除了围棋 人工智能还能干啥？
时间:2016-03-14 18:49:23 来源:果冻传媒无码 作者:山东商报
李世石投子认输，却意味着人类的另一种胜利。一场世纪对战，让人们认识到人工智能的强大，赛场内外人们满怀不安地展望人工智能将会带来的诸多变化与可能。实际上人工智能的许多基础研究成果，已经开始应用在各个领域当中，正在改变我们的生活。
智能识别应用广泛
2012年谷歌的科学家们用1.6万块电脑处理器构建了一个世界上最大的“模拟神经网络”，这和Al-pha Go的“大脑”类似。科学家们向“谷歌”大脑展示了随机选取的1000万段视频，想看看它能“学”到什么，结果“谷歌大脑”在没有任何人工指令的情况下认出了猫的脸。“谷歌大脑”识别猫的学习方法与Alpha Go是一样的，它们都使用了“深度学习”的方法。过去几年间，大数据利用成为可能，电脑运算能力呈量级增长，得益于这二者，建立类似于人脑的“神经网络”，发展电脑的深度学习能力成为可能。目前人工智能的识别能力已经在某种程度上超过了人类。智能识别技术的应用正在迎来一个全新的时代。
最为典型的应用就是人脸识别，近年来海关、交通运输等重要安防监控场所已经有比较成熟的产物投入使用，实现了时时的智能人脸抓拍与识别及报警。
在深度学习被提出后，语音识别的技术同样得到了飞跃性的发展。有人预测，在不久的将来，电脑将能够像人一样用语言同人类交流，它能听懂你的话，也能表达自己的意思，而你很可能分辨不出与自己对话的究竟是人还是电脑。
智能医疗可望可即
深度学习的出现，使得智能医疗成为可能，过往的医疗数据为人工智能提供了丰富的学习资料。有人预测，将来深度学习如果能够深入应用于医疗领域，人工智能将对人类医生形成挑战。
2015年加拿大一家叫做Deep Genomics的科技公司成立，这家公司让人工智能通过深度学习解开基因组的秘密。人类很难“读懂”基因组中的信息，但是人工智能通过深度学习却可以做到，它能够比人类更好的理解基因。Deep Genomics公司目前正在做的就是基因组检测，这家公司的创始人将深度学习基因组技术比喻为基因突变领域的谷歌搜索：研究人员可对DNA序列进行查询，系统将鉴别出突变，并告知这些突变会导致什么疾病和致病原因，这对于未来医疗无疑是颠覆性的。
同样研发了Alpha Go的“深度思维”公司也将研发范围扩展到了医学领域。不久之前，“深度思维”推出了自己的医疗项目“深度思维健康”。目前他们正在开发一款安装在苹果手机上的医疗应用“Streams”，这个应用能够迅速向医疗人员发出有关病人面临的风险的警告，告知医生病人可能存在的并发症等。
无人驾驶面临突破
这两年，“无人驾驶”的概念突然火热起来，但是无人驾驶，电脑必须能够识别道路，以及道路上的所有标志，包括车道线、交通标志、信号灯等，还必须识别道路上的行人和其他车辆，最重要的还需实时做出判断和决策，也就是得“随机应变”。这些技术都需要人工智能来实现，说的更准确一点，都需要“深度学习”来帮助实现。目前谷歌无人驾驶汽车已经在美国加利福尼亚州的公路上测试超过170万英里（约274万公里），而测试6年以来，总共发生了11次小规模的事故。
根据美国高速公路安全管理局的规定，美国针对“仅造成财产伤害的碰撞事故”制定的全国标准约为每驾驶10万英里0.3次。谷歌无人驾驶汽车行驶170万英里发生11桩事故的比例为每驾驶10万英里0.6次。从这个数据看来，无人驾驶汽车想要最终投入市场，可能还要走很长一段路。不过可以想象，也许用不了太多时间，无人驾驶汽车将开始逐渐出现在世界各地的公路上。
智能识别应用广泛
2012年谷歌的科学家们用1.6万块电脑处理器构建了一个世界上最大的“模拟神经网络”，这和Al-pha Go的“大脑”类似。科学家们向“谷歌”大脑展示了随机选取的1000万段视频，想看看它能“学”到什么，结果“谷歌大脑”在没有任何人工指令的情况下认出了猫的脸。“谷歌大脑”识别猫的学习方法与Alpha Go是一样的，它们都使用了“深度学习”的方法。过去几年间，大数据利用成为可能，电脑运算能力呈量级增长，得益于这二者，建立类似于人脑的“神经网络”，发展电脑的深度学习能力成为可能。目前人工智能的识别能力已经在某种程度上超过了人类。智能识别技术的应用正在迎来一个全新的时代。
最为典型的应用就是人脸识别，近年来海关、交通运输等重要安防监控场所已经有比较成熟的产物投入使用，实现了时时的智能人脸抓拍与识别及报警。
在深度学习被提出后，语音识别的技术同样得到了飞跃性的发展。有人预测，在不久的将来，电脑将能够像人一样用语言同人类交流，它能听懂你的话，也能表达自己的意思，而你很可能分辨不出与自己对话的究竟是人还是电脑。
智能医疗可望可即
深度学习的出现，使得智能医疗成为可能，过往的医疗数据为人工智能提供了丰富的学习资料。有人预测，将来深度学习如果能够深入应用于医疗领域，人工智能将对人类医生形成挑战。
2015年加拿大一家叫做Deep Genomics的科技公司成立，这家公司让人工智能通过深度学习解开基因组的秘密。人类很难“读懂”基因组中的信息，但是人工智能通过深度学习却可以做到，它能够比人类更好的理解基因。Deep Genomics公司目前正在做的就是基因组检测，这家公司的创始人将深度学习基因组技术比喻为基因突变领域的谷歌搜索：研究人员可对DNA序列进行查询，系统将鉴别出突变，并告知这些突变会导致什么疾病和致病原因，这对于未来医疗无疑是颠覆性的。
同样研发了Alpha Go的“深度思维”公司也将研发范围扩展到了医学领域。不久之前，“深度思维”推出了自己的医疗项目“深度思维健康”。目前他们正在开发一款安装在苹果手机上的医疗应用“Streams”，这个应用能够迅速向医疗人员发出有关病人面临的风险的警告，告知医生病人可能存在的并发症等。
无人驾驶面临突破
这两年，“无人驾驶”的概念突然火热起来，但是无人驾驶，电脑必须能够识别道路，以及道路上的所有标志，包括车道线、交通标志、信号灯等，还必须识别道路上的行人和其他车辆，最重要的还需实时做出判断和决策，也就是得“随机应变”。这些技术都需要人工智能来实现，说的更准确一点，都需要“深度学习”来帮助实现。目前谷歌无人驾驶汽车已经在美国加利福尼亚州的公路上测试超过170万英里（约274万公里），而测试6年以来，总共发生了11次小规模的事故。
根据美国高速公路安全管理局的规定，美国针对“仅造成财产伤害的碰撞事故”制定的全国标准约为每驾驶10万英里0.3次。谷歌无人驾驶汽车行驶170万英里发生11桩事故的比例为每驾驶10万英里0.6次。从这个数据看来，无人驾驶汽车想要最终投入市场，可能还要走很长一段路。不过可以想象，也许用不了太多时间，无人驾驶汽车将开始逐渐出现在世界各地的公路上。
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