吳軍曾在北京大學(xué)發(fā)表演講,分享了人工智能對未來的影響。
首先,吳軍解釋說,之所以能實(shí)現(xiàn)人工智能,很大程度上是靠數(shù)據(jù),還要建立數(shù)據(jù)模型?;ヂ?lián)網(wǎng)時代的大數(shù)據(jù),讓人工智能有了巨大提高。人工智能會影響很多行業(yè),吳軍在演講里,主要舉了體育行業(yè)和醫(yī)療行業(yè)的例子。
體育的例子如下:美國NBA的金州勇士隊(duì),六年前還是全聯(lián)盟倒數(shù)第二名。新老板接手后,請工程師團(tuán)隊(duì)做了大數(shù)據(jù)分析,改變了球隊(duì)的傳統(tǒng)打法,引進(jìn)了投籃更準(zhǔn)的球員。他們還開發(fā)了一整套算法,計(jì)算出了整個球隊(duì)12個人相互傳球的幾百種組合,以及應(yīng)對球場更復(fù)雜情況的對策。訓(xùn)練的時候,不再只是訓(xùn)練一般的基本功,而是更聚焦于訓(xùn)練球員習(xí)慣在什么情況下,本能地把球傳給該傳的人,這樣組織進(jìn)攻的效率就非常高。因此只用了五年時間,金州勇士就拿下了NBA總冠軍。
再來說說人工智能怎么影響醫(yī)療行業(yè)的。我們都知道,現(xiàn)在想治愈癌癥非常困難,因?yàn)槊總€人的基因不同,即便是兩人得了同一種癌癥,出錯的基因也不盡相同??茖W(xué)家想要找到癌癥的共性,研制抗癌藥,但實(shí)際上不能保證對所有患者都有效。像美國最有名的研制抗癌藥的公司,研制出來的治療乳腺癌的藥物,也就對約20%的患者特別有效,對其他人效果一般。另外,癌細(xì)胞在不斷變化,可能患者對一種藥吃了十年一直有效,但是突然復(fù)發(fā),沒有新藥能治。
吳軍說,未來人類可以用新的大數(shù)據(jù)和人工智能,把所有導(dǎo)致癌癥基因變化的組合給找出來,然后研制一種藥,盡量覆蓋更多的組合。比如病人張三來了,做一下基因測序,根據(jù)情況給他吃503號藥。后來基因突變了,重新做測序,再去吃726號藥。只要不斷吃藥,病情就能得到控制。理論上任何一種疾病,都可以給每個不同的人吃不同的藥。像谷歌成立的大數(shù)據(jù)醫(yī)療公司就在做這件事。
除了治療癌癥,在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,人工智能還能協(xié)助診斷疾病。吳軍在他的《智能時代》里說,人們看病都喜歡找老大夫,因?yàn)槔洗蠓蚋薪?jīng)驗(yàn)。實(shí)際上,老大夫積累的經(jīng)驗(yàn)也是通過學(xué)習(xí)病例得來的。而且,人學(xué)習(xí)得再快也不如計(jì)算機(jī)快。一個放射科大夫一生閱讀研究的病例很難超過10萬個,但是計(jì)算機(jī)很容易從上百萬病例中學(xué)習(xí)。
2012年,谷歌科學(xué)比賽的第一名是一位高中生,她通過對700多萬乳腺癌患者數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí),設(shè)計(jì)了一種乳腺癌癌細(xì)胞位置的算法,位置預(yù)測的準(zhǔn)確率達(dá)96%,已經(jīng)超過了目前??漆t(yī)生的水平。這個高中生采用的圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的算法都不復(fù)雜,成功完全得益于大數(shù)據(jù),因?yàn)闆]有哪個醫(yī)生能見識700多萬個病例。
大數(shù)據(jù)處理信息服務(wù)商金盛網(wǎng)聚WJFabric認(rèn)為,大數(shù)據(jù)已成為企業(yè)發(fā)展新的底盤,其中包括行業(yè)數(shù)據(jù)、企業(yè)自身運(yùn)營數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)以及可掌握的競品數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)的最大特點(diǎn)是對歷史及現(xiàn)狀的精確描述,同時能夠直觀反應(yīng)現(xiàn)存問題,這就為企業(yè)提供了發(fā)展方向,即,尋找更有效的方式解決問題。如果所有企業(yè)都重視大數(shù)據(jù)的積累及應(yīng)用,對于行業(yè)來講,這是巨大的進(jìn)步,同時也是行業(yè)財(cái)富的積累過程,會為行業(yè)的快速發(fā)展提供新的動力。未來,傳統(tǒng)行業(yè)接入人工智能已成定勢,而人工智能務(wù)須以大數(shù)據(jù)構(gòu)建其新的底盤。因此可以說,企業(yè)對于大數(shù)據(jù)的重視程度以及開發(fā)利用決定著企業(yè)未來發(fā)展的高度。
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