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為了搞人工智能,騰訊百度阿裏都這樣去微軟挖人

時間:2017-04-02 來源:互聯網 瀏覽量:

【大健康產業情報】BAT的老板們又聚齊了——這是今年深圳IT領袖峰會的一個重要看點。行業的關注程度,大概跟範冰冰李冰冰同台鬥豔差不多吧,吃瓜群眾都很想知道誰“豔壓”了誰。

為了搞人工智能,騰訊百度阿裏都這樣去微軟挖人(1)

這次峰會的主題是“邁進智能新時代”(億邦注:去年主題是“IT 智能 共享”……智能話題長盛不衰啊),無論是政府官員、經濟學家還是互聯網企業領袖們,都在盡力圍繞人工智能的話題去探討、延伸。

BAT三個老大哥被要求合照了,李彥宏和馬化騰同台互動了,馬雲則做了獨立演講。到底誰“豔壓”了誰?他們各自講了啥?跟醫療行業有什麼關係?不妨來看看億邦動力網做的內容梳理:

為了挖微軟的人,馬化騰在西雅圖設立了實驗室

為了搞人工智能,騰訊百度阿裏都這樣去微軟挖人(2)

關於騰訊的人工智能,現場討論最多的是前段時間騰訊AI Lab自主研發的圍棋人工智能“絕藝”。與Alp

據介紹,“絕藝”的研發人員中沒有一個人真正會下圍棋,目前騰訊有一個700多人的人工智能團隊,已經成立了一年多。

馬化騰坦言,在人工智能方麵,百度其實走得更前,騰訊已經落後不少,去年才成立部門。一直以來,騰訊的各個事業群的業務都已經積累了很多的圖片、消息等大量數據,各個事業群內部都有研究,後台的數據分析、廣告匹配都用了人工智能技術,隻是大家感受不到,因為他在後端。騰訊人工智能在前端的產品,是受到Alpha Go的啟發,團隊抱著練兵的心態做了嚐試。

他表示,在圍棋以外的很多領域,包括醫療、金融等各個行業,都能用計算機後台做出一個模擬器,讓它充分嚐試,例如模擬汽車環境,給它一個規則,讓它駕駛,去撞,有各種反饋,自然會琢磨出一套理論和經驗。

馬化騰還提到四個在AI領域最關注的因素:場景(沒有場景,所有的研究就是空中樓閣)、大數據(如何清洗、梳理數據)、計算能力、人才。

“我們一直比較缺乏人才,通過一年我們也招了挺多的人,我們在微軟、在西雅圖還設置了一個實驗室。因為很多微軟的人不願意離開西雅圖,所以我們就在旁邊設,沒有辦法,人才就是這樣。”

(熏疼微軟兩秒……據微軟全球執行副總裁沈向洋介紹,目前微軟人工智能事業部一共有7000多個工程師和科學家,而且還在繼續招人,但是仍然經不住馬化騰、李彥宏和馬雲來挖人。)

為了搞AI,李彥宏“打臉”自己

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說李彥宏“打臉”,是指他曾經跟外界強調,百度是商業公司,不應該成立純粹的研究機構,就算研究,也要講產品投入市場。但是人工智能、深度學習的浪潮起來後,李彥宏的想法改變了。“人工智能需要在理論上、算法上,在很多方麵有長遠的布局和突破。”

於是,2013年1月份,百度對外宣布成立“深度學習研究院”,開始大規模投入去吸引人才,推進算法。

數字中國聯合會主席吳鷹評價,百度在人工智能布局很早,而且深度學習上比美國很多大公司還要領先,他認為這麼評價並不過分。

李彥宏的胃口很大:“互聯網其實現在隻是一道開胃菜,真正的主菜是人工智能,所以人工智能不是互聯網的一部分,不是互聯網第三個階段,它是堪比工業革命一個新的技術革命。”

不過,李彥宏沒有特別提到百度在醫療領域的人工智能嚐試。據億邦動力網了解,在2016年10月,百度就發布了“百度醫療大腦”,當時還未離職的百度首席科學家吳恩達還出來站台演講。

為了搞人工智能,騰訊百度阿裏都這樣去微軟挖人(4)

(這張半年前拍攝的照片裏,“百度醫生”、“吳恩達”這兩個關鍵詞都已經從百度謝幕)

根據官方介紹,“百度醫療大腦”是通過海量醫療數據、專業文獻的采集與分析進行人工智能化的產品設計,模擬醫生問診流程,與用戶多輪交流,依據用戶的症狀,提出可能出現問題,反複驗證,給出最終建議。在過程中可以收集、彙總、分類、整理病人的症狀描述,提醒醫生更多可能性,輔助基層醫生完成問診。

馬雲說:AlphaGo贏了李世石 so what?

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馬雲大大一上台就聲明自己是“胡說八道”,演講也是一如既往地諄諄教誨,跑題到外太空,在最後十分鍾終於“點題”談了談人工智能。

依然是語不驚人死不休:“大家把AlphaGo說得天花亂墜,很恐怖的樣子。AlphaGo是贏了,so 特麼 what?下圍棋本來的樂趣就是對方下一把臭棋,結果機器不會下臭棋,那還有什麼意思呢?圍棋打敗了人隻是侮辱了一下人而已,機器要做的是人類做不到的事情,這才叫本事。”馬雲調侃道。

其實,早在去年的深圳IT領袖峰會上,創新工場董事長李開複就曾評論過穀歌的AlphaGo。他認為,AlphaGo再厲害也是人類的奴隸,他厲害的是能複製出1000個奴隸幫人類幹活。“現在的機器沒絲毫自我認知,沒有感情,沒有喜怒哀樂,做了決定也講不出為什麼。”)

馬雲認為,人類應該讓機器有自己的思考,機器要有自己的方法,也就是machine intelligence 。“未來100年我們將會把機器變成人,而這個人跟我們想象的人是不一樣的。外星人不是人,人太自大了,覺得外星人長得跟我一樣,瞎扯。”

好了,其實在這三位之外,今天的峰會上,還有其他一些關於醫療領域人工智能的描述和論斷,例如清華大學國家金融研究院院長朱民,他介紹了一些人工智能應用在醫療領域的案例,例如東軟針對醫療設備的影像做輔助的肺癌診斷。

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他提到兩個人工智能診斷癌症的“人機對比”:

診斷乳腺癌,130張切片,基於靈敏度(找到了多少正確的腫瘤)和假陽性(將多少正常組織診斷為腫瘤)的評分中,一位病理學家30多個小時,準確率為73.3%,人工智能是88.5%。

診斷皮膚癌,準確度堪比專家。2017年2月2日,斯坦福大學研究人員采用深度卷積神經網絡,通過大量訓練發展處模式識別的AI係統,使計算機學會分析圖片並診斷疾病。

此外,還有一個事件值得引起關注。2017年1月10日,美國FDA首次批準了一款心髒核磁共振影像人工智能分析軟件cardio DL ,這款軟件將深度學習用於醫學圖像分析,並為傳統的心髒MRI掃描影像數據,提供自動心室分割分析,這一步驟與傳統上放射科醫生需要手動完成的結果一樣精準。

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