谷歌ai人工智能叫什么_Google DeepMind在全球使用AI的10种方式
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自2014年Google以5000万美元收购英国AI初创公司以来，DeepMind吸引了众多头条新闻。
DeepMind的 AlphaGo系统击败围棋世界冠军Lee Sedol激发的敬畏精神很快受到了对其有争议的个人健康记录访问的批评，而ICO裁定该行为违反了《数据保护法》，而当Google宣布将采取控制权时，这种担忧就加剧了DeepMind Health。
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自那以后信任就动摇了，但是在伦敦国王十字（King's Cross）的DeepMind实验室开发的AI继续引领世界，并正在将其应用于一些有趣的应用程序中。
1.乳腺癌诊断
DeepMind正在与Google的AOI健康研究团队以及由伦敦帝国学院的英国癌症研究中心所领导的一组研究机构合作，以提高乳腺癌的检测率。
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该疾病每年导致全世界500,000人死亡，部分是由于检测和诊断的挑战。 如今使用的乳房X线照片无法每年发现数千种癌症，而且常常会因过度诊断而导致误报。 DeepMind相信机器学习可以改善这一点。
DeepMind研究人员将分析约7,500名女性的历史不明乳房X线照片，以评估机器学习工具是否比乳房X线照片更有效地识别出癌变组织的迹象。 这项探索性工作可能会改变乳腺癌的检测方法。
2.提高风电场效率
DeepMind通过在能源产生前36小时预测其在美国中部的风电场发电量，从而提高了其能源价值。
该公司对本地天气预报和涡轮历史数据进行了神经网络培训，因此可以提前一天向电网推荐最佳的每小时交付承诺。
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DeepMind声称，这已经使Google的风能价值提高了约20％，并打算进一步完善该模型，以使这种不可预测的能源更具商业可行性。
3.在Google Play中优化应用推荐
DeepMind还通过使用机器学习来根据用户以前的下载和使用背景来查找用户更可能使用和喜欢的应用，从而帮助个性化Google Play中的应用建议。
这项工作旨在吸引付费客户到Google Play商店，这是Google如何将DeepMind生产的技术商业化的一个例子。
4.检测急性肾损伤
DeepMind开发了一个名为Streams的患者安全警报应用程序，该程序可检查测试结果是否有疾病迹象，并在需要紧急评估时向员工发送即时警报。
该应用程序还可以帮助临床医生快速检查其他严重状况，例如急性肾损伤，并只需按一下按钮即可显示血液检查，扫描和X射线检查的结果。
该项目是DeepMind Health的一部分，该项目于2017年2月启动，其目标是使用机器学习系统来改善医疗保健并数字化医疗流程。
Streams最初用于伦敦北部的Royal Free NHS Trust，通过分析血液测试来检测急性肾脏损伤。 后来它在许多医疗保健组织中推出，包括Yeovil District Hospital NHS Foundation，Taunton和Somerset NHS Foundation Trust和Imperial College Healthcare NHS Trust。
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护士们说，该应用程序每天最多可以为他们节省两个小时，但是数据共享协议很快就违反了隐私法。 2017年7月， 信息专员办公室（ICO）裁定 Royal Free在向DeepMind提供患者详细信息时未遵守《数据保护法》。 它的缺点之一是未能充分告知患者其数据将在试验中使用。
ICO指示皇家自由签署一份正式保证书以确保将来的合规性，从而解决了该问题，但当DeepMind宣布Streams背后的团队即将加入Google时，进一步的担忧随之而来。
DeepMind Health现在将在由前Geisinger首席执行官David Feinberg领导的新成立的Google Health之下工作，这是整合Google各种医疗项目战略的一部分。
隐私权活动家认为，此举违反了DeepMind的承诺，即Google不会使用被Streams收购的个人数据。 CNBC报道 ，DeepMind的独立审核委员会现在可能会被取消，因为该公司打算将服务扩展到英国以外
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DeepMind声称 ，Google的支持将帮助该应用程序成为适用于所有护士和医生的AI驱动助手，该助手将最佳算法与直观设计相结合。
5.预测退伍军人的病情恶化
DeepMind正在与美国退伍军人事务部合作，通过分析约700,000条历史病历中的模式来预测患者的病情恶化。
该项目旨在确定机器学习是否可以识别出患者恶化的风险因素，并预测其发作以改善对导致所有医院内死亡估计 11％的问题的治疗。
研究团队将寻找方法来改进用于检测急性肾损伤（AKI）的算法，该疾病是导致患者恶化的常见原因，并且DeepMind在该领域已发展出专业知识。
6.个性化Android设备上的电池管理和屏幕亮度
适用于Google的DeepMind为Android创建了两个新功能：“自适应电池”（可预测您下一步需要使用哪些应用程序，从而提高电池性能）；以及“自适应亮度”（Adaptive Brightness），可了解您在不同环境中的亮度偏好以个性化您的屏幕设置。
这些功能将可用于运行Android P操作系统及更高版本的设备。
7.识别眼疾
DeepMind与伦敦的Moorfields眼科医院合作开发了一种基于机器学习的系统，该系统可以通过对眼睛的数字扫描来识别威胁视力的眼部疾病。 该公司与Royal Free上的NHS最初的合作专注于患者护理，但这是第一个完全致力于医学研究的合作。
该程序涉及对超过一百万次匿名眼睛扫描的分析，以产生一种算法，该算法可检测出出现眼部疾病的早期迹象并提高诊断速度。
Moorfields的眼科医生Pearse Keane提出了这个想法。 在看到他们的技术可以帮助计算机学习如何玩视频游戏后，他联系了该公司，并认为该技术可以应用于眼睛的图像。
8.治疗头颈癌
DeepMind's还与英国的NHS合作，旨在改善头颈癌的治疗。 在开始放疗之前，临床医生目前花费大约四个小时准备每个患者身体的详细地图，以避免瞄准可能在治疗中受损的脆弱的周围组织。 然后将信息输入放疗机中，以靶向癌症而不损害健康组织。
DeepMind的研究人员认为，机器学习可以将这段时间减少到一个小时。 该小组正在分析来自UCLH患者的匿名扫描，以开发可以使部分过程自动化的放射疗法分割算法。 他们希望最终将该算法应用于身体的其他部位。
9.产生Google Assistant语音
尽管医疗技术主导着DeepMind当前的发展，但其机器学习系统也已扩展到音频分析。 语音机器在科幻小说中已有很长的历史，并通过诸如Siri之类的产品获得了广泛的采用，但是计算机语音和人类语音之间的差距仍然很大。
DeepMind开发了一种文本语音转换系统，可以将这一差距缩小50％以上。 它被称为WaveNet ，它使用神经网络复制人类说话者产生的声波，而不是复制他们使用的语言。 该技术现已用于在所有平台上为美国英语和日语生成Google Assistant语音。
10.在Google削减电费
Google在其自己的一系列产品（包括Maps，Gmail，YouTube和Android）中使用了机器学习，并相信DeepMind技术可以增强搜索，机器人和物联网。 一名DeepMind代理已在包括《吃豆人》和《太空侵略者》在内的49款Atari游戏中达到了与人类相同的性能，并成为第一个在职业选手中赢得围棋比赛的计算机程序。
Google甚至使用DeepMind来削减其庞大数据中心的电费。 DeepMind算法预测，冷却为其服务供电的大量服务器所需的空调，具体取决于用户需求。 结果是冷却系统的效率节省了40％，数据中心使用的总能源减少了15％。
翻译自: https://www.idginsiderpro.com/article/3533048/10-ways-googles-deepmind-uses-ai-across-the-globe.html
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