1996年夏季的一天，瑞典蘭德大學附屬醫(yī)院，冠狀動脈特護病房的五十歲的漢斯.沃林主任坐在辦公室里，他的辦公桌上堆著2240份心電圖。他獨自一個人在辦公室里審閱他們，并把代表疾病發(fā)作的心電圖挑選出來，為了避免疲倦帶來的疏忽，他每兩個小時休息一次——這就是醫(yī)學界的深藍大戰(zhàn)。沃林就是心臟病學的棋王卡斯帕羅夫，他將與電腦進行閱讀心電圖的世紀對決。

　　21年后的今天，類似的對決還在進行，不同的是，我們對人工智能的認識已經(jīng)不同于以往，對AI所觸及的另一個世界也有了更多的期待。

　　英特爾AIPG數(shù)據(jù)科學部主任劉茵茵博士在2017全球機器智能峰會上表示，深度學習正在推動著人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，每個AI模型都是理論與實踐的突破，以模型為起點，通過收集數(shù)據(jù)，進行訓(xùn)練，基于人工智能框架和計算動力，解決應(yīng)用問題，再把相關(guān)經(jīng)驗反饋到模型中，形成一個閉環(huán)的良性循環(huán)，提供更高效的人工智能解決方案。

　　模型的精準運用意味著，包括醫(yī)療、零售、金融、交通、政務(wù)、工業(yè)、消費品等在內(nèi)的行業(yè)都將迎來一場場來自人工智能領(lǐng)域的風暴變革。比如在醫(yī)療領(lǐng)域，比人類診療精準度更高的AI機器人正在出現(xiàn)，也許讓它們來為人類坐診的設(shè)想已經(jīng)離我們不遠了。

　　人工智能進入黃金時代

　　“AlphaGo Master比AlphaGo Lee(與李世石對戰(zhàn)的版本)要強大，Master在對戰(zhàn)中耗費的能力(性能和功耗)僅是Lee版本的十分之一，需要4個TPU在單臺電腦上運行即可。“DeepMind首席科學家David Silver在AlphaGo戰(zhàn)勝李世石后這樣解釋說。

　　AlphaGo強大到令人絕望，引發(fā)了“人工智能威脅人類”的討論。但在本質(zhì)上，人工智能是算法、數(shù)據(jù)和硬件三個要素綜合的結(jié)果。

　　從50年代的達特茅斯會議第一次確立了人工智能(AI)這一術(shù)語，到80年代Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BT訓(xùn)練算法的提出，再到2006年，Hinton提出的深度學習技術(shù)，以及2012年ImageNet競賽在圖像識別領(lǐng)域帶來的突破，人工智能逐漸走向黃金時代。這個時期的標志是：海量的數(shù)據(jù)、不斷提升的算法能力和計算機運算能力。

　　作為一家專注于數(shù)據(jù)處理的公司，英特爾也深刻地認識到未來AI領(lǐng)域即將到來的偉大變革和其所帶來的對數(shù)據(jù)計算的全新要求。

　　英特爾的判斷是，未來人工智能領(lǐng)域的硬件將朝著更多元化發(fā)展，但隨著計算機時代的發(fā)展變得愈加成熟，很多技術(shù)的部署變得非常困難，因為很多技術(shù)都是在整個人工智能的框架之下的，但是在整個AI相關(guān)的領(lǐng)域當中，只有7%的應(yīng)用才是符合AI的具體要求以及訴求的。

　　于是，為了更好地實現(xiàn)人工智能，英特爾也在不斷延伸其技術(shù)布局，包括收購全球領(lǐng)先的無人駕駛方案提供商Mobileye、深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片與軟件領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)廠商 Nervana、領(lǐng)先的計算機視覺公司 Movidius和領(lǐng)先的人工智能服務(wù)提供商 Saffron。通過把這些投資和英特爾至強、至強融核產(chǎn)品、實感技術(shù)和 FPGA 相結(jié)合，提供全棧實力處理端到端數(shù)據(jù)，從硬件、庫和語言、框架、工具到應(yīng)用方案，擁有向市場提供端到端的人工智能解決方案所需的全部資產(chǎn)。

　　英特爾公司全球副總裁兼中國區(qū)總裁楊旭在第一財經(jīng)技術(shù)與創(chuàng)新大會上發(fā)表題為《釋放數(shù)據(jù)價值 重塑實體經(jīng)濟》的演講

　　“數(shù)據(jù)洪流不僅僅是量的爆炸，更是數(shù)據(jù)形態(tài)革命性的變化，以及數(shù)據(jù)處理方式的延伸。數(shù)據(jù)形態(tài)從結(jié)構(gòu)化向非結(jié)構(gòu)化不斷演進，傳統(tǒng)上有文本數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)，隨之而來有視頻、音頻數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，我們要關(guān)注未來的數(shù)據(jù)形態(tài)。”英特爾公司全球副總裁兼中國區(qū)總裁楊旭說。

　　據(jù)了解，目前，英特爾是唯一擁有完整人工智能產(chǎn)品組合并能交付端到端解決方案的公司。

　　人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域爆發(fā)

　　人工智能在實體經(jīng)濟中落地較快的是醫(yī)療領(lǐng)域。

　　以英特爾為例，近年來深耕醫(yī)療領(lǐng)域，致力于通過AI實現(xiàn)精準醫(yī)療。在大數(shù)據(jù)和人工智能的基礎(chǔ)上，英特爾先后與美國的一些醫(yī)療機構(gòu)合作，共同開展了帕金森項目和協(xié)作式癌癥云。英特爾還與專注帕金森疾病研究的MichaeIJ.Fox基金合作，借助AI擴展人類基因庫，從而實現(xiàn)疑難病癥的診療。

　　在國內(nèi)，類似的案例也在不斷發(fā)生。

　　依托英特爾高能效計算平臺及相應(yīng)技術(shù)支持，浙江大學附屬第一醫(yī)院針對甲狀腺超聲影像數(shù)據(jù)的特點對算法進行改進和優(yōu)化，并利用獲得的大樣本對計算機進行訓(xùn)練，聯(lián)合測試結(jié)果顯示，診斷準確率可達85%以上。

　　浙江大學智能超聲診斷案例視頻-準確率

　　浙江大學智能超聲診斷案例-英特爾技術(shù)支持

　　“目前醫(yī)生在做甲狀腺結(jié)節(jié)篩查的時候會保留幾張圖片，根據(jù)這幾張圖片上的結(jié)節(jié)特征來判斷這個結(jié)節(jié)到底是良性還是惡性。但是，目前三甲醫(yī)院平均醫(yī)生的人工診斷準確率也只有60%-70%，到基層準確率會更加低一些。”浙江德尚韻興圖像科技有限公司胡海蓉在接受媒體采訪時表示，我們基于人工智能開發(fā)的智能診斷的輔助系統(tǒng)，目前準確率達到了85%以上，這個產(chǎn)品將來的市場定位是基層醫(yī)院，到基層醫(yī)院推廣以后能夠迅速幫助基層醫(yī)院提高診斷的水平，有利于我們國家推行分級診療的政策。

　　胡海蓉表示，對于商業(yè)模式的探索依然在進行，一種是通過云端，部署在網(wǎng)絡(luò)上的，主要實施用于新疆、西藏這些很偏遠的地方，他的基層醫(yī)院分布很分散。還有一種是單機版，適合體檢中心這種業(yè)務(wù)非常繁忙的，要求實時檢測。但得益于國家衛(wèi)計委，政府的主導(dǎo)，還有醫(yī)院里面信息化的技術(shù)提高，對人工智能關(guān)注和認識的提高，已經(jīng)有很多的三甲醫(yī)院、基層醫(yī)院都開始試用該產(chǎn)品。

　　事實上，人工智能帶來的不僅僅是一場技術(shù)的變革，隨著數(shù)據(jù)流的爆發(fā)，低迷的實體經(jīng)濟正在迎來一場重生的機會，運用技術(shù)手段拓展行業(yè)的邊界，將得到新的機會。

　　“雖然中國不是石油的大國，但是如果把數(shù)據(jù)比作是未來的石油，那么中國一定是數(shù)據(jù)的第一大國。”英特爾公司全球副總裁兼中國區(qū)總裁楊旭在近日的一場峰會上表示，到2020年，中國的數(shù)據(jù)總量將會達到8000EB。

　　也許用不了多久，對于“人工智能在身邊，”我們已經(jīng)習以為常了，畢竟，人工智能正在全面地變革和顛覆我們的生活。