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人工智能在智慧医疗的应用范文1
中图分类号： TN911.73?34 文献标识码： A 文章编号： 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 人工智能发展的历程
20世纪50年代随着第一台现代计算机的出现，人工智能的兴起涌现了一些研究成果，如机器定理证明、通用问题求解程序LISP表处理语言、跳棋程序等，不过到50年代末期发展进入瓶颈期。
在60年代初期，专家系统的出现使得人工智能进一步发展，直至70年代末。这一时期的主要研究成果是MYCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay?II语音理解系统、PROSPECTIOR探矿系统和DENDRAL化学质谱分析系统等，专家系统的出现和成熟把人工智能推向了实用化的发展道路。
在1982年，日本开始了“第五代计算机研制计划”，掀起了人工智能研究的热潮，使人工智能在80年代得到极大的发展。在1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，此后各国都加大了对神经网络的研究，使神经网络飞速发展，极大地提升了信息处理的效率，为人工智能的进一步发展奠定了基础。
90年代，随着国际互连网技术的成熟与应用，人工智能的研究对象开始由单个智能主体转向网络环境下的多个智能主体，更加关注整个的网络环境，更加的立体和全面。人工智能不仅能解答基于同一目标的分布式问题，还能解答基于网络环境的多目标问题求解，极大的提升了人工智能的实用性、智能性。而Hopfield多层神经网络的发展，则进一步扩大了人工智能的应用范围。
2 基于网络时代下的人工智能的应用
2.1 以智能配网为例
传统的通信方式已适应配网智能化发展的需要，对于二级通信方式更是如此，因为其需要架铺屏蔽载波电缆。而屏蔽载波电缆的架铺不仅工程造价高、施工难度大，而且建设周期也长，不具备环路条件[1]。尽管可进行GPRS无线公网改造，但还是会存在任一级通信中断都会影响配网终端设备的通信，可靠性、安全性差的问题还是没有得到妥善解决。普及无线专网技术在智能配网中的应用，减少停电时间和经济损失。而新一代无线通信技术的发展及成熟，为智能配网的完善提供了技术支撑。无线专网技术的应用应在电力监控系统的范畴内进行，以网络的生产控制大区为发展平台，借助于生产控制大区的专用网络通道进行通信[2]。WiMax技术是智能配网应用无线专网技术的首选，其“三遥”功能是通过配电调度系统、无线专网通信的配电终端装置实现的[2]。
WiMAX技术能在现有的网络设备上开展，支持TCP/IP协议，基站可提供标准的以太网口，通过全IP的网络与现有的网络直接连接，连接城域网。WiMAX电力专网能综合接入包括无线路由器的常见网络终端设备，直接连接二层交换机，并把信息以图标、语音、数据的形式进行传递。通常情况下，配电终端的数量是变压器的数十倍，而一个中等城市变压器的数量也是相当可观，不利于配电终端相关信息数据的管理，对于离散型高、距离远、数量多的配电终端更是如此，而WiMAX电力专网可点对多点、远距离传输、运行可靠，有效应对上述问题，可以把配电终端直接接入配电控制中心，非常有利于调度中心收集线路故障信息、智能电表的大用户的用电量。
比如，对于一个配有主干光纤设备到供电公司的开闭所，假设配电支路的最远配电终端距开闭所15 km，开闭所距离供电局20 km，配电终端FTU和TTU均匀分布在配电支路沿线内，电杆高度5 m，控制箱附近10 m开阔。那么可以沿配电支线走向建设3个WiMAX基站，每个基站覆盖半径4 km，以就近原则接入终端，每个基站接入60个，覆盖配电支线全段。为了确保以后发展需要，可把配电终端接入基站的数量设为200，并通过划分扇区增加容量。通过WiMax基站，开闭所就能通过无线专网对数据进行收集和整理，然后再通过开闭所的光纤主干网把相关数据汇集到配网调度控制中心的DMS系统中。
2.2 以智慧城市为例
应用智慧城市关键支撑技术构建智慧城市时，首先要着眼于城市的整体规划和布局，设计初步的智慧城市的顶层架构方案，结合城市的信息化建设方向，并对方案进行整体的分析和考证，保证方案的可操作性和有效性，确定建设智慧城市的战略目标，在整体上把握智慧城市建设的效果。其次，各支撑技术系统要保证智慧城市建设方案的顺利实施，各技术系统的建设要保持开放性和标准化，并在他们之间建立相互联系和配合的规则和标准，实现系统的可运营和可管理。
构建智慧化信息支撑体系是智慧城市建设的基础工作。在城市基础设施领域，利用关键支撑技术，实现城市基础设施的智能化，主要的工作对象是交通、环境、通信、水电、公共安全、医疗、政务，继而收集并利用城市各种形式的资源。在信息资源整合方面，加强对大数据和云计算技术的应用，提高智能分析数据的能力，并不断完善整体运行平台的建设[2]。
如图1所示为智慧城市信息支撑体系架构，作为一种开放式立体体系架构，它是由平台层、感知层、应用层、网络层组成。值得注意的是，整个网络中的智能处理、计算能力在这四个层面上都有所体现：网络层的使能控制层面、应用层内的智能处理层面、感知层的网关层面、平台层的大数据智能分析与PAAS公共服务层面[3]。该开放式的体系架构实现了整个系统能力的均衡部署，通过四层的相互关联与智能分布，保证其构架具有可自由扩展、清晰、标准、面向未来的特性。在此构架的基础上，建议有一个可自由删除、添加业务的环境，而弹性业务环境能保证业务之间的联系和互动。
感知网关、感知网络、传感器、感知终端等组成了感知层。城市环境中的事物状态是感知层的主要工作对象，感知层把感知数据送到网络层，并且为了保证整个体系架构的应用，感知对象、网络、终端等各个环节处在可运营、可管理的状态下，城市智慧管理中心要对感知层施加管控手段。
作为智慧城市信息、数据传递的主要载体，网络层使得应用层和感知层之间数据的传递更加迅速和可靠。
云计算IAAS层和PAAS层共同组成了平台层。而云计算IAAS层的核心设施是互联网络、数据库、云计算操作系统、服务器存储设备，保证应用层和PAAS层的应用服务系统的运行有足够的资源和稳定的虚拟化运行环境支撑。PAAS层包涵的大数据处理和智能挖掘分析系统、公用服务组件、中间件等主要是为了保障应用层功能的进一步完善和加强。
应用层经常使用到的应用有以下五类：智慧城市决策领域、智慧安全领域、智慧城市管理领域、智慧公众服务领域、智慧环境领域，五类应用保证了应用层面作为支撑智慧城市发挥功能主体作用的实现，他们相互配合，互为补充。
3 人工智能发展趋势预估
在计算机网络迅速发展的时代，可以利用人工智能进行语言翻译。不过，当前的语言技术并不成熟，尚不能克服语义障碍，既不能把任意输入转化为高质量译文，也不能生动体现自然语言中模糊、暧昧成分，更不能对整篇的文章进行理想的翻译，但相信随着语言技术和人工智能的发展，语言翻译将不再是难事。
自适应系统是人工智能下一个十年的发展方向之一，自适应系统不仅能处理完整的信息，还能处理残缺的信息，甚至能对残缺的信息进行智能化补充。发展自适应系统需要相关技术的支撑，笔者认为首先应发展理解与处理上下文的技术，使信息、数据的处理更加成熟、高效、准确。发展多路学习机制，使得自适应系统能在日常的运行中不断积累经验，使人工智能能适应不断变化的环境。最后发展自动进化机制，使得人工智能不断学习，改变单一的被动处理信息为主动的智能处理信息，甚至具有一定的预判能力。
对于人工智能的学习，还需要大量的技术支撑，现阶段已成功运用的学习方法有增强学习算法等。当学习的效果并不理想，尤其是在线学习方面，这将在很长的一段时间内困扰着相关技术研究人员，相信在不久的将来，一定能寻找到一个新的方法来解决移动机器人智能存取信息、自主agent等难题，克服在线学习技术瓶颈。
在最受人们关注的机器人领域里，人工智能蕴含着十分强大的发展空间。虽然现在已经实现了机器人与人的对话交流等强大功能，但相信在未来，人们一定会挖掘出人工智能更多更强大的功能并运用到机器人中，让机器人更好的为人们服务。在控制领域内，虽然已经实现了远程操控技术，但并不普及，相信在未来，人们可以更轻松自如地利用人工智能实现对家用电器等的远程控制。
4 结 语
人工智能一直处于计算机的前沿技术，其研究的理论和发展在很大程度上决定着计算机的发展方向。本文主要介绍了人工智能的发展历程，人工智能在智慧城市中的应用以及发展趋势预估。重点以构建智慧城市为例，阐述了人工智能在建设智慧城市中的具体应用。随着人工智能技术的发展，它将会给人们的学习、生活和工作带来极大的便利。
参考文献
[1] 睢丹，金显华.人工智能在网络拥塞控制中的路径优化研究[J].计算机仿真，2011，28（9）：102?105.
[2] 钟义信.人工智能的突破与科学方法的创新[J].模式识别与人工智能，2012，25（3）：456?461.
[3] 陆阳，乔钢柱，谭瑛.基于Android的智能家居程序开发与研究[J].物联网技术，2014，4（3）：31?32.
[4] 陈晨，齐向东.基于RFID的智能车库系统设计[J].物联网技术，2014，4（4）：30?31.
人工智能在智慧医疗的应用范文2
在业内人士看来，人工智能不是一项单一的科技产业，而是将其他行业进行融合的工具，例如将机器人和保姆结合产生的“看家机器人”，将导航和汽车结合产生的“车联网”等。在人工智能技术逐步成熟的当下，谁率先在应用上实现突破，谁就有可能在智能时代的竞争中占据优势，“人工智能”有望成为可触摸的新增长点之一。
发展迅猛
身体不舒服，想要打开手机淘宝问问医生，但是怎么样才能从几千个在线等待咨询的医生中间找到最匹配的那一个？
阿里健康已经开发并在手机淘宝上线了健康小蜜――医药健康智能问答引擎。这个类似于智能问答机器人的引擎，可以回答普通用户的一般性医药健康问题，然后根据用户的需求进行选择，将用户自动匹配给相应的医生或者药师。
事上，目前，从医疗健康的监测诊断、智能医疗设备，到教育领域的智能评测、个性化辅导、儿童陪伴，从电商零售领域的仓储物流、智能导购和客服，到应用在智能汽车的自驾技术，都能看到人工智能的身影。
人工智能等技术是助推自动驾驶发展的关键技术。例如，人工智能在帮助汽车解读传感器数据时起决策作用，通过阅读驾驶者的驾驶行为和表情，能及时提醒驾驶员在疲劳驾驶时切换至自动驾驶模式。
“人工智能”一词，通常被认为是1955年8月31日在达特茅斯（美国一所院校）会议上诞生的，61年来，人工智能的研究和实践一直处于不断增长的趋势。当今，人工智能技术的突破带来了席卷全球的技术革命风暴，创造出了一个无比广阔的市场，中国的很多公司在这股大潮中抓住机遇，表现亮眼。有观察者认为，中国的人工智能已成为一张令世界瞩目的闪亮名片。
过去的一年里，长虹、TCL、创维等中国家电企业都纷纷人工智能家电产品，希望借助人工智能打破家电行业的销售难题。
不久前，搜狗公司2016全年财报，搜狗借助人工智能技术实现了较大的业绩增长。未来会把人工智能应用到更多的产品中，让用户表达和获取信息更简单，让人工智能真正惠及人类。
全球人工智能研发的脚步正在加快，中国也不甘示弱。近年来，百度先后成立了大数据实验室、深度学习实验室和硅谷人工智能实验室，并通过架构调整全面发力人工智能。2016年百度世界大会上，“百度大脑”推出，该项目将对语音、图像、自然语言处理和用户画像、无人驾驶等领域进行重点关注和研发。
在腾讯，人工智能研究项目包括WHAT LAB（微信-香港科技大学人工智能联合实验室）、优图实验室、微信模式识别中心、智能计算与搜索实验室等多个部门。
人工智能犹如新的科技革命，为长期低迷的世界经济注入新的活力。去年诸多关键技术突飞猛进，无疑是人工智能发展史上浓墨重彩的一年。诞生半个多世纪以来，它终于走到了从科技研发到行业应用的临界点，蓄势待发。
为发展更新“发动机”
人工智能技术的重大突破必将带来新一轮科技革命和产业革命，对人类生活的方方面面将产生深远的影响。大力发展人工智能技术是中国经济转型升级的重要动力。
众多研究表明，人工智能是对传统行业商业模式、产业链和价值链的全面颠覆，将为全球经济、社会生活的方方面面带来质的变化。
发展人工智能的最大意义在于为现代化发展更换“发动机”。咨询公司埃森哲研究了美国、芬兰、英国等12个发达国家并作出预测，到2035年，人工智能将帮助这些国家的生产率提高40%左右。
对于中国而言，人工智能带来的好处将是多方面的。就经济来说，借助人工智能新技术实现自动化，将极大提高生产率，节省劳动成本；优化行业的现有产品和服务，提升其质量和劳动生产率；通过创造新市场、新就业等，将促进市场更加繁荣，开拓更广阔的市场空间。
而在产业升级方面，中国的传统制造业大而不强的问题亟待克服，人工智能恰恰为制造业转型升级提供了便利和动力，一是这些企业拥有行业海量的数据和大量资金；二是在生产力水平急需提升、传统人口红利逐渐消失的情况下，传统企业有迫切的意愿来改造升级自己的工厂、业务，提高收益，降低企业成本。因此，制造业既是人工智能可以大有作为的领域，也是中国发展人工智能的优势领域。
《全球人工智能发展报告2016》显示，中国人工智能专利申请数累计达到15745项，列世界第二；人工智能领域投资达146笔，列世界第三。
据艾瑞咨询预计，2020年全球人工智能市场规模将达到1190亿元，年复合增速约19.7%；同期中国人工智能市场规模将达91亿元，年复合增速超50%。人工智能发展前景极为广阔。
就制造业而言，“中国制造2025”计划的实现就需要很多人工智能。比如过去在技术上难以克服的问题，就可以通过深度学习，在工程上快速地取得一些新的突破。人工智能技术的发展与应用，对于有效实现“中国制造2025”目标至关重要。
面向未来长远布局
在人工智能这场科技浪潮中，中国与其他国家已经站在了同一起跑线上。针对未来产业竞争，中国政府已在多个方面对人工智能产业做出布局，“人工智能+”的发展，需要面向未来，做出长远布局。
未来5到10年，人工智能将像水和电一样无所不在，可以进入到教育、医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业。
目前，在驾驶领域，通过依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，电脑可以在无人主动操作下，自动进行操作；在个人助理领域，通过智能语音识别、自然语言处理和大数据搜索、深度学习神经网络，可以实现人机交互；在金融领域，通过分析、预测、辨别交易数据、价格走势等信息，人工智能可以为客户提供投资理财、股权投资等服务；在电商零售领域，主要是利用大数据分析技术，智能的管理仓储与物流、导购等方面，用以节省仓储物流成本、提高购物效率、简化购物程序。此外，在安防、教育、医疗健康等众多领域，人工智能都有着广泛的用途。
人工智能在智慧医疗的应用范文3
“整个宇宙就是一堆数据，所有宇宙发生的事情就是处理数据的过程。”4月27日，猎豹移动Connect大会上，《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利(YuvalHarari)在主题演讲中这样说。
尤瓦尔·赫拉利是耶路撒冷希伯来大学的历史系教授。他的作品《人类简史：从动物到上帝》将涵盖了从十万年前有生命迹象开始到21世纪资本、科技交织的人类发展史娓娓道来，100周蝉联以色列畅销书排行榜榜首。
在他看来，“科学的海啸要来了。”——大数据带来了权威的转移，权威正在从人的情感转移到电脑算法上。
智慧与智能的融合
诸多科技公司都在寻找人类智慧与人工智能的有机结合。比如百度就公布了基于人类未来学研究的计划项目——“凡尔纳计划”，这个命名意在向“世界科幻小说之父”儒勒·凡尔纳致敬。这个计划邀请到了科幻大家刘慈欣和人工智能顶尖科学家吴恩达的加盟。这是一个让“意识脑”、“学术脑”的左脑与“创造脑”、“艺术脑”的右脑融合，拥有科学与科幻双重内核的计划。
在科幻与技术的结合上，NASA就是早期的热衷实践者。每年NASA都会邀请科幻作家参与到他们的研究项目当中，在这些研究中，“右脑”负责更好地去想象未来，“左脑”则不断地突破现在的知识的边界。
“凡尔纳计划”发起人、百度公司品牌市场部总经理徐菁表示，“我们这个时代已经不是一个孤胆英雄单挑恶龙的传奇时代。今天我们需要更多的跨学科的、跨思想方式的、跨领域的融合，更好地推动科技进步，这就是凡尔纳计划发起的意义。”
此前，百度总裁张亚勤接受媒体采访时曾说，选择人工智能这个主题是因为我们认为这是当前最能释放科技想象力和百度科技优势的领域之一。他说：“人工智能已有60年的历史，无数次出现在科幻作品中，它本身并不神秘，并且人工智能和深度学习的算法已经在很多方面得到应用。”
从百度在人工智能布局图中可以看出，AI技术、大数据、应用场景成为百度人工智能金矿的燃料和发动机。
在无人车领域，去年12月10日，百度无人车已经在北京市进行了上路试验，速度最高曾经达到每小时100公里。在2018年前，百度有望推出一款可商用的车型。
这不是简简单单让一辆车能够在路上跑起来，而是需要通过百度大脑让这辆车能够思考、能够交流，并不断完成数据储备和学习。比如未来，将不用担心周一早晨是不是堵车，需要几点出门，这个时候你的车其实会提前告诉你需要几点钟出门，哪里可能会堵车。
在医疗领域，人工智能在最前沿的基因破解领域也崭露头角。2015年年底，百度和北京协和医院达成合作，在食道癌方向帮助北京协和医院进行基因测序。由于需要非常大的存储和计算量，之前在医学界进行类似的分析，往往只能完成100多个案例的测序，协和医院与百度的第一次合作，可以完成1500个病例的测序，有望在2017年就能够完成。
目前凡尔纳计划已经完成了第一次对话。接下来，百度在美国硅谷的人工实验室将首次向凡尔纳计划成员开放，并且在美国硅谷人工实验室的科学家们将跟科幻家们进行深度交流，然后推出更多具有想象力的产品。
未来接纳还是怀疑
未来我们可能会解决“选择恐惧症”，但也会带来新的问题。比如，你害怕人工智能吗？
电脑算法将让我们做出超乎感情的决定。在尤瓦尔·赫拉利的想法里，过去人们询问父母或者牧师，我应该嫁给谁，或者娶谁。现在人本主义告诉我们，要听从自己的内心，想和谁结婚就和谁结婚。但如果从数据的角度来看，你要想知道跟谁结婚，只要有候选人A、B，拥有强大计算机算法的谷歌和亚马逊就可以告诉你答案。
计算机的算法会告诉你：“从你出生我就开始跟踪你，你所有的邮件、读过的书，心率、血压，我知道你的DNA，你所有的E-mail我都读过。你去跟不同的人约会的时候，我都知道他们对你的心跳起到了什么影响。据对你的这些了解，我建议你跟A结婚，不要跟B结婚。我太了解你了，我甚至知道你不喜欢我给你的建议。你想让我说跟B结婚，因为B更好看。我没有忽略颜值，B的美貌我也考虑了，但是我仍然建议你跟A结婚。”
“我不害怕人工智能，我怕的是它来得不够快。”《硅谷百年史》作者、人工智能认知科学家皮埃罗·斯加鲁菲(PieroScaruffi)这样说。
两年前，他与朋友合写的《硅谷百年史——伟大的科技创新与创业历程(1900~2013)》在中国翻译出版之后，被中国IT界奉为了解硅谷最为便捷生动的必读书。
他提到，现在硅谷到处都是人在讲奇点——未来可能有一个机器比我们人类更加聪明，甚至聪明到我们都没有办法控制了，“这个听起来特别吓人。”
“奇点其实还没到来。”皮埃罗·斯加鲁菲说。
在这些假设过程当中，可以看到很多漏洞。人工智能的飞跃建立在摩尔定律的基础上，有很多深度学习上的进展，特别是数学上的进展是非常快的，但是没有摩尔定律任何事情都不会出现。
“其实对于我来讲，人类的智慧才更需要我们来担忧，我们总是在制定各种各样的规则、制度等等。”皮埃罗·斯加鲁菲举例，如果人们不在道路上画线就没有办法做智能驾驶、自动驾驶等等，这些规矩不会让人类更加的聪明，只会让人类像机器一样运转。他把这些规矩叫作“图灵点”，就是机器比人类更加聪明。
“我们看人类和机器的关系，一个情况是机器变得越来越聪明；另一个情况就是机器不怎么变，但是人类变得越来越笨。所以我们希望这个图灵点不要被错误的方式达到。”皮埃罗·斯加鲁菲这样说。
在深度学习领域，皮埃罗·斯加鲁菲认为今天的机器人只能在高度结构化中才能做得更好，但是常识并不是机器人来学习，而是需要人们重新找到一个逻辑的通道，要让机器人可以按常理做事情。
人工智能在智慧医疗的应用范文4
据一些经济学家研究，20世纪下半叶以来的“信息技术革命”与蒸汽革命、电气革命不可同日而语，并未真正大幅地提高人类的劳动生产率，互联网技术更多是丰富了人类的生活方式，但人工智能革命将是真正改变生产力的革命。
这两年人工智能在智能制造、智慧医疗上的应用可谓前途无量，政府部门、行业精英、科技巨头都将其作为未来发展的重点。从2016年开始，人工智能已经成为各大财经峰会、科技论坛的主题，也频频占据各大媒体版面的头条位置。从谷歌Master以60场完胜中日韩三国顶尖围棋选手，再到李开复提出“人工智能将取代50%工作”引发广泛议论，以及英国的新工业政策、微软的人工智能新布局、人民日报机器人“小融”的推出，一时间人工智能的出现犹如雨后春笋一般。火得一塌糊涂的人工智能正在逐步走进我们的生活，将彻底改变人类的生活和工作方式。
人工智能概念。1956年在Dartmouth学会上首次提出了人工智能（Artificial Intelligence，AI）一词。它是集研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统为一体的一门新的技术科学，是计算机科学的一个分支。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。应避免一个误区，就是认为人工智能就是机器人，实际情况是机器人只是人工智能的容器。机器人有时候是人形，有时候不是，但是人工智能自身只是机器人体内的电脑。
人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是大脑的话，机器人就是身体，但这个身体不一定是必需的。人工智能的概念很宽，所以人工智能也分很多种，一般分成三大类：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。
弱人工智能（ANI）： 弱人工智能擅长于单个方面的人工智能。它依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，如果问它如何能更好地在硬盘上储存数据，它就回答不了。另外在汽车生产线上也有很多是弱人工智能。可以看到的是，在弱人工智能发展的时代，对于一些重复性机械性的工作岗位来说，人类确实可能会迎来失业潮。
强人工智能（AGI）：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，百度的百度大脑和微软的小冰，都算是通往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。
超人工智能（ASI）： 牛津哲学家、知名人工智能思想家Nick Bostrom把超人工智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。当人工智能学会学习，并及时自我纠错之后，在加速学习过程中是否能产生意识，尚不能确定，但可以肯定其能力会得到极大的提高。比如，阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋棋路其实就是固定的几种模式。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。现阶段人类对弱人工智能的掌握比较多，弱人工智能无处不在。但更高一阶的研究更加吸引人类的探索。人工智能革命是从弱人工智能开始，通过强人工智能的过渡，最终到达超人工智能的过程。这段旅途到底会给人类带来更好的未来还是灾难，无法简单判断。但是无论如何，世界将会因此变得完全不一样。
人工智能涉及领域。人工智能在某些领域的研究距离我们的生活似乎依然非常遥远，但经历了数十年的研发和探索，这项技术已经催生出了不少有趣的应用方向，它们已经开始在我们的生活中带来实实在在的便利。当前人工智能的应用领域：（1）计算机视觉。主要利用计算机来判断图像数据当中是否包含特定的物体、特征或行为。举个例子，当侦察机拍摄到一张图像之后，专家们会对其进行分析以找出当中是否存在敌区；警察可以使用计算机来寻找符合罪犯画像的照片；医生也可以利用该系统去诊断病人。还有现在广泛应用的面部识别系统也同样利用到了计算机视觉技术。（2）语言识别。语言识别系统需要经过一段时间的训练和熟悉才能达到足够高的准确率。早在20世纪90年代，计算机语言识别就已经在一些特定的应用方向中达到了使用水平。而现在，这项技术已经被广泛应用在了手机和汽车等日常工具当中。对于日益流行的虚拟助手而言，语言识别也是不可或缺的基础。（3）私人助手。苹果、谷歌和微软已经为各自的移动平台开发了虚拟私人助手，旨在帮助用户处理一些基本的日常事务，比如发短信、查地图和制定日程表，等等。它们和钢铁侠的JARVIS相比可能显得非常呆板和原始，但的确给我们的日常生活带来了便利。（4）智能机器人。智能机器人可以被应用在工厂的自动化投递、管道检查、拆弹和危险/位置区域探索当中。它们可长时间工作而无需休假，维护费用低于工人工资，同时精准度更高。Pepper是风靡日本的一款智能人形机器人。它或许无法被应用于工业生产，但却非常健谈。它的主要应用领域是企业、零售和客户服务，不过你也可以把它放在家里作为家庭伴侣，烦闷时和它聊聊天。Pepper之所以可以被称作是一部智能机器人，主要是因为它拥有来自IBM Watson人工智能计算机的技术支持。在后者的帮助下，Pepper具备了图像、文字和视频分析能力，这也使其能够去理解更多类型的问题。
人工智能在智慧医疗的应用范文5
美欧人脑研究计划抢占人工智能制高点
2013年，美国和欧盟先后宣布启动人脑研究计划，成为人类科技领域的重大事件。2013年1月，欧盟委员会宣布，“人脑工程项目”被选入欧盟“未来新兴旗舰技术项目”，作为欧盟第七框架科研计划中信息通信技术研究子计划的一部分，通过打造基于信息通信技术的综合性研究平台，绘制详细的人脑模型，促进人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展。2013年4月，美国总统奥巴马正式宣布了“运用先进创新型神经技术的大脑研究计划”，由美国国家卫生研究院、国防高级研究计划局及国家科学基金会等单位组织实施。
美欧人脑研究计划涉及各种交叉学科，主要内容包括，一是模拟人脑体系结构和信息系统，开发出“神经学计算系统”、“神经学机器人”等新型信息计算科学平台；二是使用某种超级计算机中功能强大的多层模拟系统，绘制出人脑工作的复杂神经回路图像和模拟网络；三是探索神经网络如何存储、处理信息，以机器模拟方式建立针对环境和外部事物的超级洞察力。
美欧人脑研究计划不仅将使美欧等国占据人类科研活动的战略制高点，而且将对信息技术、产业和经济带来革命性的意义。一是可能催生颠覆性的生物计算产品，模拟人脑构建出基于自然语言交互、遗传同程算法等技术的生物形态计算产品。二是可能催生颠覆性的网络产业，基于生物智能神经学技术的协议、标准和设备，从而引起整个网络架构和联网模式的彻底变革。三是可能催生信息化发展领域产生革命性的变化，新型生物形态计算产品将在工业、农业、保健、医疗、商业、节能环保等领域获得广泛深入的应用，推动数字制造技术、互联网技术和再生能源技术的重大创新与融合，使得信息化发展领域产生革命性的变化。四是推动国民经济产生新的增长极限，人脑研究计划在经济领域将增加就业，改善全球几十亿人民的生活状况，从而成为美国经济增长的新型极限。
国际竞争日趋激烈，我国应加快人工智能发展
国际人工智能竞争日趋激烈，我国面临不进则退、缓进亦退的局面。国内互联网企业在数据、应用等方面的规模优势，以及国内快速发展的互联网基础设施将为我国推进人工智能创新发展奠定基础。与此同时，深度学习、人脑模拟等人工智能技术新赛场将为我国实现新技术突破带来机遇。
尽管我国在人工智能领域面临重大的发展机遇，但应深刻认识到，人工智能创新发展需要以坚实的理论研究、强大的技术能力以及雄厚的产业基础作为支撑，在上述方面我国与发达国家还存在一定差距，存在顶层设计和统筹规划力度不足、前沿创新能力不强、基础积累薄弱、应用深度受限、公共服务平台建设不足等问题。我国要认清发展以人工智能为代表的新技术新领域的紧迫形势，从顶层建立人工智能的国家发展战略，促进人工智能技术创新、促进人工智能在各行业各领域的融合应用。
我国发展人工智能的总体目标与重点任务
我国将依托互联网平台提供人工智能公共创新服务，加快人工智能核心技术突破，促进人工智能在各行业各领域的推广应用，培育若干引领全球人工智能发展的骨干企业和创新团队，形成创新活跃、开放合作、协同发展的产业生态。围绕“发展产业、创新应用、提升水平”，我国在《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中明确提出了以下三方面重点任务：一是培育发展人工智能新兴产业，二是推进重点领域智能产品创新，三是提升终端产品智能化水平。
——培育发展人工智能新兴产业
一是建设支撑超大规模深度学习的新型计算集群，构建包括语音、图像、视频、地图等数据的海量训练资源库，加强人工智能基础资源和公共服务等创新平台建设。百度、腾讯、中科院自动化所、清华大学等均已开展深度学习理论、算法、建模、应用等方面的研究，整体上与国外顶尖水平相接近，少数领域已经赶上国际领先水平。
二是进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化，推动人工智能在智能产品、工业制造等领域的规模商用，为产业智能化升级夯实基础。百度利用自身的技术优势，加快深度学习等人工智能技术创新，并积极布局无人驾驶汽车、智能机器人等尖端项目的研发。
——推进重点领域智能产品创新
一是鼓励传统家居企业与互联网企业开展集成创新，不断提升家居产品的智能化水平和服务能力，创造新的消费市场空间。海尔智慧生活生态圈，以开放平台的模式来制造互联网家电，将电视、冰箱等产品变成智能终端，向用户提供消费提醒、生活信息、食品监控以及健康咨询等多种服务。
二是推动汽车企业与互联网企业设立跨界交叉的创新平台，加快智能辅助驾驶、复杂环境感知、车载智能设备等技术产品的研发与应用。上汽集团与阿里巴巴开展战略合作，投资10亿元建立“互联网汽车基金”，共同推进“互联网汽车”的开发和运营平台建设，促进汽车行业的跨界创新和转型发展。苏州智华汽车电子有限公司与清华大学合作研发车道偏离、前撞预警和全景泊车辅助等无人驾驶辅助系统，并已经在厦门金龙、郑州宇通、郑州交运集团，以及长安汽车、东风日产等市场实现量产商用。
三是支持安防企业与互联网企业开展合作，发展和推广图像精准识别等大数据分析技术，提升安防产品的智能化服务水平。海康威视与百度、阿里巴巴、腾讯、京东、乐视等互联网公司合作打造智能安防体系，涉及硬件定制、双品牌合作、智能硬件对接和云平台对接等。
——提升终端产品智能化水平
一是着力做大高端移动智能终端产品和服务的市场规模，提高移动智能终端核心技术研发及产业化能力。华为相继推出Mate系列和Ascend P系列产品，聚焦全球市场，通过高端品牌独立运营提升终端销量，2014年华为智能手机全球出货量为7500万部。
人工智能在智慧医疗的应用范文6
我首先从 AlphaGo说起。
AlphaGo人机大战发生之前，应该说大部分人，尤其是行家对机器都是不看好的，即便大数据已经热了好几年。在这种前提下， AlphaGo 却仍然给我们带来了震惊。以前我们没有想过会有这样的事发生。
AlphagoGo应用的局限性
业外的人都说围棋太复杂了，可以走的策略比宇宙里的原子还要多。这种说法其实是不对的。这样的问题在我们学术界尤其是统计物理和量子物理已经处理过很多次了，处理这种问题我们使用蒙特卡罗树的方法。而且，在国际象棋领域，早在1997 年，机器（IBM深蓝）就战胜了人。
那对于AlphaGo，行家怎么说？他们说看了之前AlphaGo和欧洲冠军的打法，觉得它的水平离围棋九段的人的水平还差很远。但其实，这里面最重要的一点是，AlphaGo是一个会学习的机器，几个月的学习就让它的水平提高了很多。这是AlphaGo给我们带来的一个震惊――它是会学习的机器，前提是大数据，跟我们统计物理使用的蒙特卡罗不一样，它是用大数据解决问题，并采用了强化学习的办法。
要强调的是，AlphaGo的基本原理是马尔科夫决策过程，它可以应用于一般的智能决策系统，但背后的数学模型都是马尔科夫决策过程，包括医疗、健康和政府决策、军事决策等。机器人在很多不同领域的数学模型都可以适用。
当然，这并不是说AlphaGo已经把所有问题都解决了。只是围棋与其他应用不同的是，它是一对一的博弈系统，角色是对称的。而刚刚提到的金融、医疗健康、决策问题则是多方的博弈，且是不对称的。
所以，尽管AlphaGo背后的数学模型是通用的，但是并不是说AlphaGo已经把所有问题都解决了，要解决其他的问题，我们还需要进一步的努力，还需要解决在角色不对称的前提下怎么把AlphaGo推广得更好。
智能时代意味着什么
但是这里需要强调的一点是， AlphaGo作为标志，使得人工智能进入了新的时代 。人工智能这个领域已经有了几十年的历史，到20世纪80年代人工智能在走下坡路，很多人工智能企业都开始做跟人工智能没有关系的业务了。但是以AlphaGo作为标志，我们看到人工智能进入新的时代。这里面主要的原因是它的核心技术有一个重大改进，就是以大数据为学习尤其是深度学习为基础，这使得人工智能进入新的时代。
这样一个新的时代，智能化的时代意味着什么？
人类已经完成了非常大的改变，就是工业化的时代，这是因为我们人类造出了会劳动的机器，即机械化。机械化对我们产生了什么影响？
第一，它把我们人类从非常繁重的体力劳动中解放了出来； 第二，机器劳动的效率比人类的劳动效率提高了很多倍； 第三，我们的生产进入了专业化的模式，就是说我们生产出来的东西都是标准化、大规模地去做，由此给国际社会产生了很大的影响，包括国际贸易、商业化，甚至我们现在的社会制度，都跟工业化、机械化有直接的影响和关联。
现在我们面临着的就是下一个突破，也就是智能化的时代。中间可能会插入一个信息化，我们正在完成的所谓信息化时代，但是我认为信息化只是一个过渡，真正要面临的是智能化时代这样一个新的转变。
智能化时代就是以会学习的机器作为代表，我们人类造出了会学习的机器，你试想人跟机器，跟其他的有什么不一样？就是因为人会学习，通过学习我们积累了很多经验，我们可以处理机器不能处理的问题，我们有直观感觉。直觉是从经验来的。为什么在座领导可以做领导其他人不可以做领导？就是因为我们在座领导有很好的经验，可以做很好的决策，是通过工作经历和学习经历学习过来的。
现在我们造出了会学习的机器，这个会学习的机器比我们人类学习的效率要高很多倍。这点，通过AlphaGo，我们已经看到了，它通过自己下棋积累经验的速度远远超过人类。这会给我们这个社会产生什么样的影响？
首先，我们可以想像的是，机器可以帮我们人类做决策 ，把我们从一些我们不大喜欢的、比较繁重的体力和脑力劳动里解放出来，使我们人类可以做更富有创造性的劳动。
其次，跟工业化相对是个性化。工业化时代产品是标准化的，下一步可能有智能化个性化的产品 ，我们喜欢什么就造什么。
从社会管理的角度，我还是想谈一点我自己的看法。现在很多人都在讲智慧城市，智慧城市是什么？它绝不仅仅是搞一些物联网的传感器，而是有更深刻的背景。
我们现在的社会管理是专业化的模式，比如说四川省下面有很多的部门，像环保部门、农业部门和水利部门，不同的部门都是由专业人员在管他们专业范围内的事，他们在自己专业范围内做得非常好，是专业化的管理模式。
但以环境为例，环境涉及到不仅是环保部门，还有工业部门的污染，还有交通、农业、林业、水利等的污染，是一体化的事。让我们来想想人是怎么做决策的？人通过眼睛、鼻子、手采集信息，采集完了以后传输送到大脑，由大脑作决策，再通过手、脚执行，这是人类决策的模式。大数据驱动下的智能时代的决策模式，应该跟人的决策模式类似。决策是中心化、平台化的，而部门起到的作用是信息采集和执行的作用。这样的决策模式可以更系统化，可以把不同的重要的因素都给考虑进去。就像我们说的数据孤岛，它将来可能就是数据平台，数据平台下的执行模式一定是中心化的。
我们该怎样衡量社会的发展程度？现在我们采用的是专业化的模式，比如GDP、各种各样的指标。但实际上，我们关心的并不只是GDP，而是个人的满意程度和社会发展的和谐程度。这些在过去是很难来实现和描述的，但在未来，我们可能将社会进步的标准逐步地变成个人价值、个人满意的幸福感和社会的和谐程度。
发展与挑战
要做到这一点还面临很多挑战。首先，我国人才缺乏 ，人才是一个重要的问题，这方面我不多言。
还有一个很现实的问题，我们各个相关领域的知识结构还有一点落后。跟大数据和人工智能、智能化比较相关的有哪些领域？首先像人工智能、机器学习、数据挖掘、计算方法、统计，这些在我国都有，而且做的人还很多，但是我们的知识结构和概念、理念还比较落后，还没有达到应有水平。比如说人工智能，我们多少人是做新模式人工智能的，有多少人是在做旧模式的人工智能？比如说计算方法，我们有多少人在做新的算法，多少人在做过去的传统算法？知识结构尤其是概念的落后，在我国是非常普遍的。 还有一个困难是基本概念的混淆 ，我们在推动一项新措施的时候常常看到，比如把云计算和大数据混合在一起，这对我们推动大数据和人工智能以及智能时展是非常不利的。
另外就是体制机制的制约。产学研在我国已经提了很长时间，各个学校都有产学研的部门，但是不是做到位了，是不是可以满足智能化时代新的需求，尤其是大数据提出的新需求，还需要掂量。
