人工智能的内涵（三）

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会思考

传统上，医生需要通过病人的表观病征，生理检验结果等一系列数据对病情做出判断，而这一切都是可标准化的数据，可以交由人工智能进行处理。人工智能可以依靠其强大的搜索能力对海量的过往病例与治疗方案，以及文献进行检索，提出完备的治疗方案。在针对罕见病的治疗上，这一特性可以弥补医生因经验不足而导致的束手无策。

此外相比于人类医生，人工智能还具有如下优点。

1.判断更加准确。

由于一些生理结构图像过于复杂，人眼往往难以识别出其中的特征，但是人工智能通过大量案例学习后能发现潜在的规律。研究者表明，他们开发的机器学习算法可以比医生更加准确的识别肺部癌变。国内开发的人工智能医生也获得了相似的结果，在更短的时间内处理了更多的图片，并且取得了95%的正确率，高于测试中的医生正确率约两个百分点。就像资深医师因为看过众多图片而比普通医生的判断更加准确，人工智能可以学习大量的图片来提高自己的正确率。

2.人工智能可以大批量快速地处理图像数据。

只要计算能力充足，人工智能便可以一次性处理大量图像数据。更重要的是，人工智能并不会感到疲劳，可以24小时工作。相对的，人类医生在一天的工作中可能因为疲劳而产生错误。

3.人工智能可以处理图片的类型更加丰富。

由于病症的种类繁多，从心血管疾病到癌症等均会涉及到成像与识别，一名人类医生很可能只擅长其中的一两种的图像识别，而不是全部精通。相反，计算机的高效性与大数据容量使其能够学习识别不同的病症图像，处理不同的图像种类。这样一个人工智能就可以取代多名不同科室的医生。

4.人工智能进行图像识别可以与病人的“大数据”相结合。

人工智能可以不局限于病人的图片数据，而是结合其病史，遗传背景，家族病史等其他可以数据化的信息。它甚至可以结合病人的饮食结构，生活作息等数据到模型当中，对病情进行更精确与个性化的判断与预测。它不仅可以快速读懂医疗影像，还能根据电子病例数据库进行分析诊断。此机器人还可以与病人进行对话来获得症状，日常习惯等信息，可以说在不久的将来就能实现机器人的“望闻问切”了。

5.除此以外，人工智能还可以与“云”相结合，帮助医生远程进行图片分析。比如某一地方医院由于人手不足而无法处理的图片，可以上传到云端进行分析，再把结果返回到本地，进一步释放了医生的生产力。我们甚至可以预测，在将来的某一天，成像设备可以直接把获取的图像传到医院以外的某一处处理中心，一个中心可以帮助多家医院进行图像处理，并把结果反馈给医生，同时图像数据也可以保存在云端，免去携带实体影像的麻烦。

会行动

社会发展越来越快，人们的生活质量也在不断的提升，很多人在生活中会选择购买车辆来进行代步车商，也是为了更好的迎合消费者而推出各类辅助驾驶功能自动驾驶的概念，也就应运而生。

智能车辆的控制实质上是一个多输入、多输出、复杂多变的过程。感知系统既要获取环境如车道线、交通信号灯、行人等的信息，还要采集车辆如车速、加速度等信息，然后经过判断、分析和决策，确定控制策略，使车辆处于一种相对稳定状态继续运行。

车辆感知系统应用两台摄像机进行前方信息检测，一个摄像机对车道线和斑马线进行逻辑检测，另一台进行前方车辆和交通信号灯进行智能识别，通过这两台摄像机感知车辆前方环境。

辅助驾驶系统利用多种传感器对驾驶员、车辆及其周围环境进行感知，在必要情况下根据控制逻辑关系发出警告、提醒驾驶员危险状况，甚至对车辆进行横向和纵向控制。

但是目前还存在弊端，自动驾驶在某些方面还不算完善，如果采用自动驾驶的话，很有可能发生严重的交通事故。就连自动驾驶技术在测试的时候，也是在封闭测试场内按照相关标准进行测试和考核。也就是说，他们自己都不完全相信这个技术是否成熟。

虽然目前离完全的自动驾驶还有差距，但是相信在不远的将来一定可以实现。