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人工智能的尽头是人工(二)偏差与方差之争

人工智能的尽头是人工(二):偏差与方差之争。自上世纪50年代开始,人工智能研究关心的核心问题之一就是预测。如早期的跳棋程序设计,就期望能获得对棋局的准确预测。但当年人工智能的学习算法,在研究水平上还达不到实用级,数据的采集规模和条件都很有限,硬件条件也不允许做基于大规模数据的高效计算。...

人工智能的尽头是人工?

人工智能的尽头是人工(一)?上个月出门,发现十字路口的交警和辅警人数明显增加了。我不禁有些诧异,近十年来,人工智能最成功和最有效的落地成果不就是安防和交通相关应用吗,而十字路口往往都是视频监控最密集的地方?既然如此,为什么还需要那么多警力呢?...

人工智能技术助力抗击新冠肺炎疫情

人工智能技术助力抗击新冠肺炎疫情。新冠肺炎(COVID-19)疫情是近百年来在世界上传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的突发公共卫生事件。疫情期间人工智能技术大显身手,发挥了非常重要的作用;正如我国著名学者周海中教授在30年前指出的那样:随着社会的发展和科技的进步,人工智能技术将在医疗健康领域大显身手。那么,人工智能技术又是如何在抗击新冠疫情中大显身手呢?这是人们想了解的问题,下面就简要地介绍一下这方面的情况。...

姚期智:AI理论研究很重要,进步正来自于跨学科领域

姚期智:AI理论研究很重要,进步正来自于跨学科领域。今年的世界人工智能大会中,除了众多领导发表了讲话,人工智能领域的专家也对AI的现状和未来进行了讨论。其中,在主题演讲阶段,图灵奖获得者姚期智做了关于人工智能理论的新方向的报告;Yoshua Bengio做了机器学习赋能智能手机预测新冠疫情传染性风险的相关报告。现在的AI应用来自过去的理论研究,AI的一些进步也正来自跨学科领域。...

如何看待学生的追“AI”潮

如何看待研究生的追“AI”潮。时下的大学生群体里,特别是计算机、信息技术相关专业的学生,不染指人工智能(AI),随口说不出几个深度网络模型和架构,也有一种被out的感觉。2018年11月末,我去了湖南的6所重点中学,做了关于人工智能的科普讲座,场面之火爆,始料未及。可见,AI潮已经渗透了中学阶段。...

警惕缺乏科学论证的新冠肺炎人工智能误导当前的科学研究

警惕缺乏科学论证的新冠肺炎人工智能误导当前的科学研究。近年来,人工智能在处理医学影像方面取得了实质性的进展,但新冠疫情大爆发期间,似乎出现了这样一种危险的趋势:一些人仓促地使用存在瑕疵的、有问题的数据来训练针对 COVID-19 的人工智能解决方案,这一做法不仅对患者和医生没有任何帮助,而且还会损害人工智能的声誉。...

三部委印发意见:加快人工智能领域研究生培养生产链与评价链

人工智能是引领新一轮科技革命、产业变革、社会变革的战略性技术,正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大深远的影响。培养和汇聚具有创新能力与合作精神的高层次人才,是高校的重要使命。与发达国家相比,我国在人工智能基础理论、原创算法、高端芯片和生态系统等方面仍有较大差距,学科交叉融合亟待深化,人才培养导向性亟待加强。为贯彻落实党中央、国务院关于加快发展新一代人工智能的重要部署,推动“双一流”建设高校着力构建赶超世界先进水平的人工智能人才培养体系,加快培养勇闯“无人区”的高层次人才,现提出如下意见...

2020年十大突破性技术——《麻省理工学院技术评论》发布

全球知名科技评论期刊《麻省理工学院技术评论》26日发布2020年“全球十大突破性技术”,量子霸权、人工智能筛选分子、数字货币、超个性化药物等入选。人工智能技术同样占据2个席位,表现出向实用化和小型化发展的趋势。2019年9月,加拿大多伦多大学和一家人工智能药物研发公司——因西利科医药公司通过合成人工智能算法发现多种候选药物,具有速度快和成本低等特点。而微型人工智能的发展使设备无需与云端交互就能实现智能化操作,有望使医学影像分析、自动驾驶汽车等新应用成为可能,还有利于保护隐私。...

Nature发布AI检测乳腺癌最新成果:AI超过专业医生!

Nature发布AI检测乳腺癌最新成果,由谷歌、DeepMind联合开发,表现超过医生!该系统检测分析乳腺癌的能力超过了专业放射科医生,或有助提高乳腺癌筛查的准确性和效率。结果显示,与一般放射科医生相比,该AI系统的假阳性结果降低了5.7%(美国数据)和1.2%(英国数据),假阴性结果降低了9.4%(美国数据)和2.7%(英国数据)。...

2019年CA首篇重磅综述文章,AI和肿瘤:临床挑战与应用

2019年CA首篇重磅综述文章,AI和肿瘤:临床挑战与应用。癌症作为一种自我维持和适应性过程,与其微环境动态相互作用,研究人员和临床医生尽管在理解其生物学基础方面取得了重大进展,但癌症依旧对患者带来很大的痛苦。鉴于这种复杂性,在癌症管理的每个阶段都会出现困境,包括可靠的早期检测;准确区分肿瘤前和肿瘤的病变;手术治疗期间浸润性肿瘤边缘的测定;跟踪肿瘤演变和随时间推移对治疗的潜在获得性抵抗;和预测肿瘤侵袭性,转移模式和复发。...