“人工智能(AI)正在驅動醫(yī)療的轉型，但仍面臨數據壁壘、隱私泄露、數據偏差等挑戰(zhàn)。”在日前舉行的第四屆細胞科學北京學術會議“醫(yī)學的未來——AI賦能醫(yī)療健康”上，清華大學教授、中國人工智能協會會長、中國工程院院士戴瓊海表示，我們有望通過跨學科人才的深入交流、互學互通，探討出解決問題的方向，在新的時代創(chuàng)立新的方法，將人工智能更好地運用在醫(yī)療健康領域，為人類生活創(chuàng)造更美好的未來。
本次會議由北京市科委、中關村管委會與國際學術出版機構細胞出版社(Cell Press)共同主辦，邀請了來自美國、德國、瑞士、英國、斯洛文尼亞等5個國家的20位外籍臨床醫(yī)生、生物醫(yī)學科學家和人工智能專家與3位國內專家學者，圍繞AI在醫(yī)療診斷中的應用發(fā)展，面臨的挑戰(zhàn)及未來趨勢等相關熱點議題進行深入探討。
細胞出版社旗下期刊《細胞系統(tǒng)》(Cell Systems)主編伯納黛特·蓋爾(BernadettGaal)博士致開幕詞，她表示人工智能通過幫助醫(yī)生更準確高效地診斷疾病并加強診斷后的疾病管理，可以提高人類健康福祉，助力人類健康發(fā)展。AI醫(yī)療診斷領域方興未艾，我們享受著AI在疾病診斷、治療、護理、健康管理上帶給我們許多便利的同時，也面臨諸多挑戰(zhàn)。
中國的自動駕駛企業(yè)文遠知行便是一個很好的范例。這家公司已在中國數個城市部署了無人小巴和無人環(huán)衛(wèi)車。相較于無人駕駛出租車，它們在運行環(huán)境上受到了更大的限制，但與人類司機相比，安全性有了大幅提高。這些車輛在特定環(huán)境下運行并收集大量數據后，最終將擺脫這些初期上路的限制條件。
在機器人技術從簡單應用通往復雜場景的發(fā)展過程中，我們將獲得更多數據，從而提升其性能和安全性。舉例來說，在未來十年里，通過減少人為失誤(這是道路事故最常見的原因)，自動駕駛汽車僅在英國就可以防止47000起嚴重交通事故發(fā)生，挽救3900人的生命。蘭德公司的研究發(fā)現，即使自動駕駛的安全性僅比人類駕駛高 10%，換算過來也能夠拯救許多寶貴的生命。
人工智能和機器學習時代的“電車難題”
機器人技術可以挽救無數生命，那么只要證明它比人類略勝一籌，我們就有充分的理由大舉推廣自動化技術。我認為，我們應把握一切機會推出對人類有助益的機器人自動化工具，它們初期應在受限制的特定環(huán)境中使用，然后再逐步規(guī)?；捎?，最終獲得更多自主權及更廣泛的推動。通過這種循序漸進的方式，我們一方面可以收集更多的數據，提升機器人的性能，另一方面能夠最大限度地降低危及人類生命的事故。
考慮到可能出現的異議，我們需要共同努力，讓大眾更了解機器人技術帶來的短期陣痛和長期效益。只有這樣，我們才能在擁抱自動化技術的進程中，逐漸培養(yǎng)出負責任和嚴謹的態(tài)度，讓機器人更好地為人類社會服務。
美國電力研究院(EPRI)是一家獨立的非盈利機構，該機構正在與 45 個國家的 450 多家公司合作研發(fā)能源。EPRI 高級項目經理 Jeremy Renshaw 表示：“風能、太陽能等大量低容量可變發(fā)電資源(如風能和太陽能)的使用以及能夠流入和流出住宅的雙向電力線路使電網的復雜性成倍增加，而 AI 將在維護電網的穩(wěn)定性方面發(fā)揮關鍵作用?！?
負責管理 EPRI AI 計劃的 Renshaw 還表示：“AI 可以通過實現重復或耗時任務的自動化來支持已經捉襟見肘的電網運營商?！?
德勤咨詢有限公司的負責人 Rick Perez 在公用事業(yè)和數據分析領域有超過 16 年的工作經驗，他對這個觀點表示贊同。
Rick Perez 表示：“未來的電網將是一個由風電場和各種存儲技術等數千個間歇性電力來源供電的分布式網絡，因此需要先進的 AI 方法和高性能計算來管理這個網絡?！?
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