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人工智能发展呈现三大趋势

2020年07月30日 16:51:32字号:T|T

    “新冠肺炎疫情的突发给人们的生产和生活带来了巨大改变,人工智能的重要性也再一次引起社会各界的关注。疫情是一次洗礼,促使越来越多的公司向云端迁移,尤其是公共领域的公司,加快使用云端机器学习来开发各式各样的应用。”AWS副总裁Swami Sivasubramanian在接受中国经济导报记者采访时说。

    在这场疫情防控阻击战中,人工智能凭借高效、精准的技术应用成为当之无愧的“智慧”担当。人工智能也成为不久前召开的世界人工智能大会聚光灯下闪耀的“明星”。它不仅被称为防控疫情的“援兵”,也是经济复苏的“后手”。

    Swami Sivasubramanian告诉中国经济导报记者,在抗击新冠肺炎疫情中,人们使用机器学习和人工智能主要有三大趋势。

    第一是大规模的通讯。比如中国的柯基数据,联合中国疾控中心的权威专家们开发了新冠肺炎智能问答小助手,并于2020年2月3日在中国疾控慢病中心的官方渠道正式上线。他们利用来自中国疾控中心、卫健委等官方渠道的权威信息,结合专业文献和词库,再利用机器学习和自然语言处理、知识图谱技术对专业信息进行结构化、整合归类并建立新冠肺炎防护的知识图谱,快速打造了一套准确率很高的新冠肺炎智能问答系统,能帮助公众、新冠肺炎患者及医生解决常见问题,并为他们提供了获得权威防控知识的便捷途径。

    第二个趋势是人们使用机器学习来进行新冠病毒治疗方案的研发。比如晶泰科技,在新冠肺炎疫情暴发后,很快对近3000个已通过美国药监局(FDA)审核的上市药物以及超过1万种中药成分分子进行了老药新用的扫描,成功找到了183个可能对新冠病毒有潜在治疗效果的药物。之后,晶泰科技对这些药物的活性进行了排序,并通过更加高精度的计算方法,最终锁定了38种药物。

    “晶泰科技能迅速地完成大量药物筛选,得益于其ID4云端智能药物研发平台。在这个平台上,晶泰科技通过自主研发的基于AWS GPU计算实例的机器学习框架,实现了大规模的模型训练及参数优化。同时在AI模型研究及设计初期,晶泰科技的科学家团队能够通过Amazon SageMaker服务实现对于模型及参数的快速验证,其友好的交互式界面加速了算法研发效率。”Swami Sivasubramanian说。

    第三个趋势是,很多企业和一些初创公司,特别是医疗健康方面的公司使用机器学习打造远程医疗平台,来帮助小型的医疗机构。例如中国一家专注智慧远程心电平台及专业会诊服务的初创企业益体康,通过联网专业心电设备和云端远程医疗平台帮助中小医疗机构解决专业医生资源不足的问题。“此次新冠疫情期间,由于许多重症患者存在心脏并发症的问题,益体康的智慧远程心电平台为众多身处隔离病房不方便医生时时监测心脏受损状况的病患提供了服务。此外,在许多大医院减少甚至暂停普通接诊的情况下,他们还服务于基层医疗机构,让患者在家门口就能获得三甲医院水准的专业诊断,快速完成心脏问题的初诊和分诊,减少误诊、漏诊,真正做到了将患者留在基层,大幅减少跨区传播的风险。”Swami Sivasubramanian说。

    毫无疑问,在全球,机器学习已经成为一种灵感的启迪,人们正在使用它去应对人类所面临的一些重大的挑战,比如抗击新冠肺炎疫情的挑战。相信在未来,人工智能技术与产业应用必将有机结合,推动行业智能化发展,赋能企业开发者,让人类在面对重大挑战时更有准备。

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