首先，他从“人机融合”说起，在张院士看来，人工智能概念本身不仅包含了机器智能，也需要研究人本身的智能，在这两者做足研究之后，才能实现真正的人机融合。 这一点在电商领域有所表现。张元亭举出了双11的例子：“阿里云支持的双11支付就是人机协同方面的最好案例。它能够在一秒之内实现交易30多万次，付款成功20万次。要做到这样的体量，不仅需要人，也需要机器，是在人机协同的情况下做到的。这是在商业界人机交互最好的例子。” 张元亭院士认为：“健康工程用英文讲就是‘Convergence of Sicences engineering and for health’，进一步说，健康工程是以重大疾病的早期预防、早期预测、早期干预为方向的从到系统化学科的分型学科，终极目的就是把现在的科学工程、医学融合结合健康问题。所以融合人工智能有人的一部分，它可以从健康工程的角度来探测人工智能，最终达到融合人和机器的智慧。” 在他看来，健康工程的需求非常简单，最明显的是老龄化相关的疾病，还有人的智能方面的问题。“现在，有很多人正在失去自己的智能，像老年痴呆症一直没有很好的治疗方法，在今年早些时候，世界卫生组织颁布强政，要求必须制定防治老年痴呆症的有效机制。那么，如果在我们研究智能的时候，从人的角度研究，就有可能不单提高机器的智能，还可能解决人类的重大疾病，比如痴呆症的问题。”张元亭说。 而从产业的角度看，张院士讲到，人们将健康工程看为“财富第五波”。一方面，在人工智能的助推下人类的健康程度将大为提升，与此同时，产业也将得到进一步发展。另一方面，从政策来说，在目前《“健康中国2030”规划纲要》和人工智能2.0规划相结合的背景下，人工智能在健康工程中将大有可为。 第一个挑战是，算法、理论基础和数据分析。这是其中最大挑战。目前人工智能正处于深度学习阶段，但因为需要的数据量过大，在部分疾病上还无法获得相关数据，所以人工智能能否在医学上做到真正的如AlphaGo一样的精度，还要看下一步的研究。 第二个挑战是理论基础的缺失，业界的“黑盒子理论”，说明在机制方面还需要更多的研究，这给学术界带来了很大的挑战。 另外三个挑战还包括：可穿戴智能技术和多模影像融合、人工智能在健康医疗机器人上的应用，以及在最开始指出的人机融合问题。 最后，张院士表示到：“到2029年，人类的寿命将会通过人工智能延长。如果我们把AI的方式、传感的方式、影像的方式等等融合在一起，就很可能让人类的寿命得到大幅延长。”返回搜狐，查看更多 |