圍棋人機(jī)大戰(zhàn)：AlphaGo下一目標(biāo)會(huì)是醫(yī)療領(lǐng)域？

　　近日，當(dāng)今世界圍棋第一人柯潔九段以四分之一子的微弱劣勢(shì)負(fù)于AlphaGo。采訪時(shí)，柯潔表示：“現(xiàn)在它的棋已經(jīng)越來越像我理解中的‘圍棋上帝’。它對(duì)棋的理解、判斷已經(jīng)遠(yuǎn)勝于我們了?！?/p>本文引用地址：http://www.ex-cimer.com/article/201705/359710.htm

　　賽后，主辦方Alphabet執(zhí)行董事長(zhǎng)施密特先生做出了解釋，之所以進(jìn)行AlphaGo和柯潔的比賽，是希望通過柯潔去看看AlphaGo的潛能，而從實(shí)際結(jié)果來看，差距也非常小。施密特稱，柯潔應(yīng)該也借鑒了AlphaGo的技巧，所以接下來的比賽依然值得期待。

　　同時(shí)施密特先生明確表示，自己最看好人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用與前景?！?a class="contentlabel" href="http://www.ex-cimer.com/news/listbylabel/label/人工智能">人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域可以有很廣泛應(yīng)用，未來5年會(huì)帶來巨大變化和提升，可能這種速度還難以想象，但大家可以回憶一下，iPhone和安卓?jī)H出現(xiàn)十年，而現(xiàn)在很難想象離開手機(jī)如何生活?！?/p>

　　施密特先生認(rèn)為創(chuàng)新的速度可能還在加快，甚至是指數(shù)級(jí)的。比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，機(jī)器可以實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)，開始加快迭代?！耙郧叭绻绦蜃铋_始出錯(cuò)就很難辦，現(xiàn)在借助摩爾定律機(jī)器變得快多了，機(jī)器學(xué)習(xí)可以自我學(xué)習(xí)幫助進(jìn)步。之前我們嘗試過很多方式，現(xiàn)在的技術(shù)如果在20年前的電腦上運(yùn)行不了，現(xiàn)在有了第二代TPU等新設(shè)備的支持，可以讓我們的算法得到很大提升?；谏疃葘W(xué)習(xí)且能對(duì)人類大腦進(jìn)行模擬和學(xué)習(xí)，人工智能已經(jīng)能為醫(yī)生服務(wù)了，并實(shí)際應(yīng)用到臨床中去，比如早期腫瘤篩查、診斷等等?！?/p>

　　施密特還談到了對(duì)年輕人的建議。他表示如果自己是一個(gè)22歲的年輕人，首先會(huì)希望到DeepMind、TPU這樣大的業(yè)務(wù)和方向中提升自己，接受挑戰(zhàn)，然后利用學(xué)到的人工智能的技術(shù)，應(yīng)用到更多實(shí)際方案和問題中。

　　“DeepMind給我的啟示是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等不同領(lǐng)域科學(xué)家可以聚到一起，去實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能。人工智能開啟美好未來。多年來我都在想，如果我年輕二三十歲會(huì)怎么做，我會(huì)加入DeepMind這樣的公司。DeepMind在做的是萬里長(zhǎng)征第一步，而其后盈利的最重要一步，緊接著是在科研、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域通過TensorFlow來實(shí)現(xiàn)更大范圍的推廣?！?/p>

　　其實(shí)AlphaGo成功的背后都離不開DeepMind團(tuán)隊(duì)的努力。DeepMind是一家軟件公司，為模擬、應(yīng)用以及游戲協(xié)議開發(fā)算法。該公司向來以創(chuàng)造機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)聞名，這些平臺(tái)可以學(xué)習(xí)如何打視頻游戲。DeepMind還成功開發(fā)出Neural Turing Machine，可以模仿人類的短期記憶。近來，該公司與倫敦NHS信托會(huì)簽署為期5年的協(xié)議，要將其技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域。

　　相信在不久的將來，AlphaGo會(huì)進(jìn)一步探索醫(yī)療領(lǐng)域，利用人工智能技術(shù)攻克現(xiàn)實(shí)現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中存在的總總難題。