從實驗室到行業應用，人工智慧的「進化」需要跨過這些門檻

從 2011 年開始，深度神經網路學界發生的重要進展越來越多，促成了人工智慧技術的又一次新浪潮。和之前上世紀 70、80 年代不同的是，這一次受益的行業不限於科技業，人工智慧進入更多行業，和人們生活的更多方面的結合已經在發生。

日前，在PingWest品玩於矽谷舉辦的 SYNC 2017 科技峰會上，計算機視覺創業公司 Orbeus（後被亞馬遜收購） CEO 李軼和美國頂級科技人工智慧科研公司的研究人員們，再一次就「人工智慧從研發到應用」這個話題進行了討論。他們認為，最快在今年年底、明年年初，人們就會在更多領域內見到人工智慧釋放能量。

在 Google Brain 擔任 Staff Engineer 的劉小兵（Xiaobing Liu）指出，Google 經常有一些有趣的實驗想法，而他的工作就是證明想法的可實踐性。最終，被證明了有價值的想法和技術，一些會進入 Google 的產品，也有很多會被 Google 公開給全人類使用。

他認為，在人工智慧的助力下，「醫療健康會成為一個很有前景的行業。」這是因為新的機器學習技術讓計算機視覺變得更強大——它能替代醫生望聞問切中的「望」，能夠替代醫生完成一些重複的工作量。事實上，PingWest品玩幾個月前採訪了 Google Research，為了讓計算機能夠幫助眼科醫生診斷糖尿病性視網膜病變（發展中國家居民失明的最主要致因之一），該機構訓練了一種名為「深度卷積神經網路」的複雜計算機演算法，然後用數萬張人類視網膜眼底圖庫對其進行測試。結果喜人：演算法發現癥狀的敏感度和判斷癥狀的準確性比人類高出四個百分點。

IBM 沃森傑出工程師 Rama Akkiraju 同樣認為，在短期來看人工智慧的最大意義就是提高人的工作效率，而醫療會是一個體現人工智慧價值場景。醫學和我們每一個人都有關，因為我們都會生病，但即使是醫生都無法隨時和最新的醫藥研究成果同步，更別提本身就受信息門檻和信息不對等制約的病人。

「在 IBM 沃森，我們把 AI 理解為『增強人類智能』(Augmented Intelligence)。現在每天都有無數的醫學論文出來，討論病症、病理、什麼藥物最有效等等。我們可以讓 AI 成為醫生的助理，用 AI 整合這些論文的信息成一個知識庫，什麼樣的癥狀和什麼病症有關，幫助醫生讓他們把工作做得更好。」

參與到討論中的英特爾政府 AI 項目 (Federal AI) 負責人 Hanlin Tang，曾有多年從業和研究經驗。他發現這一波浪潮最讓他感到激動的是，在人工智慧熱潮的表面之下，那些不太熱門的，卻在實際生活中有著重要意義的問題，得到了更多研究者的關注。這些方面的人工智慧研發進展很快，實驗室中的技術很快就會投入實際生產生活。

Hanlin Tang 在 SYNC 2017 上發言

「比如給機器人開發系統，讓它能替代人去高危場所進行安全檢查，比如輸油管道或者高速路。這些都是短期內很容易實現的目標，或許聽起來沒自動駕駛有趣，但我認為會帶來深遠的影響。」Tang 表示。

儘管人工智慧投入實際應用的前景可觀，人工智慧研究和工業連接處的一些無奈的制約，也讓每一名參與討論者感同身受。聖何塞州立大學的機器學習教授 Maya Ackerman 表示，不是所有大學的教授和研究者都像斯坦福一樣——對於絕大多數的高等院校研究機構，從實驗室成果到工業界的產品之間，優秀技術的轉化缺乏基礎性的制度，而無法轉化意味著沒有商業利益作為研究的回饋激勵，長此以往學校很難持續做出優秀的項目。矽谷幾乎每一個優秀院校的研究人員都在被科技公司和業界追逐著，人才很難保留，Ackerman 自己也出來找投資，創立了自己的創業公司。

Hanlin Tang 則發現，以工業投產為最終目的的學術研究，並非搭建、訓練、出論文、下一個項目這種流程一樣簡單。「比如我們為機場安保訓練一個計算機視覺系統，現實是季節會變化，人們穿的衣物有增減。所以在生產環境下，我們還要建立一個系統去監控已訓練好模型的性能，有時甚至還要調整甚至重新訓練一個模型。」這是他在從研究到實際應用的過程中，發現和之前純研究自己所做的事情最大的不同。

作為全球最大的企業服務提供商，IBM 每天在做的事情是獲取、計算和分析企業數據，提供更具智慧價值的分析報告。「我們越來越發現，從企業獲取的 80-90%數據都是非結構化的。直到 AI 到來之前，這些數據的價值因為數據本身無法分析而被擱置了。」

Rama Akkiraju 在 SYNC 2017 上發言

「現在有了機器學習和雲計算技術，IBM 可以和這些客戶合作，提取非結構化的數據進行分析獲取智慧。比如在鑽探業，我們現在不僅可以用企業自己的數據，還可以外部信息源（比如天氣），或者結合社交網路上對鑽探的討論，結合所有這些在結構上不統一的數據。信息對我們更有價值了。」Akkiraju 說。

以下是他們在 SYNC 2017 上討論的現場視頻

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