】自從2014年被谷歌(微博)斥資4億英鎊收購后，人工智能創(chuàng)業(yè)公司DeepMind便經(jīng)常登上各大媒體的頭條。當該公司開發(fā)的人工智能系統(tǒng)擊敗了韓國頂尖圍棋選手李世石后，關于人工智能的各種可能更是引發(fā)了外界的廣泛猜測。但由于擔心數(shù)據(jù)隱私問題，利用人工智能技術分析個人病例還是招致很多批評。

140名DeepMind研究人員在倫敦的實驗室里開發(fā)了許多可以獨立學習人工智能算法的軟件系統(tǒng)。該公司還在與許多小型組織合作部署這些技術，但實際上，現(xiàn)在已經(jīng)有很多引人入勝的實際案例涌現(xiàn)出來。

1、Royal Free NHS Trust

 

 

谷歌今年2月推出了DeepMind Health項目，希望利用機器學習系統(tǒng)改善醫(yī)療和診斷流程。

第一個項目是與倫敦北部的Royal Free NHS Trust合作的，他們開發(fā)了一款可以為臨床醫(yī)生提供尖端分析的移動應用。這款名為Streams的應用可以通過即時分析驗血結(jié)果來提升急性腎損傷的診斷率。

根據(jù)雙方簽訂的數(shù)據(jù)共享協(xié)議，谷歌可以訪問該信托基金旗下3家醫(yī)院的160萬病人的加密健康數(shù)據(jù)，包括Royal Free、Barnet和Chase Farm。雖然谷歌保證只會出于診斷和治療目的使用這些數(shù)據(jù)，但這個項目還是引發(fā)了很大爭議。

2、Moorfields 眼科醫(yī)院

 

 

谷歌與NHS的第二個合作項目是在Moorfields眼科醫(yī)院實施的。這個項目希望開發(fā)一套機器學習系統(tǒng)，以便利用對眼部的數(shù)字掃描來識別危害視力的眼病。雖然與NHS最初的在Royal Free項目上的合作重點是病人護理，但這個項目則是完全專注于醫(yī)學研究。

該項目需要對100多萬匿名眼部掃描數(shù)據(jù)進行分析，以便生成一種算法，從而識別眼病的早期跡象，加快診斷速度。

Moorfields眼科醫(yī)師皮爾斯·基恩（Pearse Keane）最先想到了這個方案。當他看到谷歌如何利用這項技術幫助電腦學習游戲后，便于之取得了聯(lián)系。他相信該技術也可以應用于眼科診斷。

3、倫敦大學學院附屬醫(yī)院

 

 

DeepMind與NHS的最新研究合作希望處理頭部和頸部腫瘤。在放療開始前，臨床醫(yī)生可以花費4個小時制作病人身體的詳細地圖，避免瞄準周圍可能遭到破壞的組織。這些信息之后會輸入到放療儀器中，以便在不傷害健康組織的情況下瞄準癌細胞。

DeepMind研究人員認為，機器學習可以將時間縮短到1小時。該團隊將分析倫敦大學學院附屬醫(yī)院的匿名數(shù)據(jù)，從而開發(fā)一套放療分割算法，實現(xiàn)一定程度的自動化。他們希望最終將算法應用于身體其他部位的放療過程。

4、WaveNet

 

 

雖然醫(yī)療技術在DeepMind目前的發(fā)展中占據(jù)主導，但該公司的機器學習系統(tǒng)還拓展到了音頻領域。語音機器人很早以前就出現(xiàn)在科幻小說里，而隨著蘋果Siri等商用產(chǎn)品的出現(xiàn)，這項技術也已經(jīng)進入主流。但電腦與人類之間的語言差異還是很大。

DeepMind開發(fā)了一套文本-語音轉(zhuǎn)化系統(tǒng)，可以將這種差異縮小逾50%。這個名為WaveNet的系統(tǒng)可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡復制人類的聲波，而不單純復制他們使用的語言。Wavenet所需的計算能力限制了它的實用性，但谷歌已經(jīng)展示了一些自動生成的音頻樣本。

5、谷歌

 

 

谷歌已經(jīng)在旗下的很多產(chǎn)品中使用了機器學習算法，包括谷歌地圖、Gmail、YouTube和Android。DeepMind的技術今后應該還可以應用于搜索、機器人和物聯(lián)網(wǎng)領域。DeepMind已經(jīng)可以在49款雅達利游戲中與人類一較高下，而且還開發(fā)了上文提到的AlphaGo。

谷歌甚至使用DeepMind幫助其減少大型數(shù)據(jù)中心的耗電量。DeepMind算法可以用于預測大量服務器所需的空調(diào)冷氣——根據(jù)用戶需求的不同，這些服務器的能耗和散發(fā)的熱量差異很大。通過這種方法便可幫助制冷系統(tǒng)節(jié)能40%，而整個數(shù)據(jù)中心的能耗也將降低15%。（編譯/長歌）