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预言,更进一步

预言,更进一步

作者: 竹说 | 来源:发表于2017-02-12 22:48 被阅读19次

    早晨让自己任性了半个小时,随意地翻微信读书,在躺椅上半躺着读了会闲书,看了几个小故事,就这么胡乱翻的故事,都是有关聊天机器人的,一不小心又回忆起昨天的论坛。未来智能、未来健康、未来交通几个版块,干货满满。印象深刻的一些已经做了摘录,实际上最主要是这种现场的感觉,顶级科学家、投资家、创业家在面前各抒己见、侃侃而谈,涉及的话题都是关于人类文明的发展,讲解的也是关于整个世界的大趋势。今天的晨写,就围绕未来论坛的话题,做一些摘录和思考。

    印象最深的是未来智能论坛:

    微软全球执行副总裁沈向阳说,语音、视觉识别五年内一定能比人做得好。对计算这件事,大家应该更加重视,微软在非常认真地做量子计算。要回过头来看一下,当初为什么做AI,我们应该定一个小目标,希望在脑科学和人工智能结合起来真正解决问题,儿童自闭症、青年忧郁症、老年痴呆症。对情感的计算:一是图像和视频的角度,基于主要六种情绪;二是文本的角度。回过头看一下,人类智能为什么走到现在,人类智能是很了不起的开放系统:一天当中说那么多话,绝大多数是废话(闲话)~

    中国科学院院士张钹认为,人工智能的三大基石。算法、大数据、技术资源,现在是人工智能的秋天。

    斯坦福大学计算机系终身教授,人工智能实验室主任,谷歌云首席科学家李飞飞分享,深度学习,神经网络领域中重要的一个里程碑。今天的deep learning基本上的结构是90年代做出来的。深度学习革命性的一点是取代了对data的直接读取分析,有152层,这是有趣的一点。同意数据驱动和knowledge驱动的学习,我还会加上情感。logic test,IQ之外,关注人类的情绪、情感、compassion。

    普林斯顿大学Paul & Marcia Wythes讲席教授,美国工程院院士李凯提出,关注算法之外,关注knowledge,总得有人写教科书。

    微软全球资深副总裁,微软亚太研发主席洪小文总结,未来智能是人类智能和人工智能的共同进化。

    关于无人车的讨论也很有意思:

    政策的制定都是滞后的,无人车已经在十三五信息化的政策规划中,成为了一个国家战略,建议企业在创新的同时如果可以考虑标准的制定,并向政府提出建议。

    MPI,Google达到了5000多,每8000公里才需要人工干预。经济型、安全性、舒适性、便捷性、环保性,安全性是最高要求,也是最低的低限。

    喜欢德国创业公司创始人的思考角度,感觉思维能力不在一个等级上,他是真正可以跳出框架,其他人说来说去说什么人不守规矩怎么弄,他说的是你到时候不开车就没有焦虑和路怒症,完全可以享受在车内的时光,这是生活时空的一种延续。

    还有科学家们的主题演讲:

    中国科学院高能物理研究所所长王贻芳分享对基础科学研究意义的观点,带来重大发现,产生革命性技术突破、体现核心竞争力、对人类文明做出贡献。

    俄亥俄州立大学计算机科学与工程系主任张晓东对创新文化和环境的基本要素提出三点:基础研究的最终影响力和产生推动社会进步的新技术新产业、自由和包容的学术环境、充裕的科研支持。也谈到了三点中国文化对基础科研做出世界级科技贡献的影响:

    身份社会:人在每一个社会或权利解体都得到一个应有的尊重和待遇,追求一个更高的身份往往是社会的共识,大学也分级别,但科学精神是求真、求实和客观的,需要不断挑战权威;

    人情社会:人们之间的交情和关系往往高于制度的规定,选拔和评估过程会产生不确定性、不严格性、不公平性;

    耻感文化:判断行为对错的标准是根据所处环境中他人的认可、评价和态度——成功的渴望,更多出于外在压力,对比西方的罪恶文化,他们的行为约束来自固定准则,如法律和宗教。

    卡耐基梅隆大学计算机科学学院教授,机器学习系副主任邢波分享的主题是Dr. Computer? 数据驱动的,智能健康和医疗的未来。

    很多人认为一生的诊疗决策时基于确定的科学依据,事实明确,疾病的诊断和治疗有统一的标准,实际上并非如此,很多决策是基于推测、惯例、便利和习惯。

    目前的过度检测产生了海量的数据,但却无法解读。其实15~75%的癌症只是一些“乌龟”,而比癌症和艾滋病更为严重的,是不可靠的医学研究和不负责任的商业炒作。

    都说精准个人医疗的时代到来后,个人化的预防和治疗服务会彻底改变医疗保健和公共卫生,医疗介入会基于更多的基因组排序、创造更大的生物数据库、无缝对接生物医学信息和电子医疗记录或通过其他监控手段获得的信息。

    但果真如此吗?绝大多数的基因变异的相对风险不超过1.5,基因变异对传统风险预测算法极少有帮助,我们还无法证实基因变异风险信息可以成功的带来患者自主生活形态改善,关于少数DNA变异可以解释多数常见疾病的预测已经失败,大多数疾病的基因结构极为复杂,每个常见疾病都和成千上万个基因变异有关,而且不要忘了,绝大部分的疾病和遗传、基因突变关系很小或者没有!

    反而,高危险基因的标记似乎并没有能让患者遵照降低疾病风险的原则改变生活方式,更糟的是基因变异的信息导致更多的门诊、实验检测,并加重患者忧虑。

    那么,医生们准备好了吗?电脑来辅助医疗?

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