人工智能步入跨越期,圖像識別已經完勝人類_大數據_比特網

2019-03-19 12:58:00 作者:云中子 出處 : 比特網

  深度學習是機器學習研究中的一個新的領域,其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡,它模仿人腦的機制來解釋數據,例如圖像,聲音和文本。自2017年起,我們越來越多的看到了有關深度學習和人工智能方面的消息,隨著大數據的不斷發展,盤活這些數據的技術隨深度學習一起走向了普通大眾。

  近日,筆者參加了一個會議,主題是IBM研究院與上海安翰醫療技術有限公司在膠囊內窺鏡醫療影像領域展開合作。簡單地說就是將IBM認知影像領域的技術用于篩查消化道疾病,也就是胃癌的早期診斷。

  效率為王,深度學習與醫療診斷

  作為一名IT從業者,筆者平時接觸醫學方面的信息并不多,但深度學習協助醫療診斷這方面在最近幾年卻是被屢次提及。其實IT一直以來都與普通消費者和生活都是密不可分,在人工智能大行其道的今天更是如此。

  就拿胃癌診斷來說,這方面其實與我們的健康生活息息相關。據中華醫學會消化內鏡學分會青年委員會副主任委員長海醫院醫生廖專教授介紹:中國人口面臨胃癌威脅帶來的挑戰,據2015年數據顯示,中國胃癌年發病案例為67.91萬例,占總癌癥死亡比例的17.7%。胃癌的早期篩查至關重要。據分析,影響中國胃癌治愈率的原因之一是傳統的胃鏡不適合大規模篩查,因此胃癌未能在早期得到及時治療。

  其實最大的挑戰來自于診斷,廖教授認為,中國的消化科醫生數量非常有限,僅有2萬多人,平均每位醫生一年最多做1000個胃鏡檢查。2千萬例檢查對于總人口來說可謂杯水車薪,絕大多數的人都難以得到檢查,因此無法做到提前預防胃癌。

  而深度學習所要做的,就是通過智能系統來解決這些問題。就檢查而言,每一例診斷鑒別都需要消耗醫生幾個小時的時間。因為醫生面對的是3~5萬張消化道圖片,通過肉眼來識別病變,費時又費力。而通過人工智能來識別病變圖片,能夠在幾秒內就完成初步篩選,醫生可以根據篩選后的圖片進行診斷,從以前面對幾萬張照片到現在只需看幾百張,效率大大提升。

  圖片視頻識別,機器已經超越人類

  一直以來,人工智能和深度學習在圖片與視頻識別方面都有著獨特的優勢,筆者之前從海康威視與大華科技方面也了解過很多這方面的實際案例,比如汽車牌照識別、人物行為監控、特殊物體識別等等。以當前的新技術,通過深度學習系統能夠很好的完成各種識別任務,效率遠勝于人眼。

  基于深度學習的人臉識別、文字識別、人體識別、車輛識別、物體識別、圖像處理等技術已經被廣泛應用,數據的價值越來越多的被盤活。平安證券報告中提到,高性能的AI計算芯片、深度學習算法都是推動圖像識別發展的因素。其中,AI底層架構從CPU+GPU到FPGA,再到人工智能專用芯片,運行表現不斷刷新,目前英偉達的DGX-1芯片在程序運行速度上比舊版GPU加速解決方案快了12倍。無論是硬件還是軟件,其發展的速度早已今非昔比。

  在幾年前,大數據概念剛剛被提起的時候,就有專家表示:大數據最重要的不是數據量和數據本身,而是將這些數據進行有效地分類、關聯,這樣“整理”好后的數據才能實現真正的價值。我們看到人工智能和深度學習等技術正是在對數據進行挖掘和整理,無論是胃癌篩查還是圖像鑒別的優秀表現,可以看到人工智能開始步入跨越期,智能化應用也越來越多地走進了我們的生活。

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