决胜人工智能之巅核心算法缺失背后的中国

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视觉中国

文

五矩

未来，人工智能会区分国籍吗？

看似这是个滑稽的问题，在华为事件之后，引发了五矩以及很多技术从业者，在和平时期对“人工智能”极限生存的思考。

谷歌又一AI项目击败6位专家

日前，在《自然》杂志医学版上报道了一则谷歌AI团队的最新人工智能研究成果——预测肺癌。

通过一套卷积神经网络算法，谷歌AI部门建立了一种端到端的分析方法，仅从CT图像就可以预测肺癌的风险。

在个测试病例中，这套人工智能系统能够以94%的准确率发现极小的恶性肺结节，打败了6名放射专家（并非普通医生）。

在无先前CT扫描图像的情况下，该系统的表现超越所有6位放射医学专家。而在有先前CT扫描图像的情况下，两者表现不相上下。

而参与测试的6位放射专家，有平均8年（4年到20年）的读片经验。

相比“传统”射科医生的行医方法，医生必须审查数百个单独的2D扫描切片以发现问题，而肿瘤可能会很微小导致难以察觉，这种新的机器学习算法则可以分析高通量的3D肺部图像，不仅可以对整体肿瘤进行预测，还可以通过肺结节识别细微的恶性组织。再加上先前的扫描数据对比，就可以用来评估肺结节的生长速度。

相关论文共同作者，美国西北大学医学院MozziyarEtemadi博士表示，3D检测早期肺癌的能力比人眼检测2D图像要敏感得多。事实上，新系统在技术上可以纳入4D范畴，因为它不仅仅是一次CT扫描，而是包括了当前和先前共计两次的扫描，所以可以检测出肺结节随时间的生长变化。

年5月7日，LilyPeng在年开发者大会上称，他们研发的人工智能技术可以比医生早一年查出肺癌，使患者存活的概率提升40%。

毫无疑问，通过谷歌的这项技术，可以造福更很多人。在年，中国肺癌的发病和死亡例数分别达73万和61万，发病率和死亡率非常接近，其主要原因是临床诊断病例多已为晚期，失去了手术机会。

然而，或许有一天我们分享不到这份成果。对于华为中兴事件的反思，面对美国接下来可能在各方面实施的技术封锁，中国人工智能的发展还需要再加把劲。

我国AI进展——算法的错位缺失

我们以前讨论电脑或者移动终端时，离不开硬件、软件和应用的范畴。讨论人工智能时，同样离不开硬件、算法和数据这三个要素。

简单来说，中美人工智能发展在硬件上的差距，远没有在算法的差距来得大。

计算机硬件技术的发展一直伴随着通用性和专用性的矛盾，通用的设计普适性强，但对于某一类特殊计算，性能就会打折扣，如果做个比喻的话，就是瑞士军刀和菜刀的区别，也可谓术业有专攻。

在这样的背景下，人们开始研发用于神经网络算法和机器学习的专用芯片。

如今，以通用图形处理器（GPGPU）为基础的NVIDA在深度学习市场占有一席之地，谷歌凭借16年发布的张量处理器（TPU）成为后起之秀。

通过与自家的人工智能开发系统TensorFlow相结合，谷歌也形成了一套完整的人工智能开发环境。

国内人工智能芯片创新同样非常活跃，在人工智能芯片的竞赛中与国外不相上下。其中的明星企业就是最近两年来被反复提及的独角兽公司“寒武纪”，取名借用地质学“寒武纪”时代的概念，比喻即将到来的人工智能大爆发时代。

寒武纪Cambricon-1H8

此外，百度深度学习实验室前主任余凯创立的地平线也同样值得