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導(dǎo)讀:你也許對(duì)“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”這個(gè)名詞感到陌生,但你一定知道人工智能。事實(shí)上,“強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種人工智能方法,能使計(jì)算機(jī)在沒有明確指導(dǎo)的情況下像人一樣自主學(xué)習(xí)。”毫無疑問,在這個(gè)屬于人工智能的時(shí)代,這款突破性技術(shù)將在包括生物醫(yī)學(xué)在內(nèi)的多個(gè)領(lǐng)域掀起巨浪。
你也許對(duì)“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”這個(gè)名詞感到陌生,但你一定知道人工智能。事實(shí)上,“強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種人工智能方法,能使計(jì)算機(jī)在沒有明確指導(dǎo)的情況下像人一樣自主學(xué)習(xí)。”毫無疑問,在這個(gè)屬于人工智能的時(shí)代,這款突破性技術(shù)將在包括生物醫(yī)學(xué)在內(nèi)的多個(gè)領(lǐng)域掀起巨浪。
強(qiáng)化學(xué)習(xí),究竟怎么學(xué)?
說到人工智能,我們不得不提DeepMind這家公司。去年三月,它開發(fā)出的人工智能AlphaGo在五局對(duì)戰(zhàn)中,以4:1的比分擊敗前世界圍棋*人李世乭,讓人工智能這個(gè)詞進(jìn)入了普羅大眾的視野;而在今年,AlphaGo又以60:0的懸殊比分,在短短幾天內(nèi)橫掃**的圍棋選手。這也讓世界圍棋排名*的棋士柯潔生出“人類千年的實(shí)戰(zhàn)演練進(jìn)化,計(jì)算機(jī)卻告訴我們,人類全都是錯(cuò)的……”之感嘆。
訓(xùn)練出AlphaGo的,正是強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。
有人說,這一方法的靈感來源于動(dòng)物的學(xué)習(xí)過程。為了教會(huì)動(dòng)物們新的技能,訓(xùn)練師往往會(huì)獎(jiǎng)懲并用,幫助動(dòng)物建立起反射,從而掌握技能。強(qiáng)化學(xué)習(xí)與這很像,只不過將學(xué)習(xí)的對(duì)象從動(dòng)物換成了電腦程序。從外部獲知信號(hào)后,人工智能會(huì)逐層分析這些信息,并將數(shù)據(jù)分配上一個(gè)權(quán)重,傳遞給下一層。而當(dāng)研究人員設(shè)立起一個(gè)目標(biāo),人工智能在權(quán)重的設(shè)定上就會(huì)變得更聰明——它們會(huì)通過自己的不斷學(xué)習(xí),了解到為了達(dá)成目的,什么重要,什么不重要。
然后,有趣的事就發(fā)生了。
“太空侵略者”是人工智能zui早學(xué)會(huì)的游戲之一。這款游戲有點(diǎn)像“小蜜蜂”,玩家要做的,就是操縱戰(zhàn)機(jī),擊毀敵艦。DeepMind開發(fā)了一款人工智能,并且只告訴它兩件事:一,根據(jù)屏幕做操作;二,把分?jǐn)?shù)盡可能提高。僅僅幾個(gè)小時(shí)的練習(xí)后,這款人工智能就擊敗了人類的游戲?qū)<摇?/span>
擊敗玩了十多年的人類玩家,人工智能只用了幾小時(shí)
圍棋比電子游戲復(fù)雜得多,但人工智能依舊啃下了這塊骨頭。在AlphaGozui初的歲月中,它更多是在學(xué)習(xí)評(píng)估圍棋大師的棋譜,了解如何下出“神之一手”。然而,為AlphaGo帶來突破的元素之一,一定有強(qiáng)化學(xué)習(xí)。在數(shù)百萬(wàn)盤自我對(duì)局后,AlphaGo的技術(shù)得到了升華,讓它成為了傳奇。
DeepMind的共同創(chuàng)始人之一Demis Hassabis博士認(rèn)為,想要讓人工智能做更復(fù)雜的事情,強(qiáng)化學(xué)習(xí)*。“僅僅學(xué)會(huì)觀察,對(duì)智能而言是不夠的。絕知此事要躬行,”Hassabis博士說:“這是我們*能真正了解世界的方法。”
DeepMind共同創(chuàng)始人Hassabis博士對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)青眼有加
當(dāng)人工智能遇上生物醫(yī)學(xué)
人工智能的應(yīng)用很廣——自動(dòng)駕駛、智能支持等領(lǐng)域,都離不開它。而在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,我們同樣看到了它的廣闊應(yīng)用前景。
由于在圖像處理方面得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì),人工智能在基于圖像的診斷上已經(jīng)取得了一系列突破。去年,研發(fā)出AlphaGo的DeepMind宣布,與歐洲zui古老,也是zui龐大的眼科治療、教學(xué)與研究中心Moorfields眼科醫(yī)院達(dá)成合作,診斷年齡相關(guān)性黃斑變性和糖尿病視網(wǎng)膜病變等眼科疾病。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,這款人工智能讀取了100萬(wàn)份眼部掃描圖像和疾病管理的信息,成為了眼科專家。
無*偶,這個(gè)月,來自我國(guó)的兩名白內(nèi)障專家,中山眼科中心的林浩添博士、劉奕志教授與研究團(tuán)隊(duì)一道,開發(fā)出了一種能診斷先天性白內(nèi)障的人工智能。僅利用886張眼部的圖像,它就能準(zhǔn)確診斷兒童先天性白內(nèi)障,并對(duì)疾病的嚴(yán)重性進(jìn)行區(qū)分。在這些方面,它與眼科專家的表現(xiàn)一樣出色。而在診斷皮膚癌領(lǐng)域,人工智能一出馬,甚至擊敗了人類醫(yī)生。
事實(shí)上,人工智能用于診斷的依據(jù),并不止于圖像。以IBM的沃森腫瘤解決方案(Watson for Oncology)為例,它在美國(guó)zui早的癌癥治療機(jī)構(gòu)之一斯隆-凱特琳癌癥中心進(jìn)行了深入學(xué)習(xí),將癌癥專家們過去幾十年一樁樁癌癥病例的治療記錄與依據(jù)全都爛熟于心。此外,它還牢牢記住了超過300份醫(yī)學(xué)雜志、200余種教科書、以及1500多萬(wàn)頁(yè)的資料中的關(guān)鍵信息,知識(shí)量遠(yuǎn)超人類醫(yī)生。zui為關(guān)鍵的是,它學(xué)會(huì)了從患者的病例中提取“肺癌”、“EGFR”等關(guān)鍵詞,因此能迅速掌握患者信息,并從海量數(shù)據(jù)中篩選出一系列行之有效,卻又為患者量身打造的治療方案。
IBM的沃森腫瘤解決方案有望為癌癥診療帶來變革
去年,沃森在日本小試牛刀:一名66歲的患者經(jīng)診斷患有“急性骨髓性白血病”,并開始相應(yīng)的治療。然而治療后,患者的病情不但沒有緩解,反而還出現(xiàn)了惡化,甚至開始神志不清,醫(yī)生對(duì)此無能為力。而在獲得患者了的遺傳信息后,沃森僅僅用了10分鐘就做出了診斷——這名患者得的不是“急性骨髓性白血病”,而是另一種罕見白血病。在對(duì)癥下藥后,患者的病情終于有了起色。
人工智能在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的第三大應(yīng)用,也許是減少不必要的人力勞動(dòng)。上周,《自然》子刊《Nature Biomedical Engineering》推出了“機(jī)器學(xué)習(xí)”特刊,報(bào)道了一種能對(duì)樣本進(jìn)行“虛擬染色”的人工智能。它能將常規(guī)染色的時(shí)間從幾個(gè)小時(shí),縮短到3分鐘。它的問世極大縮減了醫(yī)生用于診斷的時(shí)間,讓腦腫瘤醫(yī)生“一邊動(dòng)手術(shù),一邊檢查是否把腦瘤切干凈”成為了可能。這對(duì)罹患腦瘤,身處手術(shù)中的患者來說至關(guān)重要。
你能分清哪個(gè)是病理實(shí)驗(yàn)室染色,哪個(gè)是人工智能“染色”嗎?
可以想象,在未來的幾年,各行各業(yè)都會(huì)受到人工智能的沖擊,甚至出現(xiàn)顛覆性的改變。將來,或許越來越多的職業(yè)會(huì)被機(jī)器人所取代。但這絕不是人類的末日,而是一個(gè)更為美好的明天。我們期望會(huì)自主學(xué)習(xí)的人工智能迸發(fā)出更多能量,為生物醫(yī)藥領(lǐng)域帶來更多創(chuàng)新與突破。
杭州浩邦生物科技有限公司是一家專業(yè)從事生命科學(xué)、環(huán)境科學(xué)、化工食品及醫(yī)藥科學(xué)等實(shí)驗(yàn)室儀器設(shè)備、試劑耗材相關(guān)產(chǎn)品銷售和技術(shù)服務(wù)的企業(yè)。一直以來,公司堅(jiān)持以*,服務(wù)為宗旨,受到業(yè)內(nèi)的廣泛好評(píng)。
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