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人工智能在醫(yī)療診斷的應(yīng)用范文第1篇

報(bào)告從醫(yī)療人工智能的發(fā)展角度出發(fā)，以商業(yè)落地為切入點(diǎn)，總結(jié)出中國醫(yī)療人工智能發(fā)展10大洞察。梳理了國內(nèi)10項(xiàng)主流的醫(yī)療AI產(chǎn)品，醫(yī)療人工智能領(lǐng)域中十大主流產(chǎn)品，并從技術(shù)成熟度、使用效果、發(fā)展情況、企業(yè)案例等角度進(jìn)行分析。

2018中國醫(yī)療人工智能十大洞察從人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的四個(gè)核心應(yīng)用場景——醫(yī)學(xué)影像、虛擬助理、健康管理和藥物研發(fā)的角度，提出出中國醫(yī)療人工智能發(fā)展的十大洞察及相關(guān)觀點(diǎn)。

1. 部分智能影像診斷企業(yè)將在2018年獲得三類器械證，正式進(jìn)入商業(yè)化階段。

2. 智能影像診斷競爭格局基本形成，“偽醫(yī)療AI企業(yè)”基本出局，新入場技術(shù)型玩家基本沒有獲得風(fēng)投的可能，商業(yè)機(jī)會(huì)已然錯(cuò)過。

3 .語音電子病歷：落地醫(yī)院成本高，產(chǎn)品需進(jìn)行科室定制化，客單價(jià)低，主要用于病理科、影像科等。

4. 智能問診：知識(shí)圖譜搭建是關(guān)鍵，目前僅發(fā)揮導(dǎo)診、輔助檢索或連接醫(yī)患的作用。院內(nèi)場景“預(yù)問診”需求量大，具備落地能力.

5. 國人健康管理意識(shí)尚待培育，健康大數(shù)據(jù)尚待采集與整合。企業(yè)以B端為主要切入口。

6. 精神心理治療師嚴(yán)重缺乏，AI或可成為替代性工具。

7. 藥物研發(fā)中化合物數(shù)據(jù)質(zhì)量對于AI企業(yè)是關(guān)鍵。

8. 借助國際力量，中國AI藥物研發(fā)企業(yè)從無到有，預(yù)計(jì)2018年起將涌現(xiàn)更多玩家，AI藥物研發(fā)或?qū)⑹俏磥淼男嘛L(fēng)口。

9. 產(chǎn)品形態(tài)以軟件/SaaS為主，收取軟件授權(quán)費(fèi)的商業(yè)模式存在一定局限性。軟硬一體化產(chǎn)品的商業(yè)落地更具優(yōu)勢。

10. 中國醫(yī)療整體數(shù)據(jù)量大，但針對細(xì)分場景的數(shù)據(jù)量和質(zhì)量仍無法滿足算法模型的訓(xùn)練需求；隨訪數(shù)據(jù)的缺失，使國內(nèi)在類似“腫瘤患者五年存活率”等領(lǐng)域的研究一片空白。

醫(yī)療人工智能應(yīng)用場景與技術(shù)路線人工智能與醫(yī)療健康結(jié)合點(diǎn)在哪里？下圖呈現(xiàn)的是人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的主流應(yīng)用場景與技術(shù)路線，通過該圖能夠?qū)χ袊t(yī)療人工智能的格局有清晰的了解。

中國十大醫(yī)療人工智能產(chǎn)品總覽為了更深入的解讀商業(yè)落地的現(xiàn)狀，在報(bào)告中，億歐智庫主要按照技術(shù)成熟度和使用效果兩大維度對醫(yī)療人工智能十大產(chǎn)品進(jìn)行了分析與評估。其中，針對技術(shù)成熟度和使用效果兩大維度，主要通過產(chǎn)品出現(xiàn)時(shí)間、落地情況、發(fā)展情況、企業(yè)數(shù)量、行業(yè)人士和專家訪談進(jìn)行判斷。另外，還從產(chǎn)品的發(fā)展情況、涉足的企業(yè)案例等角度更加具體地進(jìn)行分析。

醫(yī)療人工智能六大發(fā)展趨勢結(jié)合政策和商業(yè)落地產(chǎn)品的現(xiàn)狀，億歐智庫認(rèn)為市場在今年呈現(xiàn)出六大趨勢：

1. 2018年起，AI影像產(chǎn)品落地速度會(huì)加快，產(chǎn)品性能成熟度將不斷提高。

2. 隨著技術(shù)成熟度提高，語音電子病歷醫(yī)院普及率加快，頭部企業(yè)可形成規(guī)模效應(yīng)

3. 智能問診隨著知識(shí)圖譜的不斷完善，預(yù)問診功能可以有效提升醫(yī)生效率

4. 健康大數(shù)據(jù)的發(fā)展，會(huì)使AI在健康管理場景下的應(yīng)用程度會(huì)進(jìn)一步提高。

5. AI在精神心理健康的的滲透程度會(huì)更深，未來可能成為這一領(lǐng)域的核心推動(dòng)力

6. AI+藥物研發(fā)領(lǐng)域?qū)?huì)誕生出獨(dú)角獸。

醫(yī)療人工智能發(fā)展四大挑戰(zhàn)一是數(shù)據(jù)數(shù)量問題：中國醫(yī)療整體數(shù)據(jù)量大，但針對不同病種的數(shù)據(jù)量和質(zhì)量參差不齊，有些病種的訓(xùn)練數(shù)據(jù)缺乏；健康大數(shù)據(jù)孤島問題有所緩解，但仍未達(dá)到深度學(xué)習(xí)的階段。

二是數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：AI數(shù)據(jù)處理中標(biāo)注的準(zhǔn)確性關(guān)乎結(jié)果的準(zhǔn)確性，近兩年之內(nèi)還是需要大量醫(yī)生去標(biāo)注。藥物研發(fā)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量對于研發(fā)效率的提升至關(guān)重要。

三是人才問題：AI算法人才與醫(yī)學(xué)人才知識(shí)體系不同，如何融合各自優(yōu)勢發(fā)揮最大價(jià)值，值得企業(yè)思考。

人工智能在醫(yī)療診斷的應(yīng)用范文第2篇

關(guān)鍵詞：人工智能；應(yīng)用領(lǐng)域；實(shí)際應(yīng)用

1. 人工智能中智能體的功能

1.1人工智能

人工智能是以知識(shí)為對象，研究知識(shí)表現(xiàn)、知識(shí)獲取、知識(shí)挖掘等的學(xué)科。從其功能來看，人工智能即參照人類智能活動(dòng)的客觀規(guī)律，借助一定的智能體，模擬人類的思維執(zhí)行諸如判斷、推理、識(shí)別、決策、檢測等活動(dòng)。

1.2智能體

人工智能必須借助一定的智能體來實(shí)現(xiàn)，也就是說，智能體是人工智能的載體。因此，分析人工智能就要借助智能體來闡述。一個(gè)性能良好的智能體，應(yīng)盡量準(zhǔn)確捕捉用戶的用意，通過對環(huán)境的感知，敏銳地獲取相關(guān)信息和知識(shí)，并根據(jù)環(huán)境的數(shù)據(jù)變動(dòng)適時(shí)作出調(diào)整，高效執(zhí)行用戶指令，完成用戶指定的任務(wù)。

1.2.1單智能體的功能

依照智能體的功能，人們通常將智能體劃分為思考型、反應(yīng)型、混合型三種。

圖1 思考型智能體的功能示意圖

  思考型智能體主要通過用戶根據(jù)目標(biāo)或任務(wù)，下達(dá)行動(dòng)指令，用知識(shí)和計(jì)劃指導(dǎo)行動(dòng)，并根據(jù)行動(dòng)的反應(yīng)，對環(huán)境進(jìn)行感知，智能體感知內(nèi)部狀態(tài)等對環(huán)境狀態(tài)，適時(shí)對動(dòng)作進(jìn)行調(diào)整，實(shí)現(xiàn)思考型智能體的功能。

圖2 反應(yīng)型智能體的功能示意圖

反應(yīng)型智能體主要通過規(guī)則動(dòng)作指導(dǎo)行動(dòng)，并利用智能體對環(huán)境狀態(tài)的感知，指導(dǎo)規(guī)則動(dòng)作對環(huán)境作出適應(yīng)性改變，實(shí)現(xiàn)反應(yīng)型智能體的功能。

圖3 混合型智能體的功能示意圖

混合型智能體的功能較為復(fù)雜，它通過智能體對環(huán)境的一般、緊急情況作出反應(yīng)，對環(huán)境狀況建模，對環(huán)境可能發(fā)生的情況進(jìn)行預(yù)測，與其它智能體進(jìn)行交流，共同指導(dǎo)決策，指導(dǎo)行動(dòng)的準(zhǔn)確性。

1.2.2多智能體的功能

多智能體即通過多個(gè)智能體間的相互協(xié)調(diào)，共同配合，構(gòu)成一個(gè)綜合智能體，聯(lián)合達(dá)成一個(gè)任務(wù)。每個(gè)成員智能體有著各自的目標(biāo)和動(dòng)作，可以不受其他成員的限制，自主執(zhí)行自身的動(dòng)作規(guī)則，利用各個(gè)智能體間的競爭與協(xié)調(diào)，化解多個(gè)智能體間的矛盾與沖突，實(shí)現(xiàn)多智能體的任務(wù)，體現(xiàn)多智能體的功能。在多智能體的綜合功能下，各個(gè)智能體作為綜合功能的子功能，每個(gè)智能體都具有較高的適應(yīng)性，能夠根據(jù)問題，進(jìn)行規(guī)劃和推理，判斷應(yīng)該采用的策略，對環(huán)境施加影響。多智能體基于簡單的設(shè)計(jì)理念，具有有利于建模，可擴(kuò)展性強(qiáng)，管理方便，能夠節(jié)省構(gòu)建成本，明白易懂等特點(diǎn)。通過多智能體，可以面向?qū)ο?，?shí)現(xiàn)智能體的多元化和多層次性的構(gòu)架，緩解了綜合系統(tǒng)的復(fù)雜性，也緩解了各個(gè)系統(tǒng)解決問題的復(fù)雜性，并通過協(xié)調(diào)與協(xié)作，提高解決問題的效率，提高整個(gè)系統(tǒng)行動(dòng)的效率。

2. 人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域

2.1人工智能在教育的應(yīng)用

2.1.1教師輔導(dǎo)的智能化

人工智能在教育的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在利用Agent技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能化教學(xué)。Agent技術(shù)是一種基于分布式的智能技術(shù)，通過智能體Agent，可以實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)的功能，并根據(jù)感知自身和環(huán)境狀態(tài)，采取相應(yīng)的行動(dòng)，達(dá)成系統(tǒng)規(guī)定的目標(biāo)或任務(wù)。Agent具有多種優(yōu)勢，諸如可以自主完成行動(dòng)，快速對動(dòng)作做出反應(yīng)，協(xié)作能力強(qiáng)，系統(tǒng)處于開放狀態(tài)，通信性能好，能夠隨時(shí)隨地進(jìn)行行動(dòng)等。多Agent系統(tǒng)由多個(gè)成員Agent組成，各個(gè)成員Agent都有既定的動(dòng)作，通過成員hgent間的通信，獲知相關(guān)信息，共同協(xié)調(diào)完成整個(gè)系統(tǒng)的復(fù)雜任務(wù)。Agent在智能化教學(xué)中的主要功能：對教學(xué)過程進(jìn)行跟蹤監(jiān)控、教學(xué)分析、教學(xué)信息的整理、輔助學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)方法建議等。通過上述功能，能夠適時(shí)監(jiān)督學(xué)生的自主學(xué)習(xí)和教師的輔導(dǎo)，并能夠結(jié)合學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)效果等，提供有效的學(xué)習(xí)指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)教師輔導(dǎo)工作的智能化。

2.1.2教學(xué)資源的智能檢索

目前，各種網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源五花八門，信息量非常大且較為分散，并且各種教學(xué)資源還在不斷的增長，給學(xué)生和教師利用教學(xué)資源帶來相應(yīng)的困難。智能檢索系統(tǒng)的應(yīng)用，能夠幫助學(xué)生和教師在海量信息中，快速準(zhǔn)確地搜索到所需信息，節(jié)省學(xué)生或教師的檢索時(shí)間，提高用戶檢索效率。

2.1.3智能化評價(jià)

隨著現(xiàn)代教育的發(fā)展，運(yùn)用專家系統(tǒng)技術(shù)，通過網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)，采用智能組卷算法，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)組織考卷。通過試題庫，依照既定規(guī)則，對精選的試題進(jìn)行篩選，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的試題測試功能。根據(jù)相關(guān)需要，設(shè)計(jì)自動(dòng)評卷功能，對考試結(jié)果進(jìn)行評價(jià)，并可根據(jù)需要對考試題型進(jìn)行評價(jià)。

2.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

2.2.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，就是通過揭示數(shù)據(jù)間的關(guān)系和數(shù)據(jù)的存在模式，對數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫進(jìn)行處理的技術(shù)。它是人工智能、數(shù)據(jù)庫管理、仿真等多學(xué)科交叉的邊緣學(xué)科。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，為工商、科研工作的發(fā)展提供了較多的新方法，對工商業(yè)與科學(xué)研究都具有非常重要的意義。由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)蘊(yùn)含著知識(shí)表現(xiàn)、知識(shí)獲取和知識(shí)挖掘等理念，使得其與人工智能的功能如出一轍，很多人認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)該是人工智能的一支。從實(shí)際來看，雖然數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與人工智能有相應(yīng)的交集，但它已經(jīng)成為一個(gè)獨(dú)立的系統(tǒng)，具有更為豐富的內(nèi)容體系，與人工智能、機(jī)器仿真、OLAP、專家系統(tǒng)等都具有相關(guān)性，其規(guī)則、分類、算法等都自成體系，體現(xiàn)出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的博大精深。

2.2.2數(shù)據(jù)庫的知識(shí)發(fā)現(xiàn)

通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)存量進(jìn)行充分的研究，從中找出潛在的規(guī)律性，從而利用數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析，挖掘出蘊(yùn)含在數(shù)據(jù)中的抽象知識(shí)，揭示數(shù)據(jù)所表現(xiàn)的客觀世界狀況，從中得出相關(guān)的本質(zhì)和規(guī)律，從而自動(dòng)獲取知識(shí)。知識(shí)表現(xiàn)所概括的是數(shù)據(jù)所揭示內(nèi)容的概念，比數(shù)據(jù)本身更有應(yīng)用價(jià)值。

2.3智能檢測技術(shù)的應(yīng)用

2.3.1智能機(jī)器人研究

在智能機(jī)器人的研究中，研究者更加關(guān)注對機(jī)器人的行動(dòng)進(jìn)行智能控制，也就是說，研究者在給定機(jī)器人任務(wù)后，必定要根據(jù)任務(wù)設(shè)計(jì)相關(guān)的動(dòng)作規(guī)則來實(shí)現(xiàn)任務(wù)，然后根據(jù)智能控制，使機(jī)器人的行動(dòng)達(dá)到研究者的預(yù)期目的。

2.3.2對流水線的智能監(jiān)控

很多工廠的生產(chǎn)流水線，都需要通過過程監(jiān)控，保障產(chǎn)品質(zhì)量和系統(tǒng)性能。很多企業(yè)已經(jīng)采用人工智能對流水線進(jìn)行監(jiān)控 ，確保流水線的物理參數(shù)精度，實(shí)現(xiàn)流水線的高效和產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)。例如汽車工業(yè)的模糊邏輯智能控制，軋鋼廠的神經(jīng)元智能控制，水泥旋窯的模糊智能控制等。

2.3.3故障的智能診斷

一般情況下，智能系統(tǒng)根據(jù)檢測到的故障狀況，對照系統(tǒng)存儲(chǔ)的相關(guān)診斷數(shù)據(jù)和信息，判斷系統(tǒng)、器官、元件等出現(xiàn)故障的原因，采用系統(tǒng)給定的信息進(jìn)行故障處理，及時(shí)排除故障，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。故障的智能診斷系統(tǒng)構(gòu)架主要有：故障信息庫、診斷信息、數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)庫等。例如，飛控系統(tǒng)的故障診斷、雷達(dá)的專家診斷等。

2.3.4醫(yī)療領(lǐng)域的專家系統(tǒng)技術(shù)

從上世紀(jì)70年代，醫(yī)療領(lǐng)域已經(jīng)開始廣泛應(yīng)用專家系統(tǒng)技術(shù)。例如在外科手術(shù)中，采用模糊邏輯控制，通過模糊函數(shù)與語言，準(zhǔn)確把握病人的麻醉深度，實(shí)現(xiàn)對病人麻醉深度的智能控制。

3. 人工智能的實(shí)際應(yīng)用

3.1機(jī)器人在教育界的應(yīng)用

3.1.1模擬教學(xué)

根據(jù)教材的安排，對某些需要解釋的現(xiàn)象進(jìn)行機(jī)器人模擬演示，讓學(xué)生認(rèn)真觀察，從中發(fā)現(xiàn)一定的規(guī)律，使學(xué)生加深對規(guī)律性的認(rèn)識(shí)和理解。如數(shù)學(xué)教學(xué)中的拋物線軌跡演示，物理教學(xué)中的阿基米德定理演示等，都能夠利用直觀的演示，揭示其中的規(guī)律，使學(xué)生加深對相關(guān)知識(shí)的理解。

3.1.2人機(jī)交互的輔導(dǎo)方式

利用機(jī)器人輔導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)，可以通過人機(jī)交互，為學(xué)生提供量身定制的輔導(dǎo)模式，使學(xué)生的個(gè)性得到充分發(fā)展。采用微型機(jī)器人與學(xué)生的交互輔導(dǎo)，可利用微型機(jī)器人其體積小、重量輕，便于攜帶等優(yōu)點(diǎn)，隨時(shí)隨地進(jìn)行學(xué)習(xí)，隨時(shí)為學(xué)生解決問題，提供學(xué)習(xí)指導(dǎo)。利用家庭機(jī)器人與學(xué)生的交互輔導(dǎo)，承擔(dān)家庭教師的職責(zé)，有利于學(xué)生問題的適時(shí)解決，也有利于學(xué)生的學(xué)習(xí)得到及時(shí)的鞏固。通過軟件機(jī)器人與學(xué)生的交互輔導(dǎo)，可以對學(xué)生的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行分析，為學(xué)生制定專門的指導(dǎo)計(jì)劃，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量。

3.1.3仿真訓(xùn)練

在教學(xué)中，教師可以利用機(jī)器人，將相關(guān)內(nèi)容通過機(jī)器人的演示展現(xiàn)給學(xué)生，減輕教師的負(fù)擔(dān)，并能夠通過規(guī)則的動(dòng)作，使教學(xué)更為規(guī)范。例如，用機(jī)器人示范體育高難動(dòng)作，可以將動(dòng)作分解、定格、重復(fù)播放等，從多方位展示動(dòng)作，使學(xué)生能夠充分掌握動(dòng)作的規(guī)范，比教師的示范更為科學(xué)，也更為有效。

3.1.4機(jī)器人遠(yuǎn)程教育

通過機(jī)器人，可以通過對學(xué)生的特征數(shù)據(jù)分析，建立學(xué)生模型庫，根據(jù)學(xué)生的個(gè)性，同時(shí)對多名遠(yuǎn)程教育的學(xué)生實(shí)施個(gè)性化教學(xué)和輔導(dǎo)，提高遠(yuǎn)程教育的效率，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程教育的智能化。

3.1.5激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣

機(jī)器人為學(xué)生創(chuàng)設(shè)富有情趣的教學(xué)環(huán)境，根據(jù)教學(xué)任務(wù)，采用與學(xué)習(xí)相關(guān)的游戲，調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，使學(xué)生在盡可能短時(shí)間內(nèi)，掌握需要了解的知識(shí)點(diǎn)，提高學(xué)習(xí)效率。

3.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域較為廣泛，主要有：

（1）商業(yè)領(lǐng)域

商業(yè)領(lǐng)域是最早應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要領(lǐng)域。通過數(shù)據(jù)挖掘，對產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對產(chǎn)品進(jìn)行市場定位；根據(jù)消費(fèi)者需求分析，對產(chǎn)品的銷售進(jìn)行預(yù)測，調(diào)整產(chǎn)品營銷策略；根據(jù)市場銷售情況，制定合理的庫存，減少資金的占用；對顧客的購買行為模式進(jìn)行識(shí)別，據(jù)此布置貨架，適應(yīng)顧客的購買習(xí)慣；通過食品的滯銷、暢銷分析，制定相應(yīng)的促銷手段和促銷時(shí)間，避免商品過期積壓等等，使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域得到極為廣泛的應(yīng)用。

（2）金融業(yè)

利用金融服務(wù)的各種卡品信息，分析客戶的需求，了解客戶的存款和貸款信息，對存、貸款趨勢作出科學(xué)預(yù)測，從而制定合理的存、貸款優(yōu)惠策略；對金融交易活動(dòng)進(jìn)行監(jiān)控，從中提取有用信息。例如，有信用卡客戶對私家車感興趣，金融機(jī)構(gòu)就可以將信息告知汽車銷售部門，并為客戶提供量身定制的貸款服務(wù)。

（3）工業(yè)生產(chǎn)

在產(chǎn)品銷售環(huán)節(jié)，工業(yè)生產(chǎn)企業(yè)對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用與商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用大致無異。隨著市場競爭的激烈，很多工業(yè)生產(chǎn)廠家已經(jīng)通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對生產(chǎn)過程進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)控。

（4）網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

隨著信息流量的增大，簡單的索引與搜索系統(tǒng)已經(jīng)很難滿足網(wǎng)絡(luò)用戶的需要，有待開發(fā)高層次的搜索引擎來適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)不斷的發(fā)展，智能化的搜索引擎帶給用戶的是快捷、高效與易用，使其成為今后搜索引擎的應(yīng)用趨勢。

（5）其它方面的應(yīng)用

通訊公司利用遠(yuǎn)程通信，及時(shí)了解客戶信息，創(chuàng)新客戶服務(wù)，拓展新的業(yè)務(wù)，擴(kuò)大市場影響力，贏得最佳效益。高校利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，了解生源信息，將學(xué)校的專業(yè)信息發(fā)送給目標(biāo)生源；對教師的情況進(jìn)行分析，從中找出關(guān)聯(lián)性，有針對地制定教學(xué)方案，有效提高高校的教學(xué)質(zhì)量。醫(yī)藥公司通過對醫(yī)生處方分析，了解醫(yī)生的用藥情況，可以制定合理的供貨計(jì)劃和營銷策略。旅游機(jī)構(gòu)對旅游團(tuán)體進(jìn)行分析，可以采用有效的旅游模式，吸引更多的旅游團(tuán)體。利用衛(wèi)星遙感技術(shù)獲取的數(shù)據(jù)，提高天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確度。

3.3人工智能在檢測系統(tǒng)的應(yīng)用

人工智能在檢測領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，如前面介紹流水線的監(jiān)控、智能故障診斷、專家技術(shù)系統(tǒng)等，現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)入侵的智能檢測系統(tǒng)加以簡要說明。

3.3.1網(wǎng)絡(luò)入侵專家檢測系統(tǒng)

該系統(tǒng)的智能化程度高，用戶不用干預(yù)專家系統(tǒng)的推理。然而，其系統(tǒng)信息是建立在專家知識(shí)的基礎(chǔ)上，必然受專家認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)攻擊模式的限制。該系統(tǒng)的構(gòu)建基于以下幾點(diǎn)：首先，采用安全入侵規(guī)則的描述方式，如判斷樹描述、圖形描述等。其次，通過合理推理，參照專家?guī)斓囊?guī)則，判斷網(wǎng)絡(luò)安全狀況，檢測是否有入侵行為發(fā)生。最后，更新專家?guī)?，調(diào)整專家規(guī)則，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的敏感性與快速反應(yīng)能力，不斷增強(qiáng)系統(tǒng)的自適應(yīng)功能，提高系統(tǒng)檢測能力。

3.3.2入侵統(tǒng)計(jì)智能檢測系統(tǒng)

該系統(tǒng)主要對異常的安全問題進(jìn)行檢測。它通過建立正常行為模型，對照進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)入侵檢測，檢測出正常行為有較大偏離，則視為異常。首先，確立門限值，統(tǒng)計(jì)某一事件在特定時(shí)間出現(xiàn)的頻率，檢測是否超出門限值，判斷系統(tǒng)是否異常。其次，設(shè)定事件度量均值、度量標(biāo)準(zhǔn)偏差的置信區(qū)間，統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的兩個(gè)參數(shù)值，判斷系統(tǒng)是否偏離區(qū)間，檢測系統(tǒng)異常與否。最后，根據(jù)事件的矩陣數(shù)據(jù)，對事件轉(zhuǎn)移的概率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果小則預(yù)示存在異常。

參考文獻(xiàn)：

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[4] 張睿.淺論數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用[J].成功(教育版). 2009(10)

人工智能在醫(yī)療診斷的應(yīng)用范文第3篇

一、芯片

據(jù)人工智能協(xié)會(huì)的《中國AI創(chuàng)新應(yīng)用白皮書》顯示，從1986年到2007年，全球單日信息存儲(chǔ)能力增加了約120倍，在數(shù)據(jù)生成量方面，預(yù)計(jì)到2020年，將達(dá)到44ZB，是2009年的44倍。數(shù)據(jù)量的成倍增長，伴隨的是芯片行業(yè)的蓬勃發(fā)展。

在這條賽道上，有智能設(shè)備廠商、云計(jì)算廠商、傳統(tǒng)芯片廠商。蘋果、微軟和谷歌都在開發(fā)自己的處理器，應(yīng)用于人工智能和其他的工作負(fù)載，其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)在沒有云處理的情況下壓縮算法。大數(shù)據(jù)、人工智能以及高性能計(jì)算和分析越來越趨向于利用GPU。這一趨勢使英偉達(dá)成為重要玩家，同時(shí)，也為AMD注入了新的活力。英特爾將其布局從個(gè)人電腦轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)。

此外，一些更加垂直細(xì)分的初創(chuàng)公司的表現(xiàn)同樣不容小覷。近期，寒武紀(jì)、地平線、深鑒、Kneron、鯤云科技等人工智能芯片公司相繼獲得融資，新一代計(jì)算芯片可以提供更強(qiáng)大的計(jì)算力，同時(shí)在集群上實(shí)現(xiàn)的分布式計(jì)算能夠幫助人工智能模型在更大的數(shù)據(jù)集上運(yùn)行。

二、智能音箱

相對于傳統(tǒng)音箱而言，智能音箱不僅是音響產(chǎn)品，同時(shí)是涵蓋了內(nèi)容服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)及語音交互功能的智能化產(chǎn)品，不僅具備WiFi連接功能，提供音樂、有聲讀物等內(nèi)容服務(wù)及信息查詢、網(wǎng)購等互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，還能與智能家居連接，實(shí)現(xiàn)場景化智能家居控制。

也因此，2017年成為了“百箱大戰(zhàn)”的一年，智能音箱的炙熱戰(zhàn)火從國外燒到了國內(nèi)。目前國內(nèi)切入音箱市場的公司主要有三類：

一是以喜馬拉雅“小雅”為代表的內(nèi)容基因的公司，他們和“傳統(tǒng)音箱”最為接近，但內(nèi)容的智能播放提升了用戶在聆聽場景下的交互體驗(yàn)。二是包括Rokid、出門問問、Broadlink等在內(nèi)的“智能公司”，在他們的產(chǎn)品里，音樂內(nèi)容只是眾多功能之一，更多的亮點(diǎn)在語音交互、連接智能家居上。而第三種則是小米、阿里、京東、聯(lián)想等“大公司”，他們背后是有龐大的商業(yè)生態(tài)。

三、醫(yī)療影像

今年11月15日，科技部公布了首批國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)名單，其中，就包括依托騰訊建設(shè)的醫(yī)療影像診斷平臺(tái)覓影。

AI+醫(yī)療是近年來資本投資和企業(yè)拓展新業(yè)務(wù)的熱點(diǎn)，這其中又以醫(yī)療影像為甚原因有兩點(diǎn)：醫(yī)療影像是所有大病診療的入口和基礎(chǔ)，放射科醫(yī)生是醫(yī)療行業(yè)最短缺的人員之一；人工智能技術(shù)爆發(fā)的核心——深度學(xué)習(xí)，正好最擅長分析影像類數(shù)據(jù)。如此，使得影像識(shí)別技術(shù)成了最有可能在醫(yī)療領(lǐng)域率先落地的技術(shù)。

短期來看，目前AI+醫(yī)療影像的商業(yè)模式一定是To B，并且在競爭初期，渠道為王；從長期來看，To C也有很大的商業(yè)機(jī)會(huì)，隨著技術(shù)的成熟，未來病人可以自由選擇AI醫(yī)療商的產(chǎn)品進(jìn)行服務(wù)。

四、安防

就目前來說，安防本身具有兩大特性，第一、在傳統(tǒng)的以視頻為主的安防行業(yè)中，經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù)資源，滿足了人工智能基于大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的算法模型訓(xùn)練的要求；第二、安防行業(yè)中事前預(yù)防、事中響應(yīng)、事后追查的特性剛好吻合了人工智能的算法和技術(shù)。

也就是說，目前AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用主要通過圖像識(shí)別、大數(shù)據(jù)及視頻結(jié)構(gòu)化等技術(shù)進(jìn)行作用的。而從行業(yè)角度來看，主要在公安、交通、樓宇、金融、工業(yè)、民用等領(lǐng)域應(yīng)用較廣，其中以公安應(yīng)用最為核心。另外，AI+安防在提前預(yù)防犯罪，和保障社會(huì)安全方面也起到了非常重要作用。

目前來說，雖然AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用有著很好的前景，但還沒有達(dá)到真正實(shí)用的階段，應(yīng)用中存在諸多的問題需要不斷完善和解決，比如環(huán)境適應(yīng)性差、場景理解受限、人臉識(shí)別準(zhǔn)確率等等問題。

五、語音交互

2017年，很多業(yè)內(nèi)專家都認(rèn)為，“語音”將會(huì)成為下一代人機(jī)交互的主要方式。其原因有三：

首先，語音交互更為自然和方便；其次，語音交互相對于文字交互模式而言，能夠解放人們更多的感官；第三，基于智能語音交互，不需要對APP、瀏覽器進(jìn)行點(diǎn)擊操作，而是直接通過語音操作的特質(zhì)，使其能夠凌駕于瀏覽器、APP等其他應(yīng)用的入口之上，成為一個(gè)新入口，而這個(gè)入口，將會(huì)變革更多的產(chǎn)業(yè)，諸如信息搜索、分發(fā)。

涉及語音交互的公司包括人工智能機(jī)器人廠商、人機(jī)交互技術(shù)和渠道提供商，以及基礎(chǔ)平臺(tái)支撐和關(guān)聯(lián)技術(shù)提供商：??

1、人工智能機(jī)器人廠商?主要包括小i機(jī)器人等智能機(jī)器人廠商，同時(shí)還有清華、中科院等人工智能技術(shù)研究院校和科研院所。??2、人機(jī)交互技術(shù)或渠道提供商?包括科大訊飛、捷通華聲、車音網(wǎng)、思必馳等語音技術(shù)提供商，以及短信(移動(dòng)、電信、聯(lián)通)、QQ等服務(wù)提供商。??3、基礎(chǔ)平臺(tái)支撐和關(guān)聯(lián)技術(shù)提供商?包括IDC、云計(jì)算平臺(tái)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)提供商。?

六、融資/收購

大勢所趨下，無論是國內(nèi)還是海外市場，科技巨頭正在以內(nèi)生式AI領(lǐng)域的研發(fā)，和外延式的直接投資、或收購AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)等方式在AI領(lǐng)域進(jìn)行積極部署。而巨頭們收購企業(yè)的原因，不外乎爭奪團(tuán)隊(duì)、專利、人才，同時(shí)，也是對自身業(yè)務(wù)的補(bǔ)充，以及為了公司在今后技術(shù)生態(tài)里的布局和站位考慮。

除了收購，2017年形成的另一個(gè)熱浪是融資。我們來看今年發(fā)生的融資大事件：

2017年2月，三星、英偉達(dá)聯(lián)手投資了AI智能語音助手公司SoundHound，這家公司以語音識(shí)別與搜索技術(shù)獲得了7500萬美元的投資；2017年3月，蔚來汽車以自動(dòng)駕駛、輔助駕駛獲得了來自IDG資本、高瓴資本等投資方6億美元投資；2017年3月，Geek+科技以智能機(jī)器人技術(shù)獲得了火山石資本等投資方1.5億美元投資；2017年4月商湯科技以計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)獲得了賽領(lǐng)資本6千萬美元投資；2017年5月，深鑒科技以處理器/芯片獲得了高榕資本等投資方數(shù)千萬美元的投資；2017年10月，地平線機(jī)器人獲得由英特爾投資、嘉實(shí)投資等資本方近億美元A+輪融資。

七、人才流動(dòng)

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八、政策

自今年7月國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》后，各地區(qū)都在從不同層面加強(qiáng)人工智能相關(guān)政策的部署。今年10月，北京市正式印發(fā)《中關(guān)村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)培育行動(dòng)計(jì)劃(2017—2020年)》；11月14日，上海市《關(guān)于本市推動(dòng)新一代人工智能發(fā)展的實(shí)施意見》，提出到2020年，重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1000億元。11月18日，有“中國光谷”之稱的武漢東湖高新區(qū)，出臺(tái)全國首個(gè)區(qū)域性《促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的若干政策》，并《東湖高新區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)劃》，提出未來三年將每年設(shè)立不低于2億元的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展專項(xiàng)資金。

同時(shí)，也了“國字號”的人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)。11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃推進(jìn)辦公室，并公布首批國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)名單：依托百度公司建設(shè)自動(dòng)駕駛國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)，依托阿里云公司建設(shè)城市大腦國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)，依托騰訊公司建設(shè)醫(yī)療影像國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)，依托科大訊飛公司建設(shè)智能語音國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)位列其中。

跡象表明，人工智能政策正在從中央傳導(dǎo)至地方，AI政策自上而下開始發(fā)酵，我國已經(jīng)進(jìn)入AI產(chǎn)業(yè)的“黃金窗口期”，預(yù)計(jì)未來將有更多地方的政策文件出臺(tái)，從而形成多點(diǎn)齊放的局面。

九、智能制造

波士頓咨詢在一份名為《工業(yè)4.0——未來生產(chǎn)力和制造業(yè)發(fā)展前景》的報(bào)告中明確指出，以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析為代表的新技術(shù)將為中國制造業(yè)的生產(chǎn)效率帶來15%—25%的提升，

智能制造，是在基于互聯(lián)網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)意義上實(shí)現(xiàn)的包括企業(yè)與社會(huì)在內(nèi)的全過程的制造，把工業(yè)4.0的“智能工廠”、“智能生產(chǎn)”、“智能物流”進(jìn)一步擴(kuò)展到“智能消費(fèi)”、“智能服務(wù)”等全過程的智能化中去，只在這些意義上，才能真正地認(rèn)識(shí)到我們所面臨的前所未有的形勢。

這一年來，各大制造企業(yè)為了重塑自身在制造業(yè)的全球競爭優(yōu)勢，在各層面高度重視智能制造，并相應(yīng)啟動(dòng)了一系列針對基于模型的企業(yè)、網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)、工業(yè)機(jī)器人、先進(jìn)測量與分析、智能制造系統(tǒng)集成等智能制造關(guān)鍵要素的計(jì)劃和項(xiàng)目，以對“AI+制造”的新競爭力形成進(jìn)行系統(tǒng)支持。

十、場景創(chuàng)新

人工智能在醫(yī)療診斷的應(yīng)用范文第4篇

在3月10日的比賽中再次落敗后，0：2的壓力讓李世石急于找到應(yīng)敵之策——據(jù)韓國媒體報(bào)道，李世石與棋界好友經(jīng)過通宵復(fù)盤研究后認(rèn)為，“對AlphaGo，必須靠打劫等復(fù)雜下法才有機(jī)會(huì)獲勝”?？上В裉炱灞P左下角出現(xiàn)的劫爭并未能挽回?cái)【帧?/p>

“AlphaGo可能唯一存在的潛在弱點(diǎn)就是連環(huán)劫，在均衡的狀態(tài)下才能看得更透?！北本┼]電大學(xué)教授、計(jì)算機(jī)圍棋研究所所長劉知青說。在他看來，即便發(fā)現(xiàn)AlphaGo存在弱點(diǎn)，它也能迅速修復(fù)，“我們真正看不見的是人工智能的極限”。

AlphaGo影響的不僅是圍棋界，更與未來人類的生活相關(guān)。前沿科技媒體機(jī)器之心創(chuàng)始人趙云峰認(rèn)為，谷歌的目的并非要專門做一臺(tái)下圍棋的機(jī)器去戰(zhàn)勝職業(yè)選手，而是把圍棋看作一個(gè)標(biāo)尺來參照，“圍棋只是測試人工智能技術(shù)的試金石，體現(xiàn)的是技術(shù)的進(jìn)展和突破，還能延伸很多領(lǐng)域”。

在趙云峰看來，AlphaGo致勝的訣竅在于其深度學(xué)習(xí)的能力，其“最大的優(yōu)點(diǎn)是輸入數(shù)據(jù)讓它通過分析給出結(jié)果，而人們可以由此作出決策”。這個(gè)應(yīng)用方向目前已經(jīng)開始在現(xiàn)實(shí)生活中運(yùn)用。據(jù)報(bào)道，“生”出AlphaGo的DeepMind已經(jīng)和英國國家醫(yī)療服務(wù)體系建立合作，正嘗試用智能算法協(xié)助醫(yī)生診斷。

然而，科技給人類帶來驚嘆的同時(shí)不免讓人驚愕，未來人工智能是否會(huì)像很多科幻電影中那樣，威脅人類生存？

北京大學(xué)心理學(xué)系教授魏坤琳擔(dān)心更多的是現(xiàn)實(shí)可能。他認(rèn)為，人工智能可能會(huì)引起新的資源爭奪戰(zhàn)，建議從現(xiàn)在起就制定規(guī)范，對人工智能給予一些限定，“大家都在爭奪資源，無論個(gè)人、企業(yè)和國家，誰掌握了更強(qiáng)大的人工智能為你所用，就能占得先機(jī)，就像核武器一樣，可以不去作惡，也會(huì)有反面用途”。

人工智能在醫(yī)療診斷的應(yīng)用范文第5篇

一、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)概述：

1、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)簡介

人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫為“AI”，主要研究如何使計(jì)算機(jī)去做更多過去只有人類才能完成的智能工作。AI一詞最早是在1956年Dartmouth學(xué)會(huì)上提出，2015年美國伊利諾伊小組研究中表明，現(xiàn)階段AI智力已可達(dá)4歲孩童智力水平。隨著人工智能技術(shù)不斷成熟應(yīng)用，圍繞著“AI+”的技術(shù)理念創(chuàng)新也在不斷提出，其中“區(qū)塊鏈+AI”的技術(shù)理念尤為突出。

區(qū)塊鏈?zhǔn)欠植际綌?shù)據(jù)存儲(chǔ)、點(diǎn)對點(diǎn)傳輸、共識(shí)機(jī)制、加密算法等計(jì)算機(jī)技術(shù)的新型應(yīng)用模式。其本身作為比特幣的底層技術(shù)，擁有去中心化、開放性、自治性、信息難篡改、匿名性等特征，可有效彌補(bǔ)人工智能應(yīng)用中存在的數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)安全等問題。區(qū)塊鏈可以為人工智能提供“鏈”的功能，讓人工智能的“自主”運(yùn)行中需要的數(shù)據(jù)信息都得到可信記錄并具備可溯源的特點(diǎn)，使得AI更可信、更安全?？梢哉f“區(qū)塊鏈+AI”是新型技術(shù)之間的通力合作，若兩者可有機(jī)結(jié)合，將會(huì)創(chuàng)造更大的價(jià)值。

從金融、消費(fèi)、醫(yī)療服務(wù)到政府服務(wù)，區(qū)塊鏈和人工智能的結(jié)合正在逐步滲透各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域。人工智能和區(qū)塊鏈的協(xié)作將會(huì)解決諸多的問題，在人工智能提供數(shù)據(jù)分析和匹配的同時(shí)，區(qū)塊鏈將提供一個(gè)更加安全和可信任的網(wǎng)絡(luò)。

2、人工智能和區(qū)塊鏈行業(yè)現(xiàn)狀概述

人工智能被譽(yù)為引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，是提升國家競爭力、維護(hù)國家安全的核心技術(shù)之一，也將成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展中新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力。在我國，人工智能的發(fā)展受到高度重視，2017年7月8日國務(wù)院了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的戰(zhàn)略部署，明確我國新一代人工智能發(fā)展的三大戰(zhàn)略目標(biāo)：至2020年人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進(jìn)水平同步，成為重要經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，全面支持建設(shè)小康社會(huì)；至2025年人工智能基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破，成為我國產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的主要?jiǎng)恿Γ蛑悄苌鐣?huì)建設(shè)邁進(jìn)；至2030年人工智能理論、技術(shù)和應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，為經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國奠基。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）2017年的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，2016年中國人工智能相關(guān)專利年申請數(shù)量達(dá)30115項(xiàng)，產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破百億，2017年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)152.1億元，該行業(yè)每年以40%～50%增長率進(jìn)行增長，預(yù)估2019年將突破300億元，截止2017年6月我國人工智能企業(yè)總數(shù)已達(dá)592家，僅次于美國。2017年9月，華為公司推出的芯片麒麟970及蘋果公司推出的芯片A11SOC均具備機(jī)器學(xué)習(xí)處理單元，為人工智能硬件打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。人工智能行業(yè)目前已走過技術(shù)蠻荒期，處于通用技術(shù)與行業(yè)結(jié)合形成商業(yè)化場景應(yīng)用階段。根據(jù)目前滬深兩市板塊分類統(tǒng)計(jì)，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵蓋了人工智能基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層各相關(guān)領(lǐng)域。

相比于人工智能技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了60多年的長足發(fā)展而言，區(qū)塊鏈技術(shù)目前起步不到10年，且剛剛經(jīng)歷了三個(gè)初級的階段，分別為：

起步期：2009年-2012年，以比特幣為代表的加密數(shù)字貨幣使得區(qū)塊鏈技術(shù)開始走進(jìn)部分極客和新興技術(shù)愛好者的視野當(dāng)中，并開始在世界范圍內(nèi)形成一定程度的關(guān)注和研究。

雛形期：2013年-2017年，以太坊在比特幣的基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)之上引入了智能合約，使得區(qū)塊鏈的可拓展性得到極大的提升，區(qū)塊鏈技術(shù)開始延展到更多行業(yè)和領(lǐng)域。

發(fā)展期：2018年-，區(qū)塊鏈技術(shù)開始迭展，行業(yè)發(fā)展聚焦于更為安全的技術(shù)架構(gòu)的搭建與更加良好基礎(chǔ)性能的提升，區(qū)塊鏈安全、區(qū)塊鏈與人工智能等方向開始受到行業(yè)重視，一些應(yīng)用逐步在全球各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域開始試點(diǎn)。

目前區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展總體階段處于類似于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的初期階段，距離大規(guī)模的應(yīng)用落地仍然需要時(shí)間積累?！皡^(qū)塊鏈+AI”是新興技術(shù)相互賦能的良好應(yīng)用結(jié)合，區(qū)塊鏈技術(shù)在人工智能這一垂直領(lǐng)域的探索，有助于加速新興技術(shù)的落地，并在實(shí)踐過程中不斷完善。目前大部分“區(qū)塊鏈+AI”項(xiàng)目仍處于概念驗(yàn)證階段或早期應(yīng)用階段。

二、“區(qū)塊鏈+AI”具有的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

在人工智能為區(qū)塊鏈提供更強(qiáng)大拓展場景與數(shù)據(jù)分析能力的同時(shí)，區(qū)塊鏈技術(shù)可為人工智能提供高度可信的原始數(shù)據(jù)以支持其持續(xù)的“深度學(xué)習(xí)”。在未來人工智能高度發(fā)展的同時(shí)，也可通過區(qū)塊鏈的分布式、透明、可溯源的特點(diǎn)，來保障人工智能始終處于人類可控的范圍之內(nèi)。這對兩者的技術(shù)發(fā)展進(jìn)程都提出了更高的要求，總體而言，區(qū)塊鏈技術(shù)本身處于早期階段，與人工智能相結(jié)合需要持續(xù)迭代以滿足人工智能對性能和穩(wěn)定性的要求。

1、“區(qū)塊鏈+AI”兩項(xiàng)尖端科技的相互賦能

區(qū)塊鏈與人工智能兩項(xiàng)技術(shù)的結(jié)合，有以下七個(gè)方面的優(yōu)勢：一是區(qū)塊鏈可以提高人工智能的數(shù)據(jù)安全性；二是區(qū)塊鏈可以加速數(shù)據(jù)的累積，給人工智能提供更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持，解決AI的數(shù)據(jù)供應(yīng)問題；三是區(qū)塊鏈可以解決數(shù)據(jù)收集時(shí)的數(shù)據(jù)隱私問題；四是人工智能可以減少區(qū)塊鏈的電力消耗；五是區(qū)塊鏈?zhǔn)沟萌斯ぶ悄芨拥目尚湃?；六是區(qū)塊鏈幫助人工智能縮短訓(xùn)練時(shí)間；七是區(qū)塊鏈有助于打造一個(gè)更加開放與公平化的人工智能市場。雙方結(jié)合的優(yōu)勢具體說明如下：

（1）提高數(shù)據(jù)安全性

區(qū)塊鏈可以幫助人工智能避免因數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題導(dǎo)致的故障。區(qū)塊鏈中每個(gè)節(jié)點(diǎn)都按照鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)存儲(chǔ)完整的數(shù)據(jù)，每個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)都是獨(dú)立的、地位等同的。區(qū)塊鏈的高冗余特性，分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，可避免系統(tǒng)級別風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。理論上看除非所有節(jié)點(diǎn)全部出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，否則數(shù)據(jù)就是安全的。

此外，考慮到人工智能診斷的“黑箱”問題，清晰誰建立了人工智能，使用什么數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以及誰部署了最終的，是我們應(yīng)對人工智能可能出現(xiàn)的問題的最佳防控手段。目前使用的大多數(shù)人工智能程序都是“深度學(xué)習(xí)”算法的變體。不良的數(shù)據(jù)內(nèi)容將給人工智能帶來相應(yīng)的安全隱患，區(qū)塊鏈則通過記錄哪些核心算法是使用哪組訓(xùn)練數(shù)據(jù)開發(fā)的，避免了這一問題。更寬泛地說，區(qū)塊鏈可以記錄誰編寫了原始的人工智能算法以及用什么數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法。

（2）大量且豐富的數(shù)據(jù)支持

一些企業(yè)為了自身發(fā)展會(huì)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)收集，同時(shí)因?yàn)槭袌龈偁幎芙^進(jìn)行數(shù)據(jù)共享。由此造成這些公司接觸到的數(shù)據(jù)有限，缺少完整的數(shù)據(jù)集做支撐，使得人工智能產(chǎn)品質(zhì)量較差。采用區(qū)塊鏈技術(shù)，可以利用數(shù)據(jù)分類帳進(jìn)行部分?jǐn)?shù)據(jù)的購買銷售?？煽啃詮?qiáng)、可用性高的數(shù)據(jù)將會(huì)使得企業(yè)生產(chǎn)出高質(zhì)量的計(jì)算機(jī)識(shí)別，語音識(shí)別和其他數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用。

當(dāng)收集了大量同類型數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練AI模型時(shí)，數(shù)據(jù)會(huì)受到偏差或“過度擬合”的影響。數(shù)據(jù)樣本將不具備典型的隨機(jī)性來代表總體的特性。使用此類型數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型比使用更多不同樣本進(jìn)行訓(xùn)練的模型表現(xiàn)能力要差很多。通過引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)，讓不同的人和公司來提供可信的不同數(shù)據(jù)，可以獲得更多樣化的數(shù)據(jù)樣本，幫助AI完成“自主性”決策。

（3）隱私保護(hù)

人工智能的高速發(fā)展需建立在大量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，不可避免地涉及到個(gè)人隱私數(shù)據(jù)合理使用的問題，例如從公共數(shù)據(jù)庫中推導(dǎo)出私人隱私信息，通過這些信息又推導(dǎo)到其他相關(guān)人員的信息，這已經(jīng)超出大部分人同意披露的信息范圍。區(qū)塊鏈采用非對稱加密和授權(quán)技術(shù)，交易信息公開透明，但對于賬戶身份信息是高度加密的，只有經(jīng)過數(shù)據(jù)擁有者授權(quán)才可訪問該數(shù)據(jù)，即使遭到入侵，也僅是一小部分信息內(nèi)容，無法獲取用戶完整的個(gè)人身份信息，此技術(shù)在AI大數(shù)據(jù)運(yùn)行環(huán)境下，個(gè)人的隱私免于被侵犯，不法企業(yè)難以利用用戶數(shù)據(jù)來牟取不正當(dāng)利益。同時(shí)，區(qū)塊鏈與加密算法相結(jié)合可以在數(shù)據(jù)分享過程中分離數(shù)據(jù)所有權(quán)和使用權(quán)，讓數(shù)據(jù)使用方可以利用密文進(jìn)行模型訓(xùn)練和使用，徹底杜絕原始數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)，從而打通企業(yè)和政府中的數(shù)據(jù)孤島。

（4）能源消耗減少

采用POW共識(shí)機(jī)制的區(qū)塊鏈項(xiàng)目需要消耗大量的電力資源，人工智能可以通過學(xué)習(xí)算法，提升數(shù)據(jù)中心的負(fù)載，操控計(jì)算機(jī)服務(wù)器和相關(guān)的散熱系統(tǒng)，優(yōu)化冷卻，有效地進(jìn)行設(shè)備管理，從而減少電力的消耗。對于AI可以優(yōu)化能源消耗已被谷歌和百度等公司證實(shí)，2017年6月百度的智能樓宇項(xiàng)目一個(gè)月內(nèi)為百度省下了25萬度用電量，谷歌旗下AI實(shí)驗(yàn)室DeepMind利用人工智能技術(shù)幫助谷歌削減了15%的用電量。

（5）可信任度的提升

一個(gè)人工智能管理的區(qū)塊鏈可以為獨(dú)立于人工智能運(yùn)行的底層平臺(tái)的人工智能提供一個(gè)分散的標(biāo)識(shí)。每一個(gè)主要的人工智能都可以注冊成為被普遍認(rèn)同的節(jié)點(diǎn)，這將為AI識(shí)別提供一個(gè)解決方案，類似于今天的網(wǎng)站證書，以驗(yàn)證網(wǎng)站所有權(quán)。

一個(gè)人工智能管理的區(qū)塊鏈還可以允許每個(gè)人工智能將其活動(dòng)的常規(guī)哈希函數(shù)寫入?yún)^(qū)塊鏈分類，以便具有加密密鑰的可以對其進(jìn)行不可篡改的檢查。區(qū)塊鏈搭載的人工智能分布式賬本記錄了人工智能做了什么，確保人工智能的錯(cuò)誤行為被及時(shí)的發(fā)現(xiàn)、分析和糾正。而區(qū)塊鏈的不可篡改性使得人工智能幾乎不可能“掩蓋它的蹤跡”和刪除犯罪活動(dòng)數(shù)據(jù)。

最后，區(qū)塊鏈的共識(shí)機(jī)制可以確保人工智能處于控制之下。通過人工智能執(zhí)行任務(wù)的公共記錄(必須由多個(gè)區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證)，我們可以確保人工智能的運(yùn)行不會(huì)超出界限。

（6）更短的AI訓(xùn)練時(shí)間

在使用區(qū)塊鏈技術(shù)保障訓(xùn)練數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠性的前提之下，可以通過區(qū)塊鏈的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方式將一臺(tái)人工智能的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)間大幅度的減少。例如一個(gè)人工智能的訓(xùn)練可以采用模型并行或者數(shù)據(jù)并行的方式，將單個(gè)的模型或者數(shù)據(jù)分布在不同的機(jī)器之上，從而減少訓(xùn)練時(shí)間。人工智能也可以在同步數(shù)據(jù)并行中刪除同步約束限制，而采用異步并行模式——人工智能在每一步的信息處理中不必等待數(shù)據(jù)的相互確認(rèn)，可以直接進(jìn)行下一步的操作，從而進(jìn)一步減少人工智能的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)間。

（7）開放公平性

區(qū)塊鏈提供的核心價(jià)值是“去信任中介化”。如果想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)自組織和自我調(diào)節(jié)的人工智能網(wǎng)絡(luò)——那么分布式記賬技術(shù)是最好的途徑。谷歌、騰訊、IBM、Facebook和其他大型科技公司已經(jīng)徹底改變了分布式計(jì)算——將計(jì)算任務(wù)分散在多臺(tái)虛擬機(jī)之間，以實(shí)現(xiàn)高效的可伸縮任務(wù)處理。但是他們的布式處理工具仍然是非常集中的，并且專注于由中心化的控制器統(tǒng)一調(diào)度特定任務(wù)，以實(shí)現(xiàn)非常特定的目標(biāo)。

而基于區(qū)塊鏈技術(shù)的智能合約將使“去信任中介”的網(wǎng)絡(luò)得以實(shí)現(xiàn)，在這種可信網(wǎng)絡(luò)中，兩個(gè)人工智能系統(tǒng)可以安全可靠地進(jìn)行交互，而無需任何中心化的中介。區(qū)塊鏈還可為人工智能提供聲譽(yù)系統(tǒng)，這樣每個(gè)人工智能都可以在選擇與其他人工智能進(jìn)行交易之前檢查其聲譽(yù)。另外，區(qū)塊鏈的無中介、高透明度將鼓勵(lì)這些人工智能開發(fā)人員共享他們的數(shù)據(jù)和他們的產(chǎn)品，而不必?fù)?dān)心出現(xiàn)某些偏袒競爭對手或竊取其知識(shí)產(chǎn)權(quán)的情況，并確保所有相關(guān)方為他們的工作獲得適當(dāng)?shù)膱?bào)酬。

2、“區(qū)塊鏈+AI”面臨的挑戰(zhàn)

“區(qū)塊鏈+AI”的面臨的問題主要包括兩方面：一方面是AI和區(qū)塊鏈自身的缺點(diǎn)，在結(jié)合后仍無法有效解決；另一方面是AI和區(qū)塊鏈結(jié)合過程中可能造成原有優(yōu)勢被破壞。例如：

（1）政策性風(fēng)險(xiǎn)

區(qū)塊鏈目前部分的衍生應(yīng)用在世界各地存在著一定的政策風(fēng)險(xiǎn)——例如未來是否采用區(qū)塊鏈技術(shù)伴生的通證來激勵(lì)人工智能開發(fā)或節(jié)點(diǎn)管理，但無論是在經(jīng)濟(jì)上還是在政策上如何定義通證仍有很大的不確定性。

（2）技術(shù)融合的不確定性

作為兩個(gè)前沿的新興技術(shù)，且都處于尚未完全成熟的階段。無論是從當(dāng)前區(qū)塊鏈的技術(shù)指標(biāo)，還是從人工智能的實(shí)際落地性來講，距離兩者真正的結(jié)合并實(shí)現(xiàn)落地，需要面對的不確定性因素仍然存在。目前區(qū)塊鏈的主要問題為擴(kuò)容、隱私、和計(jì)算能力，主流的公有鏈難以支撐人工智能的鏈上實(shí)現(xiàn)。

（3）大規(guī)模的社會(huì)應(yīng)用面臨挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)共享威脅大型企業(yè)利益。通過弱化數(shù)據(jù)的中心化，降低了大型企業(yè)相對小公司的競爭優(yōu)勢。如果任何人都可以訪問這些數(shù)據(jù)集和計(jì)算，那么任何人都有機(jī)會(huì)與世界上最大的公司競爭。從技術(shù)領(lǐng)域中去除這些障礙將會(huì)改善社會(huì)，但共享市場的嘗試可能會(huì)讓大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市場將與許多正在爭奪一部分市場的初創(chuàng)企業(yè)和小企業(yè)共同分享。之前使用用戶數(shù)據(jù)來制定廣告或業(yè)務(wù)策略的公司和政府組織將再次被迫以較不直接的方式獲取其數(shù)據(jù)。因此，大公司可能會(huì)反對數(shù)據(jù)去中心化，并可能游說維持AI模型開發(fā)方面集中式數(shù)據(jù)集的現(xiàn)狀。

（4）不可控性

當(dāng)使用了“一旦運(yùn)行不可停止”的智能合約時(shí)，如果合約代碼存在漏洞被黑客利用，黑客將通過智能合約漏洞牟利，因在區(qū)塊鏈上運(yùn)行的事務(wù)和交易不可撤銷，可能會(huì)給企業(yè)和個(gè)人造成不可挽回的損失。

三、AI與區(qū)塊鏈結(jié)合的應(yīng)用場景

結(jié)合兩者技術(shù)優(yōu)勢，通過AI讓區(qū)塊鏈更智能，區(qū)塊鏈讓AI更“自主”，更可信。目前對于AI和區(qū)塊鏈的結(jié)合應(yīng)用，市場上已經(jīng)涌現(xiàn)出很多相關(guān)項(xiàng)目和理論創(chuàng)新，描述了不同場景下結(jié)合，比如：

（1）區(qū)塊鏈+AI在醫(yī)療方面進(jìn)行結(jié)合

相關(guān)的結(jié)合領(lǐng)域有醫(yī)療數(shù)據(jù)加密和醫(yī)療計(jì)算分析。關(guān)于醫(yī)療數(shù)據(jù)方面，據(jù)統(tǒng)計(jì)，大部分的醫(yī)生會(huì)直接將病人的病情、個(gè)人信息等信息發(fā)給同事，這涉及侵犯病人隱私的問題。應(yīng)用區(qū)塊鏈的非對稱加密和授權(quán)等技術(shù)，對關(guān)鍵信息進(jìn)行加密，只有經(jīng)過數(shù)據(jù)擁有者授權(quán)才可訪問該數(shù)據(jù)，將大大的提高醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私性。關(guān)于醫(yī)療計(jì)算分析方面，AI在醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)錯(cuò)誤率小于2%，利用區(qū)塊鏈的技術(shù)，可以對于醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行信息交換，相比傳統(tǒng)AI，數(shù)據(jù)可更好地進(jìn)行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在開發(fā)區(qū)塊鏈醫(yī)療數(shù)據(jù)審計(jì)系統(tǒng)，利用“區(qū)塊鏈+AI”技術(shù)讓醫(yī)院、NHS、病人自身都能實(shí)時(shí)跟蹤其個(gè)人健康數(shù)據(jù)。

（2）區(qū)塊鏈+AI在數(shù)據(jù)市場進(jìn)行結(jié)合

利用區(qū)塊鏈集合群體的力量，進(jìn)行數(shù)據(jù)上的共享、AI模型的訓(xùn)練等。AI的發(fā)展離不開龐大的數(shù)據(jù)集，區(qū)塊鏈可以利用數(shù)據(jù)分類帳進(jìn)行高質(zhì)量數(shù)據(jù)的購買銷售，當(dāng)收集了大量的、多樣化的數(shù)據(jù)樣本后，可用于訓(xùn)練AI模型，這些數(shù)據(jù)及AI模型將會(huì)解決信任的數(shù)據(jù)孤島問題，使得人工智能機(jī)器人可以進(jìn)行共享學(xué)習(xí)，自我成長，產(chǎn)出高質(zhì)量的計(jì)算機(jī)識(shí)別，語音識(shí)別和其他數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等項(xiàng)目涉及該領(lǐng)域。

（3）區(qū)塊鏈+AI在金融領(lǐng)域進(jìn)行結(jié)合

相關(guān)的結(jié)合領(lǐng)域有市場情緒分析、去中介交易商經(jīng)紀(jì)人（IDB）和檢測金融欺詐行為等。關(guān)于市場情緒分析及去IDB方面，利用AI進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和時(shí)序分析，再結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)保護(hù)下的個(gè)人數(shù)據(jù)相整合，為個(gè)人提供更精準(zhǔn)的交易服務(wù)。具體來說，就是從用戶面板上進(jìn)行大數(shù)據(jù)采集及處理，通過人工智能分析用戶情緒數(shù)據(jù)，對市場波動(dòng)進(jìn)行預(yù)算，最后自動(dòng)化下單。利用機(jī)器人取代人工，提升效率，降低了IDB傭金。在檢測金融欺詐行為方面，使用交易機(jī)器人，高頻加密交易，弱中心化減少人為操控的可能性，降低金融欺詐風(fēng)險(xiǎn)，此外，AI監(jiān)控加密市場，讓惡意攻擊變得更難。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等項(xiàng)目涉及該領(lǐng)域。

（4）區(qū)塊鏈+AI在云計(jì)算方面進(jìn)行結(jié)合

當(dāng)前AI云計(jì)算方面面臨計(jì)算資源昂貴、訓(xùn)練時(shí)間長、訓(xùn)練數(shù)據(jù)多、開發(fā)去中心應(yīng)用困難等問題，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)后能較好地解決以上問題。把區(qū)塊鏈中挖礦及電力消耗過程中過剩的資源轉(zhuǎn)換為AI云算力，資源上進(jìn)行整合，降低計(jì)算成本。目前有NebulaAI項(xiàng)目涉及該領(lǐng)域。

（5）區(qū)塊鏈+AI在物聯(lián)網(wǎng)方面進(jìn)行延展

首先，區(qū)塊鏈技術(shù)可以幫助解決“如何證明自己是自己”的問題，用戶可通過區(qū)塊鏈+AI技術(shù)完成生物身份識(shí)別和身份認(rèn)證，將個(gè)人身份與物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)系在一起。其次，解決了更新的問題，所有物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在區(qū)塊鏈+AI的加持下，數(shù)據(jù)共享，設(shè)備可智能化更新。具體的垂直應(yīng)用包括：應(yīng)用在工業(yè)制造上，制造生產(chǎn)的設(shè)備在區(qū)塊鏈中傳遞信息，更智能化地成長，提高效率、增加產(chǎn)能；應(yīng)用在交通上，更好地鋪開無人駕駛應(yīng)用，解放人們的時(shí)間，智能化管理交通，有利于減少交通堵塞、交通事故的發(fā)生；應(yīng)用在監(jiān)控等公共基礎(chǔ)設(shè)備上，身份認(rèn)證能快速的識(shí)別出罪犯，有利于維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定。目前有智行者、美圖等項(xiàng)目涉及該領(lǐng)域。

四、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)展望