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机器学习的崛起:从无人驾驶到AI医疗,人们已进入深度学习的新世界
[发布时间]:2019年1月21日 [来源]:投中网 [点击率]:6875
【导读】: 不久之前,人们还常说,计算机视觉的辨别能力尚不如一岁大的孩子。如今看来,这句话要改写了。计算机不仅能和大多数成年人一样识别图片中的物体,在马路上驾驶汽车的安全性还高过16 岁的青少年。更神奇的是,...

  自然语言翻译:从语言到句子的飞跃
  如今,谷歌在超过100 种服务中使用了深度学习,包括街景视图(Street View)、收件箱智能回复(Inbox Smart Reply)和语音搜索。几年前,谷歌的工程师意识到他们需要将这些计算密集型应用扩展到云端。他们开始着手设计一种用于深度学习的专用芯片,并巧妙地设计了可以插入数据中心机架中的硬盘插槽的电路板。谷歌的张量处理单元(TPU)现在已配置在遍布全球的服务器上,让深度学习应用程序的性能得到了大幅改进。
  深度学习快速改变格局的一个例子是它对语言翻译的影响。语言翻译是人工智能的一只圣杯,因为它依赖于理解句子的能力。谷歌最近推出了基于深度学习的最新版谷歌翻译(Google Translate),代表了自然语言翻译质量的重大飞跃。几乎一夜之间,语言翻译就从零散杂乱的拼凑短语,升级到了语意完整的句子。之前的计算机方法搜索的是可以被一并翻译的词汇组合,但深度学习会在整个句子中寻找词汇之间的依赖关系。
  下一步工作是训练更大规模的深度学习网络,针对段落来提高句子间的连贯性。文字背后都有悠久的文化历史。俄裔作家和英文小说家,《洛丽塔》一书的作者弗拉基米尔·纳博科夫(Vladimir Nabokov)曾经得出结论,在不同语言之间翻译诗歌是不可能的。他将亚历山大·普希金(Aleksandr Pushkin)的诗体小说《叶甫盖尼·奥涅金》(Eugene Onegin)直译成了英文,并对这些诗文的文化背景做了解释性脚注,以此论证他的观点。或许谷歌翻译终有一天能够通过整合莎士比亚的所有诗歌来翻译他的作品。

  语音识别:实时跨文化交流不再遥远
  人工智能的另一只圣杯是语音识别。不久之前,计算机的独立语音识别应用领域还很有限,如机票预订。而如今,限制已不复存在。2012 年,一名来自多伦多大学的实习生在微软研究院(Microsoft Research)的一个夏季研究项目中,让微软的语音识别系统性能得到了显著的提升。2016 年,微软的一个团队宣布,他们开发的一个拥有120 层的深度学习网络已经在多人语音识别基准测试中达到了与人类相当的水平。
  这一突破性成果将在之后的几年逐渐影响我们的社会,计算机键盘会被自然语言接口取代。随着数字助手,如亚马逊的Alexa、苹果的Siri 以及微软的Cortana 先后进入千家万户,这种取代已经在发生了。就如随着个人电脑的普及,打字机退出了历史舞台,有一天电脑键盘也将成为博物馆的展品。
  当语音识别和语言翻译结合到一起时,实时的跨文化交流将有可能实现。《星际迷航》中那种万能翻译机将触手可及。为什么计算机语音识别和语言翻译达到人类的水平要花这么久的时间?难道计算机的各种认知能力同时进入瓶颈期仅仅是巧合吗?其实所有这些突破都源于大数据的出现。

  AI 医疗:医学诊断将更加准确
   深入皮肤
  随着机器学习的成熟并被应用于可获取大数据的许多其他问题,服务行业和其相关职业也将发生转变。基于数百万患者病情记录的医学诊断将变得更加准确。最近的一项研究将深度学习运用到了囊括超过2000 种不同疾病的13 万张皮肤病学图像中,这个医学数据库是以前的10 倍大。该研究的网络被训练用于诊断“测试集”(test set,它从未见过的新图像集)中的各种疾病。它在新图像上的诊断表现与21 位皮肤科专家的结论基本一致,甚至在某些情况下还要更准确。在不久的将来,任何一个拥有智能手机的人都可以拍下疑似皮肤病变的照片,并立即进行诊断——而现在要完成同样的过程,我们需要先去看医生,耐心等待病变被专家筛查出来,然后再支付一大笔账单。这一进步将大大扩大皮肤病护理的范围,提升护理质量。如果个体可以很快得到专家诊断,他们会在皮肤病的早期阶段,也就是更容易治疗的时候就开始就医。借助深度学习,所有的医生都将更准确地诊断罕见的皮肤病。

   深入癌症
  如果专家在转移性乳腺癌的淋巴结活检切片图像上判断错误,就有可能导致致命的后果。这是一种深度学习擅长的模式识别问题。实际上,一个经过大量结论清晰的切片数据训练出来的深度学习网络能达到0.925 的准确度,还不错,但还不及人类专家在同一测试集上达到的0.966。然而,把深度学习与人类专家的预测结合起来,准确度达到了0.995,几近完美。由于深度学习网络和人类专家查看相同
  的数据的方式不同,二者相结合的效果比单独预测要好。这样一来,更多的生命得以被挽救。这表明在未来,人类与机器将是合作而非竞争的关系。

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