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人工智能在智慧醫療的應用范文1
中圖分類號： TN911.73?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）07?0112?03
Abstract： The artificial intelligence in network age takes the computer as the core， and has great development and innovation in the research of the interdisciplinary field， including cognitive science， biological intelligence， physics and network science. The level of artificial intelligence is high， and processing speed is fast， which can reduce the burden of manual labour or mental work for human， and greatly improve the human life quality and production efficiency. The development process of artificial intelligence is described， and the application of artificial intelligence in Internet age is analyzed by taking intelligent distribution network and smart city as the example. The development trend of artificial intelligence is estimated. This analysis has positive meaning to analyze the development of artificial intelligence.
Keywords： artificial intelligence； development history； smart city； development trend
1 人工智能發展的歷程
20世紀50年代隨著第一臺現代計算機的出現，人工智能的興起涌現了一些研究成果，如機器定理證明、通用問題求解程序LISP表處理語言、跳棋程序等，不過到50年代末期發展進入瓶頸期。
在60年代初期，專家系統的出現使得人工智能進一步發展，直至70年代末。這一時期的主要研究成果是MYCIN疾病診斷和治療系統、Hearsay?II語音理解系統、PROSPECTIOR探礦系統和DENDRAL化學質譜分析系統等，專家系統的出現和成熟把人工智能推向了實用化的發展道路。
在1982年，日本開始了“第五代計算機研制計劃”，掀起了人工智能研究的熱潮，使人工智能在80年代得到極大的發展。在1987年，美國召開第一次神經網絡國際會議，此后各國都加大了對神經網絡的研究，使神經網絡飛速發展，極大地提升了信息處理的效率，為人工智能的進一步發展奠定了基礎。
90年代，隨著國際互連網技術的成熟與應用，人工智能的研究對象開始由單個智能主體轉向網絡環境下的多個智能主體，更加關注整個的網絡環境，更加的立體和全面。人工智能不僅能解答基于同一目標的分布式問題，還能解答基于網絡環境的多目標問題求解，極大的提升了人工智能的實用性、智能性。而Hopfield多層神經網絡的發展，則進一步擴大了人工智能的應用范圍。
2 基于網絡時代下的人工智能的應用
2.1 以智能配網為例
傳統的通信方式已適應配網智能化發展的需要，對于二級通信方式更是如此，因為其需要架鋪屏蔽載波電纜。而屏蔽載波電纜的架鋪不僅工程造價高、施工難度大，而且建設周期也長，不具備環路條件[1]。盡管可進行GPRS無線公網改造，但還是會存在任一級通信中斷都會影響配網終端設備的通信，可靠性、安全性差的問題還是沒有得到妥善解決。普及無線專網技術在智能配網中的應用，減少停電時間和經濟損失。而新一代無線通信技術的發展及成熟，為智能配網的完善提供了技術支撐。無線專網技術的應用應在電力監控系統的范疇內進行，以網絡的生產控制大區為發展平臺，借助于生產控制大區的專用網絡通道進行通信[2]。WiMax技術是智能配網應用無線專網技術的首選，其“三遙”功能是通過配電調度系統、無線專網通信的配電終端裝置實現的[2]。
WiMAX技術能在現有的網絡設備上開展，支持TCP/IP協議，基站可提供標準的以太網口，通過全IP的網絡與現有的網絡直接連接，連接城域網。WiMAX電力專網能綜合接入包括無線路由器的常見網絡終端設備，直接連接二層交換機，并把信息以圖標、語音、數據的形式進行傳遞。通常情況下，配電終端的數量是變壓器的數十倍，而一個中等城市變壓器的數量也是相當可觀，不利于配電終端相關信息數據的管理，對于離散型高、距離遠、數量多的配電終端更是如此，而WiMAX電力專網可點對多點、遠距離傳輸、運行可靠，有效應對上述問題，可以把配電終端直接接入配電控制中心，非常有利于調度中心收集線路故障信息、智能電表的大用戶的用電量。
比如，對于一個配有主干光纖設備到供電公司的開閉所，假設配電支路的最遠配電終端距開閉所15 km，開閉所距離供電局20 km，配電終端FTU和TTU均勻分布在配電支路沿線內，電桿高度5 m，控制箱附近10 m開闊。那么可以沿配電支線走向建設3個WiMAX基站，每個基站覆蓋半徑4 km，以就近原則接入終端，每個基站接入60個，覆蓋配電支線全段。為了確保以后發展需要，可把配電終端接入基站的數量設為200，并通過劃分扇區增加容量。通過WiMax基站，開閉所就能通過無線專網對數據進行收集和整理，然后再通過開閉所的光纖主干網把相關數據匯集到配網調度控制中心的DMS系統中。
2.2 以智慧城市為例
應用智慧城市關鍵支撐技術構建智慧城市時，首先要著眼于城市的整體規劃和布局，設計初步的智慧城市的頂層架構方案，結合城市的信息化建設方向，并對方案進行整體的分析和考證，保證方案的可操作性和有效性，確定建設智慧城市的戰略目標，在整體上把握智慧城市建設的效果。其次，各支撐技術系統要保證智慧城市建設方案的順利實施，各技術系統的建設要保持開放性和標準化，并在他們之間建立相互聯系和配合的規則和標準，實現系統的可運營和可管理。
構建智慧化信息支撐體系是智慧城市建設的基礎工作。在城市基礎設施領域，利用關鍵支撐技術，實現城市基礎設施的智能化，主要的工作對象是交通、環境、通信、水電、公共安全、醫療、政務，繼而收集并利用城市各種形式的資源。在信息資源整合方面，加強對大數據和云計算技術的應用，提高智能分析數據的能力，并不斷完善整體運行平臺的建設[2]。
如圖1所示為智慧城市信息支撐體系架構，作為一種開放式立體體系架構，它是由平臺層、感知層、應用層、網絡層組成。值得注意的是，整個網絡中的智能處理、計算能力在這四個層面上都有所體現：網絡層的使能控制層面、應用層內的智能處理層面、感知層的網關層面、平臺層的大數據智能分析與PAAS公共服務層面[3]。該開放式的體系架構實現了整個系統能力的均衡部署，通過四層的相互關聯與智能分布，保證其構架具有可自由擴展、清晰、標準、面向未來的特性。在此構架的基礎上，建議有一個可自由刪除、添加業務的環境，而彈性業務環境能保證業務之間的聯系和互動。
感知網關、感知網絡、傳感器、感知終端等組成了感知層。城市環境中的事物狀態是感知層的主要工作對象，感知層把感知數據送到網絡層，并且為了保證整個體系架構的應用，感知對象、網絡、終端等各個環節處在可運營、可管理的狀態下，城市智慧管理中心要對感知層施加管控手段。
作為智慧城市信息、數據傳遞的主要載體，網絡層使得應用層和感知層之間數據的傳遞更加迅速和可靠。
云計算IAAS層和PAAS層共同組成了平臺層。而云計算IAAS層的核心設施是互聯網絡、數據庫、云計算操作系統、服務器存儲設備，保證應用層和PAAS層的應用服務系統的運行有足夠的資源和穩定的虛擬化運行環境支撐。PAAS層包涵的大數據處理和智能挖掘分析系統、公用服務組件、中間件等主要是為了保障應用層功能的進一步完善和加強。
應用層經常使用到的應用有以下五類：智慧城市決策領域、智慧安全領域、智慧城市管理領域、智慧公眾服務領域、智慧環境領域，五類應用保證了應用層面作為支撐智慧城市發揮功能主體作用的實現，他們相互配合，互為補充。
3 人工智能發展趨勢預估
在計算機網絡迅速發展的時代，可以利用人工智能進行語言翻譯。不過，當前的語言技術并不成熟，尚不能克服語義障礙，既不能把任意輸入轉化為高質量譯文，也不能生動體現自然語言中模糊、曖昧成分，更不能對整篇的文章進行理想的翻譯，但相信隨著語言技術和人工智能的發展，語言翻譯將不再是難事。
自適應系統是人工智能下一個十年的發展方向之一，自適應系統不僅能處理完整的信息，還能處理殘缺的信息，甚至能對殘缺的信息進行智能化補充。發展自適應系統需要相關技術的支撐，筆者認為首先應發展理解與處理上下文的技術，使信息、數據的處理更加成熟、高效、準確。發展多路學習機制，使得自適應系統能在日常的運行中不斷積累經驗，使人工智能能適應不斷變化的環境。最后發展自動進化機制，使得人工智能不斷學習，改變單一的被動處理信息為主動的智能處理信息，甚至具有一定的預判能力。
對于人工智能的學習，還需要大量的技術支撐，現階段已成功運用的學習方法有增強學習算法等。當學習的效果并不理想，尤其是在線學習方面，這將在很長的一段時間內困擾著相關技術研究人員，相信在不久的將來，一定能尋找到一個新的方法來解決移動機器人智能存取信息、自主agent等難題，克服在線學習技術瓶頸。
在最受人們關注的機器人領域里，人工智能蘊含著十分強大的發展空間。雖然現在已經實現了機器人與人的對話交流等強大功能，但相信在未來，人們一定會挖掘出人工智能更多更強大的功能并運用到機器人中，讓機器人更好的為人們服務。在控制領域內，雖然已經實現了遠程操控技術，但并不普及，相信在未來，人們可以更輕松自如地利用人工智能實現對家用電器等的遠程控制。
4 結 語
人工智能一直處于計算機的前沿技術，其研究的理論和發展在很大程度上決定著計算機的發展方向。本文主要介紹了人工智能的發展歷程，人工智能在智慧城市中的應用以及發展趨勢預估。重點以構建智慧城市為例，闡述了人工智能在建設智慧城市中的具體應用。隨著人工智能技術的發展，它將會給人們的學習、生活和工作帶來極大的便利。
參考文獻
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人工智能在智慧醫療的應用范文2
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。
人工智能在智慧醫療的應用范文3
“整個宇宙就是一堆數據，所有宇宙發生的事情就是處理數據的過程?！?月27日，獵豹移動Connect大會上，《人類簡史》作者尤瓦爾·赫拉利(YuvalHarari)在主題演講中這樣說。
尤瓦爾·赫拉利是耶路撒冷希伯來大學的歷史系教授。他的作品《人類簡史：從動物到上帝》將涵蓋了從十萬年前有生命跡象開始到21世紀資本、科技交織的人類發展史娓娓道來，100周蟬聯以色列暢銷書排行榜榜首。
在他看來，“科學的海嘯要來了。”——大數據帶來了權威的轉移，權威正在從人的情感轉移到電腦算法上。
智慧與智能的融合
諸多科技公司都在尋找人類智慧與人工智能的有機結合。比如百度就公布了基于人類未來學研究的計劃項目——“凡爾納計劃”，這個命名意在向“世界科幻小說之父”儒勒·凡爾納致敬。這個計劃邀請到了科幻大家劉慈欣和人工智能頂尖科學家吳恩達的加盟。這是一個讓“意識腦”、“學術腦”的左腦與“創造腦”、“藝術腦”的右腦融合，擁有科學與科幻雙重內核的計劃。
在科幻與技術的結合上，NASA就是早期的熱衷實踐者。每年NASA都會邀請科幻作家參與到他們的研究項目當中，在這些研究中，“右腦”負責更好地去想象未來，“左腦”則不斷地突破現在的知識的邊界。
“凡爾納計劃”發起人、百度公司品牌市場部總經理徐菁表示，“我們這個時代已經不是一個孤膽英雄單挑惡龍的傳奇時代。今天我們需要更多的跨學科的、跨思想方式的、跨領域的融合，更好地推動科技進步，這就是凡爾納計劃發起的意義。”
此前，百度總裁張亞勤接受媒體采訪時曾說，選擇人工智能這個主題是因為我們認為這是當前最能釋放科技想象力和百度科技優勢的領域之一。他說：“人工智能已有60年的歷史，無數次出現在科幻作品中，它本身并不神秘，并且人工智能和深度學習的算法已經在很多方面得到應用。”
從百度在人工智能布局圖中可以看出，AI技術、大數據、應用場景成為百度人工智能金礦的燃料和發動機。
在無人車領域，去年12月10日，百度無人車已經在北京市進行了上路試驗，速度最高曾經達到每小時100公里。在2018年前，百度有望推出一款可商用的車型。
這不是簡簡單單讓一輛車能夠在路上跑起來，而是需要通過百度大腦讓這輛車能夠思考、能夠交流，并不斷完成數據儲備和學習。比如未來，將不用擔心周一早晨是不是堵車，需要幾點出門，這個時候你的車其實會提前告訴你需要幾點鐘出門，哪里可能會堵車。
在醫療領域，人工智能在最前沿的基因破解領域也嶄露頭角。2015年年底，百度和北京協和醫院達成合作，在食道癌方向幫助北京協和醫院進行基因測序。由于需要非常大的存儲和計算量，之前在醫學界進行類似的分析，往往只能完成100多個案例的測序，協和醫院與百度的第一次合作，可以完成1500個病例的測序，有望在2017年就能夠完成。
目前凡爾納計劃已經完成了第一次對話。接下來，百度在美國硅谷的人工實驗室將首次向凡爾納計劃成員開放，并且在美國硅谷人工實驗室的科學家們將跟科幻家們進行深度交流，然后推出更多具有想象力的產品。
未來接納還是懷疑
未來我們可能會解決“選擇恐懼癥”，但也會帶來新的問題。比如，你害怕人工智能嗎？
電腦算法將讓我們做出超乎感情的決定。在尤瓦爾·赫拉利的想法里，過去人們詢問父母或者牧師，我應該嫁給誰，或者娶誰?，F在人本主義告訴我們，要聽從自己的內心，想和誰結婚就和誰結婚。但如果從數據的角度來看，你要想知道跟誰結婚，只要有候選人A、B，擁有強大計算機算法的谷歌和亞馬遜就可以告訴你答案。
計算機的算法會告訴你：“從你出生我就開始跟蹤你，你所有的郵件、讀過的書，心率、血壓，我知道你的DNA，你所有的E-mail我都讀過。你去跟不同的人約會的時候，我都知道他們對你的心跳起到了什么影響。據對你的這些了解，我建議你跟A結婚，不要跟B結婚。我太了解你了，我甚至知道你不喜歡我給你的建議。你想讓我說跟B結婚，因為B更好看。我沒有忽略顏值，B的美貌我也考慮了，但是我仍然建議你跟A結婚?！?/p>
“我不害怕人工智能，我怕的是它來得不夠快?！薄豆韫劝倌晔贰纷髡?、人工智能認知科學家皮埃羅·斯加魯菲(PieroScaruffi)這樣說。
兩年前，他與朋友合寫的《硅谷百年史——偉大的科技創新與創業歷程(1900~2013)》在中國翻譯出版之后，被中國IT界奉為了解硅谷最為便捷生動的必讀書。
他提到，現在硅谷到處都是人在講奇點——未來可能有一個機器比我們人類更加聰明，甚至聰明到我們都沒有辦法控制了，“這個聽起來特別嚇人。”
“奇點其實還沒到來?！逼ぐＡ_·斯加魯菲說。
在這些假設過程當中，可以看到很多漏洞。人工智能的飛躍建立在摩爾定律的基礎上，有很多深度學習上的進展，特別是數學上的進展是非?？斓?，但是沒有摩爾定律任何事情都不會出現。
“其實對于我來講，人類的智慧才更需要我們來擔憂，我們總是在制定各種各樣的規則、制度等等。”皮埃羅·斯加魯菲舉例，如果人們不在道路上畫線就沒有辦法做智能駕駛、自動駕駛等等，這些規矩不會讓人類更加的聰明，只會讓人類像機器一樣運轉。他把這些規矩叫作“圖靈點”，就是機器比人類更加聰明。
“我們看人類和機器的關系，一個情況是機器變得越來越聰明；另一個情況就是機器不怎么變，但是人類變得越來越笨。所以我們希望這個圖靈點不要被錯誤的方式達到?！逼ぐＡ_·斯加魯菲這樣說。
在深度學習領域，皮埃羅·斯加魯菲認為今天的機器人只能在高度結構化中才能做得更好，但是常識并不是機器人來學習，而是需要人們重新找到一個邏輯的通道，要讓機器人可以按常理做事情。
人工智能在智慧醫療的應用范文4
據一些經濟學家研究，20世紀下半葉以來的“信息技術革命”與蒸汽革命、電氣革命不可同日而語，并未真正大幅地提高人類的勞動生產率，互聯網技術更多是豐富了人類的生活方式，但人工智能革命將是真正改變生產力的革命。
這兩年人工智能在智能制造、智慧醫療上的應用可謂前途無量，政府部門、行業精英、科技巨頭都將其作為未來發展的重點。從2016年開始，人工智能已經成為各大財經峰會、科技論壇的主題，也頻頻占據各大媒體版面的頭條位置。從谷歌Master以60場完勝中日韓三國頂尖圍棋選手，再到李開復提出“人工智能將取代50%工作”引發廣泛議論，以及英國的新工業政策、微軟的人工智能新布局、人民日報機器人“小融”的推出，一時間人工智能的出現猶如雨后春筍一般?；鸬靡凰康娜斯ぶ悄苷谥鸩阶哌M我們的生活，將徹底改變人類的生活和工作方式。
人工智能概念。1956年在Dartmouth學會上首次提出了人工智能（Artificial Intelligence，AI）一詞。它是集研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統為一體的一門新的技術科學，是計算機科學的一個分支。它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。應避免一個誤區，就是認為人工智能就是機器人，實際情況是機器人只是人工智能的容器。機器人有時候是人形，有時候不是，但是人工智能自身只是機器人體內的電腦。
人工智能領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能是大腦的話，機器人就是身體，但這個身體不一定是必需的。人工智能的概念很寬，所以人工智能也分很多種，一般分成三大類：弱人工智能、強人工智能、超人工智能。
弱人工智能（ANI）： 弱人工智能擅長于單個方面的人工智能。它依賴于計算機強大的運算能力和重復性的邏輯，看似聰明，其實只能做一些精密的體力活。比如有能戰勝象棋世界冠軍的人工智能，但是它只會下象棋，如果問它如何能更好地在硬盤上儲存數據，它就回答不了。另外在汽車生產線上也有很多是弱人工智能?？梢钥吹降氖?，在弱人工智能發展的時代，對于一些重復性機械性的工作崗位來說，人類確實可能會迎來失業潮。
強人工智能（AGI）：人類級別的人工智能。強人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創造強人工智能比創造弱人工智能難得多，百度的百度大腦和微軟的小冰，都算是通往強人工智能的探索，通過龐大的數據，幫助強人工智能逐漸學習。
超人工智能（ASI）： 牛津哲學家、知名人工智能思想家Nick Bostrom把超人工智能定義為“在幾乎所有領域都比最聰明的人類大腦聰明很多，包括科學創新、通識和社交技能?！背斯ぶ悄芸梢允歉鞣矫娑急热祟悘娨稽c，也可以是各方面都比人類強萬億倍的。當人工智能學會學習，并及時自我糾錯之后，在加速學習過程中是否能產生意識，尚不能確定，但可以肯定其能力會得到極大的提高。比如，阿爾法狗會根據棋手的棋路調整策略就是最淺層的創新體現，普通手機版的圍棋棋路其實就是固定的幾種模式。
人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大?，F階段人類對弱人工智能的掌握比較多，弱人工智能無處不在。但更高一階的研究更加吸引人類的探索。人工智能革命是從弱人工智能開始，通過強人工智能的過渡，最終到達超人工智能的過程。這段旅途到底會給人類帶來更好的未來還是災難，無法簡單判斷。但是無論如何，世界將會因此變得完全不一樣。
人工智能涉及領域。人工智能在某些領域的研究距離我們的生活似乎依然非常遙遠，但經歷了數十年的研發和探索，這項技術已經催生出了不少有趣的應用方向，它們已經開始在我們的生活中帶來實實在在的便利。當前人工智能的應用領域：（1）計算機視覺。主要利用計算機來判斷圖像數據當中是否包含特定的物體、特征或行為。舉個例子，當偵察機拍攝到一張圖像之后，專家們會對其進行分析以找出當中是否存在敵區；警察可以使用計算機來尋找符合罪犯畫像的照片；醫生也可以利用該系統去診斷病人。還有現在廣泛應用的面部識別系統也同樣利用到了計算機視覺技術。（2）語言識別。語言識別系統需要經過一段時間的訓練和熟悉才能達到足夠高的準確率。早在20世紀90年代，計算機語言識別就已經在一些特定的應用方向中達到了使用水平。而現在，這項技術已經被廣泛應用在了手機和汽車等日常工具當中。對于日益流行的虛擬助手而言，語言識別也是不可或缺的基礎。（3）私人助手。蘋果、谷歌和微軟已經為各自的移動平臺開發了虛擬私人助手，旨在幫助用戶處理一些基本的日常事務，比如發短信、查地圖和制定日程表，等等。它們和鋼鐵俠的JARVIS相比可能顯得非常呆板和原始，但的確給我們的日常生活帶來了便利。（4）智能機器人。智能機器人可以被應用在工廠的自動化投遞、管道檢查、拆彈和危險/位置區域探索當中。它們可長時間工作而無需休假，維護費用低于工人工資，同時精準度更高。Pepper是風靡日本的一款智能人形機器人。它或許無法被應用于工業生產，但卻非常健談。它的主要應用領域是企業、零售和客戶服務，不過你也可以把它放在家里作為家庭伴侶，煩悶時和它聊聊天。Pepper之所以可以被稱作是一部智能機器人，主要是因為它擁有來自IBM Watson人工智能計算機的技術支持。在后者的幫助下，Pepper具備了圖像、文字和視頻分析能力，這也使其能夠去理解更多類型的問題。
人工智能在智慧醫療的應用范文5
美歐人腦研究計劃搶占人工智能制高點
2013年，美國和歐盟先后宣布啟動人腦研究計劃，成為人類科技領域的重大事件。2013年1月，歐盟委員會宣布，“人腦工程項目”被選入歐盟“未來新興旗艦技術項目”，作為歐盟第七框架科研計劃中信息通信技術研究子計劃的一部分，通過打造基于信息通信技術的綜合性研究平臺，繪制詳細的人腦模型，促進人工智能、機器人和神經形態計算系統的發展。2013年4月，美國總統奧巴馬正式宣布了“運用先進創新型神經技術的大腦研究計劃”，由美國國家衛生研究院、國防高級研究計劃局及國家科學基金會等單位組織實施。
美歐人腦研究計劃涉及各種交叉學科，主要內容包括，一是模擬人腦體系結構和信息系統，開發出“神經學計算系統”、“神經學機器人”等新型信息計算科學平臺；二是使用某種超級計算機中功能強大的多層模擬系統，繪制出人腦工作的復雜神經回路圖像和模擬網絡；三是探索神經網絡如何存儲、處理信息，以機器模擬方式建立針對環境和外部事物的超級洞察力。
美歐人腦研究計劃不僅將使美歐等國占據人類科研活動的戰略制高點，而且將對信息技術、產業和經濟帶來革命性的意義。一是可能催生顛覆性的生物計算產品，模擬人腦構建出基于自然語言交互、遺傳同程算法等技術的生物形態計算產品。二是可能催生顛覆性的網絡產業，基于生物智能神經學技術的協議、標準和設備，從而引起整個網絡架構和聯網模式的徹底變革。三是可能催生信息化發展領域產生革命性的變化，新型生物形態計算產品將在工業、農業、保健、醫療、商業、節能環保等領域獲得廣泛深入的應用，推動數字制造技術、互聯網技術和再生能源技術的重大創新與融合，使得信息化發展領域產生革命性的變化。四是推動國民經濟產生新的增長極限，人腦研究計劃在經濟領域將增加就業，改善全球幾十億人民的生活狀況，從而成為美國經濟增長的新型極限。
國際競爭日趨激烈，我國應加快人工智能發展
國際人工智能競爭日趨激烈，我國面臨不進則退、緩進亦退的局面。國內互聯網企業在數據、應用等方面的規模優勢，以及國內快速發展的互聯網基礎設施將為我國推進人工智能創新發展奠定基礎。與此同時，深度學習、人腦模擬等人工智能技術新賽場將為我國實現新技術突破帶來機遇。
盡管我國在人工智能領域面臨重大的發展機遇，但應深刻認識到，人工智能創新發展需要以堅實的理論研究、強大的技術能力以及雄厚的產業基礎作為支撐，在上述方面我國與發達國家還存在一定差距，存在頂層設計和統籌規劃力度不足、前沿創新能力不強、基礎積累薄弱、應用深度受限、公共服務平臺建設不足等問題。我國要認清發展以人工智能為代表的新技術新領域的緊迫形勢，從頂層建立人工智能的國家發展戰略，促進人工智能技術創新、促進人工智能在各行業各領域的融合應用。
我國發展人工智能的總體目標與重點任務
我國將依托互聯網平臺提供人工智能公共創新服務，加快人工智能核心技術突破，促進人工智能在各行業各領域的推廣應用，培育若干引領全球人工智能發展的骨干企業和創新團隊，形成創新活躍、開放合作、協同發展的產業生態。圍繞“發展產業、創新應用、提升水平”，我國在《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》中明確提出了以下三方面重點任務：一是培育發展人工智能新興產業，二是推進重點領域智能產品創新，三是提升終端產品智能化水平。
——培育發展人工智能新興產業
一是建設支撐超大規模深度學習的新型計算集群，構建包括語音、圖像、視頻、地圖等數據的海量訓練資源庫，加強人工智能基礎資源和公共服務等創新平臺建設。百度、騰訊、中科院自動化所、清華大學等均已開展深度學習理論、算法、建模、應用等方面的研究，整體上與國外頂尖水平相接近，少數領域已經趕上國際領先水平。
二是進一步推進計算機視覺、智能語音處理、生物特征識別、自然語言理解、智能決策控制以及新型人機交互等關鍵技術的研發和產業化，推動人工智能在智能產品、工業制造等領域的規模商用，為產業智能化升級夯實基礎。百度利用自身的技術優勢，加快深度學習等人工智能技術創新，并積極布局無人駕駛汽車、智能機器人等尖端項目的研發。
——推進重點領域智能產品創新
一是鼓勵傳統家居企業與互聯網企業開展集成創新，不斷提升家居產品的智能化水平和服務能力，創造新的消費市場空間。海爾智慧生活生態圈，以開放平臺的模式來制造互聯網家電，將電視、冰箱等產品變成智能終端，向用戶提供消費提醒、生活信息、食品監控以及健康咨詢等多種服務。
二是推動汽車企業與互聯網企業設立跨界交叉的創新平臺，加快智能輔助駕駛、復雜環境感知、車載智能設備等技術產品的研發與應用。上汽集團與阿里巴巴開展戰略合作，投資10億元建立“互聯網汽車基金”，共同推進“互聯網汽車”的開發和運營平臺建設，促進汽車行業的跨界創新和轉型發展。蘇州智華汽車電子有限公司與清華大學合作研發車道偏離、前撞預警和全景泊車輔助等無人駕駛輔助系統，并已經在廈門金龍、鄭州宇通、鄭州交運集團，以及長安汽車、東風日產等市場實現量產商用。
三是支持安防企業與互聯網企業開展合作，發展和推廣圖像精準識別等大數據分析技術，提升安防產品的智能化服務水平。?？低暸c百度、阿里巴巴、騰訊、京東、樂視等互聯網公司合作打造智能安防體系，涉及硬件定制、雙品牌合作、智能硬件對接和云平臺對接等。
——提升終端產品智能化水平
一是著力做大高端移動智能終端產品和服務的市場規模，提高移動智能終端核心技術研發及產業化能力。華為相繼推出Mate系列和Ascend P系列產品，聚焦全球市場，通過高端品牌獨立運營提升終端銷量，2014年華為智能手機全球出貨量為7500萬部。
人工智能在智慧醫療的應用范文6
我首先從 AlphaGo說起。
AlphaGo人機大戰發生之前，應該說大部分人，尤其是行家對機器都是不看好的，即便大數據已經熱了好幾年。在這種前提下， AlphaGo 卻仍然給我們帶來了震驚。以前我們沒有想過會有這樣的事發生。
AlphagoGo應用的局限性
業外的人都說圍棋太復雜了，可以走的策略比宇宙里的原子還要多。這種說法其實是不對的。這樣的問題在我們學術界尤其是統計物理和量子物理已經處理過很多次了，處理這種問題我們使用蒙特卡羅樹的方法。而且，在國際象棋領域，早在1997 年，機器（IBM深藍）就戰勝了人。
那對于AlphaGo，行家怎么說？他們說看了之前AlphaGo和歐洲冠軍的打法，覺得它的水平離圍棋九段的人的水平還差很遠。但其實，這里面最重要的一點是，AlphaGo是一個會學習的機器，幾個月的學習就讓它的水平提高了很多。這是AlphaGo給我們帶來的一個震驚――它是會學習的機器，前提是大數據，跟我們統計物理使用的蒙特卡羅不一樣，它是用大數據解決問題，并采用了強化學習的辦法。
要強調的是，AlphaGo的基本原理是馬爾科夫決策過程，它可以應用于一般的智能決策系統，但背后的數學模型都是馬爾科夫決策過程，包括醫療、健康和政府決策、軍事決策等。機器人在很多不同領域的數學模型都可以適用。
當然，這并不是說AlphaGo已經把所有問題都解決了。只是圍棋與其他應用不同的是，它是一對一的博弈系統，角色是對稱的。而剛剛提到的金融、醫療健康、決策問題則是多方的博弈，且是不對稱的。
所以，盡管AlphaGo背后的數學模型是通用的，但是并不是說AlphaGo已經把所有問題都解決了，要解決其他的問題，我們還需要進一步的努力，還需要解決在角色不對稱的前提下怎么把AlphaGo推廣得更好。
智能時代意味著什么
但是這里需要強調的一點是， AlphaGo作為標志，使得人工智能進入了新的時代 。人工智能這個領域已經有了幾十年的歷史，到20世紀80年代人工智能在走下坡路，很多人工智能企業都開始做跟人工智能沒有關系的業務了。但是以AlphaGo作為標志，我們看到人工智能進入新的時代。這里面主要的原因是它的核心技術有一個重大改進，就是以大數據為學習尤其是深度學習為基礎，這使得人工智能進入新的時代。
這樣一個新的時代，智能化的時代意味著什么？
人類已經完成了非常大的改變，就是工業化的時代，這是因為我們人類造出了會勞動的機器，即機械化。機械化對我們產生了什么影響？
第一，它把我們人類從非常繁重的體力勞動中解放了出來； 第二，機器勞動的效率比人類的勞動效率提高了很多倍； 第三，我們的生產進入了專業化的模式，就是說我們生產出來的東西都是標準化、大規模地去做，由此給國際社會產生了很大的影響，包括國際貿易、商業化，甚至我們現在的社會制度，都跟工業化、機械化有直接的影響和關聯。
現在我們面臨著的就是下一個突破，也就是智能化的時代。中間可能會插入一個信息化，我們正在完成的所謂信息化時代，但是我認為信息化只是一個過渡，真正要面臨的是智能化時代這樣一個新的轉變。
智能化時代就是以會學習的機器作為代表，我們人類造出了會學習的機器，你試想人跟機器，跟其他的有什么不一樣？就是因為人會學習，通過學習我們積累了很多經驗，我們可以處理機器不能處理的問題，我們有直觀感覺。直覺是從經驗來的。為什么在座領導可以做領導其他人不可以做領導？就是因為我們在座領導有很好的經驗，可以做很好的決策，是通過工作經歷和學習經歷學習過來的。
現在我們造出了會學習的機器，這個會學習的機器比我們人類學習的效率要高很多倍。這點，通過AlphaGo，我們已經看到了，它通過自己下棋積累經驗的速度遠遠超過人類。這會給我們這個社會產生什么樣的影響？
首先，我們可以想像的是，機器可以幫我們人類做決策 ，把我們從一些我們不大喜歡的、比較繁重的體力和腦力勞動里解放出來，使我們人類可以做更富有創造性的勞動。
其次，跟工業化相對是個性化。工業化時代產品是標準化的，下一步可能有智能化個性化的產品 ，我們喜歡什么就造什么。
從社會管理的角度，我還是想談一點我自己的看法。現在很多人都在講智慧城市，智慧城市是什么？它絕不僅僅是搞一些物聯網的傳感器，而是有更深刻的背景。
我們現在的社會管理是專業化的模式，比如說四川省下面有很多的部門，像環保部門、農業部門和水利部門，不同的部門都是由專業人員在管他們專業范圍內的事，他們在自己專業范圍內做得非常好，是專業化的管理模式。
但以環境為例，環境涉及到不僅是環保部門，還有工業部門的污染，還有交通、農業、林業、水利等的污染，是一體化的事。讓我們來想想人是怎么做決策的？人通過眼睛、鼻子、手采集信息，采集完了以后傳輸送到大腦，由大腦作決策，再通過手、腳執行，這是人類決策的模式。大數據驅動下的智能時代的決策模式，應該跟人的決策模式類似。決策是中心化、平臺化的，而部門起到的作用是信息采集和執行的作用。這樣的決策模式可以更系統化，可以把不同的重要的因素都給考慮進去。就像我們說的數據孤島，它將來可能就是數據平臺，數據平臺下的執行模式一定是中心化的。
我們該怎樣衡量社會的發展程度？現在我們采用的是專業化的模式，比如GDP、各種各樣的指標。但實際上，我們關心的并不只是GDP，而是個人的滿意程度和社會發展的和諧程度。這些在過去是很難來實現和描述的，但在未來，我們可能將社會進步的標準逐步地變成個人價值、個人滿意的幸福感和社會的和諧程度。
發展與挑戰
要做到這一點還面臨很多挑戰。首先，我國人才缺乏 ，人才是一個重要的問題，這方面我不多言。
還有一個很現實的問題，我們各個相關領域的知識結構還有一點落后。跟大數據和人工智能、智能化比較相關的有哪些領域？首先像人工智能、機器學習、數據挖掘、計算方法、統計，這些在我國都有，而且做的人還很多，但是我們的知識結構和概念、理念還比較落后，還沒有達到應有水平。比如說人工智能，我們多少人是做新模式人工智能的，有多少人是在做舊模式的人工智能？比如說計算方法，我們有多少人在做新的算法，多少人在做過去的傳統算法？知識結構尤其是概念的落后，在我國是非常普遍的。 還有一個困難是基本概念的混淆 ，我們在推動一項新措施的時候常?？吹?，比如把云計算和大數據混合在一起，這對我們推動大數據和人工智能以及智能時展是非常不利的。
另外就是體制機制的制約。產學研在我國已經提了很長時間，各個學校都有產學研的部門，但是不是做到位了，是不是可以滿足智能化時代新的需求，尤其是大數據提出的新需求，還需要掂量。
