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人工智能在醫(yī)療診斷的應(yīng)用范文第1篇

報告從醫(yī)療人工智能的發(fā)展角度出發(fā)，以商業(yè)落地為切入點，總結(jié)出中國醫(yī)療人工智能發(fā)展10大洞察。梳理了國內(nèi)10項主流的醫(yī)療AI產(chǎn)品，醫(yī)療人工智能領(lǐng)域中十大主流產(chǎn)品，并從技術(shù)成熟度、使用效果、發(fā)展情況、企業(yè)案例等角度進行分析。

2018中國醫(yī)療人工智能十大洞察從人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的四個核心應(yīng)用場景——醫(yī)學(xué)影像、虛擬助理、健康管理和藥物研發(fā)的角度，提出出中國醫(yī)療人工智能發(fā)展的十大洞察及相關(guān)觀點。

1. 部分智能影像診斷企業(yè)將在2018年獲得三類器械證，正式進入商業(yè)化階段。

2. 智能影像診斷競爭格局基本形成，“偽醫(yī)療AI企業(yè)”基本出局，新入場技術(shù)型玩家基本沒有獲得風(fēng)投的可能，商業(yè)機會已然錯過。

3 .語音電子病歷：落地醫(yī)院成本高，產(chǎn)品需進行科室定制化，客單價低，主要用于病理科、影像科等。

4. 智能問診：知識圖譜搭建是關(guān)鍵，目前僅發(fā)揮導(dǎo)診、輔助檢索或連接醫(yī)患的作用。院內(nèi)場景“預(yù)問診”需求量大，具備落地能力.

5. 國人健康管理意識尚待培育，健康大數(shù)據(jù)尚待采集與整合。企業(yè)以B端為主要切入口。

6. 精神心理治療師嚴(yán)重缺乏，AI或可成為替代性工具。

7. 藥物研發(fā)中化合物數(shù)據(jù)質(zhì)量對于AI企業(yè)是關(guān)鍵。

8. 借助國際力量，中國AI藥物研發(fā)企業(yè)從無到有，預(yù)計2018年起將涌現(xiàn)更多玩家，AI藥物研發(fā)或?qū)⑹俏磥淼男嘛L(fēng)口。

9. 產(chǎn)品形態(tài)以軟件/SaaS為主，收取軟件授權(quán)費的商業(yè)模式存在一定局限性。軟硬一體化產(chǎn)品的商業(yè)落地更具優(yōu)勢。

10. 中國醫(yī)療整體數(shù)據(jù)量大，但針對細(xì)分場景的數(shù)據(jù)量和質(zhì)量仍無法滿足算法模型的訓(xùn)練需求；隨訪數(shù)據(jù)的缺失，使國內(nèi)在類似“腫瘤患者五年存活率”等領(lǐng)域的研究一片空白。

醫(yī)療人工智能應(yīng)用場景與技術(shù)路線人工智能與醫(yī)療健康結(jié)合點在哪里？下圖呈現(xiàn)的是人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的主流應(yīng)用場景與技術(shù)路線，通過該圖能夠?qū)χ袊t(yī)療人工智能的格局有清晰的了解。

中國十大醫(yī)療人工智能產(chǎn)品總覽為了更深入的解讀商業(yè)落地的現(xiàn)狀，在報告中，億歐智庫主要按照技術(shù)成熟度和使用效果兩大維度對醫(yī)療人工智能十大產(chǎn)品進行了分析與評估。其中，針對技術(shù)成熟度和使用效果兩大維度，主要通過產(chǎn)品出現(xiàn)時間、落地情況、發(fā)展情況、企業(yè)數(shù)量、行業(yè)人士和專家訪談進行判斷。另外，還從產(chǎn)品的發(fā)展情況、涉足的企業(yè)案例等角度更加具體地進行分析。

醫(yī)療人工智能六大發(fā)展趨勢結(jié)合政策和商業(yè)落地產(chǎn)品的現(xiàn)狀，億歐智庫認(rèn)為市場在今年呈現(xiàn)出六大趨勢：

1. 2018年起，AI影像產(chǎn)品落地速度會加快，產(chǎn)品性能成熟度將不斷提高。

2. 隨著技術(shù)成熟度提高，語音電子病歷醫(yī)院普及率加快，頭部企業(yè)可形成規(guī)模效應(yīng)

3. 智能問診隨著知識圖譜的不斷完善，預(yù)問診功能可以有效提升醫(yī)生效率

4. 健康大數(shù)據(jù)的發(fā)展，會使AI在健康管理場景下的應(yīng)用程度會進一步提高。

5. AI在精神心理健康的的滲透程度會更深，未來可能成為這一領(lǐng)域的核心推動力

6. AI+藥物研發(fā)領(lǐng)域?qū)Q生出獨角獸。

醫(yī)療人工智能發(fā)展四大挑戰(zhàn)一是數(shù)據(jù)數(shù)量問題：中國醫(yī)療整體數(shù)據(jù)量大，但針對不同病種的數(shù)據(jù)量和質(zhì)量參差不齊，有些病種的訓(xùn)練數(shù)據(jù)缺乏；健康大數(shù)據(jù)孤島問題有所緩解，但仍未達到深度學(xué)習(xí)的階段。

二是數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：AI數(shù)據(jù)處理中標(biāo)注的準(zhǔn)確性關(guān)乎結(jié)果的準(zhǔn)確性，近兩年之內(nèi)還是需要大量醫(yī)生去標(biāo)注。藥物研發(fā)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量對于研發(fā)效率的提升至關(guān)重要。

三是人才問題：AI算法人才與醫(yī)學(xué)人才知識體系不同，如何融合各自優(yōu)勢發(fā)揮最大價值，值得企業(yè)思考。

人工智能在醫(yī)療診斷的應(yīng)用范文第2篇

關(guān)鍵詞：人工智能；應(yīng)用領(lǐng)域；實際應(yīng)用

1. 人工智能中智能體的功能

1.1人工智能

人工智能是以知識為對象，研究知識表現(xiàn)、知識獲取、知識挖掘等的學(xué)科。從其功能來看，人工智能即參照人類智能活動的客觀規(guī)律，借助一定的智能體，模擬人類的思維執(zhí)行諸如判斷、推理、識別、決策、檢測等活動。

1.2智能體

人工智能必須借助一定的智能體來實現(xiàn)，也就是說，智能體是人工智能的載體。因此，分析人工智能就要借助智能體來闡述。一個性能良好的智能體，應(yīng)盡量準(zhǔn)確捕捉用戶的用意，通過對環(huán)境的感知，敏銳地獲取相關(guān)信息和知識，并根據(jù)環(huán)境的數(shù)據(jù)變動適時作出調(diào)整，高效執(zhí)行用戶指令，完成用戶指定的任務(wù)。

1.2.1單智能體的功能

依照智能體的功能，人們通常將智能體劃分為思考型、反應(yīng)型、混合型三種。

圖1 思考型智能體的功能示意圖

  思考型智能體主要通過用戶根據(jù)目標(biāo)或任務(wù)，下達行動指令，用知識和計劃指導(dǎo)行動，并根據(jù)行動的反應(yīng)，對環(huán)境進行感知，智能體感知內(nèi)部狀態(tài)等對環(huán)境狀態(tài)，適時對動作進行調(diào)整，實現(xiàn)思考型智能體的功能。

圖2 反應(yīng)型智能體的功能示意圖

反應(yīng)型智能體主要通過規(guī)則動作指導(dǎo)行動，并利用智能體對環(huán)境狀態(tài)的感知，指導(dǎo)規(guī)則動作對環(huán)境作出適應(yīng)性改變，實現(xiàn)反應(yīng)型智能體的功能。

圖3 混合型智能體的功能示意圖

混合型智能體的功能較為復(fù)雜，它通過智能體對環(huán)境的一般、緊急情況作出反應(yīng)，對環(huán)境狀況建模，對環(huán)境可能發(fā)生的情況進行預(yù)測，與其它智能體進行交流，共同指導(dǎo)決策，指導(dǎo)行動的準(zhǔn)確性。

1.2.2多智能體的功能

多智能體即通過多個智能體間的相互協(xié)調(diào)，共同配合，構(gòu)成一個綜合智能體，聯(lián)合達成一個任務(wù)。每個成員智能體有著各自的目標(biāo)和動作，可以不受其他成員的限制，自主執(zhí)行自身的動作規(guī)則，利用各個智能體間的競爭與協(xié)調(diào)，化解多個智能體間的矛盾與沖突，實現(xiàn)多智能體的任務(wù)，體現(xiàn)多智能體的功能。在多智能體的綜合功能下，各個智能體作為綜合功能的子功能，每個智能體都具有較高的適應(yīng)性，能夠根據(jù)問題，進行規(guī)劃和推理，判斷應(yīng)該采用的策略，對環(huán)境施加影響。多智能體基于簡單的設(shè)計理念，具有有利于建模，可擴展性強，管理方便，能夠節(jié)省構(gòu)建成本，明白易懂等特點。通過多智能體，可以面向?qū)ο螅瑢崿F(xiàn)智能體的多元化和多層次性的構(gòu)架，緩解了綜合系統(tǒng)的復(fù)雜性，也緩解了各個系統(tǒng)解決問題的復(fù)雜性，并通過協(xié)調(diào)與協(xié)作，提高解決問題的效率，提高整個系統(tǒng)行動的效率。

2. 人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域

2.1人工智能在教育的應(yīng)用

2.1.1教師輔導(dǎo)的智能化

人工智能在教育的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在利用Agent技術(shù)，實現(xiàn)智能化教學(xué)。Agent技術(shù)是一種基于分布式的智能技術(shù)，通過智能體Agent，可以實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)的功能，并根據(jù)感知自身和環(huán)境狀態(tài)，采取相應(yīng)的行動，達成系統(tǒng)規(guī)定的目標(biāo)或任務(wù)。Agent具有多種優(yōu)勢，諸如可以自主完成行動，快速對動作做出反應(yīng)，協(xié)作能力強，系統(tǒng)處于開放狀態(tài)，通信性能好，能夠隨時隨地進行行動等。多Agent系統(tǒng)由多個成員Agent組成，各個成員Agent都有既定的動作，通過成員hgent間的通信，獲知相關(guān)信息，共同協(xié)調(diào)完成整個系統(tǒng)的復(fù)雜任務(wù)。Agent在智能化教學(xué)中的主要功能：對教學(xué)過程進行跟蹤監(jiān)控、教學(xué)分析、教學(xué)信息的整理、輔助學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)方法建議等。通過上述功能，能夠適時監(jiān)督學(xué)生的自主學(xué)習(xí)和教師的輔導(dǎo)，并能夠結(jié)合學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)效果等，提供有效的學(xué)習(xí)指導(dǎo)，實現(xiàn)教師輔導(dǎo)工作的智能化。

2.1.2教學(xué)資源的智能檢索

目前，各種網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源五花八門，信息量非常大且較為分散，并且各種教學(xué)資源還在不斷的增長，給學(xué)生和教師利用教學(xué)資源帶來相應(yīng)的困難。智能檢索系統(tǒng)的應(yīng)用，能夠幫助學(xué)生和教師在海量信息中，快速準(zhǔn)確地搜索到所需信息，節(jié)省學(xué)生或教師的檢索時間，提高用戶檢索效率。

2.1.3智能化評價

隨著現(xiàn)代教育的發(fā)展，運用專家系統(tǒng)技術(shù)，通過網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)，采用智能組卷算法，實現(xiàn)自動組織考卷。通過試題庫，依照既定規(guī)則，對精選的試題進行篩選，實現(xiàn)自適應(yīng)的試題測試功能。根據(jù)相關(guān)需要，設(shè)計自動評卷功能，對考試結(jié)果進行評價，并可根據(jù)需要對考試題型進行評價。

2.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

2.2.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，就是通過揭示數(shù)據(jù)間的關(guān)系和數(shù)據(jù)的存在模式，對數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫進行處理的技術(shù)。它是人工智能、數(shù)據(jù)庫管理、仿真等多學(xué)科交叉的邊緣學(xué)科。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，為工商、科研工作的發(fā)展提供了較多的新方法，對工商業(yè)與科學(xué)研究都具有非常重要的意義。由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)蘊含著知識表現(xiàn)、知識獲取和知識挖掘等理念，使得其與人工智能的功能如出一轍，很多人認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)該是人工智能的一支。從實際來看，雖然數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與人工智能有相應(yīng)的交集，但它已經(jīng)成為一個獨立的系統(tǒng)，具有更為豐富的內(nèi)容體系，與人工智能、機器仿真、OLAP、專家系統(tǒng)等都具有相關(guān)性，其規(guī)則、分類、算法等都自成體系，體現(xiàn)出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的博大精深。

2.2.2數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)

通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對數(shù)據(jù)庫中的知識存量進行充分的研究，從中找出潛在的規(guī)律性，從而利用數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析，挖掘出蘊含在數(shù)據(jù)中的抽象知識，揭示數(shù)據(jù)所表現(xiàn)的客觀世界狀況，從中得出相關(guān)的本質(zhì)和規(guī)律，從而自動獲取知識。知識表現(xiàn)所概括的是數(shù)據(jù)所揭示內(nèi)容的概念，比數(shù)據(jù)本身更有應(yīng)用價值。

2.3智能檢測技術(shù)的應(yīng)用

2.3.1智能機器人研究

在智能機器人的研究中，研究者更加關(guān)注對機器人的行動進行智能控制，也就是說，研究者在給定機器人任務(wù)后，必定要根據(jù)任務(wù)設(shè)計相關(guān)的動作規(guī)則來實現(xiàn)任務(wù)，然后根據(jù)智能控制，使機器人的行動達到研究者的預(yù)期目的。

2.3.2對流水線的智能監(jiān)控

很多工廠的生產(chǎn)流水線，都需要通過過程監(jiān)控，保障產(chǎn)品質(zhì)量和系統(tǒng)性能。很多企業(yè)已經(jīng)采用人工智能對流水線進行監(jiān)控 ，確保流水線的物理參數(shù)精度，實現(xiàn)流水線的高效和產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)。例如汽車工業(yè)的模糊邏輯智能控制，軋鋼廠的神經(jīng)元智能控制，水泥旋窯的模糊智能控制等。

2.3.3故障的智能診斷

一般情況下，智能系統(tǒng)根據(jù)檢測到的故障狀況，對照系統(tǒng)存儲的相關(guān)診斷數(shù)據(jù)和信息，判斷系統(tǒng)、器官、元件等出現(xiàn)故障的原因，采用系統(tǒng)給定的信息進行故障處理，及時排除故障，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。故障的智能診斷系統(tǒng)構(gòu)架主要有：故障信息庫、診斷信息、數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)庫等。例如，飛控系統(tǒng)的故障診斷、雷達的專家診斷等。

2.3.4醫(yī)療領(lǐng)域的專家系統(tǒng)技術(shù)

從上世紀(jì)70年代，醫(yī)療領(lǐng)域已經(jīng)開始廣泛應(yīng)用專家系統(tǒng)技術(shù)。例如在外科手術(shù)中，采用模糊邏輯控制，通過模糊函數(shù)與語言，準(zhǔn)確把握病人的麻醉深度，實現(xiàn)對病人麻醉深度的智能控制。

3. 人工智能的實際應(yīng)用

3.1機器人在教育界的應(yīng)用

3.1.1模擬教學(xué)

根據(jù)教材的安排，對某些需要解釋的現(xiàn)象進行機器人模擬演示，讓學(xué)生認(rèn)真觀察，從中發(fā)現(xiàn)一定的規(guī)律，使學(xué)生加深對規(guī)律性的認(rèn)識和理解。如數(shù)學(xué)教學(xué)中的拋物線軌跡演示，物理教學(xué)中的阿基米德定理演示等，都能夠利用直觀的演示，揭示其中的規(guī)律，使學(xué)生加深對相關(guān)知識的理解。

3.1.2人機交互的輔導(dǎo)方式

利用機器人輔導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)，可以通過人機交互，為學(xué)生提供量身定制的輔導(dǎo)模式，使學(xué)生的個性得到充分發(fā)展。采用微型機器人與學(xué)生的交互輔導(dǎo)，可利用微型機器人其體積小、重量輕，便于攜帶等優(yōu)點，隨時隨地進行學(xué)習(xí)，隨時為學(xué)生解決問題，提供學(xué)習(xí)指導(dǎo)。利用家庭機器人與學(xué)生的交互輔導(dǎo)，承擔(dān)家庭教師的職責(zé)，有利于學(xué)生問題的適時解決，也有利于學(xué)生的學(xué)習(xí)得到及時的鞏固。通過軟件機器人與學(xué)生的交互輔導(dǎo)，可以對學(xué)生的學(xué)習(xí)情況進行分析，為學(xué)生制定專門的指導(dǎo)計劃，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量。

3.1.3仿真訓(xùn)練

在教學(xué)中，教師可以利用機器人，將相關(guān)內(nèi)容通過機器人的演示展現(xiàn)給學(xué)生，減輕教師的負(fù)擔(dān)，并能夠通過規(guī)則的動作，使教學(xué)更為規(guī)范。例如，用機器人示范體育高難動作，可以將動作分解、定格、重復(fù)播放等，從多方位展示動作，使學(xué)生能夠充分掌握動作的規(guī)范，比教師的示范更為科學(xué)，也更為有效。

3.1.4機器人遠程教育

通過機器人，可以通過對學(xué)生的特征數(shù)據(jù)分析，建立學(xué)生模型庫，根據(jù)學(xué)生的個性，同時對多名遠程教育的學(xué)生實施個性化教學(xué)和輔導(dǎo)，提高遠程教育的效率，實現(xiàn)遠程教育的智能化。

3.1.5激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣

機器人為學(xué)生創(chuàng)設(shè)富有情趣的教學(xué)環(huán)境，根據(jù)教學(xué)任務(wù)，采用與學(xué)習(xí)相關(guān)的游戲，調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，使學(xué)生在盡可能短時間內(nèi)，掌握需要了解的知識點，提高學(xué)習(xí)效率。

3.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實際應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域較為廣泛，主要有：

（1）商業(yè)領(lǐng)域

商業(yè)領(lǐng)域是最早應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要領(lǐng)域。通過數(shù)據(jù)挖掘，對產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)進行分析，對產(chǎn)品進行市場定位；根據(jù)消費者需求分析，對產(chǎn)品的銷售進行預(yù)測，調(diào)整產(chǎn)品營銷策略；根據(jù)市場銷售情況，制定合理的庫存，減少資金的占用；對顧客的購買行為模式進行識別，據(jù)此布置貨架，適應(yīng)顧客的購買習(xí)慣；通過食品的滯銷、暢銷分析，制定相應(yīng)的促銷手段和促銷時間，避免商品過期積壓等等，使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域得到極為廣泛的應(yīng)用。

（2）金融業(yè)

利用金融服務(wù)的各種卡品信息，分析客戶的需求，了解客戶的存款和貸款信息，對存、貸款趨勢作出科學(xué)預(yù)測，從而制定合理的存、貸款優(yōu)惠策略；對金融交易活動進行監(jiān)控，從中提取有用信息。例如，有信用卡客戶對私家車感興趣，金融機構(gòu)就可以將信息告知汽車銷售部門，并為客戶提供量身定制的貸款服務(wù)。

（3）工業(yè)生產(chǎn)

在產(chǎn)品銷售環(huán)節(jié)，工業(yè)生產(chǎn)企業(yè)對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用與商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用大致無異。隨著市場競爭的激烈，很多工業(yè)生產(chǎn)廠家已經(jīng)通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對生產(chǎn)過程進行動態(tài)監(jiān)控。

（4）網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

隨著信息流量的增大，簡單的索引與搜索系統(tǒng)已經(jīng)很難滿足網(wǎng)絡(luò)用戶的需要，有待開發(fā)高層次的搜索引擎來適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)不斷的發(fā)展，智能化的搜索引擎帶給用戶的是快捷、高效與易用，使其成為今后搜索引擎的應(yīng)用趨勢。

（5）其它方面的應(yīng)用

通訊公司利用遠程通信，及時了解客戶信息，創(chuàng)新客戶服務(wù)，拓展新的業(yè)務(wù)，擴大市場影響力，贏得最佳效益。高校利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，了解生源信息，將學(xué)校的專業(yè)信息發(fā)送給目標(biāo)生源；對教師的情況進行分析，從中找出關(guān)聯(lián)性，有針對地制定教學(xué)方案，有效提高高校的教學(xué)質(zhì)量。醫(yī)藥公司通過對醫(yī)生處方分析，了解醫(yī)生的用藥情況，可以制定合理的供貨計劃和營銷策略。旅游機構(gòu)對旅游團體進行分析，可以采用有效的旅游模式，吸引更多的旅游團體。利用衛(wèi)星遙感技術(shù)獲取的數(shù)據(jù)，提高天氣預(yù)報的準(zhǔn)確度。

3.3人工智能在檢測系統(tǒng)的應(yīng)用

人工智能在檢測領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，如前面介紹流水線的監(jiān)控、智能故障診斷、專家技術(shù)系統(tǒng)等，現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)入侵的智能檢測系統(tǒng)加以簡要說明。

3.3.1網(wǎng)絡(luò)入侵專家檢測系統(tǒng)

該系統(tǒng)的智能化程度高，用戶不用干預(yù)專家系統(tǒng)的推理。然而，其系統(tǒng)信息是建立在專家知識的基礎(chǔ)上，必然受專家認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)攻擊模式的限制。該系統(tǒng)的構(gòu)建基于以下幾點：首先，采用安全入侵規(guī)則的描述方式，如判斷樹描述、圖形描述等。其次，通過合理推理，參照專家?guī)斓囊?guī)則，判斷網(wǎng)絡(luò)安全狀況，檢測是否有入侵行為發(fā)生。最后，更新專家?guī)欤{(diào)整專家規(guī)則，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的敏感性與快速反應(yīng)能力，不斷增強系統(tǒng)的自適應(yīng)功能，提高系統(tǒng)檢測能力。

3.3.2入侵統(tǒng)計智能檢測系統(tǒng)

該系統(tǒng)主要對異常的安全問題進行檢測。它通過建立正常行為模型，對照進行網(wǎng)絡(luò)入侵檢測，檢測出正常行為有較大偏離，則視為異常。首先，確立門限值，統(tǒng)計某一事件在特定時間出現(xiàn)的頻率，檢測是否超出門限值，判斷系統(tǒng)是否異常。其次，設(shè)定事件度量均值、度量標(biāo)準(zhǔn)偏差的置信區(qū)間，統(tǒng)計系統(tǒng)的兩個參數(shù)值，判斷系統(tǒng)是否偏離區(qū)間，檢測系統(tǒng)異常與否。最后，根據(jù)事件的矩陣數(shù)據(jù)，對事件轉(zhuǎn)移的概率進行統(tǒng)計分析，結(jié)果小則預(yù)示存在異常。

參考文獻：

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人工智能在醫(yī)療診斷的應(yīng)用范文第3篇

一、芯片

據(jù)人工智能協(xié)會的《中國AI創(chuàng)新應(yīng)用白皮書》顯示，從1986年到2007年，全球單日信息存儲能力增加了約120倍，在數(shù)據(jù)生成量方面，預(yù)計到2020年，將達到44ZB，是2009年的44倍。數(shù)據(jù)量的成倍增長，伴隨的是芯片行業(yè)的蓬勃發(fā)展。

在這條賽道上，有智能設(shè)備廠商、云計算廠商、傳統(tǒng)芯片廠商。蘋果、微軟和谷歌都在開發(fā)自己的處理器，應(yīng)用于人工智能和其他的工作負(fù)載，其目標(biāo)是實現(xiàn)在沒有云處理的情況下壓縮算法。大數(shù)據(jù)、人工智能以及高性能計算和分析越來越趨向于利用GPU。這一趨勢使英偉達成為重要玩家，同時，也為AMD注入了新的活力。英特爾將其布局從個人電腦轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)。

此外，一些更加垂直細(xì)分的初創(chuàng)公司的表現(xiàn)同樣不容小覷。近期，寒武紀(jì)、地平線、深鑒、Kneron、鯤云科技等人工智能芯片公司相繼獲得融資，新一代計算芯片可以提供更強大的計算力，同時在集群上實現(xiàn)的分布式計算能夠幫助人工智能模型在更大的數(shù)據(jù)集上運行。

二、智能音箱

相對于傳統(tǒng)音箱而言，智能音箱不僅是音響產(chǎn)品，同時是涵蓋了內(nèi)容服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)及語音交互功能的智能化產(chǎn)品，不僅具備WiFi連接功能，提供音樂、有聲讀物等內(nèi)容服務(wù)及信息查詢、網(wǎng)購等互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，還能與智能家居連接，實現(xiàn)場景化智能家居控制。

也因此，2017年成為了“百箱大戰(zhàn)”的一年，智能音箱的炙熱戰(zhàn)火從國外燒到了國內(nèi)。目前國內(nèi)切入音箱市場的公司主要有三類：

一是以喜馬拉雅“小雅”為代表的內(nèi)容基因的公司，他們和“傳統(tǒng)音箱”最為接近，但內(nèi)容的智能播放提升了用戶在聆聽場景下的交互體驗。二是包括Rokid、出門問問、Broadlink等在內(nèi)的“智能公司”，在他們的產(chǎn)品里，音樂內(nèi)容只是眾多功能之一，更多的亮點在語音交互、連接智能家居上。而第三種則是小米、阿里、京東、聯(lián)想等“大公司”，他們背后是有龐大的商業(yè)生態(tài)。

三、醫(yī)療影像

今年11月15日，科技部公布了首批國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺名單，其中，就包括依托騰訊建設(shè)的醫(yī)療影像診斷平臺覓影。

AI+醫(yī)療是近年來資本投資和企業(yè)拓展新業(yè)務(wù)的熱點，這其中又以醫(yī)療影像為甚原因有兩點：醫(yī)療影像是所有大病診療的入口和基礎(chǔ)，放射科醫(yī)生是醫(yī)療行業(yè)最短缺的人員之一；人工智能技術(shù)爆發(fā)的核心——深度學(xué)習(xí)，正好最擅長分析影像類數(shù)據(jù)。如此，使得影像識別技術(shù)成了最有可能在醫(yī)療領(lǐng)域率先落地的技術(shù)。

短期來看，目前AI+醫(yī)療影像的商業(yè)模式一定是To B，并且在競爭初期，渠道為王；從長期來看，To C也有很大的商業(yè)機會，隨著技術(shù)的成熟，未來病人可以自由選擇AI醫(yī)療商的產(chǎn)品進行服務(wù)。

四、安防

就目前來說，安防本身具有兩大特性，第一、在傳統(tǒng)的以視頻為主的安防行業(yè)中，經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù)資源，滿足了人工智能基于大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的算法模型訓(xùn)練的要求；第二、安防行業(yè)中事前預(yù)防、事中響應(yīng)、事后追查的特性剛好吻合了人工智能的算法和技術(shù)。

也就是說，目前AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用主要通過圖像識別、大數(shù)據(jù)及視頻結(jié)構(gòu)化等技術(shù)進行作用的。而從行業(yè)角度來看，主要在公安、交通、樓宇、金融、工業(yè)、民用等領(lǐng)域應(yīng)用較廣，其中以公安應(yīng)用最為核心。另外，AI+安防在提前預(yù)防犯罪，和保障社會安全方面也起到了非常重要作用。

目前來說，雖然AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用有著很好的前景，但還沒有達到真正實用的階段，應(yīng)用中存在諸多的問題需要不斷完善和解決，比如環(huán)境適應(yīng)性差、場景理解受限、人臉識別準(zhǔn)確率等等問題。

五、語音交互

2017年，很多業(yè)內(nèi)專家都認(rèn)為，“語音”將會成為下一代人機交互的主要方式。其原因有三：

首先，語音交互更為自然和方便；其次，語音交互相對于文字交互模式而言，能夠解放人們更多的感官；第三，基于智能語音交互，不需要對APP、瀏覽器進行點擊操作，而是直接通過語音操作的特質(zhì)，使其能夠凌駕于瀏覽器、APP等其他應(yīng)用的入口之上，成為一個新入口，而這個入口，將會變革更多的產(chǎn)業(yè)，諸如信息搜索、分發(fā)。

涉及語音交互的公司包括人工智能機器人廠商、人機交互技術(shù)和渠道提供商，以及基礎(chǔ)平臺支撐和關(guān)聯(lián)技術(shù)提供商：??

1、人工智能機器人廠商?主要包括小i機器人等智能機器人廠商，同時還有清華、中科院等人工智能技術(shù)研究院校和科研院所。??2、人機交互技術(shù)或渠道提供商?包括科大訊飛、捷通華聲、車音網(wǎng)、思必馳等語音技術(shù)提供商，以及短信(移動、電信、聯(lián)通)、QQ等服務(wù)提供商。??3、基礎(chǔ)平臺支撐和關(guān)聯(lián)技術(shù)提供商?包括IDC、云計算平臺、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)提供商。?

六、融資/收購

大勢所趨下，無論是國內(nèi)還是海外市場，科技巨頭正在以內(nèi)生式AI領(lǐng)域的研發(fā)，和外延式的直接投資、或收購AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)團隊等方式在AI領(lǐng)域進行積極部署。而巨頭們收購企業(yè)的原因，不外乎爭奪團隊、專利、人才，同時，也是對自身業(yè)務(wù)的補充，以及為了公司在今后技術(shù)生態(tài)里的布局和站位考慮。

除了收購，2017年形成的另一個熱浪是融資。我們來看今年發(fā)生的融資大事件：

2017年2月，三星、英偉達聯(lián)手投資了AI智能語音助手公司SoundHound，這家公司以語音識別與搜索技術(shù)獲得了7500萬美元的投資；2017年3月，蔚來汽車以自動駕駛、輔助駕駛獲得了來自IDG資本、高瓴資本等投資方6億美元投資；2017年3月，Geek+科技以智能機器人技術(shù)獲得了火山石資本等投資方1.5億美元投資；2017年4月商湯科技以計算機視覺技術(shù)獲得了賽領(lǐng)資本6千萬美元投資；2017年5月，深鑒科技以處理器/芯片獲得了高榕資本等投資方數(shù)千萬美元的投資；2017年10月，地平線機器人獲得由英特爾投資、嘉實投資等資本方近億美元A+輪融資。

七、人才流動

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八、政策

自今年7月國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》后，各地區(qū)都在從不同層面加強人工智能相關(guān)政策的部署。今年10月，北京市正式印發(fā)《中關(guān)村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)培育行動計劃(2017—2020年)》；11月14日，上海市《關(guān)于本市推動新一代人工智能發(fā)展的實施意見》，提出到2020年，重點產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1000億元。11月18日，有“中國光谷”之稱的武漢東湖高新區(qū)，出臺全國首個區(qū)域性《促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的若干政策》，并《東湖高新區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)劃》，提出未來三年將每年設(shè)立不低于2億元的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展專項資金。

同時，也了“國字號”的人工智能開放創(chuàng)新平臺。11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃推進辦公室，并公布首批國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺名單：依托百度公司建設(shè)自動駕駛國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，依托阿里云公司建設(shè)城市大腦國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，依托騰訊公司建設(shè)醫(yī)療影像國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，依托科大訊飛公司建設(shè)智能語音國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺位列其中。

跡象表明，人工智能政策正在從中央傳導(dǎo)至地方，AI政策自上而下開始發(fā)酵，我國已經(jīng)進入AI產(chǎn)業(yè)的“黃金窗口期”，預(yù)計未來將有更多地方的政策文件出臺，從而形成多點齊放的局面。

九、智能制造

波士頓咨詢在一份名為《工業(yè)4.0——未來生產(chǎn)力和制造業(yè)發(fā)展前景》的報告中明確指出，以云計算、大數(shù)據(jù)分析為代表的新技術(shù)將為中國制造業(yè)的生產(chǎn)效率帶來15%—25%的提升，

智能制造，是在基于互聯(lián)網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)意義上實現(xiàn)的包括企業(yè)與社會在內(nèi)的全過程的制造，把工業(yè)4.0的“智能工廠”、“智能生產(chǎn)”、“智能物流”進一步擴展到“智能消費”、“智能服務(wù)”等全過程的智能化中去，只在這些意義上，才能真正地認(rèn)識到我們所面臨的前所未有的形勢。

這一年來，各大制造企業(yè)為了重塑自身在制造業(yè)的全球競爭優(yōu)勢，在各層面高度重視智能制造，并相應(yīng)啟動了一系列針對基于模型的企業(yè)、網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)、工業(yè)機器人、先進測量與分析、智能制造系統(tǒng)集成等智能制造關(guān)鍵要素的計劃和項目，以對“AI+制造”的新競爭力形成進行系統(tǒng)支持。

十、場景創(chuàng)新

人工智能在醫(yī)療診斷的應(yīng)用范文第4篇

在3月10日的比賽中再次落敗后，0：2的壓力讓李世石急于找到應(yīng)敵之策——據(jù)韓國媒體報道，李世石與棋界好友經(jīng)過通宵復(fù)盤研究后認(rèn)為，“對AlphaGo，必須靠打劫等復(fù)雜下法才有機會獲勝”。可惜，今天棋盤左下角出現(xiàn)的劫爭并未能挽回敗局。

“AlphaGo可能唯一存在的潛在弱點就是連環(huán)劫，在均衡的狀態(tài)下才能看得更透。”北京郵電大學(xué)教授、計算機圍棋研究所所長劉知青說。在他看來，即便發(fā)現(xiàn)AlphaGo存在弱點，它也能迅速修復(fù)，“我們真正看不見的是人工智能的極限”。

AlphaGo影響的不僅是圍棋界，更與未來人類的生活相關(guān)。前沿科技媒體機器之心創(chuàng)始人趙云峰認(rèn)為，谷歌的目的并非要專門做一臺下圍棋的機器去戰(zhàn)勝職業(yè)選手，而是把圍棋看作一個標(biāo)尺來參照，“圍棋只是測試人工智能技術(shù)的試金石，體現(xiàn)的是技術(shù)的進展和突破，還能延伸很多領(lǐng)域”。

在趙云峰看來，AlphaGo致勝的訣竅在于其深度學(xué)習(xí)的能力，其“最大的優(yōu)點是輸入數(shù)據(jù)讓它通過分析給出結(jié)果，而人們可以由此作出決策”。這個應(yīng)用方向目前已經(jīng)開始在現(xiàn)實生活中運用。據(jù)報道，“生”出AlphaGo的DeepMind已經(jīng)和英國國家醫(yī)療服務(wù)體系建立合作，正嘗試用智能算法協(xié)助醫(yī)生診斷。

然而，科技給人類帶來驚嘆的同時不免讓人驚愕，未來人工智能是否會像很多科幻電影中那樣，威脅人類生存？

北京大學(xué)心理學(xué)系教授魏坤琳擔(dān)心更多的是現(xiàn)實可能。他認(rèn)為，人工智能可能會引起新的資源爭奪戰(zhàn)，建議從現(xiàn)在起就制定規(guī)范，對人工智能給予一些限定，“大家都在爭奪資源，無論個人、企業(yè)和國家，誰掌握了更強大的人工智能為你所用，就能占得先機，就像核武器一樣，可以不去作惡，也會有反面用途”。

人工智能在醫(yī)療診斷的應(yīng)用范文第5篇

一、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)概述：

1、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)簡介

人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫為“AI”，主要研究如何使計算機去做更多過去只有人類才能完成的智能工作。AI一詞最早是在1956年Dartmouth學(xué)會上提出，2015年美國伊利諾伊小組研究中表明，現(xiàn)階段AI智力已可達4歲孩童智力水平。隨著人工智能技術(shù)不斷成熟應(yīng)用，圍繞著“AI+”的技術(shù)理念創(chuàng)新也在不斷提出，其中“區(qū)塊鏈+AI”的技術(shù)理念尤為突出。

區(qū)塊鏈?zhǔn)欠植际綌?shù)據(jù)存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術(shù)的新型應(yīng)用模式。其本身作為比特幣的底層技術(shù)，擁有去中心化、開放性、自治性、信息難篡改、匿名性等特征，可有效彌補人工智能應(yīng)用中存在的數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)安全等問題。區(qū)塊鏈可以為人工智能提供“鏈”的功能，讓人工智能的“自主”運行中需要的數(shù)據(jù)信息都得到可信記錄并具備可溯源的特點，使得AI更可信、更安全。可以說“區(qū)塊鏈+AI”是新型技術(shù)之間的通力合作，若兩者可有機結(jié)合，將會創(chuàng)造更大的價值。

從金融、消費、醫(yī)療服務(wù)到政府服務(wù)，區(qū)塊鏈和人工智能的結(jié)合正在逐步滲透各個行業(yè)和領(lǐng)域。人工智能和區(qū)塊鏈的協(xié)作將會解決諸多的問題，在人工智能提供數(shù)據(jù)分析和匹配的同時，區(qū)塊鏈將提供一個更加安全和可信任的網(wǎng)絡(luò)。

2、人工智能和區(qū)塊鏈行業(yè)現(xiàn)狀概述

人工智能被譽為引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，是提升國家競爭力、維護國家安全的核心技術(shù)之一，也將成為經(jīng)濟發(fā)展中新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力。在我國，人工智能的發(fā)展受到高度重視，2017年7月8日國務(wù)院了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的戰(zhàn)略部署，明確我國新一代人工智能發(fā)展的三大戰(zhàn)略目標(biāo)：至2020年人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進水平同步，成為重要經(jīng)濟增長點，全面支持建設(shè)小康社會；至2025年人工智能基礎(chǔ)理論實現(xiàn)重大突破，成為我國產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的主要動力，向智能社會建設(shè)邁進；至2030年人工智能理論、技術(shù)和應(yīng)用總體達到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，為經(jīng)濟強國奠基。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）2017年的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示，2016年中國人工智能相關(guān)專利年申請數(shù)量達30115項，產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破百億，2017年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達152.1億元，該行業(yè)每年以40%～50%增長率進行增長，預(yù)估2019年將突破300億元，截止2017年6月我國人工智能企業(yè)總數(shù)已達592家，僅次于美國。2017年9月，華為公司推出的芯片麒麟970及蘋果公司推出的芯片A11SOC均具備機器學(xué)習(xí)處理單元，為人工智能硬件打下堅實的基礎(chǔ)。人工智能行業(yè)目前已走過技術(shù)蠻荒期，處于通用技術(shù)與行業(yè)結(jié)合形成商業(yè)化場景應(yīng)用階段。根據(jù)目前滬深兩市板塊分類統(tǒng)計，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵蓋了人工智能基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層各相關(guān)領(lǐng)域。

相比于人工智能技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了60多年的長足發(fā)展而言，區(qū)塊鏈技術(shù)目前起步不到10年，且剛剛經(jīng)歷了三個初級的階段，分別為：

起步期：2009年-2012年，以比特幣為代表的加密數(shù)字貨幣使得區(qū)塊鏈技術(shù)開始走進部分極客和新興技術(shù)愛好者的視野當(dāng)中，并開始在世界范圍內(nèi)形成一定程度的關(guān)注和研究。

雛形期：2013年-2017年，以太坊在比特幣的基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)之上引入了智能合約，使得區(qū)塊鏈的可拓展性得到極大的提升，區(qū)塊鏈技術(shù)開始延展到更多行業(yè)和領(lǐng)域。

發(fā)展期：2018年-，區(qū)塊鏈技術(shù)開始迭展，行業(yè)發(fā)展聚焦于更為安全的技術(shù)架構(gòu)的搭建與更加良好基礎(chǔ)性能的提升，區(qū)塊鏈安全、區(qū)塊鏈與人工智能等方向開始受到行業(yè)重視，一些應(yīng)用逐步在全球各個行業(yè)領(lǐng)域開始試點。

目前區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展總體階段處于類似于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的初期階段，距離大規(guī)模的應(yīng)用落地仍然需要時間積累。“區(qū)塊鏈+AI”是新興技術(shù)相互賦能的良好應(yīng)用結(jié)合，區(qū)塊鏈技術(shù)在人工智能這一垂直領(lǐng)域的探索，有助于加速新興技術(shù)的落地，并在實踐過程中不斷完善。目前大部分“區(qū)塊鏈+AI”項目仍處于概念驗證階段或早期應(yīng)用階段。

二、“區(qū)塊鏈+AI”具有的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

在人工智能為區(qū)塊鏈提供更強大拓展場景與數(shù)據(jù)分析能力的同時，區(qū)塊鏈技術(shù)可為人工智能提供高度可信的原始數(shù)據(jù)以支持其持續(xù)的“深度學(xué)習(xí)”。在未來人工智能高度發(fā)展的同時，也可通過區(qū)塊鏈的分布式、透明、可溯源的特點，來保障人工智能始終處于人類可控的范圍之內(nèi)。這對兩者的技術(shù)發(fā)展進程都提出了更高的要求，總體而言，區(qū)塊鏈技術(shù)本身處于早期階段，與人工智能相結(jié)合需要持續(xù)迭代以滿足人工智能對性能和穩(wěn)定性的要求。

1、“區(qū)塊鏈+AI”兩項尖端科技的相互賦能

區(qū)塊鏈與人工智能兩項技術(shù)的結(jié)合，有以下七個方面的優(yōu)勢：一是區(qū)塊鏈可以提高人工智能的數(shù)據(jù)安全性；二是區(qū)塊鏈可以加速數(shù)據(jù)的累積，給人工智能提供更強大的數(shù)據(jù)支持，解決AI的數(shù)據(jù)供應(yīng)問題；三是區(qū)塊鏈可以解決數(shù)據(jù)收集時的數(shù)據(jù)隱私問題；四是人工智能可以減少區(qū)塊鏈的電力消耗；五是區(qū)塊鏈?zhǔn)沟萌斯ぶ悄芨拥目尚湃危涣菂^(qū)塊鏈幫助人工智能縮短訓(xùn)練時間；七是區(qū)塊鏈有助于打造一個更加開放與公平化的人工智能市場。雙方結(jié)合的優(yōu)勢具體說明如下：

（1）提高數(shù)據(jù)安全性

區(qū)塊鏈可以幫助人工智能避免因數(shù)據(jù)存儲問題導(dǎo)致的故障。區(qū)塊鏈中每個節(jié)點都按照鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)存儲完整的數(shù)據(jù)，每個存儲節(jié)點都是獨立的、地位等同的。區(qū)塊鏈的高冗余特性，分布式數(shù)據(jù)存儲，可避免系統(tǒng)級別風(fēng)險的發(fā)生。理論上看除非所有節(jié)點全部出現(xiàn)風(fēng)險，否則數(shù)據(jù)就是安全的。

此外，考慮到人工智能診斷的“黑箱”問題，清晰誰建立了人工智能，使用什么數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，以及誰部署了最終的，是我們應(yīng)對人工智能可能出現(xiàn)的問題的最佳防控手段。目前使用的大多數(shù)人工智能程序都是“深度學(xué)習(xí)”算法的變體。不良的數(shù)據(jù)內(nèi)容將給人工智能帶來相應(yīng)的安全隱患，區(qū)塊鏈則通過記錄哪些核心算法是使用哪組訓(xùn)練數(shù)據(jù)開發(fā)的，避免了這一問題。更寬泛地說，區(qū)塊鏈可以記錄誰編寫了原始的人工智能算法以及用什么數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法。

（2）大量且豐富的數(shù)據(jù)支持

一些企業(yè)為了自身發(fā)展會進行海量數(shù)據(jù)收集，同時因為市場競爭而拒絕進行數(shù)據(jù)共享。由此造成這些公司接觸到的數(shù)據(jù)有限，缺少完整的數(shù)據(jù)集做支撐，使得人工智能產(chǎn)品質(zhì)量較差。采用區(qū)塊鏈技術(shù)，可以利用數(shù)據(jù)分類帳進行部分?jǐn)?shù)據(jù)的購買銷售。可靠性強、可用性高的數(shù)據(jù)將會使得企業(yè)生產(chǎn)出高質(zhì)量的計算機識別，語音識別和其他數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用。

當(dāng)收集了大量同類型數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練AI模型時，數(shù)據(jù)會受到偏差或“過度擬合”的影響。數(shù)據(jù)樣本將不具備典型的隨機性來代表總體的特性。使用此類型數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型比使用更多不同樣本進行訓(xùn)練的模型表現(xiàn)能力要差很多。通過引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)，讓不同的人和公司來提供可信的不同數(shù)據(jù)，可以獲得更多樣化的數(shù)據(jù)樣本，幫助AI完成“自主性”決策。

（3）隱私保護

人工智能的高速發(fā)展需建立在大量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，不可避免地涉及到個人隱私數(shù)據(jù)合理使用的問題，例如從公共數(shù)據(jù)庫中推導(dǎo)出私人隱私信息，通過這些信息又推導(dǎo)到其他相關(guān)人員的信息，這已經(jīng)超出大部分人同意披露的信息范圍。區(qū)塊鏈采用非對稱加密和授權(quán)技術(shù)，交易信息公開透明，但對于賬戶身份信息是高度加密的，只有經(jīng)過數(shù)據(jù)擁有者授權(quán)才可訪問該數(shù)據(jù)，即使遭到入侵，也僅是一小部分信息內(nèi)容，無法獲取用戶完整的個人身份信息，此技術(shù)在AI大數(shù)據(jù)運行環(huán)境下，個人的隱私免于被侵犯，不法企業(yè)難以利用用戶數(shù)據(jù)來牟取不正當(dāng)利益。同時，區(qū)塊鏈與加密算法相結(jié)合可以在數(shù)據(jù)分享過程中分離數(shù)據(jù)所有權(quán)和使用權(quán)，讓數(shù)據(jù)使用方可以利用密文進行模型訓(xùn)練和使用，徹底杜絕原始數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險，從而打通企業(yè)和政府中的數(shù)據(jù)孤島。

（4）能源消耗減少

采用POW共識機制的區(qū)塊鏈項目需要消耗大量的電力資源，人工智能可以通過學(xué)習(xí)算法，提升數(shù)據(jù)中心的負(fù)載，操控計算機服務(wù)器和相關(guān)的散熱系統(tǒng)，優(yōu)化冷卻，有效地進行設(shè)備管理，從而減少電力的消耗。對于AI可以優(yōu)化能源消耗已被谷歌和百度等公司證實，2017年6月百度的智能樓宇項目一個月內(nèi)為百度省下了25萬度用電量，谷歌旗下AI實驗室DeepMind利用人工智能技術(shù)幫助谷歌削減了15%的用電量。

（5）可信任度的提升

一個人工智能管理的區(qū)塊鏈可以為獨立于人工智能運行的底層平臺的人工智能提供一個分散的標(biāo)識。每一個主要的人工智能都可以注冊成為被普遍認(rèn)同的節(jié)點，這將為AI識別提供一個解決方案，類似于今天的網(wǎng)站證書，以驗證網(wǎng)站所有權(quán)。

一個人工智能管理的區(qū)塊鏈還可以允許每個人工智能將其活動的常規(guī)哈希函數(shù)寫入?yún)^(qū)塊鏈分類，以便具有加密密鑰的可以對其進行不可篡改的檢查。區(qū)塊鏈搭載的人工智能分布式賬本記錄了人工智能做了什么，確保人工智能的錯誤行為被及時的發(fā)現(xiàn)、分析和糾正。而區(qū)塊鏈的不可篡改性使得人工智能幾乎不可能“掩蓋它的蹤跡”和刪除犯罪活動數(shù)據(jù)。

最后，區(qū)塊鏈的共識機制可以確保人工智能處于控制之下。通過人工智能執(zhí)行任務(wù)的公共記錄(必須由多個區(qū)塊鏈節(jié)點進行驗證)，我們可以確保人工智能的運行不會超出界限。

（6）更短的AI訓(xùn)練時間

在使用區(qū)塊鏈技術(shù)保障訓(xùn)練數(shù)據(jù)的真實可靠性的前提之下，可以通過區(qū)塊鏈的分布式數(shù)據(jù)存儲的方式將一臺人工智能的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時間大幅度的減少。例如一個人工智能的訓(xùn)練可以采用模型并行或者數(shù)據(jù)并行的方式，將單個的模型或者數(shù)據(jù)分布在不同的機器之上，從而減少訓(xùn)練時間。人工智能也可以在同步數(shù)據(jù)并行中刪除同步約束限制，而采用異步并行模式——人工智能在每一步的信息處理中不必等待數(shù)據(jù)的相互確認(rèn)，可以直接進行下一步的操作，從而進一步減少人工智能的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時間。

（7）開放公平性

區(qū)塊鏈提供的核心價值是“去信任中介化”。如果想要創(chuàng)建一個自組織和自我調(diào)節(jié)的人工智能網(wǎng)絡(luò)——那么分布式記賬技術(shù)是最好的途徑。谷歌、騰訊、IBM、Facebook和其他大型科技公司已經(jīng)徹底改變了分布式計算——將計算任務(wù)分散在多臺虛擬機之間，以實現(xiàn)高效的可伸縮任務(wù)處理。但是他們的布式處理工具仍然是非常集中的，并且專注于由中心化的控制器統(tǒng)一調(diào)度特定任務(wù)，以實現(xiàn)非常特定的目標(biāo)。

而基于區(qū)塊鏈技術(shù)的智能合約將使“去信任中介”的網(wǎng)絡(luò)得以實現(xiàn)，在這種可信網(wǎng)絡(luò)中，兩個人工智能系統(tǒng)可以安全可靠地進行交互，而無需任何中心化的中介。區(qū)塊鏈還可為人工智能提供聲譽系統(tǒng)，這樣每個人工智能都可以在選擇與其他人工智能進行交易之前檢查其聲譽。另外，區(qū)塊鏈的無中介、高透明度將鼓勵這些人工智能開發(fā)人員共享他們的數(shù)據(jù)和他們的產(chǎn)品，而不必?fù)?dān)心出現(xiàn)某些偏袒競爭對手或竊取其知識產(chǎn)權(quán)的情況，并確保所有相關(guān)方為他們的工作獲得適當(dāng)?shù)膱蟪辍?/p>

2、“區(qū)塊鏈+AI”面臨的挑戰(zhàn)

“區(qū)塊鏈+AI”的面臨的問題主要包括兩方面：一方面是AI和區(qū)塊鏈自身的缺點，在結(jié)合后仍無法有效解決；另一方面是AI和區(qū)塊鏈結(jié)合過程中可能造成原有優(yōu)勢被破壞。例如：

（1）政策性風(fēng)險

區(qū)塊鏈目前部分的衍生應(yīng)用在世界各地存在著一定的政策風(fēng)險——例如未來是否采用區(qū)塊鏈技術(shù)伴生的通證來激勵人工智能開發(fā)或節(jié)點管理，但無論是在經(jīng)濟上還是在政策上如何定義通證仍有很大的不確定性。

（2）技術(shù)融合的不確定性

作為兩個前沿的新興技術(shù)，且都處于尚未完全成熟的階段。無論是從當(dāng)前區(qū)塊鏈的技術(shù)指標(biāo)，還是從人工智能的實際落地性來講，距離兩者真正的結(jié)合并實現(xiàn)落地，需要面對的不確定性因素仍然存在。目前區(qū)塊鏈的主要問題為擴容、隱私、和計算能力，主流的公有鏈難以支撐人工智能的鏈上實現(xiàn)。

（3）大規(guī)模的社會應(yīng)用面臨挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)共享威脅大型企業(yè)利益。通過弱化數(shù)據(jù)的中心化，降低了大型企業(yè)相對小公司的競爭優(yōu)勢。如果任何人都可以訪問這些數(shù)據(jù)集和計算，那么任何人都有機會與世界上最大的公司競爭。從技術(shù)領(lǐng)域中去除這些障礙將會改善社會，但共享市場的嘗試可能會讓大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市場將與許多正在爭奪一部分市場的初創(chuàng)企業(yè)和小企業(yè)共同分享。之前使用用戶數(shù)據(jù)來制定廣告或業(yè)務(wù)策略的公司和政府組織將再次被迫以較不直接的方式獲取其數(shù)據(jù)。因此，大公司可能會反對數(shù)據(jù)去中心化，并可能游說維持AI模型開發(fā)方面集中式數(shù)據(jù)集的現(xiàn)狀。

（4）不可控性

當(dāng)使用了“一旦運行不可停止”的智能合約時，如果合約代碼存在漏洞被黑客利用，黑客將通過智能合約漏洞牟利，因在區(qū)塊鏈上運行的事務(wù)和交易不可撤銷，可能會給企業(yè)和個人造成不可挽回的損失。

三、AI與區(qū)塊鏈結(jié)合的應(yīng)用場景

結(jié)合兩者技術(shù)優(yōu)勢，通過AI讓區(qū)塊鏈更智能，區(qū)塊鏈讓AI更“自主”，更可信。目前對于AI和區(qū)塊鏈的結(jié)合應(yīng)用，市場上已經(jīng)涌現(xiàn)出很多相關(guān)項目和理論創(chuàng)新，描述了不同場景下結(jié)合，比如：

（1）區(qū)塊鏈+AI在醫(yī)療方面進行結(jié)合

相關(guān)的結(jié)合領(lǐng)域有醫(yī)療數(shù)據(jù)加密和醫(yī)療計算分析。關(guān)于醫(yī)療數(shù)據(jù)方面，據(jù)統(tǒng)計，大部分的醫(yī)生會直接將病人的病情、個人信息等信息發(fā)給同事，這涉及侵犯病人隱私的問題。應(yīng)用區(qū)塊鏈的非對稱加密和授權(quán)等技術(shù)，對關(guān)鍵信息進行加密，只有經(jīng)過數(shù)據(jù)擁有者授權(quán)才可訪問該數(shù)據(jù)，將大大的提高醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私性。關(guān)于醫(yī)療計算分析方面，AI在醫(yī)療機構(gòu)提供數(shù)據(jù)錯誤率小于2%，利用區(qū)塊鏈的技術(shù)，可以對于醫(yī)療數(shù)據(jù)進行信息交換，相比傳統(tǒng)AI，數(shù)據(jù)可更好地進行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在開發(fā)區(qū)塊鏈醫(yī)療數(shù)據(jù)審計系統(tǒng)，利用“區(qū)塊鏈+AI”技術(shù)讓醫(yī)院、NHS、病人自身都能實時跟蹤其個人健康數(shù)據(jù)。

（2）區(qū)塊鏈+AI在數(shù)據(jù)市場進行結(jié)合

利用區(qū)塊鏈集合群體的力量，進行數(shù)據(jù)上的共享、AI模型的訓(xùn)練等。AI的發(fā)展離不開龐大的數(shù)據(jù)集，區(qū)塊鏈可以利用數(shù)據(jù)分類帳進行高質(zhì)量數(shù)據(jù)的購買銷售，當(dāng)收集了大量的、多樣化的數(shù)據(jù)樣本后，可用于訓(xùn)練AI模型，這些數(shù)據(jù)及AI模型將會解決信任的數(shù)據(jù)孤島問題，使得人工智能機器人可以進行共享學(xué)習(xí)，自我成長，產(chǎn)出高質(zhì)量的計算機識別，語音識別和其他數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等項目涉及該領(lǐng)域。

（3）區(qū)塊鏈+AI在金融領(lǐng)域進行結(jié)合

相關(guān)的結(jié)合領(lǐng)域有市場情緒分析、去中介交易商經(jīng)紀(jì)人（IDB）和檢測金融欺詐行為等。關(guān)于市場情緒分析及去IDB方面，利用AI進行深度學(xué)習(xí)和時序分析，再結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)保護下的個人數(shù)據(jù)相整合，為個人提供更精準(zhǔn)的交易服務(wù)。具體來說，就是從用戶面板上進行大數(shù)據(jù)采集及處理，通過人工智能分析用戶情緒數(shù)據(jù)，對市場波動進行預(yù)算，最后自動化下單。利用機器人取代人工，提升效率，降低了IDB傭金。在檢測金融欺詐行為方面，使用交易機器人，高頻加密交易，弱中心化減少人為操控的可能性，降低金融欺詐風(fēng)險，此外，AI監(jiān)控加密市場，讓惡意攻擊變得更難。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等項目涉及該領(lǐng)域。

（4）區(qū)塊鏈+AI在云計算方面進行結(jié)合

當(dāng)前AI云計算方面面臨計算資源昂貴、訓(xùn)練時間長、訓(xùn)練數(shù)據(jù)多、開發(fā)去中心應(yīng)用困難等問題，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)后能較好地解決以上問題。把區(qū)塊鏈中挖礦及電力消耗過程中過剩的資源轉(zhuǎn)換為AI云算力，資源上進行整合，降低計算成本。目前有NebulaAI項目涉及該領(lǐng)域。

（5）區(qū)塊鏈+AI在物聯(lián)網(wǎng)方面進行延展

首先，區(qū)塊鏈技術(shù)可以幫助解決“如何證明自己是自己”的問題，用戶可通過區(qū)塊鏈+AI技術(shù)完成生物身份識別和身份認(rèn)證，將個人身份與物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)系在一起。其次，解決了更新的問題，所有物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在區(qū)塊鏈+AI的加持下，數(shù)據(jù)共享，設(shè)備可智能化更新。具體的垂直應(yīng)用包括：應(yīng)用在工業(yè)制造上，制造生產(chǎn)的設(shè)備在區(qū)塊鏈中傳遞信息，更智能化地成長，提高效率、增加產(chǎn)能；應(yīng)用在交通上，更好地鋪開無人駕駛應(yīng)用，解放人們的時間，智能化管理交通，有利于減少交通堵塞、交通事故的發(fā)生；應(yīng)用在監(jiān)控等公共基礎(chǔ)設(shè)備上，身份認(rèn)證能快速的識別出罪犯，有利于維護社會穩(wěn)定。目前有智行者、美圖等項目涉及該領(lǐng)域。

四、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)展望