下任務(wù)：病人登記、預(yù)約、病歷管理、病房管理、臨床監(jiān)護(hù)、膳食管理、醫(yī)院行政管理、藥房和藥庫管理、病人結(jié)帳和出院、醫(yī)療輔助診斷決策、醫(yī)學(xué)圖書資料檢索、教育和訓(xùn)練、會(huì)診和轉(zhuǎn)院、統(tǒng)計(jì)分析、實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化和接口。衛(wèi)生行政管理信息系統(tǒng)（MIS）利用計(jì)算機(jī)開發(fā)的“衛(wèi)生行政管理信息系統(tǒng)”，又稱“衛(wèi)生管理信息/決策系統(tǒng)”，能根據(jù)大量的統(tǒng)計(jì)資料給衛(wèi)生行政決策部門提供信息和決策咨詢。一個(gè)完整的衛(wèi)生行政管理信息系統(tǒng)包括三部分：數(shù)據(jù)自動(dòng)處理系統(tǒng)（ADP），信息庫，決策咨詢模型。這樣的電子化管理系統(tǒng)極大的縮短了辦事時(shí)間，提高了工作效率，實(shí)現(xiàn)了龐大醫(yī)療機(jī)構(gòu)各個(gè)部門的協(xié)調(diào)合作。

1.3 在學(xué)習(xí)上的應(yīng)用

利用計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)圖書、期刊、各種醫(yī)學(xué)資料進(jìn)行管理。通過關(guān)鍵詞等即可迅速查找出所需文獻(xiàn)資料。計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)（CAI）可以幫助學(xué)生學(xué)習(xí)、掌握醫(yī)學(xué)科學(xué)知識(shí)和提高解決問題的能力以及更好地利用醫(yī)學(xué)知識(shí)庫和檢索醫(yī)學(xué)文獻(xiàn);并可通過電子郵件與師生保持聯(lián)系，討論問題，提高學(xué)術(shù)水平。利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行醫(yī)學(xué)教育的另一種重要途徑是采用計(jì)算機(jī)模擬的方法，即用計(jì)算機(jī)模擬人體或?qū)嶒?yàn)動(dòng)物，為實(shí)驗(yàn)研究提供極大便利。

1.4 疾病預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)系統(tǒng)

疾病在人群中流行的規(guī)律，與環(huán)境、社會(huì)、人群免疫等多方面因素有關(guān)，計(jì)算機(jī)可根據(jù)存貯的有關(guān)因素的信息并根據(jù)它建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算，作出人群中疾病流行情況的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)，供決策部門參考。也就是說，對(duì)數(shù)據(jù)庫中的海量信息進(jìn)行分析，可以得到疾病的發(fā)生發(fā)展特點(diǎn)及流行病學(xué)規(guī)律，為疾病的防治提供新的思路。

1.5 計(jì)算機(jī)醫(yī)學(xué)圖像處理與圖像識(shí)別

醫(yī)學(xué)研究與臨床診斷中許多重要信息都是以圖像形式出現(xiàn)，醫(yī)學(xué)對(duì)圖像信息的依賴是十分緊密的。利用計(jì)算機(jī)處理、識(shí)別醫(yī)學(xué)圖像，在有的情況下，可以做人工做不到的工作。如心血管造影，當(dāng)用手工測(cè)量容積，導(dǎo)出血壓容積曲線時(shí)，只能分析出心臟收縮和舒張的特點(diǎn)。若利用計(jì)算機(jī)計(jì)算，每張片子只需一秒鐘，并可以得到瞬時(shí)速度、加速度、面積和容積等有用的參數(shù)。顯微圖像在醫(yī)學(xué)診斷和醫(yī)學(xué)研究中一直起著重要作用。人們已能用圖像處理技術(shù)和體視學(xué)方法半定量與定量地研究細(xì)胞學(xué)圖像以至組織學(xué)圖像。計(jì)算機(jī)三維動(dòng)態(tài)圖像技術(shù)已使心臟動(dòng)態(tài)功能的定量分析成為可能。

1.6 其它

計(jì)算機(jī)在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用十分廣泛，包括護(hù)理中對(duì)各項(xiàng)生命指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，藥代動(dòng)力學(xué)分析等等。數(shù)據(jù)庫中的大量信息可以幫助人們更好地對(duì)基因進(jìn)行研究，推動(dòng)生物醫(yī)學(xué)的發(fā)展與進(jìn)步。

2.醫(yī)學(xué)電子化特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)分析

醫(yī)學(xué)電子化特點(diǎn)包括以下幾個(gè)方面：減少差錯(cuò)，保證患者的安全用藥;增加了醫(yī)院收費(fèi)的透明度，大大緩解了日趨增加的醫(yī)患關(guān)系;減輕了醫(yī)、藥、護(hù)人員的工作負(fù)荷;這主要體現(xiàn)在：運(yùn)用計(jì)算機(jī)管理后，醫(yī)護(hù)取消了重復(fù)轉(zhuǎn)抄，相對(duì)減輕了工作負(fù)荷，并使結(jié)果更為精準(zhǔn)，減少人工誤差，改善醫(yī)患關(guān)系。信息的實(shí)時(shí)采集和廣覆蓋性及信息的反饋?zhàn)饔茫ＷC了數(shù)據(jù)的及時(shí)、真實(shí)及準(zhǔn)確性。應(yīng)用計(jì)算機(jī)收集、貯存、處理有關(guān)病人的臨床信息，讓人感到應(yīng)用便捷，一目了然。方便快捷的信息查詢。大大提高了對(duì)病人疾病的認(rèn)識(shí)，即可在短時(shí)間內(nèi)制定病人的最佳治療方案。

3.結(jié)語

科技的發(fā)展日新月異，從醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)研究到臨床診斷都將廣泛地采用醫(yī)用計(jì)算機(jī)技術(shù)。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，不僅大大改善了醫(yī)學(xué)研究的手段，促進(jìn)了醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)程，而且提高了對(duì)疾病的診斷和治療水平。相信隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)l(fā)生更大的巨變。

參考文獻(xiàn)

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第7篇：人工智能輔助醫(yī)療診斷范文

但即便象棋下不過、圍棋下不過、力氣也比不過，機(jī)器依然并不能取代人類。

人工智能會(huì)說“愛你”，但它不會(huì)真的愛你，它像一面鏡子，照耀的是人類的善與惡，美與丑，愛與恨。楊瀾說，一想到未來手機(jī)、空調(diào)都在搜集她的數(shù)據(jù)，這種裸奔的感覺讓她不寒而栗。

楊瀾又說，科幻片中的人機(jī)大戰(zhàn)是天方夜譚。

不出意外，柯潔輸了。

關(guān)于那個(gè)在第一局比賽結(jié)尾露出的笑容，柯潔的解釋是：當(dāng)然是苦笑了，因?yàn)槲液茉缇椭牢乙斄?。而搜狗總裁王小川點(diǎn)評(píng)比賽時(shí)則更加直接：我們的關(guān)注點(diǎn)不是機(jī)器能否贏，而是機(jī)器用什么姿勢(shì)贏。所有人在這一回輸贏問題上達(dá)成了共識(shí)。

資本與市場(chǎng)宣稱，這已經(jīng)是人工智能的時(shí)代了。

4月末，我們帶著一個(gè)普通人對(duì)人工智能的疑問，與過去一年內(nèi)探訪了30多個(gè)人工智能研究機(jī)構(gòu)及實(shí)驗(yàn)室的楊瀾深談。當(dāng)時(shí)，她就預(yù)判道：AlphaGo還會(huì)贏。

果然，可以算得上波瀾不驚，天才少年柯潔的完敗遠(yuǎn)并不如去年李世石的失敗那樣讓世人震驚。

楊瀾說：她還記得，1997年，當(dāng)IBM的電腦深藍(lán)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋冠軍卡斯帕洛夫的時(shí)候，她曾經(jīng)在一個(gè)節(jié)目中斷言，這樣的事情在圍棋領(lǐng)域是絕對(duì)不可能發(fā)生的。

因?yàn)樘N(yùn)含著古老東方智慧的圍棋變化萬千，它的布局走法可能性多達(dá)10的172次方，比宇宙中的原子數(shù)量還多。不止楊瀾，圍棋專家和人工智能領(lǐng)域的專家，當(dāng)時(shí)也紛紛斷言：機(jī)器要在圍棋比賽中戰(zhàn)勝人類，至少還要一百年。

但是只用了不到20年的時(shí)間，機(jī)器就做到了。數(shù)次人機(jī)大戰(zhàn)，機(jī)器都無可辯駁地完勝了人類，甚至表現(xiàn)出了創(chuàng)造力和直覺這些人類最引以為傲的特質(zhì)。當(dāng)AlphaGo去年走出讓人汗毛倒豎的那一步棋之后，當(dāng)時(shí)比賽的解說員稱，再管它叫電腦程序已經(jīng)不合適了，你完全能感覺到人工智能的“智能”的存在。

什么是人工智能？它們和人類是什么關(guān)系？世界上最頂尖的人工智能實(shí)驗(yàn)室里都在發(fā)生什么？為什么很多名人都讓人們警惕人工智能？人機(jī)共生，人類準(zhǔn)備好了嗎？

對(duì)人工智能做了深度探訪的楊瀾一一給出了回答。 楊瀾在成為工業(yè)文明遺跡的倫敦舊碼頭上思緒萬千

Q=《北京青年》周刊

A=楊瀾

相較人工智能，人的可貴之處恰恰在于我們不完美

Q：你在去年春節(jié)前就啟動(dòng)了這個(gè)專題片的策劃，那時(shí)AlphaGo還沒贏李世石呢，為什么這么有先見之明？

A：是，我團(tuán)隊(duì)都在說“楊瀾姐你太超前了”。我的確對(duì)人工智能特感興趣，人工智能不只是一個(gè)新的技術(shù)，它會(huì)影響到人類的生產(chǎn)、生活，以及人和人之間的相處模式和這個(gè)社會(huì)的運(yùn)行模式。我只是隱隱約約地覺得它的影響要深遠(yuǎn)得多，而且這一次的規(guī)模會(huì)來得很大。同時(shí)在我身邊像李開復(fù)、張亞勤這些老友，在說到自己的一些研究和投資的方向的時(shí)候，也在不停地說到人工智能。讓我覺得這件事情非常了得，卻很少有人能說明白。

那我就覺得其實(shí)觀眾也會(huì)有同樣的興趣和同樣的迷惑，以一個(gè)媒體人的嗅覺，我覺得應(yīng)該去探索這件事兒。

Q：你們花了非常大的工夫，做了到目前為止最全面也最有深度探索人工智能的紀(jì)錄片，我想知道這個(gè)過程中你有什么獨(dú)特的發(fā)現(xiàn)和結(jié)論？

A：有很多有意思的發(fā)現(xiàn)。

人的智能有很多局限性，比如我們經(jīng)常健忘，然后我們?nèi)种坏纳窃谒咧卸冗^的，還會(huì)做各種各樣奇怪的夢(mèng)，從純產(chǎn)出的角度，我們肯定不像人工智能一樣可以24小時(shí)在那計(jì)算和下棋。還有，我們的頭腦不是用來處理大數(shù)據(jù)的，我們不可能同時(shí)做50萬人的人臉識(shí)別，我能認(rèn)清楚我身邊這兩百個(gè)人已經(jīng)很不錯(cuò)了。我們?nèi)祟愑羞@么多的局限，那我們的可貴之處在哪里呢？其實(shí)這個(gè)可貴之處恰恰在于我們不完美。

正如采訪中麻省理工學(xué)院的一個(gè)教授對(duì)我說的，“會(huì)忘記是人的高級(jí)智慧的體現(xiàn)”，如果我們什么都記得住，我們一進(jìn)了這個(gè)屋子，“啪啪”眼睛一拍照，把@個(gè)屋子哪有灰塵哪有小蟲子等所有細(xì)節(jié)都記住，我們就不可能把自己有限的能力集中到我們需要去創(chuàng)造、需要去抓住核心的東西上。

所以人類不用妄自菲薄，不要以為一個(gè)機(jī)器在圍棋上不可戰(zhàn)勝了，它就在各個(gè)方面都超越了人的智慧，人的智慧是有它的獨(dú)一無二之處的。

Q：走訪世界各地做了這么多功課，有沒有哪些場(chǎng)景讓你受到震撼？

A：我覺得這種震撼既有你看到的東西，也有你可以想象的東西。

當(dāng)我到了倫敦的舊碼頭，作為工業(yè)文明的遺跡，那邊有很多遺留下來的舊的大庫房，庫房之間有很多鐵的天橋。這個(gè)當(dāng)年是多么宏偉，那種蒸汽騰騰，你都可以想象到倫敦的霧天的那樣的場(chǎng)景，但是今天，靜謐極了，已經(jīng)成為一個(gè)純粹的歷史遺跡了。

于是你會(huì)想到工業(yè)革命當(dāng)時(shí)在英國(guó)，把幾百萬的農(nóng)民變成了工人，讓他們進(jìn)入了城市。其實(shí)每次大的技術(shù)革命和工業(yè)革命發(fā)生的時(shí)候，就會(huì)產(chǎn)生劇烈的社會(huì)矛盾，我覺得很震撼的就是：那接下來的這一次技術(shù)革命，又會(huì)帶來怎樣的社會(huì)沖擊？

Q：李開復(fù)先生說，“人工智能將會(huì)給傳統(tǒng)行業(yè)帶來血腥的顛覆”，“十年之內(nèi)，50%的工作會(huì)被AI取代”， 你怎么看？

A：我更愿意說成是未來十年，50%的工作都會(huì)受到?jīng)_擊和影響。受沖擊和被取代不是一個(gè)概念，至于是不是“50%的人都要失業(yè)”，我認(rèn)為需要商榷。

但是有些行業(yè)肯定會(huì)受到比較大的影響。比如卡車司機(jī)這個(gè)職業(yè)，他們有可能在十年之內(nèi)，真的失去他們的工作，那他們?cè)撊ツ睦?？甚至如果將來都是無人駕駛的話，我們都不需要擁有私家車，就像今天的共享單車一樣，將來汽車也是共享的，那會(huì)對(duì)現(xiàn)在的汽車制造業(yè)產(chǎn)生多大的影響？

還有，如果說蒸汽機(jī)替代了人的肌肉的話，那么這一次的人工智能會(huì)替代掉很多簡(jiǎn)單的白領(lǐng)工作，人的腦力工作也被取代了。比如說律師的助理，可能就是一個(gè)人工智能，它可以幫助你查到所有需要的案例和卷宗。比如醫(yī)生的助理、讀片師，人工智能已經(jīng)可以掌握到一千萬個(gè)關(guān)于肺癌的影像資料，就不需要一個(gè)老專家在那兒看半天，還有一定的失誤率。還有記者，如果你只是做一個(gè)五個(gè)W的報(bào)道，那現(xiàn)在的人工智能已經(jīng)在幫你做了。所以這一次的影響更深遠(yuǎn)，涉及到的人會(huì)更多。

Q：無人駕駛使卡車司機(jī)失去工作的場(chǎng)景，你覺得在十年之內(nèi)真的會(huì)出現(xiàn)嗎？

A：我認(rèn)為在十年之內(nèi)，無人駕駛是最容易實(shí)現(xiàn)的改變。你可以想象，在一些發(fā)達(dá)國(guó)家或是像中國(guó)一樣的高速公路非常發(fā)達(dá)的國(guó)家，負(fù)責(zé)運(yùn)輸?shù)乃緳C(jī)可能真的不需要了。也許某些場(chǎng)合還需要有一個(gè)人把手放在方向盤上，隨時(shí)準(zhǔn)備著人機(jī)切換，但是從理論上講，起碼不需要現(xiàn)在這么多司機(jī)了。

我們不排除外星人進(jìn)攻地球的可能性，但是不是現(xiàn)在就要馬上建立一套防御系統(tǒng)呢？

Q：在片子中我們看到，科學(xué)界對(duì)人工智能的認(rèn)知也不盡相同，甚至還有核心觀點(diǎn)分歧，是這樣嗎？

A：對(duì)。我會(huì)發(fā)現(xiàn)，人工智能這個(gè)領(lǐng)域的科學(xué)家，往往都是抱有比較樂觀的態(tài)度。他們認(rèn)為人工智能不過是自動(dòng)化的一個(gè)新階段而已，最終還是可以被人類所控制的。

但是，周邊學(xué)科的科學(xué)家和社會(huì)公眾，似乎對(duì)于人工智能的憂慮更多一些。也可能是因?yàn)槲覀兛戳瞬簧倏苹眯≌f和科幻電影，所以就總會(huì)假想，如果機(jī)器有了人類不可控的能力怎么辦？

斯坦福大學(xué)有一位人工智能的專家卡普蘭教授，他說，其實(shí)人對(duì)于未知的，但是又很有力量的東西，總是心懷恐懼的。卡普蘭教授比喻，這就像一個(gè)人在爬樹，然后你就會(huì)擔(dān)心他要是爬到月亮上了該怎么辦呢？

Q：你自己更傾向于那種觀點(diǎn)？

A：我更傾向于：我們眼前有足夠多的事情需要去做。與其去擔(dān)心一個(gè)所謂的智能機(jī)器將來會(huì)統(tǒng)治我們，不如好好來考慮一下隨著人工智能的發(fā)展，我們的交通規(guī)則是否需要改變，失業(yè)的人如何能夠維持一家庭的生計(jì)，還有由于大數(shù)據(jù)的發(fā)展所帶來的我們的隱私問題到底該怎么保護(hù)？我覺得眼前的這些事情，已經(jīng)足夠我們煩惱了。

就像我采訪哥倫比亞大學(xué)諾貝爾獎(jiǎng)的獲得者、著名的腦科學(xué)專家埃里克，他是研究人的學(xué)習(xí)能力、人的神經(jīng)系統(tǒng)的。他說“I worry more about Trump”，他說我更擔(dān)心的是川普的問題，而不是未來的一個(gè)機(jī)器……這就像說，我們不能夠排除外星人來到地球的可能性，但我們現(xiàn)在是不是要馬上建立一個(gè)專門為了防御外星人入侵的防御系統(tǒng)呢？

Q：所以你是偏向于更樂觀，也更務(wù)實(shí)的態(tài)度？

A：我不代表樂觀，我覺得技術(shù)永遠(yuǎn)是一把雙刃劍。

人類其實(shí)可以仰望星空，讓自己的想象力無邊地馳騁，但是人工智能將要帶來的沖擊已經(jīng)在敲門了，我們還是應(yīng)該首先來應(yīng)對(duì)目前就已經(jīng)要發(fā)生的改變。而且技術(shù)的革命和科技的發(fā)展，在人類的歷史上，從來沒有因?yàn)槿酥饔^的樂觀或者悲觀，就停止腳步。從來沒有！

Q：科幻片中說的那種人機(jī)大戰(zhàn)是天方夜譚嗎？

A：我認(rèn)為是天方夜譚！在科幻電影里，是機(jī)器人一伙，人類一伙，兩方產(chǎn)生了不可避免的沖突。但在現(xiàn)實(shí)生活中更可能出現(xiàn)的情況是，一群人帶著自己的機(jī)器，和另外一群人帶著他們的機(jī)器，所產(chǎn)生的沖突。所以最終要協(xié)調(diào)的，還是人的利益沖突，而不是說機(jī)器突然有了整體的自我意識(shí)，決定要把人給顛覆了。這個(gè)我認(rèn)為只是科幻的場(chǎng)景。

Q：那么你覺得機(jī)器人可以具有人的價(jià)值觀和思維方式嗎？

A：我認(rèn)為它們可以因?yàn)楸惠斎氲挠螒蛞?guī)則而展現(xiàn)出某種人類表達(dá)的特質(zhì)。比如說它被輸入了“在某種情況下就要說我愛你”，但這并不意味著它感受到了愛；或者說它可以下一千萬盤棋，但它不會(huì)像一個(gè)人那樣，真正地享受下棋的過程。

實(shí)際上，我們現(xiàn)在只能證明，人工智能在一些需要處理大數(shù)據(jù)的垂直的領(lǐng)域具有超快的學(xué)習(xí)能力，但并沒有證據(jù)表明它們會(huì)形成自我意識(shí)。

Q：所以你如何看待柯潔5月份將與AlphaGo進(jìn)行的終極人機(jī)大戰(zhàn)？（本刊記者采訪楊瀾時(shí)比賽還未進(jìn)行）

A：雖然從我的判斷上來說，它還是會(huì)戰(zhàn)勝柯潔的，但是從另外一個(gè)角度來說，明明知道面對(duì)AlphaGo勝率并不高，柯潔還是愿意接受這個(gè)挑戰(zhàn)，我覺得這就是體現(xiàn)了人類的智慧。而且，即便它能夠戰(zhàn)勝世界上所有的圍棋高手，So what？

中國(guó)現(xiàn)在應(yīng)該開始為迎接人工智能的時(shí)代做制度安排

Q：你認(rèn)為，人工智能最有可能從什么領(lǐng)域進(jìn)入到常規(guī)的日常生活？

A：我想到的是三個(gè)方面，一是無人車，就是無人駕駛，它可能會(huì)改變我們的出行方式。

第二個(gè)，在中國(guó)的場(chǎng)景下，就是醫(yī)療。因?yàn)橹袊?guó)的醫(yī)療資源實(shí)在分布得太不均衡，醫(yī)療能力實(shí)際上是集中在一些大城市的頂級(jí)專家的手里。但是因?yàn)橹袊?guó)人口基數(shù)大，醫(yī)療數(shù)據(jù)庫也非常龐大，所以如果能夠借用人工智能，就可以給那些鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)、社區(qū)級(jí)的醫(yī)生提供非常好的診斷服務(wù)。

第三個(gè)方面，如果你要問李開復(fù)先生，他可能會(huì)說金融了，但是實(shí)際上中國(guó)在高頻交易這些方面還是有限制的。比如股票，如果它用高于人零點(diǎn)幾秒的能力下單的話，它就不得了了，但是它也會(huì)擾亂整個(gè)市場(chǎng)的秩序。

但我覺得，在法律援助這個(gè)方面其實(shí)是可以考量的，其實(shí)現(xiàn)在律師的很大一部分工作是在搜索和查詢相關(guān)案例和相關(guān)法律條例，以及其他類似案件的判決情況。如果有了人工智能的幫助，可能以后基礎(chǔ)的法律咨詢就不需要請(qǐng)那么昂貴的律師了。

Q：這次的采訪涉及全球，你感覺人工智能領(lǐng)域，中美之間的差距大不大？

A：其實(shí)中美兩國(guó)在人工智能領(lǐng)域都是屬于第一方陣的，在技術(shù)發(fā)展的水平上，我覺得各有優(yōu)勢(shì)。

的確在原創(chuàng)核心技術(shù)的突破方面，還是美國(guó)的實(shí)驗(yàn)室能力相對(duì)要強(qiáng)。但中國(guó)是一個(gè)大數(shù)據(jù)的王國(guó)，而所謂的機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)際上是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，這是我們的天然優(yōu)勢(shì)。美國(guó)在這方面的資源遠(yuǎn)不如中國(guó)。

Q：中國(guó)之前的發(fā)展受益于所謂的人口紅利，在人工智能時(shí)代到來的時(shí)候，這會(huì)不會(huì)成為劣勢(shì)呢？

A：我認(rèn)為不能簡(jiǎn)單地說是優(yōu)勢(shì)還是劣勢(shì)。因?yàn)橹袊?guó)巨大的人口規(guī)模，會(huì)使中在大數(shù)據(jù)采集和人工智能的應(yīng)用層面，具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。

但另一方面，過去幾十年我們依賴低的勞動(dòng)力成本和出口所帶來的制造業(yè)的繁榮，也必然要進(jìn)入一個(gè)新的階段。如果你不能提升品牌的價(jià)值和品質(zhì)，那么勞動(dòng)力這個(gè)優(yōu)勢(shì)，其實(shí)正在迅速失去。

那如果很多藍(lán)領(lǐng)要失業(yè)了，那這些藍(lán)領(lǐng)應(yīng)該怎樣安排？會(huì)給社會(huì)帶來什么樣的不安定因素？這都是應(yīng)該去面對(duì)的。

Q：你會(huì)有這樣的擔(dān)心嗎？

A：我覺得現(xiàn)在就應(yīng)該做制度安排，這個(gè)事情其實(shí)是說來就會(huì)來的。你現(xiàn)在去東莞看看，很多流水線都是無人工廠了，工人被機(jī)器人取代就是眼下正在發(fā)生的事情。所以我覺得像特朗普還在跟美國(guó)失業(yè)的藍(lán)領(lǐng)工人說“我們要把工作從中國(guó)人的手里奪回來的時(shí)候”，我心里一陣?yán)湫Γ鋵?shí)拿回美國(guó)也只是給機(jī)器人做而已，因?yàn)檫@是一場(chǎng)巨大的技術(shù)革命，它已經(jīng)不是從什么人手里奪回來一份工作而已。

所以我覺得像中國(guó)這樣的制造業(yè)大國(guó)應(yīng)該開始做一些制度的安排，來更好地應(yīng)對(duì)隨之而來的比如失業(yè)問題，再培訓(xùn)問題，和稅收的問題。

人工智能必然會(huì)帶來倫理問題，而且已經(jīng)就在眼前了

Q：斯坦福大學(xué)的李飛飛教授多次提到人工智能帶來的倫理問題，你是什么觀點(diǎn)？

A：人工智能一定會(huì)產(chǎn)生倫理問題，而且涉及很多層面。比如微軟做了一款人工智能情感機(jī)器人“小冰”，當(dāng)時(shí)放在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行測(cè)試的時(shí)候，就有很多人故意教它說臟話，教它說一些種族主義和充滿暴力的話，那么這個(gè)人工智能就像我們說鸚鵡“嘴臟了”一樣學(xué)會(huì)了。其實(shí)人工智能就像一面鏡子，它照耀的是人類的善與惡，美與丑。

還有像自動(dòng)駕駛，如果出現(xiàn)一個(gè)兩難的局面，它究竟應(yīng)該犧牲車上的一個(gè)人，還是犧牲路邊的很多人，甚至包括孩子？你要把這個(gè)選擇權(quán)交給一個(gè)機(jī)器嗎？如果你交給了機(jī)器的話，那么誰又會(huì)出錢買一輛將要犧牲自己的車呢？這是一個(gè)極致的問題，卻不能說它不存在。

還有隱私問題，它其實(shí)也是一個(gè)倫理和道德范疇的事情。比如商業(yè)機(jī)構(gòu)在多大程度上可以使用我的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)？我在多大程度上愿意暴露我的私生活？在什么樣的環(huán)境不允許裝這個(gè)數(shù)據(jù)采集器？我覺得這些其實(shí)就在眼前了。

Q：這么多的倫理問題又應(yīng)該怎么解決呢？

A：我覺得這是我們需要面對(duì)的問題，但不是無解的問題。就像當(dāng)年從馬車變成了汽車，才有了紅綠燈和人行道。社會(huì)的治理方式和制度的安排，一直都是跟著技術(shù)的發(fā)展而不斷調(diào)整和改變的。

Q：前面說到人口紅利和大數(shù)據(jù)采集，但是這其實(shí)也面臨一個(gè)信息安全的問題。事實(shí)上我們今天的消費(fèi)行為甚至個(gè)人資訊已經(jīng)是透明的。

A：這一點(diǎn)我就覺得挺恐怖的，將來絕不僅僅是某些明星和名人的隱私，而是我們每個(gè)人的隱私、我們的消費(fèi)習(xí)慣是不是能夠得到足夠的保護(hù)？因?yàn)槲也幌雽砦业玫降拿恳粋€(gè)推送，其實(shí)都是人工智能很有心機(jī)、很有套路地推送的。你還以為是你自己的要求，其實(shí)是別人對(duì)你的行為的預(yù)測(cè)。

并且我覺得中國(guó)當(dāng)下應(yīng)該開始研究隱私方面的法律保護(hù)了，可以說中國(guó)是攝像頭最多的國(guó)家，從人臉識(shí)別到人工智能的使用，能夠讓像G20峰會(huì)這樣的大型會(huì)議在開辦之前，可以非常高效地抓到在這個(gè)城市潛伏的嫌疑犯，因?yàn)樗麄兡呐率且粋€(gè)側(cè)面（被捕捉）都可以被認(rèn)出來。

技術(shù)進(jìn)步在推動(dòng)社會(huì)發(fā)展的同時(shí)，法規(guī)和制度建設(shè)上的配套一定要跟上。

在我有生之年，我的工作不可能被人工智能替代

Q：你目前的生活跟人工智能的關(guān)聯(lián)度高嗎？

A：我主要是用手機(jī)，我們家還沒有用掃地機(jī)器人。包括我現(xiàn)在，到睡覺的時(shí)候我都希望把手機(jī)徹底關(guān)掉，或者把它放到另外一個(gè)房間去充電。但是一想到未來的手機(jī)也好，空調(diào)也好，都在搜集我的數(shù)據(jù)，我就感到不寒而栗，好像有一種裸奔的感覺。所以我覺得未來可能我會(huì)比較有意識(shí)地把我的工作環(huán)境和我的臥室分開，雖然可能分開了也沒啥用……

Q：你覺得自己的生活需要跟機(jī)器人隔離開嗎？

A：那不會(huì)。如果是在工作的場(chǎng)景下，我可能很需要一個(gè)人工智能的助理，來幫我安排一些瑣碎和需要數(shù)據(jù)處理方面的事情。比如我做采訪之前做功課，需要好幾個(gè)研究員或編輯來做案頭的工作，其實(shí)將來可以讓語音搜索和圖像搜索幫助完成很多工作，所以我覺得它還是會(huì)為我的工作和生活帶來很大的便利的。

Q：你覺得你的工作會(huì)被人工智能替代嗎？

A：不會(huì)，我認(rèn)為在我的有生之年，我的工作不會(huì)被取代。因?yàn)槲也粌H僅是在做一個(gè)簡(jiǎn)單的播報(bào)的工作，背后還有很多綜合性的思考。我覺得機(jī)器在短期內(nèi)，沒法取代我的工作。

關(guān)于人工智能的“權(quán)威碰撞”

許多年前有一本小說，書名是《海底兩萬里》。這部幻想作品中的人，發(fā)明了一艘使用核動(dòng)力的潛水艇。如今這早已經(jīng)成為尋常的現(xiàn)實(shí)了。

某種意義上，我們已經(jīng)進(jìn)入了前人所預(yù)言的時(shí)代。

硅谷流行這樣一句話：預(yù)測(cè)未來的最好方式就是創(chuàng)造它。

人類創(chuàng)造了機(jī)器，機(jī)器又改變了人類。

2016年5月，一輛特斯拉汽車在美國(guó)佛羅里達(dá)州與一輛拖車相撞，駕駛員喪生。事故原因是處在自動(dòng)駕駛模式的汽車沒能在明亮的天空下發(fā)現(xiàn)拖車的白色車身。

特斯拉汽車“自動(dòng)駕駛”是一項(xiàng)輔助功能，每一次自動(dòng)駕駛啟動(dòng)時(shí)，車輛都會(huì)提醒駕駛員“請(qǐng)始終握住方向盤，準(zhǔn)備隨時(shí)接管”。

放開方向盤，意味著人類將一部分掌控權(quán)交給了機(jī)器。

這也帶來了更多的法律和倫理問題：

例如誰來為交通事故負(fù)責(zé)？

當(dāng)汽車成為智能的移動(dòng)空間萬一有黑客入侵，誰來保證乘客的安全呢？

機(jī)器也將面臨人類的道德困境：

在f不得已的情況下，自動(dòng)駕駛汽車到底該優(yōu)先保護(hù)車內(nèi)的乘客，還是路邊的人群呢？

如果選擇后者，誰又會(huì)愿意購(gòu)買一輛會(huì)犧牲自己的汽車呢？

英國(guó)著名物理學(xué)家史蒂芬？霍金多次公開表示對(duì)人工智能的擔(dān)憂，他認(rèn)為：“對(duì)于人類來說，強(qiáng)大的人工智能的出現(xiàn)可能是最美妙的事，也可能是最糟糕的事，我們真的不知道結(jié)局會(huì)怎樣?！?/p>

特斯拉汽車公司掌門人伊隆?馬斯克甚至宣稱：隨著人工智能的發(fā)展，我們將召喚出惡魔。

馬文?明斯基是人工智能的先驅(qū)之一，他有個(gè)著名的說法“如果我們走運(yùn)的話，機(jī)器或許會(huì)把我們當(dāng)寵物養(yǎng)著?！?/p>

但是，更多人工智能專家的觀點(diǎn)是：

現(xiàn)在擔(dān)心邪惡的智能機(jī)器人奴役人類，就像擔(dān)心火星上人口過剩。――百度前首席科學(xué)家吳恩達(dá)

在整個(gè)人類歷史上，其實(shí)只有兩次大事件是從根本上改變了人類生存狀態(tài)，一次是工業(yè)革命，一次是農(nóng)業(yè)革命。這一次的智能革命是堪比這兩次革命的重大事件，可能更為重要。而且，要快速的多。――牛津大學(xué)人類未來研究院院長(zhǎng)尼克?博斯特羅姆

人工智能會(huì)改變?nèi)祟惿鐣?huì)。因?yàn)樽鳛橐粋€(gè)那么強(qiáng)大的科技，它不光是針對(duì)情感、或意圖，它也是對(duì)智能本身，對(duì)有知覺的存在本身的一個(gè)挑戰(zhàn)。這是一個(gè)很好的哲學(xué)社會(huì)話題。――斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室主任李飛飛

第8篇：人工智能輔助醫(yī)療診斷范文

一、多媒體技術(shù)的發(fā)展

(1)流媒體技術(shù)

隨著因特網(wǎng)的迅速普及，計(jì)算機(jī)正在經(jīng)歷一場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)化的革命。在這場(chǎng)變革中，傳統(tǒng)多媒體手段由于其數(shù)據(jù)傳輸量大的特點(diǎn)而與現(xiàn)實(shí)的網(wǎng)絡(luò)傳輸環(huán)境發(fā)生了矛盾，面臨發(fā)展相對(duì)停滯的危機(jī)。解決問題的一個(gè)很好的方法就是采用流媒體技術(shù)。流媒體技術(shù)大大地促進(jìn)了多媒體技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)上的應(yīng)用。網(wǎng)絡(luò)的多媒體化趨勢(shì)是不可逆轉(zhuǎn)的，相信在很短的時(shí)間里，多媒體技術(shù)一定能在網(wǎng)絡(luò)這片新天地里找到更大的發(fā)揮空間。

(2)多媒體技術(shù)的智能化

多媒體技術(shù)充分利用了計(jì)算機(jī)的快速運(yùn)算能力，綜合處理文字、圖片、聲音等信息，但僅停留在對(duì)多媒體信息的編輯加工集成上，現(xiàn)在人們將人工智能技術(shù)引入到多媒體技術(shù)中，以實(shí)現(xiàn)多媒體信息的智能化處理，促進(jìn)了多媒體技術(shù)的智能化發(fā)展。例如在職業(yè)技術(shù)教學(xué)中，能以一種立體化、智能化的場(chǎng)景促進(jìn)課堂的生動(dòng)教學(xué)，能整體提高教學(xué)效果。

(3)虛擬現(xiàn)實(shí)

虛擬現(xiàn)實(shí)足一項(xiàng)與多媒體密切相關(guān)的邊緣技術(shù)，它通過綜合應(yīng)用圖像處理、模擬與仿真、傳感、顯示系統(tǒng)等技術(shù)和設(shè)備，以模擬仿真的方式，給用戶提供一個(gè)真實(shí)反映操作對(duì)象變化與相互作用的三維圖像環(huán)境，從而構(gòu)成一個(gè)虛擬世界，并通過特殊的輸入輸出設(shè)備提供給用戶一個(gè)與該虛擬世界相互作用的三維交互式用戶界面。

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)結(jié)合了人工智能、計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)、人機(jī)接口技術(shù)、傳感技術(shù)、計(jì)算機(jī)動(dòng)畫等多媒體技術(shù)，它的應(yīng)用包括模擬訓(xùn)練、軍事學(xué)習(xí)、航天仿真、娛樂、設(shè)計(jì)與規(guī)劃、教育與培訓(xùn)、商業(yè)等領(lǐng)域，發(fā)展?jié)摿Σ豢晒懒俊?/p>

二、多媒體技術(shù)的應(yīng)用

多媒體技術(shù)得到了迅速的發(fā)展，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，這些是社會(huì)需求與科學(xué)技術(shù)發(fā)展相結(jié)合的結(jié)果。多媒體技術(shù)為人們提供了多種交流和表達(dá)信息的方式，它已經(jīng)進(jìn)入了教育、商業(yè)、醫(yī)療、娛樂、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等各個(gè)領(lǐng)域。

1.多媒體技術(shù)在教育中的應(yīng)用

多媒體技術(shù)在教育中的主要應(yīng)用是計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)(McAI)。

多媒體計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)是多媒體技術(shù)在教育領(lǐng)域中應(yīng)用的典型范例，是教學(xué)和多媒體技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物，其核心內(nèi)容是指多媒體技術(shù)下的各種教學(xué)活動(dòng)。

多媒體計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)利用數(shù)字化的聲音、文字、圖片以及動(dòng)畫，探究各學(xué)科內(nèi)容，使抽象的概念更易接受，同時(shí)利用多媒體技術(shù)的交互性，給學(xué)習(xí)者提供更合適的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)和更靈活的學(xué)習(xí)方式。

2.多媒體技術(shù)在商業(yè)中的應(yīng)用

現(xiàn)代多媒體技術(shù)正在加速企業(yè)經(jīng)營(yíng)方式和管理方式的變革。在商業(yè)經(jīng)營(yíng)中，廣告和銷售服務(wù)是成功的重要條件，形象、生動(dòng)的多媒體技術(shù)在這方面大有作為。具體的應(yīng)用例子有：

(1)商品展示：利用多媒體計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來做商品展示，除了可以存儲(chǔ)大量的商品信息外，還可以用來組織安排展示活動(dòng)。

(2)產(chǎn)品操作手冊(cè)：計(jì)算機(jī)制造商把軟件、操作手冊(cè)制作成光盤，利用其交互性、非線性的特點(diǎn)，快速找到形象化的幫助。

(3)銷售演示：房地產(chǎn)公司可以使用多媒體計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來介紹房屋建筑、裝修及環(huán)境，這樣顧客不用到現(xiàn)場(chǎng)就可以得到實(shí)地的情況。

3.多媒體技術(shù)在醫(yī)療中的應(yīng)用

第9篇：人工智能輔助醫(yī)療診斷范文

【摘要】 介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念、工作原理，在闡述醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在臨床決策中的應(yīng)用過程，并以糖尿病為例，提出基于數(shù)據(jù)挖掘的輔助臨床決策支持系統(tǒng)設(shè)想，以利于提高醫(yī)院的臨床決策能力。

【關(guān)鍵詞】 數(shù)據(jù)挖掘； 臨床決策； 決策樹

1 前言

隨著國(guó)家信息基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)建設(shè)目標(biāo)的實(shí)施，企業(yè)在各種活動(dòng)中普遍采用現(xiàn)代信息技術(shù)來提高競(jìng)爭(zhēng)力。傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)的管理信息系統(tǒng)已不能滿足決策者對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的需求，面向決策的知識(shí)管理系統(tǒng)正在蓬勃興起，智能決策支持技術(shù)成為目前迫切需要發(fā)展的方向。

醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也不例外，臨床決策研究已成為臨床醫(yī)學(xué)中的一個(gè)重要領(lǐng)域，當(dāng)下的臨床決策問題涉及到醫(yī)學(xué)信息學(xué)、循證醫(yī)學(xué)、費(fèi)用-效益評(píng)估、衛(wèi)生技術(shù)評(píng)估、醫(yī)學(xué)倫理與法律等學(xué)科領(lǐng)域，因此在臨床決策中單一的經(jīng)驗(yàn)-描述的研究綱領(lǐng)已不適應(yīng)當(dāng)代醫(yī)學(xué)發(fā)展的需要，需要引入綜合的決策方法，以使臨床醫(yī)療達(dá)到最佳療效。

2 數(shù)據(jù)挖掘

近年來，隨著電子信息技術(shù)的迅速發(fā)展，醫(yī)院信息系統(tǒng)（hospital information system，HIS）和醫(yī)療設(shè)備的廣泛應(yīng)用，醫(yī)院數(shù)據(jù)庫的信息容量不斷膨脹。數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展解決了海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)檢索的效率問題，但無法改變“數(shù)據(jù)爆炸但知識(shí)貧乏”的現(xiàn)象。如何充分利用些寶貴的醫(yī)學(xué)信息資源來為疾病的診斷和治療提供科學(xué)的決策，促進(jìn)醫(yī)學(xué)研究？如何在醫(yī)院信息系統(tǒng)中積累了大量的管理信息和臨床信息資源中挖掘深層次的、隱含的、有價(jià)值的知識(shí)？數(shù)據(jù)挖掘有解決這方面問題的能力，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開展科學(xué)研究，提高醫(yī)學(xué)技術(shù)和醫(yī)院管理水平是很有必要的。

2.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)集中識(shí)別有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。它是一門涉及面很廣的交叉學(xué)科，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、模式識(shí)別、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)等相關(guān)技術(shù)。

數(shù)據(jù)挖掘可粗略地理解為三部曲：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（Data Preparation）、數(shù)據(jù)挖掘，以及結(jié)果的解釋評(píng)估（Iterpretation and Evaluation）。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)學(xué)信息數(shù)據(jù)庫中，可以發(fā)現(xiàn)其中的醫(yī)學(xué)診斷規(guī)則和模式，從而輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷，實(shí)現(xiàn)臨床決策支持的效果。

2.2 臨床決策支持系統(tǒng)

在醫(yī)院信息系統(tǒng)（Hospital Information System，HIS）中，主要有兩大分支：醫(yī)院管理信息系統(tǒng)（Hospital Management Information System， HMIS）和臨床信息系統(tǒng)（Clinical Information System， CIS）。HMIS主要目標(biāo)是支持醫(yī)院的行政管理與事務(wù)處理業(yè)務(wù)；而CIS主要目標(biāo)是支持醫(yī)護(hù)人員的臨床活動(dòng)，收集和處理病人的臨床醫(yī)療信息，豐富和積累臨床醫(yī)學(xué)知識(shí)，提供臨床咨詢、輔助診療、輔助臨床決策，提高醫(yī)護(hù)人員的工作效率。

臨床決策支持系統(tǒng)（Clinical Decision Support System，CDSS）是屬于CIS中的一部分。CDSS是用人工智能技術(shù)對(duì)臨床醫(yī)療工作予以輔助支持的信息系統(tǒng)，它可以根據(jù)收集到的病人資料，做出整合型的診斷和醫(yī)療意見，提供給臨床醫(yī)務(wù)人員參考。系統(tǒng)主要采用基于決策樹和真值表的方法，接著出現(xiàn)了基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的系統(tǒng)，研究人員針對(duì)不同醫(yī)療領(lǐng)域開發(fā)不同的臨床CDSS?；镜呐R床CDSS由數(shù)據(jù)庫、模型庫和對(duì)話系統(tǒng)（人機(jī)交互系統(tǒng)）3個(gè)部分組成，如圖1所示。

2.3 挖掘算法

對(duì)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的主要目的是預(yù)測(cè)疾病和對(duì)疾病進(jìn)行分類。分類和預(yù)測(cè)是兩種數(shù)據(jù)分析形式，可以用于描述重要數(shù)據(jù)類的模型或預(yù)測(cè)未來的數(shù)據(jù)趨勢(shì)。

常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有：關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹、粗糙集、統(tǒng)計(jì)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、模糊聚類、基于范例的推理(Case-Based Reasoning 簡(jiǎn)稱CBR)、貝葉斯預(yù)測(cè)、可視化技術(shù)。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中，常用于輔助臨床疾病診斷的方法，主要有①Bayes判別分析；②人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；③決策樹。其中，決策樹是一種非常有效的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法。決策樹方法的起源是概念學(xué)習(xí)系統(tǒng)CLS，然后發(fā)展到ID3方法而為，最后又演化為能處理連續(xù)屬性的C5.0。有名的決策樹方法還有CART和Assistant。

決策樹學(xué)習(xí)著眼于從一組無次序、無規(guī)則的事例中推理出決策樹表示形式的分類規(guī)則。它采用自頂向下的遞歸方式，在決策樹的內(nèi)部結(jié)點(diǎn)進(jìn)行屬性值的比較并根據(jù)不同的屬性值判斷從該結(jié)點(diǎn)向下的分支，在決策樹的葉結(jié)點(diǎn)得到結(jié)論。所以從根到葉結(jié)點(diǎn)的一條路徑就對(duì)應(yīng)著一條合取規(guī)則，整棵決策樹就對(duì)應(yīng)著一組析取表達(dá)式規(guī)則?；跊Q策樹的學(xué)習(xí)算法的一個(gè)最大的優(yōu)點(diǎn)就是它在學(xué)習(xí)過程中不需要使用者了解很多背景知識(shí)（這也同時(shí)是它最大的缺點(diǎn)），只要訓(xùn)練例子能夠用屬性——結(jié)論式的方式表達(dá)出來，就能使用該算法來學(xué)習(xí)。

近年將臨床診斷與治療設(shè)計(jì)成決策樹（Decision Making Tree）的形式，目的就是把決策思維在一定程度上予以具體化和規(guī)格化，使臨床決策思維按一定的程序進(jìn)行，不致發(fā)生偏差和遺漏。

3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)中識(shí)別真實(shí)、新穎、有用的、可理解的信息的復(fù)雜過程。盡管如今人們的研究重點(diǎn)放在對(duì)挖掘算法的研制、分析與應(yīng)用上，但數(shù)據(jù)選擇和數(shù)據(jù)的預(yù)處理卻是整個(gè)挖掘過程中最耗時(shí)的活動(dòng)，并且它們的結(jié)果影響整個(gè)過程是否能夠成功產(chǎn)生結(jié)果。圖2描述了數(shù)據(jù)挖掘的一般過程，實(shí)質(zhì)上是一個(gè)迭代的過程。

3.1 什么是醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘是一門涉及面廣、技術(shù)難度大的新興交叉學(xué)科。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)首先是以治愈為目的而搜集的，其次才是用于醫(yī)學(xué)研究的資源。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)具有如下特點(diǎn)：

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的隱私性（Privacy）——醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)不可避免地涉及到患者的一些隱私信息，當(dāng)這些隱私信息使患者在日常生活中遭遇到不可預(yù)料的侵?jǐn)_時(shí)，就產(chǎn)生了隱私性問題。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘者有義務(wù)和職責(zé)在保護(hù)患者隱私的基礎(chǔ)上進(jìn)行科學(xué)研究，并且確保這些醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的安全性和機(jī)密性。

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的多樣性——由于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)是從醫(yī)學(xué)影像、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)以及醫(yī)生與病人的交流中獲得的，所以原始的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)具有多種形式。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的多樣性是它區(qū)別于其它領(lǐng)域數(shù)據(jù)的最顯著特征。

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的不完整性——醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的搜集和處理過程經(jīng)常相互脫節(jié)，以及一些人為因素使得醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫不可能對(duì)任何疾病信息都能全面地反映。

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的冗余性——醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫是一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)資源，每天都會(huì)有大量的記錄存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中，其中可能會(huì)包含重復(fù)的、無關(guān)緊要的、甚至是相互矛盾的記錄。

此外，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)還具有時(shí)間性特征。

3.2 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫是支持決策過程的、面向主題的、集成的、與時(shí)間有關(guān)的、持久的數(shù)據(jù)集合，它以傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)作為存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和管理資源的基本手段，以統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)作為分析數(shù)據(jù)和提取信息的有效方法，以人工智能技術(shù)作為挖掘知識(shí)和發(fā)現(xiàn)規(guī)律的科學(xué)途徑，是與網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、面向?qū)ο蠹夹g(shù)、并行技術(shù)、多媒體技術(shù)、人工智能技術(shù)等相互浸透、互相結(jié)合與綜合應(yīng)用的技術(shù)。

創(chuàng)建基于HIS的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫，是從已有數(shù)據(jù)出發(fā)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的設(shè)計(jì)方法，稱之為“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，它的基本思路是：利用以前建設(shè)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，按照分析領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)及數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系重新考慮，組織數(shù)據(jù)倉(cāng)庫中的主題，利用數(shù)據(jù)模型有效地識(shí)別數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫中的主題的數(shù)據(jù)的“共同性”（即建立主題間相互聯(lián)系的屬性）。

從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的定義我們可以知道，構(gòu)建一個(gè)HIS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫需要完成：抽取主題；組織數(shù)據(jù)；獲取與集成數(shù)據(jù)和建立應(yīng)用。隨著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)，日積月累的數(shù)據(jù)之間有無關(guān)系，是否存在著一些潛在的模式或趨勢(shì)？這些我們都無法用眼或簡(jiǎn)單的通過某種計(jì)算方式獲知，而必須對(duì)這些數(shù)據(jù)加以證明或修正，這時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就派上用場(chǎng)了。

3.3 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用舉例

數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)利用各種分析工具在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模型和數(shù)據(jù)間關(guān)系的過程。

疾病的診斷過程實(shí)際上也是一個(gè)疾病分類的過程，是根據(jù)病人的疾病特征劃歸到某個(gè)疾病或疾病類的過程。一般的醫(yī)學(xué)書上把這一復(fù)雜的問題逐次分解成一個(gè)個(gè)小問題（疾病)的體系結(jié)構(gòu)，患者根據(jù)癥狀特征及不適部位定位到具體疾病類的具體疾病，這一過程與現(xiàn)實(shí)中的分類過程十分相似。

以判斷糖尿病為例，建立決策樹。

采用決策樹的方法，判斷患者所患糖尿病的類型。起點(diǎn)是血糖高，分支的條件是是否處于妊娠期，如果答案是肯定的，那決策樹就直接指向了妊娠糖尿病。因?yàn)槿绻颊呤钦谌焉锲诘呐?，在她們身上檢測(cè)出高血糖，是歸于妊娠糖尿病的。

如果答案是否定的，則屬于其他類型糖尿病，就要判斷患者是1型糖尿病還是2型糖尿病了。那我們應(yīng)該根據(jù)什么來判斷呢？

我們使用頻數(shù)計(jì)算法進(jìn)行判斷。首先，這兩種糖尿病之間的差別主要體現(xiàn)在3個(gè)方面：是否有自發(fā)性酮癥，年齡，以及起病的快慢和病情的輕重。頻數(shù)是指所患疾病表現(xiàn)的臨床癥狀出現(xiàn)的頻率，頻數(shù)越大，說明越多的患者在患此種疾病是會(huì)表現(xiàn)出這種癥狀。把上述3種癥狀進(jìn)行調(diào)查，得出相應(yīng)的頻數(shù)，就可以根據(jù)病人的表現(xiàn)癥狀，把對(duì)應(yīng)的頻數(shù)相加，最后我們就可以得出患者患有某種類型糖尿病的概率。

假設(shè)，經(jīng)過調(diào)查之后，我們得出的1型糖尿病的頻數(shù)表格見表1。表1 1型糖尿病頻數(shù)表（略）

如果患者性別為男性，起病較急，病情較重，年齡是25歲，有自發(fā)性酮癥表現(xiàn)。那么，根據(jù)上述算法進(jìn)行決策，可以得出結(jié)論：患者患有1型糖尿病的幾率為95%。這就達(dá)到了輔助醫(yī)生決策的目的。

無論最終挖掘出來的結(jié)果是用來描述/理解、預(yù)測(cè)或是干預(yù)，我們尋求只是的目的就是為了運(yùn)用知識(shí)，提高決策支持的能力。由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，為決策支持系統(tǒng)開辟了新的發(fā)展方向，數(shù)據(jù)挖掘作為決策支持系統(tǒng)中的一部分發(fā)揮著重要的作用。

4 結(jié)束語

數(shù)據(jù)挖掘的目的是利用所獲取的知識(shí)理解事物、預(yù)側(cè)未來情況、進(jìn)行積極的干預(yù)，為下一步的工作或決策提供基礎(chǔ)。

醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)是一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫，包括電子病歷、醫(yī)學(xué)影像、病理參數(shù)、化驗(yàn)結(jié)果等，而目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要應(yīng)用于以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主的關(guān)系數(shù)據(jù)庫、事務(wù)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫，對(duì)復(fù)雜類型數(shù)據(jù)的挖掘尚處在起步階段。但是，隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種解決方案，成為醫(yī)學(xué)信息技術(shù)領(lǐng)域重要的研究方法，必將為決策支持、科學(xué)研究帶來很大的方便和可觀的效益。

參考文獻(xiàn)

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