《评人工智能如何走向新阶段》后记（再续21）
346.中国抗疫十大黑科技（以人工智能为主力的黑科技）
摘自数邦客（2020.3.30发布）
负压救护车
- 人工智能机器人：如送餐机器人、消毒机器人、服务型机器人，及机器人呼叫等
- 呼吸道病毒核配检测试剂盒（1.5小时内出检测结果）
- 无接触超市（含自助收银系统）如为火神山、雷神山两座医院建筑工人和医护人员提供充分的后勤保障
- AI体温检测和影像识别：包括快速检测基因组、全程无接触测温安检一体机（安装在上海地铁）
- 无人机：供消毒、运输、监测用
- 远程医疗平台，如三维数字化远程会诊系统，火神山远程医疗平台等
- AI算法和5G新应用，用于诊断方案、基因诊断、药物筛选等的AI算法
- 5G新应用用于远程医疗
- 全自动口罩生产机，1分钟能产出100只口罩，日产量300万只
- 投影式红外血管成像仪（一针见血）
347.新冠病毒（COVID一19）数据集发布
谷歌云（GoogleCloud）发布新冠病毒COⅤID一19数据集，可构建人工智能模型来对抗疫情
3月31日谷歌正式宣布启动一项名为新冠病毒公共数据集（COVID一19PublicDatasets）的项目，该项目将托管一个与疫情相关的公共数据资料库，它将对外开放，以便外界自由访问、查询和分析。谷歌表示，这样做的目的是消除障碍，为研究人员提供快速、便捷的关键信息访问途径。
348.清华等科研团队使用人工智能基因组方法，从蝙蝠“百毒不侵”中寻找病毒赖以复制的宿主蛋白，利于研发抑制新冠病毒的新药
蝙蝠可以携带多种病毒，是埃博拉病毒、SARS一COⅤ、MERS一COⅤ、亨尼巴病毒和新冠病毒的天然宿主。
科研团队通过对蝙蝠细胞的20000多个基因进行系统全面的筛选，确定了数十个病毒复制所依赖的关键蝙蝠基因，并发现了一个共同的新的宿主基因MTHFD（宿主蛋白），以此为靶点选择抗毒新药Carolacton（可有效抑制新冠病毒）。
该科研团队由下列单位、人员组成：清华大学结构生物学高精尖创新中心谭旭研究员、杜克一新加坡国立大学医学院王林发教授，与清华大学药学院崔进博士、叶倩博士后、杜克一新加坡国立大学医学院DanielleAnderson、中国疾控中心黄保英博士（上述4人为论文并列第一作者），及中国疾控中心谭文杰研究员、中科院动物所周旭明研究员、美国Duke大学SoYoungKim教授。
349.改进脑机接口技术从而诞生“脑活动翻译机”
美国加州大学旧金山分校科学家约瑟芬-马金AI研发团队，在英国《自然-神经科学》杂志上（3月30日）发表了一项脑机接口最新研究成果：一种能够以较高准确率解码神经活动并将其翻译为句子的机器翻译算法。
在他们改进前的脑机接口技术是这样的：当人类思考时，大脑皮层中的神经元会产生微小电流，不同的思考活动激活的神经元也不同，这就是脑机接口技术所依靠的原理。但一直以来，脑机接口在解码神经活动方面只取得了有限成功，其准确率远远低于解码自然语言——过去的脑接口只能解码口头词语的片段或口头词组中不到40%词语。
马金教授们此次研究，他们盘点了机器翻译领域最新进展，并利用这些方法训练循环神经网络，将神经信号直接映射为句子。
在此次研究中，4名受试者此前在颅内均被植入以监测癫痫的电极，电极会将他们大声读出句子时的神经活动记录下来，之后这些记录被添加到一个循环神经网络中，从而将规律性出现的神经特征表示出来，这些神经特征可能与言语的重复性特征（比如元音、辅音或发音器官接收的指令）相关。接着，另一个循环神经网络逐字解码这种算法，形成句子。这样，明显参与言语解码的脑区同样参与言语生成和言语感知。
这时这种机器翻译方法将一名受试者的神经活动解码为口头句子的错误率大大降低，已经和专业言语转录相当！
350.评说IBM Watson的AI医疗
IBM在2011年成立独立的“沃森健康（WatsonHealth）”部门，进行AI医疗咨询研究工作，建立一个AI医疗咨询工具（Watson for oncology），培育“AI医生”。IBM Watson推动知识表示、知识推理和数据结合，依托自然语言处理（NLP），构建并进入人工智能认知计算（模拟人脑思维过程的系统），总结患者电子健康记录，并透过其背后强大的数据库的支持，由Watson的“AI医生”出面提供医疗咨询建议。
自2011年至2016年，IBM Watson与MD安德森癌症中心合作，研究提出AI医疗咨询，6年来开展了25个研究课题，并对635个病例提出诊治咨询建议，花掉了医院方提供的6200万美元研究经费，最后2016年由医院方提出终止双方的合作建议。对医疗效果的评估双方分歧很大，医院方的意见是Waston“AI医生”的建议与医院临床医生的诊断出入太大（一致率很低）。
我们来看看第三方的评估：
① IBM WatsonHealth当时要裁员70%，是否表示WatsonAI医疗泡沫化。
②Watson展示的突破性技术是其理解NLP的能力，但事实上NLP不足以支持Watson迈进认知计算。
③Watson“首败”，试图创造一位“AI医生”是一件极其困难的工作。
④IBM的医疗产品没有成功实现商业化。
⑤国内一位AI专家说IBM Watson真正把知识推理和数据结合起来了。
我们还是看看当年图灵奖得主、AI资深专家YoshuaBengio对此亊是如何评论的：
IBM对医疗保健系统中不同参与者进行了数量惊人的调查，希望AI可以透过分析海量的数据集做出决策支持，扩大Watson的“认知”能力，但NLP虽然取得较大进步，但与人类相差还甚远。
在医学文本方面，AI系统无法消歧，也无法找到人类医生注意到的细微线索。虽然AI系统不需要充分了解也可以帮助医疗，但确实还没有一个“AI医生”能与人类医生的理解和洞察力相匹配。
351.人工智能从感知智能向认知智能演进（阿里达摩院发布2020十大科技趋势并解读，这是之一）
编者按：人工智能的核心应该是知识表示和不确定性推理，摸拟人脑思考过程，这正是人工智能从感知智能向认知智能演进有待解决的任务，欲达此目的还是一个漫长过程，现录下一则跟贴（351）达摩院对此解读：
人工智能在听、说、看等感知智能领域已达到或超越人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。
实现认知智能是当下人工智能研究的核心，也是未来人工智能热潮进一步打开天花板、形成更大产业规模的关键。
认知智能将结合人脑推理过程，进一步解决复杂的阅读理解问题和少样本的知识图谱推理问题，协同结构化的推理过程和非结构化的语义理解，以及多模态预训练问题。
认知智能的出现使得AI系统主动了解事物发展的背后规律和因果关系，而不再只是简单的统计拟合，从而进一步推动下一代具有自主意识的AI系统。
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