中國的醫療人工智慧和工業4.0應該怎麼做？-德國院士張建偉來解答

張建偉院士

德國漢堡大學信息學科學系教授

多模態技術研究所所長

德國漢堡科學院院士,千人計劃專家

1986年清華大學計算機系學士優異畢業，1989年清華大學計算機系碩士畢業(人工智慧)，1994年德國卡爾斯魯厄大學計算機系博士畢業(機器人)。

編者按:對人工智慧而言，醫療領域一直被視為一個很有應用前景的領域。目前來說，人工智慧在醫療健康領域中的應用主要包括醫學影像、虛擬護士助理、健康管理、醫療風險分析、藥物挖掘、輔助診斷、醫學研究和營養學等。縱觀我國的政策，在2016年6月國家發改委、科技部、工信部等都明確指出到2018年將打造「人工智慧基礎資源與創新平台」，在重點領域將培育若干全球領先的人工智慧骨幹企業和人才，這對一些初創企業來講剛好是一場春風。

張建偉院士近二十年在德國從事及領導智能自動化生產系統的感知學習和規劃、多感測信息處理與融合、智能機器人技術、人機交互的研究與開發等研發方向。發表三百餘篇論文及專著，並多次獲得國際會議最佳論文獎；擁有四十餘項發明專利。指導德國碩士工程師百餘名，德國博士三十餘名，洪堡學者多人，聯合培養中國博士十餘名。主持德國科學基金重點項目、聯邦教研部與工業合作項目、歐盟ICT、中德跨學科重大研究中心等多項重大研究項目。領導開發出經驗學習演算法、自主移動護理機器人、脊椎手術機器人、配藥機器人、多模式人機交互平台、開放機器人軟體、大數據智能軟體等多項技術與系統，其中配藥機器人、多功能輪椅等已經進入產品化階段。

此外，張建偉院士還將於2017.06.15-16日出席由生物谷主辦的「2017未來醫療科技大會暨人工智慧前沿論壇」，並為大家帶來題為「人工智慧、機器人與醫療科技的融合」的報告。

那麼對於近期醫療人工智慧的熱門研究，張建偉院士如何評價及其研究組在相 關領域又有哪些新的突破呢？下面是生物谷的採訪。

生物谷:張院士您好，非常感謝您此次接受生物谷的邀請來參加「2017未來醫療科技大會暨人工智慧前沿高峰論壇」。人工智慧技術的發展讓我們有預感過去在科幻大片里看到的場景將逐漸變成現實，人工智慧目前在醫療領域中的應用主要體現在輔助診斷上，您掌握人工智慧和機器人研究核心技術，那麼人工智慧機器人現在醫療領域中主要有哪些應用？您認為未來人工智慧在醫療領域最有可能取得新突破的方向在哪裡？

回答：人工智慧現在在大數據和無處不在的新演算法環境下，技術慢慢從實驗室走向各行各業。從研發角度來講，還有許多理論問題需要突破，還有許多問題和挑戰有待解決。在醫療技術方面，人工智慧會結合以下領域帶來新的創新應用：診斷系統， 藥物發現，手術康復和護理技術，醫院物流自動化以及電子信息化管理，等等。近期內，基於大數據的個性化診斷，新型藥物的發現，智能康復設備，自動導航手術機器人，醫院物流自動化系統，都會在實用創新方面實現突破性的進展。

生物谷: 您是德國漢堡學院院士，遠道而來，能否向我們講述一下人工智慧在德國的發展情況？在醫療領域，有哪些好的東西值得我國借鑒？

回答：德國在人工智慧的理論和應用方面，始終有持續的資助和企業研發。人工智慧的基礎理論研究在各個大學的人工智慧實驗室和馬普所相應部門進行。另外，德國人工智慧研究院和多個弗朗豪夫研究院，從事著人工智慧在各行各業的垂直領域應用和技術轉移工作。通過產學研的合作項目和大學人才的承接，企業也在人工智慧在產品開發上不斷的起到重要的創新作用。德國在新型的智能醫療儀器，診斷系統，康復設備，醫院信息管理系統等方面，都有很好的產品。在未來的助老助殘機器人，智能手術輔助系統等領域領域，也有很多的技術儲備。企業和研發單位高校注重多學科的融和以及人才的培養，保證了人工智慧在醫療技術上得到長期的持續應用。

生物谷:近年來，醫療機器人領域吸引了眾多資本的參與。您多年致力於智能機器人技術、多模式人機交互的研究與開發，也擁有四十餘項機器人和人工智慧方面發明專利。您認為未來人工智慧機器人的發展趨勢如何？您認為未來有哪些工作崗位會被人工智慧所取代？

回答：國際大公司，起到推波助瀾作用。從學術，工業到資本，使AI應用出現了里程碑式結果，這使大眾和政府都把AI作為全球技術創新的核心技術。大公司幾乎都在爭相努力建立自己最強AI研究院。而中小公司人才缺乏，沒有技術，就像互聯網一樣，怕失去競爭優勢。

中德最新啟動的重大大學課AI研究項目，是「跨模態學習」，這是面向未來的核心AI技術。現在AI（弱人工智慧）與機器學習，是基於單模態的，它只在一個領域解決問題，無法轉移到另一個領域，比如只專攻與圖像處理、語音處理等單個方面。而下一代的AI技術是基於跨模態的信息。包括文本、圖像，聲音等各種人工數據，打通這些數據。把它們整合，做成自學習系統，實現更強大的AI，也就是強人工智慧，這樣就具有記憶，推理，人機交互等通用型綜合系統。強AI方面，有許多路要走，j建立通用AI引擎，需要跨模態的形式進行研究，包括關鍵技術整合，機器記憶，預測與數據校準、知識的抽取、推理、表達和自學習，這些都是強AI引擎里的關鍵技術。

人工智慧將替代人做那些非常重複勞累無尊嚴的事情，比如清潔，配藥，運送，分診，數據輸入及處理。在大數據互聯網環境下，在提高效率方面，提高數據質量方面，可比人做得更好。

生物谷: 在您開發機器人的時候，您認為未來是否會有可能賦予智能機器人人類思考能力？或者說機器人是否可能會取代人類？

回答：人工智慧能夠帶來超級病人，超級醫生等。但是我認為研發應該基於「以人為本」的宗旨，AI系統不應該是黑匣子，而未來必須全透明，我能了解每個機器決策來源和過程，使未來AI系統成為幫助人類完成繁瑣複雜重複工作的助手，而不是取代我們的超級機器。

生物谷：據我們所知，您在工業4.0研究領域也開發了多種隨著人工智慧與醫療領域的結合，可用於工業4.0的經驗學習機器人系統、自主移動操作機器人、雙臂裝配系統、多模式人機交互平台、開放機器人軟體、認知式電子教學界面等多項技術與系統。我國的工業4.0建設剛起步不久，對於我國的工業4.0建設，您能否給一些好的建議？

回答：工業4.0的概念應用範圍已經遠遠超出了製造領域。產學研結合，不能只是產品的研究，而忽視學校的基礎技術研究。公司的研究和學校的研究，有不同之處。公司可以僱傭許多編程和大數據人員，但它們在基礎的大交叉領域很難做。比如他們沒有動機去僱傭研究大腦和心理的人員。他們缺乏專攻跨學科的研究專業人員。AI基礎研究項目，需要包括有心理，腦科神經學專家一起參與，要研究多模態的表達的機制等。探討在深度學習，增強學習之外能有更新的方法。此外，企業和學校在基礎項目的合作是很好的形式，比如現在的中德項目，也得到不少大公司的關注，給予了資助。大公司藉此可以觀察跨學科創新的研究進展。

政府來引導組織，實現人工智慧和細分垂直領域的結合，實現創新應用，孵化創新公司，結合人工智慧在工業4.0和醫療方面的專用基金，充分發揮國際合作，面向全球市場，中國一定會在這個領域實現創新模式的突破。

大會日程：

會議地址：上海遠洋賓館（上海市虹口區東大名路1171號）

更多詳情見大會官網：http://meeting.bioon.com/2017IM

參會贊助諮詢：

謝建勝

E-mail:jiansheng.xie@bioon.com

Mt: 183 6073 4019

點擊【閱讀原文】了解詳情及報名

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！