智慧醫療人工智能技術精選(九篇)

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第1篇：智慧醫療人工智能技術范文

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。

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。

中國在過去的一年里，長虹、TCL、創維等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。

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，推出“百度大腦”，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。

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'對社會經濟和人類生活的方方面面將產生深遠的影響。

人工智能將為現代化發展更換“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，將促進市場更加繁榮，開拓更廣闊的市場空間。

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。

第2篇：智慧醫療人工智能技術范文

關鍵詞：人工智能；傳媒企業；新媒體；發展

一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一門前沿交叉學科，涉及計算機科學、腦科學、神經生理學、心理學、語言學、邏輯學、行為科學、生命科學，以及信息論、控制論和系統論等領域。1956 年達特茅斯會議提出：讓機器能像人那樣認知、思考和學習，即模擬人的智能。《新一代人工智能發展規劃》（國發〔2017 〕35 號）：跨界融合成為重要經濟模式；加快AI融合，發展智能化經濟、建設智能化社會，構筑知識、技術、產業三方互動融合及其人、機、文互相支撐的良好環境；發展智能服務（包括智能教育、智能醫療、智能健康和養老）；推薦社會治理智能化（涉及政務、法庭、城市、交通軍民融合、環保等）；加強人工智能領域軍民融合。智能教育、智能醫療、智慧法庭、智能交通、智能農業等行業的智能化升級，都需要新聞出版行業知識服務的支撐。

二、傳媒企業現狀分析

近年來，隨著國內媒體企業的不斷融合發展，大量媒體信息不僅通過圖書、期刊、報紙、廣播、電視等形式傳播，還向網站、抖音、微信等新的傳播渠道延伸。與此同時，國外媒體企業對人工智能技術的探索及應用也日益重視。（1 ）傳媒企業非常重視人工智能技術，不斷增強其引導能力和傳播效果。（2 ）人工智能技術對媒體采―編―發流程的影響很大，涉及傳媒企業生產各個環節。（3 ）人工智能算法推薦新聞、合成主播等智能技術應用。例如：個性化信息流分發、今日頭條算法推薦、AI合成主播、“媒體大腦”。（4 ）人工智能對傳媒企業影響深遠，促進其新業態產生及媒體融合發展。

三、傳媒企業機遇與挑戰

人工智能與媒體各生產環節深度融合、提質增效，但也面臨著不少機遇與挑戰。① 機遇。促進智能升級：各環節變得更加智能化（選題策劃、編輯、校對、排版、印刷、營銷等）；出版行業與其他行業深度融合。② 挑戰。AI技術積累和人才儲備不足；資源整合難度比較大：大量高質量專業知識資源、數據格式不統一；傳媒企業和讀者之間、生產與發行之間渠道不夠通暢。（1 ）人工智能技術水平領先于觀念認知水平。當前，傳媒企業對人工智能的認識最常見的誤區表現在觀念意識、認知維度、重視深度三個方面：① 觀念意識，運用人工智能技術加速媒體融合，認識不充分、不到位；② 認知維度，在媒體企業生產領域的各環節中，還不能清楚地認識到人工智能技術應用效果；③ 重視程度，清晰的發展目標、可行的實施途徑和發展的戰略規劃，這三方面是傳媒企業目前還比較缺乏的發展因素。（2 ）傳統的媒體企業較難適應變革。① 組織架構、業務流程難匹配。② 資金受限。有關人工智能的軟件、硬件引進與研發，以及數據庫平臺搭建與管理的資金投入都較高，可用資金很難在短時間內有效利用。③ 人才隊伍建設跟不上媒體智能化發展要求，缺乏媒體智能化發展所需的復合型人才，特別是在技術、運營等部門，領軍人才少之又少。大多數傳媒企業出現人才留不住、用不好的情形。（3 ）傳統媒體企業人工智能技術經驗不足。科學技術的有效利用是媒體企業生產和可持續快速發展的重要因素。如何科學合理地研發、運用智能化技術，開發滿足市場需求的新形式，促使智能化應用水平與人工智能技術本身發展水平相匹配，是媒體企業從傳統向智能化轉型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的訓練數據是傳媒企業智能化發展的重要砝碼。提高人工智能技術的應用水平，大量的高質量數據積累是不可或缺的。當前，不少媒體企業積極、大膽嘗試，大量的文檔、圖片、視頻等數據資源，需要強大的財力和物力去支撐“數據清洗”及其相關工作，并最終生成高質量的信息化數據。（5 ）用戶的數據安全與隱私保護成為急需解決的難題。隨著媒體企業的快速發展智能化，同時也產生了大量數據，因此，保障用戶個人信息、行為數據的安全，尊重用戶的個人隱私，提供精準、優質的服務就顯得尤其重要。

四、傳媒企業發展建議和趨勢展望

（一）發展建議

隨著各種媒體的不斷融合發展，各行業對于人工智能的廣泛應用不僅是一種普遍發展趨勢，而更是媒體企業掌握變革發展的金鑰匙。只要能在智能化技術應用領域取得領先地位，媒體企業成功地進行變革發展就多一分把握。而且隨著科學技術的不斷快速進步發展，人工智能技術的應用將持續推動媒體企業的發展與變革。（1 ）戰略、路徑的智能化發展。傳統媒體企業應當根據本身實際情況和發展特點早謀劃、早制定智能化發展路線，緊抓人工智能、大數據、云計算等機遇，探索人工智能技術的發展路徑，贏得企業市場競爭優勢。發揮傳統媒體企業資源豐富的優勢力量，增加人工智能技術的自主研發投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒體平臺，不斷開拓先進技術的研發途徑和探索其可行的引進渠道。（2 ）從傳統思維轉變到人工智能發展。隨著互聯網技術的廣泛應用，傳統媒體企業有了巨大壓力。不論愿不愿意去直接面對，傳媒企業的人工智能發展變革道路已經箭在弦上。因此，傳統媒體企業需要利用全新的觀念來迎接人工智能技術的快速發展，從而探索更適合的體制機制、組織結構、工作流程、人才隊伍，進行全面轉型。加快轉型，改變思維，增強媒體人對人工智能技術應用的深刻認識，提高技術運用水平對內容創新起的重大作用的準確認知，實時調整人工智能技術在媒體企業中應用模式。（3 ）企業體制機制變革，重點開發技術優勢。隨著人工智能技術的不斷發展，媒體企業既要提高技術開發的資金投入，又要創新變革媒體企業的生產體制機制，實現人工智能技術與媒體生產要素的完美整合，探索資源、人才，管理、功能、產品的融合發展路徑。（4 ）推動內容完善創新，增強智能技術引領。媒體企業在引入智能技術的基礎上，不斷地推動前沿科技技術充分地對內容進行創新，有機結合內容與創新形式。媒體企業既要憑借人工智能技術不斷地深入研究新媒體傳播形式和銷售渠道，還要不斷地改進產品形式形態、提高產品優質品質。（5 ）重新整合媒體資源，加快發展變革。人工智能技術與5G、大數據、云平臺、物聯網等科學技術影響著傳媒企業的發展趨勢。傳統媒體企業需要不斷地跨界整合并完善市場技術資源，在生產產品、終端、渠道、人員等方面實現跨越發展，掌握媒體市場主動權，構建合理、完善的信息傳播鏈。（6 ）重視挖掘數據，重塑核心競爭力。傳統媒體企業應重視將大數據的信息分析能力融入進媒體產品生產的全流程中，從基于經驗升級到基于數據，探索并建立傳媒企業數據鏈。（7 ）打造智媒體團隊，創辦新媒體企業。新媒體企業需要智能編輯記者人才，未來的媒體人才隊伍應當是智能型人才團隊，即“全媒體人才＋人工智能工程師”。媒體企業需要科學制定全媒體、智媒體人才的發展整體規劃，加強人工智能技術媒體人才培養；加大人工智能技術業務培訓，提升協同創新能力；探索專家型編輯記者的培養方式，探索人工智能技術能力提升的有機結合，架構智能人才隊伍培養和發展路徑。

（二）趨勢展望

隨著人工智能技術的不斷發展，傳媒企業也面臨著將要進行變革創新的局面，從生產內容、分發產品，到內容表現、銷售管理，其工作流程和生態環境發生了巨大變化。1.融合發展智能化人工智能在媒體融合發展中起到了巨大作用：提高了媒體全要素的生產率；人工智能將推動媒體更好地利用現代化體系中的功能作用。媒體融合發展的重要方向是智能化新型媒體企業平臺，創建信息服務智能媒體庫。2.新媒體形態顯現多種多樣傳媒形式和內容呈現方式逐漸涌現，不斷改革、發展、演化迭代，智能化科技媒體產品健康發展。3.關鍵核心技術研發從事高科技技術研發創新的公司企業發展的重點是依托以芯片、算法和數據為核心的人工智能系統，提供優質高效的技術服務，促進多種人工智能技術進一步發展。媒體企業通過自主研發或與人工智能科技企業合作，為編發聯動工作提供有效路徑。4.媒體專業界限變寬媒體人的角色邊界逐漸寬泛，優質算法和吸引廣大用戶是媒體企業發展的兩大重要因素。媒介素養將更進一步地深度重構，傳統意義上的以文科專業為主的體系將不斷調整、改變，跨專業、復合型已經是對傳媒人的更進一步要求和代名詞。5.音、視頻生產消費晉級人工智能技術發展快速發展，音視頻內容生產效率不斷提升，創新創意空間進一步拓展，音視頻內容消費迅猛增長，人機交互界面重塑，媒體企業新流量拓展，取得良好經濟、社會效益。6.版權保護意識及能力增強人工智能、物聯網、區塊鏈、大數據等前沿科技技術將進一步解決版權保護問題，人工智能技術強力支撐內容變現、盈利模式改革創新，增加傳媒版權領域新規則。

五、結論

綜上所述，雖然人工智能的發展歷程只有短短的幾十年時間，但是對于每個階段內人工智能的發展都推動了人類社會發展。傳媒企業為了避免被淘汰，必須合理地與人工智能結合應用，才能拓展更大的生存空間，贏得更好的發展。

參考文獻

[1]周皓.傳媒文化創意產業發展策略研究[J].風景名勝，2019(06):290-291.

第3篇：智慧醫療人工智能技術范文

關鍵詞： 人工智能； 發展歷程； 智慧城市； 發展趨勢

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

[1] 睢丹，金顯華.人工智能在網絡擁塞控制中的路徑優化研究[J].計算機仿真，2011，28（9）：102?105.

[2] 鐘義信.人工智能的突破與科學方法的創新[J].模式識別與人工智能，2012，25（3）：456?461.

[3] 陸陽，喬鋼柱，譚瑛.基于Android的智能家居程序開發與研究[J].物聯網技術，2014，4（3）：31?32.

[4] 陳晨，齊向東.基于RFID的智能車庫系統設計[J].物聯網技術，2014，4（4）：30?31.

第4篇：智慧醫療人工智能技術范文

科技巨頭布局人工智能

在歐洲，“歐盟人腦計劃”將通過ICT的龐大資源庫，更有效地為神經科學和醫療領域提供技術支持。長遠來說，該計劃將為各類腦部疾病提供更好的治療方案，以及通過探索大腦運作模式，研發更先進的ICT技術。“歐盟人腦計劃”的主要研究領域可以大致劃分為三大類：未來神經科學、未來醫學、未來計算。旗下涵蓋13個子項目，其中包括老鼠大腦戰略性數據、人腦戰略性數據、認知行為架構、理論型神經科學、神經信息學、大腦模擬仿真、高性能計算平臺、醫學信息學、神經形態計算平臺、神經機器人平臺、模擬應用、社會倫理研究和“歐盟人腦計劃”項目管理。

作為“歐盟人腦計劃”神經形態計算系統項目和SpiNNaker計劃的的負責人，Steve Furber博士透露說，目前“歐盟人腦計劃”的最新進展是近期將對外開放一系列歐盟人腦計劃的平臺系統，讓更多研究者、專業人士可以使用這些先進的系統。現在誰都可以申請使用內置500，000個特制ARM處理器核心的“脈沖神經網絡架構（SpiNNaker）計劃”和德國海德堡的“大腦規模（BrainScaleS）計劃”的設備，以及其他平臺系統。我們在3月30日舉行會宣布這一舉措，并在4月1日正式實施對外開放。通過開放平臺系統的共享，我們相信一定能夠極大地促進世界范圍內的大腦科學研究的發展，為每一位參與到大腦科學研究中的科學家們提供廣闊的發展前景和機遇。

扎克伯格也在他的Facebook上透露，他2016年的新目標是打造一個人工智能助手。事實上，他對人工智能的布局早已開始，早在2014年，他就以個人身份入股了人工智能公司 Vicarious，因為他覺得人工智能可以提升互聯網服務的智商，從而對于用戶變得更有價值。

除了Facebook，另一個科技巨頭谷歌也在人工智能領域動作頻頻，它收購了8個機器人公司和1個機器學習公司，并在許多新的業務中使用了人工智能技術，比如無人駕駛汽車。同時，谷歌還利用人工智能技術來改善其現有業務，比如安卓手機操作系統或者谷歌搜索引擎。

中國人工智能商用元年

而在國內企業中，進軍人工智能的科技企業也不在少數。早在2009年，百度就提出通過推進人工智能實現國家綜合國力的彎道超車。百度身體力行，2014年5月將AI最權威的學者之一、谷歌大腦項目之父吳恩達納入麾下。眼下百度人工智能實驗室搭建了作為百度人工智能核心的“百度大腦”，融合了深度學習算法、數據建模、大規模圖形處理器（GPU）并行化平臺等技術，擁有200億個參數，構成了一套巨大的深度神經網絡。

騰訊也不甘示弱，基于微信平臺，開發了多種模式識別功能，推出了“微信智能開發平臺”，將微信的圖像識別能力和語音識別關鍵詞技術向第三方開放，“掃一掃”和“語音轉文字”功能就是典型應用。

從國家意志來說，2015年7月，國務院印發《“互聯網+”行動指導意見》，明確人工智能為形成新產業模式的11個重點發展領域之一，將發展人工智能提升到國家戰略層面，提出具體支持措施，清理阻礙發展的不合理制度。統計顯示，到“十三五”末，我國機器人產業集群產值有望突破千億元。

“十三五”規劃綱要首次出現“人工智能”一詞，在科技創新2030項目中，智能制造和機器人成為重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型顯示、移動智能終端等，被列入戰略性新興產業發展行動。種種跡象表明，2016年，不僅是“十三五”起步之年，也是我國人工智能商用元年。

而市場也普遍認為如今人工智能已經在諸如智能穿戴設備、無人機、虛擬客戶服務、智慧城市、安防、基于大數據的業務分析等領域得到應用，節省了大量人工成本。隨著人工成本的增長，人工智能的經濟效益優勢將會愈發明顯。在技術突破、應用領域拓展以及相關扶持政策推動下，人工智能的大潮即將來襲，萬億元的市場規模值得期待。

人工智能的現實入口

在教育領域，你想象一下這樣的世界，任何一個孩子都可以使用智能手機訪問熟悉其學習風格的個人導師，以便提高學習成績。

“比如遇到問題需要幫助的學生，可以將問題拍攝下來，并上傳到專門應用中。機器人識別出問題，并給出相關答案。由于機器人了解提問者的學習風格，它可以引導他們解決這個問題，跳過他們已經了解的知識點，重點集中在需要幫助的方面，而非僅僅提供標準答案。由于機器人很了解你，它甚至比負責全班同學學習情況的人類教師更加勝任，因為后者需要應對不同學習風格和不同水平的學生。”Uber聯合創始人、獨立創業家奧斯卡. 薩拉查說。

除了教育領域，醫療領域恐怕是人工智能商業化的最主要領域了。此前研發出“深藍”打敗國際象棋世界冠軍的科技巨頭IBM在醫療領域耕作多年。2013年，IBM研發的認知計算系統Watson已正式向癌癥“宣戰”。美國Bumrungrad國際醫院采用為腫瘤學而開發的Watson解決方案――已由世界一流的腫瘤醫生及研究人員進行過培訓，讓Watson為其遍布東南亞、包含超過100萬名癌癥病患的龐大網絡提供支持。

早在2011年Watson參加“Jeopardy！”電視問答挑戰賽并獲得冠軍后，IBM堅信繼制表計算、可編程計算之后，人類的第三個計算時代――認知計算時代，已經拉開帷幕。幾年時間里，Watson已經取得了巨大進步。Watson原來只有1個 “深度問答”的API，現在已經有42個API應用于36個國家的幾十個行業，內容涵蓋文字圖像識別、自然語言理解、專業知識學習、人類情緒分析等各個領域，并且有更多的API正在孵化當中。在醫療、教育、旅游、零售等各個行業里的成功案例已經開始有井噴之勢。

據IBM大中華區全球企業咨詢服務部合伙人、電子行業總經理徐聞天介紹，IBM將與Medtronic加強合作，利用IBM認知解決方案處理來自Medtronic可穿戴醫療設備及其他情景化來源的數據，并提供個性化的糖尿病管理。

第5篇：智慧醫療人工智能技術范文

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6篇：智慧醫療人工智能技術范文

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。海康威視與百度、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。

第7篇：智慧醫療人工智能技術范文

著名的人工智能圍棋程序AlphaGo在2016年3月與韓國頂尖圍棋高手李世h進行人機大戰，并以4：1的總比分獲勝。與李世h的對決讓世界看到了人工智能的無限潛力，而到了2016年歲末，AlphaGo的進擊版更是通過名為Master（“大師”）的賬號，在網絡上與中韓高手連番過招，以連贏60場的成績令人驚嘆。

在創造這一前所未有圍棋奇跡的背后，是一支充滿了智慧和活力、用數字構建未來的團隊――DeepMind。

在倫敦國王十字火車站旁邊一座不起眼的建筑里，藏著這樣一家潛力無限的公司DeepMind（深度思維），該公司努力將機器學習和人類系統神經科學的先進技術結合，發展人工智能深度學習，建立強大的通用算法，將這種技術與游戲、醫療等多項實用產業結合。誰也不曾想到，一家成立于2010年的年輕初創公司會是世界兩大科技巨頭――谷歌和臉書競相爭奪的寶物。最終谷歌獲勝，2014年，谷歌公司以4億英鎊的高價將DeepMind收歸麾下，該公司正式成為谷歌旗下人工智能領域探索的排頭兵。

谷歌和書已經在機器學習和人工智能領域走在世界最前沿了，那么，這家公司到底存在著怎樣的價值，吸引了這些行業巨頭的注意呢？

谷歌招攬的超強大腦

DeepMind可以說是一個智庫集合，集結了400余名優秀的計算機科學家和神經學專家。下面這些人物可謂是DeepMind 團隊精英中的精英。

德米斯?哈薩比斯

身為DeepMind創始人之一，德米斯?哈薩比斯可以說是整個公司的核心人物。哈薩比斯1976年出生于英國倫敦，4歲開始下國際象棋，13歲時就已經獲得國際象棋大師頭銜，15歲時，他連跳兩級，提前從高中畢業。1993年，17歲的哈薩比斯進入劍橋大學學習計算機專業，同年，他依靠自己開發的游戲獲得了某游戲設計比賽的亞軍，進入頂尖游戲公司“牛蛙”實習，并參與開發了在全球風靡一時的虛擬游戲《主題公園》。

自1999年至2003年，哈薩比斯連續5年參加“國際智力奧運會”，連奪5次冠軍，可謂是“地球上最聰明的男人”。2005年，29歲的哈薩比斯重新走進學校，在英國倫敦大學攻讀神經科學博士學位，潛心研究負責記憶、學習、空間導向的大腦海馬體。2011年，35歲的哈薩比斯結合自己游戲設計、計算機編程和神經科學研究經驗，成立DeepMind科技公司，專注研究模仿大腦的人工智能系統。

黃士杰

AlphaGo設計團隊的另一位杰出人才是來自臺灣的黃士杰博士。黃士杰本科就讀于臺灣交通大學，研究生和博士在臺灣師范大學研習。他從小熱愛圍棋，是個業余六段圍棋選手，在臺灣師范大學讀書時就曾經在學校創辦圍棋社。大學期間，黃士杰醉心研究圍棋軟件開發，他設計的軟件參加國際電腦奧林匹克競賽，獲得19路電腦圍棋金牌，這個程序甚至擊敗了當時圍棋人工智能領域公認最強的程序“Zen”，在業內引起極大的轟動。隨后，他進入加拿大阿爾伯塔大學繼續圍棋程序研究。在博士和博士后階段，他深入研究蒙特卡洛樹搜索技術，后來將其運用在AlphaGo的走棋程序當中。

大衛?西爾弗

大衛?西爾弗是哈薩比斯在劍橋大學讀書期間認識的朋友，計算機專業的他常年霸占著專業第一的寶座。在校期間，他還教會了哈薩比斯多種棋類游戲的玩法，包括圍棋。1998年，哈薩比斯創立游戲公司Elixir Studios，西爾弗作為聯合創始人之一，在這間公司擔任首席技術官和主程序設計師。2004年，他進入加拿大阿爾伯塔大學攻讀博士學位，研究人工智能增強學習。2013年，西爾弗重新與哈薩比斯會合，加入DeepMind團隊，以增強學習技術助力AlphaGo的設計和程序優化。

除了上面這些人，DeepMind中還有諸多學界執牛耳者，在神經科學、計算機科學、卷積神經網絡研究等方面人才濟濟。DeepMind簡直就是一群超級極客組合而成的深度學習全明星戰隊。

“大師”是怎樣煉成的

DeepMind的AlphaGo在圍棋棋局上出盡風頭，讓世界級的圍棋大師們為之驚嘆。圍棋規則看似簡單，但棋局變化卻相當多，在很長的時間里，圍棋都被視為人工智能開發領域的一座難以攻克的圣杯。圍棋第一步361個點，下第二步有360點，如果要下到底，大概有10360種下法，即便運算量驚人的計算機也很難找到最佳解法。

AlphaGo和傳統的計算機圍棋游戲完全不同，可以進行深度學習。它并非只是按照棋局庫的固定章法來照本宣科，而是能夠進行自我學習和提升，以現有數據庫為基礎主動創造新棋路，甚至能夠走出讓專業棋手摸不著頭腦的步法。

DeepMind主攻人工智能的意識，讓機器理解自己的任務的同時，也能夠理解環境或別人在做什么，并據此作出反應，完成決定。首先，需要讓計算機“懂得”棋局的規則，程序員將圍棋以計算機語言描述出來。比如在19×19的棋盤上的361個交叉點進行定義。

人類在下圍棋時，除了謀篇布局，精妙計算之外，更重要的是基于棋手經驗的“直覺”在幫助棋手思考，為棋手指路。AlphaGo也運用了這種方法，與深度學習結合，利用“策略網絡”與“價值網絡”優化人工智能的走棋。策略網絡可以判斷出最佳棋路，就好像人類用直覺來下出好棋一樣。當然，開發團隊也會事先給AlphaGo閱讀各種不同的參考棋譜。至于“價值網絡”則能幫助計算機在搜尋一個點之后，判斷盤面局勢、優勢大小。

所以，當計算機懂得走棋的任務后，它可以再隨機選擇落點進行走棋訓練，對取勝率較高的落點展開深入研究，并通過觀察上百萬局棋譜來豐富計算機的走棋數據庫。綜合這些信息后，計算機能夠反復進行左右互搏的對弈訓練，強化學習，自我精進。而且，通過結合神經科學的計算機深度學習，利用蒙特卡洛樹搜索和卷積神經網絡等技術手段，計算機可以改進現有的經驗，創造獨特的新經驗，并將這些智慧結晶內化，成為幾乎可以獨立“思考”的超級圍棋大師。

人工智能的“下半場”

第8篇：智慧醫療人工智能技術范文

企業若要獲得可持續的成功，必然需要在其領域不斷創造、提升競爭優勢。這N優勢依然可以是規模生產的低成本、機密的自主知識產權、積極的員工或是高瞻遠矚的領導層。但在當前的知識經濟時代，企業的戰略優勢越發依賴超前的精準判斷與果斷抉擇。

從這個角度出發，有兩種不同的力量正在改造當今的企業：一是計算機和大數據技術，這為企業平穩運轉、進行預測研究以及踐行人工智能夯實了基礎；二是當前科學界對人在判斷、推理和選擇天賦上的認知加深。

針對這一新形勢，我們希望研究管理者如何將人類的智能與技術可實現的新洞察力結合起來，從而在不確定和復雜情形下做出更明智的抉擇。要知道，每五個決策中有3個正確和有28個正確的差別似乎很微小，但足以讓前者在競爭中占據優勢地位；而且隨時間累加，造成的差異將是巨大的。

通過企業戰略、組織理論、人類判斷、預測分析以及管理科學等多學科內容的探討，我們發現有五大能力，能夠支撐企業決策判斷力，提高企業的綜合智慧與決策能力，領先對手。這五大能力分別是：

1發現最需要“智慧”發揮作用的領域。將基于數據和理性的人工智能用于改善主觀預測，能夠帶來切實可見的變化。

2建立預測模型。鼓勵團隊之間以競爭的方式開展實驗和創新，發現最佳的預測方法。

3對企業內部的專家思維與知識庫建模。尋求企業內部對關鍵業務具有卓越見解的人才，通過預測模型來充分運用這些人才的能力。

4用人工智能進行試驗。采用超越簡單線性的模型，在有限領域使用深層神經網絡來實現計算機模型對人類專家的超越。

5改變企業運作方式。提倡探索文化，推動人類與機器能力結合。發現最需要“智慧”發揮作用的領域

建立智慧企業的起點是在合適的點投入資源，使之帶來最豐厚的回報。換言之，尋找最需要也最適合智慧化解決的問題。

最好的切入點是處于邊緣地帶的綜合性問題，解決它們需要有效結合真實數據與專家決策。這類問題的解決離不開確定性規程（karl POpper稱之為“準確性問題”），又受到不確定性（“云式問題”）限制。

“準確性問題”屬于依據過往經驗，可以穩定解決的問題。統計預測模型對此類問題的作用較大。例如評估新的醫療進展對預期壽命的影響，人類的直觀決策一般而言都不會比得上統計模型。

“云式問題”，如評估全球變暖對2025年邁阿密發生洪水的影響概率，大多是沒有歷史數據、沒有根據、或者隨機.出現的，這種情形下，專家的判斷對解決問題的效用更大；相對預測模型，專家能更好處理收集到的信息。

所謂智慧企業，核心是有機結合計算機及其算法的長處和人類在判斷、決策中的天賦，最終成型的智慧分析系統可能超越其各部分的簡單相加。

形成一個真正的智慧企業是一個慢而復雜的過程。認知心理學在過去幾十年的突破，使許多管理者擺脫了不規律思維的偏見和陷阱。但很少有企業能將這種進步轉化為企業智慧化的階梯。執行團隊在具體執行過程中遭遇的決策環境，很難與初始決策條件相同。因此，企業需要提高企業的智能化水平，強化協作的抉擇過程、深化數據和技術工具的效用。

目前，一些公司已經將大數據與預測分析投入使用，然而，很少有企業能夠系統整合人類的智慧和計算機的智能。

建立預測模型

通過預測模型比賽，以競爭形式尋找特定領域內最佳的思維方式或預測模型，是一條行之有效的途徑。其基本理念是激勵參賽者對可能發生的事情進行預測，并對預測結果進行概率分析，評判預測的準確性。

企業內部預測模式競爭的最大好處在于優化執行團隊的學習周期、加速學習過程，具體的操作方法包括：

1.仔細記錄。通過準確記錄，對各預測（新舊、自己與他人的）分門別類進行標記。

2.強迫失敗者面對自身的失敗與對手的成功，增加對自己反思的過程，培養優先自我批評的能力。

3.優勝者的選取有利于激發其他員工對取勝過程的好奇心，鼓勵團隊不斷嘗試并改進方法。

4.培養企業公平競爭的意識。

對企業內部的專家思維與知識庫建模

培養企業智慧力的另一種方式是模擬專家的思維與知識，進而更有效、客觀地利用這些知識。

一項早期的決策心理學研究，跟蹤了農民種植農作物并批發拍賣的過程，記錄了農業專家關于玉米質量的評判數據。這些專家通過對500個玉米穗的評價來預測其在市場上的最終價格，其間綜合考慮了穗長與飽滿度、玉米顆粒重量、預計胚芽填充度等。研究人員對這一流程和數據建立了一個簡單的加法模型評分系統，其給出的結果出人意料地比專家給出的答案更接近實際。幾十年前曾推出過的電腦模擬貸款決策也是如此，即使在消費貸款包含有許多主觀因素的前提下，模型的結果仍要比專家意見更為科學。事實上，在多數領域，這種情況都曾出現。

真實信息與信息噪聲的交織總會導致人類判斷的前后不一致。基于專家知識庫的決策模型能有效濾除信息噪聲，對同一問題反復判斷時顯得非常重要。某醫學研究中，相同的96例疑似胃潰瘍信息被提供給9名放射科醫師判斷，相隔一周的評估結果確實存在極為可觀的差異。

從醫藥到金融等領域的數十項研究表明，專家模型替代專家可以提供極為出色的決策力。但專家意見在情況緊急時效果出眾，而且他們的意見對模型更新有較大作用。對于企業也是如此，搜集積累企業內部人才和專家解決處理問題的信息，建立模型，是企業智慧化的重要實現途徑。

用人工智能進行試驗

對人類認知理解的加深推動了計算機早前在圍棋方面的建模。由于人類思維中的固有缺陷和各種認知偏見的局限，計算機通過其強大的計算能力對舊數據進行研究學習從而建立起的“智慧”，往往比專家更具優勢。1997年的深藍計算機就是這樣擊敗國際象棋特級大師加里?卡斯帕羅夫（GarryKasparov）的。人類能通過自身各種各樣的認知機制，建立起外界刺激與大腦中對應區域的聯系。不過，這種認知情形下，人類經常會陷于建立好的框架，這一缺點在新信息不斷涌現時是致命的。

Bootstrapping算法（自舉法）可以通過簡單的函數輸入輸出模擬出均值統計量的近似分布。進行專業知識建模，替代了人類推理的過程。而通過人工智能，能增強該算法模型的引導功能，使模型掌握人類思維方式和大數據變量間的復雜關系。

人工智能發展至今，涵蓋了機器視覺、語言理解、智能算法多個領域，但在跨領域建立聯系這一命題上仍有較大的不足。故人類的智慧，尤其是專家的行為信息，對機器模型的情境學習和創造力發展都非常重要。公司應密切關注人工智能的發展，適時在企業中進行試驗應用。

位于康涅狄格州西港的對沖基金公司Bridgewater Associates正在開發各種算法模型，希望用計算機模擬公司內部專業人才的能力，來實現企業的自動管理。

改變企業運作方式

通常，我們認為最強大的決策支持系統必然需要多技術融合。這樣的決策輔助工具正變得越來越普遍，遠不是諸如銷售預測、幫助醫生進行復雜的醫療診斷等可以概括。隨著時間的推移，人工智能技術將變得越來越精細，最終達到與大多數人類專家相當甚至更好的境界。

機器的精密必然帶動企業運作的復雜化。要讓企業運轉中信息“消噪”，得到企業智慧化真正需要的數據，必須改變企業的運作方式，主要有以下兩種方法：記錄員工的預測數據；評估預測結果，給每個員工積累“聲譽積分”，從而分配各員工的觀點在企業決策中的權重。

Bridgewater Associates創始人Ray Dalio一直在這方面進行努力。他制定了一套規則和管理制度，持續對員工進行記錄、評估和判斷，在企業內形成一種高透明度和激勵改善的文化。

第9篇：智慧醫療人工智能技術范文

分析人士稱，未來中國和美國將成為互聯網巨頭的主戰場，雖然目前“ABC”尚未進入全面產業化，但“ABC”已成為互聯網巨頭決勝下半場的關鍵。

聚焦“ABC”

今 年9月30日，中國互聯網巨頭、港股上市公司騰訊控股6年以來首次宣布企業組織架構大調整。此次調整新成立云與智慧產業事業群、平臺與內容事業群，并將原 7大事業群壓減至6個。騰訊表示，新成立的云與智慧產業事業群將整合騰訊云、互聯網+、智慧零售、教育、醫療、安全和LBS等行業解決方案，推動產業的數 字化升級。此外，這次調整將整合包括騰訊云、智慧零售、安全產品、騰訊地圖、優圖等核心產品線，幫助醫療、教育、交通、制造業、能源等行業向智能化、數字 化轉型。

業內人士表示，此次調整顯示，未來大數據、AI、云計算將成為騰訊戰略發展新的關鍵詞。騰訊董事會主席兼CEO馬化騰表示，這是騰 訊邁向下一個20年的主動革新，旨在主動擁抱移動互聯網下半場的產業融合和升級。騰訊控股總裁劉熾平指出，在下半場，騰訊需要時刻保持前傾，有足夠的危機 感和戰略前瞻性才能引領下一個時代。

事實上，不僅騰訊，近年許多互聯網產業巨頭紛紛調整組織架構與發展戰略以適應“ABC”變革，“ABC”已成為互聯網企業不得不攻下的堡壘。

百 度去年對原有組織架構進行調整，部分與人工智能無關的業務被邊緣化；小米在今年9月宣布上市后第一次人事組織架構大調整，將電視部、生態鏈部等4個業務部 重組成10個新的業務部，而雷軍早在2014年就表示要在云服務上投入10億美元；京東在2016年啟動公有云服務，后宣稱要砸100億人民幣發展“京東 云”；馬云早前將云計算和大數據比作“21世紀的石油”，去年10月，阿里巴巴成立達摩院，宣布投入1000億人民幣開始研發人工智能芯片Ali- NPU。

海外互聯網巨頭也不乏類似動作，甚至已初見成效。美國互聯網巨頭亞馬遜大力發展云計算服務，今年前兩季度財報顯示，亞馬遜云計算服 務的盈利也是其蟬聯全球市值最高電商的重要原因。而谷歌、微軟等企業也都大力投入“ABC”研發，谷歌的阿爾法狗（AlphaGo）已眾所周知。組織架構 的調整，實則是互聯網從購物、社交為主的消費互聯網轉向云計算等面向商業的產業互聯網。

中美將成巨頭聚集地

在全球互聯網巨頭中，美國以先進的技術和較早起步而遙遙領先，但中國后來居上的追趕態勢也引起廣泛關注。

谷 歌前CEO埃里克施密特大膽預測，未來十年，互聯網將分化為兩個截然不同的陣營：一個由美國主導，另一個由中國主導，中美兩國各領。美國在基礎技術上 明顯領先，而中國則在用戶群上搶占上風。埃里克表示，如果回頭看中國正在建設中的公司規模、服務和財富，就會發現這是一個驚人的體量。無論中國還是美國， 互聯網經濟在其整體GDP中所占的比重都很大。

有互聯網女皇之稱的瑪麗·米克爾（Mary Meeker）在最新的互聯網趨勢報告中，以估值和市值的方式呈現了全球前20大互聯網公司排名，全被美國和中國包攬。其中美國公司11家，中國公司9家，數量上平分秋色；而5年前，中國僅兩家，美國有9家。

當 然，這并不證明中國與美國沒有差距。全球前20家公司的總市值為5.9萬億美元，美國的互聯網公司市值占據前20家公司中75%的份額，而中國公司的市值 僅占25%。且前5名均為美國公司，分別是蘋果、亞馬遜、谷歌、微軟和Facebook。而中國公司中，阿里巴巴、騰訊、螞蟻金服、百度、京東、滴滴出 行、小米、美團和今日頭條紛紛上榜。

此外，榜單前7名的公司占榜單總市值的81%，市值都在4500億美元以上，而從第8名開始，市值出現“斷層”，公司市值均低于2000億美元，排名靠后的14家公司市值僅占19%。這表明，排名靠后的互聯網公司仍有很長的路要走。

事 實上，中國互聯網巨頭并沒有放慢追趕的腳步。數據顯示，今年8家最大中美科技公司投入到AI領域的資金逾140億美元，其中百度、阿里巴巴、螞蟻金融和騰 訊參與的投資涉及總額約128億美元，而Alphabet、亞馬遜、蘋果和Facebook參與的AI投資交易僅約17億美元。

ABC產業化難題

ABC 融合以及應用目前已成為新一輪產業變革的核心驅動力，正在對世界經濟、社會進步和人類生活產生極其深刻的影響。雖然人們對各種先進技術的應用已耳熟能詳， 包括無人駕駛、無人超市、神經網絡、機器視覺以及生物識別等，但目前這些技術都僅停留在商用試驗階段，也就是說目前ABC融合下的人工智能技術還處于早期 階段，僅語音識別技術，實現大規模應用仍需約5至10年，可見未來ABC產業化應用將是一個漫長的過程，但同時面臨的難題也是決定未來20年產業發展格局 的關鍵。

目前外界公認的是，美國在基礎技術上明顯領先，中國則占據用戶群的絕對優勢，而這兩者恰恰是互聯網未來發展的兩大核心要素，這兩大要素決定了未來科技巨頭的主戰場。業內人士表示，目前ABC產業還有一些共同的難題。