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Alphago大战李世石已经过去一年多,人工智能（Artificial Intelligence,简称AI）却持续升温,成为业界热门.国际市场中,IBM、谷歌、微软、苹果、Twitter等一线科技公司,都在加大对AI技术的投入；在国内,中国互联网公司三巨头“BAT”纷纷宣布AI战略,百度更宣称自己是“一家人工智能公司”.
根据咨询机构Venture Scanner的数据显示,2016年全球人工智能公司的融资总额已高达89亿美元.在众人眼中,人工智能被认为是堪比工业革命的新一代技术革命.
但在2017年中国绿公司年会的“创变者专场”上,阿里巴巴人工智能研究机构资深总监华先胜开始就对依图科技创始人兼CEO朱珑抛出了炸弹问题：如何证明这次兴起的人工智能不再是虚假的春天?
前者曾获选国际电气与电子工程协会院士（IEEE Fellow）,是视觉识别和搜索领域的国际级权威学者.后者则在UCLA博士就读期间师从霍金的弟子Alan Yuille教授,并在麻省理工学院人工智能实验室担任博士后研究员,于2012年回国创立了依图科技.二者对话称得上是国内人工智能界的顶尖交锋.
依图科技专门从事人脸识别的技术研发,服务国内数十个省*厅、海关、边检和金融机构.去年下半年,依图携人工智能技术进军医疗行业,提供基于医疗影像和病历数据的疾病辅助筛查技术.在国内,这样的AI+医疗初创企业有50多家,它们分布于虚拟助理、医疗大数据、医学影像等多個领域.种种迹象表明,医疗有望成为安防之后人工智能的下一个爆发点.
不过,华先胜的存疑不无道理.半个世纪以来,人工智能数次引发业界狂欢,人们以为人工智能将要改变世界,但最终都被证明还只停留在概念阶段.究竟人工智能可否切实改变人类的生活点滴,实际的看病就医过程会有多大改善,这一切真的准备好了吗?
人工智能进入医疗行业的首要困难来自行业本身的高专业门槛.比如对肺结节CT影像的智能判读设计算法,就涉及病灶位置、解刨分布、结节良恶性等的具体分析.“好比是一堵墙,要3-9个月的时间才能摸到边,AI行业里有决心学习医疗专业知识的不多.”朱珑告诉《21CBR》记者.
在商业化落地的过程中,人工智能本质上是一门技术,而非一款产品或是其他载体.高度垂直、需求各异的医疗行业给了创业公司机会,也形成了公司之间的巨大差异.针对不同的医院、科室和病类,产品线就千差万别,没有相似的对标,也没有可参考路径,大家都摸着石头往前走.
依图将目光首先对准了医院的放射科室,与浙江省人民医院放射科联合组成科研团队,搭建医疗影像智能平台,实际使用5个月下来,计算机对肺结节的识别准确率已经达到95%,这一实现,大大解放了放射科医生的工作负荷.在此之前,浙江省人民医院放射科平均一天要接待200例肺结节筛查患者,每个患者做CT检查产生200张连续断层图像,也就是说,放射科的医生平均每天要看40000张图像.
高强度的工作负荷往往令诊断精准性超出了人类的把控范围,而机器学习对医疗行业的价值就此凸显出来：算无遗漏.华先胜表示,而当大量的医生诊断数据通过人工智能模型算法不断强化,并输出经验反哺回医生,“你可以想象带来的革新会多大”.
但是,对于人工智能科学家们,其自身的专业领域仍面临着诸多十字路口.一方面,学界不了解产业界最新的商业化进展,往往基于公开但过时的资料进行评论,从而造成偏差.另一方面,即使是当今最好的人工智能实验室或公司之间、甚至机构内部的不同部门,也变得难以评价对方的工作.“今天的人工智能是一个技术难辨和没有权威的时代.”朱珑在演讲中称.
同时,人工智能的专家数量也严重稀缺.李开复曾对外界提到,全球目前懂人工智能的不超过7000人,在中国这个数字可能是700个,且大多为 BAT收入囊中.朱珑也向《21CBR》记者表示,对于具备技术应用的敏锐度和想象力、能够引领未来技术发展的领军人物,“不是中国少,全世界都少”.
在朱珑看来,上述情况归咎于人工智能过去两年间的“跳跃式发展”,不是技术本身,而在工业化应用的巨大进展.和过去30年相比,今天的AI技术不再只停留在概念阶段,而是工业级场景的不断解锁,人类的想象力必须追赶人工智能发展的速度.谈到人工智能的商业化预期,朱珑回应：“它的发展从未令你失望,也总能给你新的刺激.”
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