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除了下围棋，人类还在哪些领域输给了机器？
发布：新新网络
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　　相信，大家已经都听说了，&围棋，人类已经下不过谷歌AI了&......　　最近，谷歌宣布他们开发的人工智能程序AlphaGo，曾在去年10月5日-10月9日的闭门赛中击败欧洲围棋冠军樊麾(法国国家围棋队总教练)，而且还是以5-0的比分大获全胜。　　这件事也是震惊了国际棋坛和许多人工智能爱好者。谷歌AI如此逆天更是让一些人感叹这是在碾压人类的自尊心啊...有些人甚至认为人类快被自己灭绝了。　　其实，不止这次，很久以前人工智能和机器人就已经开始碾压人类的智商和自尊心了，在许多领域将人类秒成了渣。　　就拿棋坛来说，早在21年前，也就是1995年，美国艾尔波特大学开发的一款名叫奇努克(Chinook)的计算机程序就曾以1：0的成绩击败国际西洋跳棋大师Don Lafferty，获得&世界跳棋冠军&的称号。确切的说，应该是卫冕&世界跳棋冠军&，因为，奇努克此前已在1990年和1994年两次参加世界跳棋大赛。1990年那次，它以两胜、四负、33平不敌对手、世界顶级跳棋大师Marion Tinsley。1994年，它与Tinsley再战,在双方打了6局平手之后，Tinsley因患胰腺癌退赛，奇努克获得了冠军。2007年，奇努克最终完全破解了西洋跳棋游戏，也就是说就算是最顶尖的跳棋选手和它PK，最好的结果也只能是打成平手。　　除了跳棋，在象棋领域，人工智能也早在十多年前就把人类干趴下了。&&&&&&　　而这位象棋大师在赛前一直不相信计算机能赢过人类，甚至一度预言电脑要想战胜世界冠军，得等到2010年，而他要为人类的尊严而战。万万没想到，他轻视的对手&深蓝&把这个日子提前了13年，也是蛮尴尬的...　　1997年的深蓝凭借其超现实的运算能力，可搜寻及估计随后的12步棋，而一名人类象棋好手大约可估计随后的10步棋。如今，这台超级计算机已经成为了博物馆中的展品。2012年，IBM还曾放出纪念深蓝打败人类15周年的视频，真是随时不忘提醒人类:泥萌的智商和尊严是如何被机器踩在脚下的...&&&&&&&　　人类除了在棋坛屡屡失意，在一些益智游戏上也遭到了人工智能的尾追堵截。　　2006年，拼字比赛世界冠军DA与Vid Boys在击败约100名人类对手后，最终与电脑展开对决，结果以482比465的比分败给了一款名叫&Quackle&的程序。&&&&&&&　　既然，人类在智力方面已经被人工智能甩了好几条街了，那我们不如拼一下体力好了！　　不要高兴的太早...想想你一个血肉之躯凭什么跟人家拼体力...不过看机器人平时都很笨重的样子，行动十分缓慢，或许我们可以和他们比比跑步！　　可遗憾的是，2012年，美国国防部先进研究项目局赞助研发的机器人&猎豹&(Cheetah)就以28.3mph打破了博尔特曾在百米赛跑中创下的27.78mph的最高速度...&&&&&&&　　如今，这款猎豹机器人又掌握了跨栏技巧，哎...哒哒君表示还好这是美国的国防项目将服务于军方，并不会登上奥运舞台...　　既然，人类的智商和体能在人工智能机器人面前已双双扑街，那我们还有什么？听天由命吗？　　好像也不行了，因为像石头剪刀布这种看似靠运气定胜负的游戏，我们也玩不赢机器人了，而且是100%被玩虐...　　机器人之所以能有100%的胜算，并非掌握了博弈论、心理学之类的高深学问，而是因为它学会了如何作弊还不让人发现~&&&&&&&　　而这位象棋大师在赛前一直不相信计算机能赢过人类，甚至一度预言电脑要想战胜世界冠军，得等到2010年，而他要为人类的尊严而战。万万没想到，他轻视的对手&深蓝&把这个日子提前了13年，也是蛮尴尬的...　　1997年的深蓝凭借其超现实的运算能力，可搜寻及估计随后的12步棋，而一名人类象棋好手大约可估计随后的10步棋。如今，这台超级计算机已经成为了博物馆中的展品。2012年，IBM还曾放出纪念深蓝打败人类15周年的视频，真是随时不忘提醒人类:泥萌的智商和尊严是如何被机器踩在脚下的...&&&&&&&
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深圳最值得信赖的品牌-深圳品牌营销网站建设专家联发科预言：科技业下个十年得看5G/人工智能
IT之家讯 联发科总经理谢清江近日表示，人工智能（AI）与5G为未来十年的关键技术。进入到下一个十年的物联网时代，联网装置彼此之间得以互相沟通之余，还须提供更智能化的判断与讯息给使用者，而要落实有效率的联网以及分析功能，人工智能与5G两大技术，将是未来十年至关重要的关键要素。
联发科副董事长暨总经理谢清江表示，人工智能经过几十年发展，近几年开始突飞猛进，真正落地于人的日常生活，尤其在2016年，人工智能机器能力已与人类相当。例如，今年三月AlphaGo打败世界棋王，此举代表人工智能已发展到一定程度，并可发展至下一代产品之中。
谢清江进一步指出，人工智能可分成演算法、硬体与资料库三部分，而这几个层面皆与半导体芯片息息相关，故人工智能这项技术并非只有联发科认为是一项重要投资，也为全世界半导体厂商所注目，在未来五年内，该公司将持续投资在新技术，其中人工智能就是一项重要领域。
此外，谢清江谈到，若期望在物联网领域将人工智能发挥得淋漓尽致，除了须增强硬件效能外，5G的高速联网技术亦不容忽视。有鉴于此，联发科正积极投入潜力十足的5G技术研发，以备战下世代物联网服务市场。
本文来源：IT之家责任编辑："王晓易_NE0011"
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01-15 11:45除了下围棋 人工智能还能预测心血管疾病风险_网易新闻
除了下围棋 人工智能还能预测心血管疾病风险
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（原标题：除了下围棋 人工智能还能预测心血管疾病风险）
2016年，AlphaGo和李世石的“人机大战”将人工智能推向了高潮，成为人工智能超越人类智能的一个拐点。2017年初，AlphaGo进化版的Master在网络上横扫包括柯洁、朴廷桓和井山裕太在内的中日韩高手，豪取60场胜利，掀起了一股势不可挡的“Master风暴”。人工智能在围棋场上连续两年吸引到了世人的关注，这个在几年前似乎还在科幻电影和小说中的概念，如今已经可以改变各个领域，比如医疗健康。
人工智能的玄妙之处在哪？
先来看一个真实案例。2016年8月，一名60多岁的日本患者突然身体不适，被紧急送到日本东京大学医学研究院。经过多次化验与检测，医生诊断，他患上了急性骨髓性白血病。然而，对症治疗几个月后，病情没有缓解，病人的情况继续恶化，甚至渐渐丧失了意识。IBM的医疗人工智能Watson（沃森）被请来帮忙。“研读”患者所有的医疗资料10分钟后，Watson给出它的结论：患者的确患上了白血病，但不是急性骨髓性白血病，而是另一种罕见的白血病。
为什么众多医生专家没有弄清楚的疾病，Watson能在短短10分钟内给出结论？以Watson来说，它可以在17秒时间内阅读3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次实验数据以及106000份临床报告，并最终提出三个最优选的治疗方案。而一名医疗人员，平均每年最多只能阅读200至300份医疗文献著作。人工智能的精妙之处，正在于它运转的规则不是事先输入的程序，而是依托庞大的后台数据库，根据正在检测的病人情况，“思考”出针对每一个病人的单独的结论，即深度学习。
除了下围棋，人工智能还能做什么？
可喜的是，现在我们国家也有不少企业在致力于将人工智能应用于医疗领域，深圳竹信科技有限公司便是这样一家智慧医疗服务企业。一般来说，深度学习需要两个东西：足够多的处理单元及足够多的可供学习的数据，以竹信科技来说，从成立初期便组建了大数据医院部，召集了数学、医学、云计算方面的专家，并与南方医科大展开深度合作，研发推出便携心电图机，用它来当作获取巨量临床医疗数据的工具，建立心血管风险预测模型。目前竹信科技在心血管风险预测方面已经取得巨大进展，竹信科技推出可以放进口袋里的极简心电，它能大大拉近普通大众和心电图机之间的距离，降低获取用户心电数据的成本。通过这款极简心电，以及基于竹信科技开发的心电算法，用户可以随时随地知晓自身心脏健康状况，及时发现心血管疾病风险。
未来，竹信科技还将继续致力于通过人工智能和医疗大数据的结合，不断深化在智慧医疗领域的智能化程度，得到更多海量的规模人群的检测数据，用以评估用户身体状态，进行适当干预，以此帮助用户抑制疾病发展，提高他们的生活质量和健康水平。
人工智能在医疗领域的价值何在？
以竹信科技这套基于人工智能大数据的服务体系为例，对普通大众来说，它可以使得健康方面的预警预测和自我管理变得现实可行，不用事事询问医生，依靠竹信极简心电就能实时监测心脏健康状况。对于有心血管疾病的人来说，还能依据日常检测情况及时调整生活起居习惯，追踪阶段周期内的健康趋势和用药效果，促进自身行为的良好改变。对于院内医生来说，它目前在做的事情并不是取代医生，而是辅助医生。医生可以依据用户在极简心电上保留的历史心电数据和健康趋势，更加高效准确地做出诊断，提升服务效率。
除了对医生和普通大众具有重大意义，人工智能在医疗领域的迅速扩展还是一件造福国家社会的大事。我们国家的医疗健康领域面临的一个突出挑战是，优质健康医疗资源配置不均：在我国，每千人拥有1.2个医师，发达国家是2.8个；每千人拥有2.4个床位，发达国家是7.4个，一个好的医生的培养需要10-20年的时间，但选择工作时，他一般会首先选择去大城市的三甲医院工作，边远落后地区的医疗问题依然不能得到解决。而人工智能的出现，比如类似竹信极简心电这类家用便携心电仪的普及，将使得边远地区的人们在心血管疾病预防及治疗管理上多了一个帮手，医生资源有限不能兼顾的情况下，他们也可以用自己的双手来实时掌控自身健康状况。
(原标题：除了下围棋 人工智能还能预测心血管疾病风险)
本文来源：华龙网
责任编辑：王晓易_NE0011
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[摘要]谷歌AlphaGo系统首席架构师Silver在周二纽约的人工智能大会上表示：“我们希望利用这些技术能够更好的造福人类，让AlphaGo智能系统在更多地方广泛运用。”
腾讯数码讯（chares）人工智能AlphaGo在围棋赛上打败了围棋选手李世石，这算是谷歌的巨大成功，不过似乎开发人员们对此并不满足，他们看见了更有潜力的功能，比如健康医疗领域。谷歌AlphaGo系统首席架构师Silver在周二纽约的人工智能大会上表示：“我们希望利用这些技术能够更好的造福人类，让AlphaGo智能系统在更多地方广泛运用，包括医疗健康分析，医疗护理助手等。”除了AlphaGO，今年早期，Deepmind英国基地推出了Health division人工智能医疗系统，七月又宣布将与穆菲尔德的眼科医院合作，在临床医学移动APP的帮助下，共同将人工智能应用到糖尿病及视网膜病变等医疗科研上。
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人工智能除了下围棋还能干啥
我有更好的答案
2012年谷歌的科学家们用1.6万块电脑处理器构建了一个世界上最大的“模拟神经网络”，这和Al-phaGo的“大脑”类似。科学家们向“谷歌”大脑展示了随机选取的1000万段视频，想看看它能“学”到什么，结果“谷歌大脑”在没有任何人工指令的情况下认出了猫的脸。“谷歌大脑”识别猫的学习方法与AlphaGo是一样的，它们都使用了“深度学习”的方法。过去几年间，大数据利用成为可能，电脑运算能力呈量级增长，得益于这二者，建立类似于人脑的“神经网络”，发展电脑的深度学习能力成为可能。目前人工智能的识别能力已经在某种程度上超过了人类。智能识别技术的应用正在迎来一个全新的时代。　　最为典型的应用就是人脸识别，近年来海关、交通运输等重要安防监控场所已经有比较成熟的产品投入使用，实现了时时的智能人脸抓拍与识别及报警。　　在深度学习被提出后，语音识别的技术同样得到了飞跃性的发展。有人预测，在不久的将来，电脑将能够像人一样用语言同人类交流，它能听懂你的话，也能表达自己的意思，而你很可能分辨不出与自己对话的究竟是人还是电脑。深度学习的出现，使得智能医疗成为可能，过往的医疗数据为人工智能提供了丰富的学习资料。有人预测，将来深度学习如果能够深入应用于医疗领域，人工智能将对人类医生形成挑战。　　2015年加拿大一家叫做Deep Genomics的科技公司成立，这家公司让人工智能通过深度学习解开基因组的秘密。人类很难“读懂”基因组中的信息，但是人工智能通过深度学习却可以做到，它能够比人类更好的理解基因。Deep Genomics 公司目前正在做的就是基因组检测，这家公司的创始人将深度学习基因组技术比喻为基因突变领域的谷歌搜索：研究人员可对DNA序列进行查询，系统将鉴别出突变，并告知这些突变会导致什么疾病和致病原因，这对于未来医疗无疑是颠覆性的。　　同样研发了AlphaGo的“深度思维”公司也将研发范围扩展到了医学领域。不久之前，“深度思维”推出了自己的医疗项目“深度思维健康”。目前他们正在开发一款安装在苹果手机上的医疗应用“Streams”，这个应用能够迅速向医疗人员发出有关病人面临的风险的警告，告知医生病人可能存在的并发症等。这两年，“无人驾驶”的概念突然火热起来，但是无人驾驶，电脑必须能够识别道路，以及道路上的所有标志，包括车道线、交通标志、信号灯等，还必须识别道路上的行人和其他车辆，最重要的还需实时做出判断和决策，也就是得“随机应变”。这些技术都需要人工智能来实现，说的更准确一点，都需要“深度学习”来帮助实现。目前谷歌无人驾驶汽车已经在美国加利福尼亚州的公路上测试超过170万英里（约274万公里），而测试6年以来，总共发生了11次小规模的事故。　　根据美国高速公路安全管理局的规定，美国针对“仅造成财产伤害的碰撞事故”制定的全国标准约为每驾驶10万英里0.3次。谷歌无人驾驶汽车行驶170万英里发生11桩事故的比例为每驾驶10万英里0.6次。从这个数据看来，无人驾驶汽车想要最终投入市场，可能还要走很长一段路。不过可以想象，也许用不了太多时间，无人驾驶汽车将开始逐渐出现在世界各地的公路上
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