2016年3月,谷歌旗下的Deepmind公司推出阿尔法狗,与世界围棋冠军李世石九段进行了人机对弈,结果阿尔法狗以4比1的战绩获胜。六个月后,谷歌团队在中国棋类网站上,以Master为注册账号,先后战胜了中日韩等十位围棋高手,此次战绩竟然是60:0,这也就向全世界正式宣布人工智能真的向我们走来了。
不仅是围棋领域,在图像处理领域,尤其是人脸识别领域,人工智能的进步更是让人惊叹。和以往全连接神经网络不同,深度学习采用的新的算法,即权值共享和局部连接技术,这样就可以显著降低运算过程中相关系数的数量,从而实现了网络层次成倍的增加。在人脸识别领域最大的问题就是如何区别由于光线、姿态以及表情等因素引发的类内变化与不同身份产生的类间变化。这种变化分布是非线性的,传统线性模型无法有效区分,而深度学习恰恰可以通过多层非线性变换获得新的特征来表示。
心脏病学的诊断和对预后的分析问题也在此领域使用范围之内。最近发表的文章为心内科医生提供了人工智能和机器学习相关方面的指南,回顾了迄今为止心脏病学中这些方法的选定应用,并确定了心血管医学的发展如何在未来融入人工智能。它描述了深度学习和相关方法在一般医学和心血管医学中应用的实例,解释了如何应用这些方法来实现精确心脏病学和改善患者结果,详情请见2018年6月发表在《J Am Coll Cardiol》上的相关报告。
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