人工智能辅助诊疗发展现状与战略研究
《一、前言》
一、前言每年我国各类医疗机构诊疗总人次超过70亿次，且存在医疗资源分配不均、布局结构不合理等问题，医疗卫生行业面临巨大的服务需求压力。随着医疗信息化的快速发展，电子病历和健康档案的实行，产生了大量的文档、表格、图像、语音等多媒体信息。利用人工智能技术辅助开展医疗过程，对数据进行整合分析，为提升医疗卫生服务能力，解决医疗资源紧缺带来了新契机。
2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中提到，应深化人工智能在智能医疗领域的应用，推广应用人工智能诊疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医疗体系。人工智能技术能够对大规模开放式医疗数据的语义进行分析、挖掘和理解，实现对医学语义网络和知识中心的自动构建。通过对海量的医学文献、病例数据和诊疗方案进行快速检索，分析数据之间的隐含关系，能够开展辅助诊疗、药物研发等问题的研究，推动医疗技术的进步。通过对医学影像的智能分析，能够准确提取特征，定位病灶，为疾病预防与诊断提供帮助。此外，语音识别、视频理解、智能问答等技术能够在辅助病历记录、临床护理、康复指导、自动导诊等诸多领域展开应用。
实现医疗信息和健康数据的融合、开放共享，并利用人工智能对碎片化医学信息进行整理分析，对医疗诊断过程提供辅助，可改善医疗健康服务，促进政府决策合理化，解决医疗卫生资源配置不均衡问题，是人工智能与医疗领域的最直接应用，也是医疗人工智能发展的重点。本文选取健康医疗信息人机交互、数据智能中的语义理解与医学影像分析作为切入点，简要阐述了人工智能在辅助诊疗问题上的发展方向与现状，讨论了智能诊疗技术发展与应用的问题与挑战，为相关部门提供决策支持。
《二、医疗信息语义理解与影像分析发展现状》
二、医疗信息语义理解与影像分析发展现状目前，利用人工智能技术对疾病进行临床诊断的研究主要围绕两方面展开：一是对海量医学数据进行分析处理，通过推理、分析、对比、归纳、总结和论证，从大量数据中快速提取关键信息，对患者身体状态和患病情况得出认知结论[1,2]；二是通过对文字、音频、图像、视频等多媒体形式的诊断数据进行分析与理解，挖掘和区分病情特征，进行诊断和评估[3]。其中，医学信息的标准化表征和结构化整合是实现基于大数据智能手段进行辅助诊断的基础；而医学影像数据作为一种能够准确、直观反映病情表征状态的重要诊断依据，加之深度学习技术在图像特征提取方面的突破性进展，成为当前人工智能与辅助诊断结合最紧密的领域之一。本节将从医疗信息语义理解与医学影像分析两方面的研究现状入手，对人工智能辅助诊疗的发展现状进行分析。
《（一）医学知识图谱与医学术语标准构建》
（一）医学知识图谱与医学术语标准构建医疗健康信息化的推进积累了海量的医学数据。转化自然语言的原始数据表达方式，整合提炼不同来源的数据，形成标准化信息，建立结构统一的信息化医学档案，不仅方便对医学数据进行存储、整理和查找，也有利于与人工智能技术相结合。
知识图谱作为一种应对互联网当中海量而零散信息的高效检索需求所设计的语义网络结构，对大规模数据及数据实体之间的关系具有很强的表达和管理能力。通过对海量的医学概念、实体、关系及事实进行整合，能够有效表示实体间的语义关系。将医疗机构、医药产品、诊疗病例、健康监测数据、基因数据、健康饮食数据、运动数据等相关数据与图谱进行链接并在时间维度上进行延展，是构建个性化、动态、多模态、可语义理解并用于人工智能辅助决策的健康医疗信息的基础。基于知识图谱既能够进行高效的信息检索、查询，也能够基于已有信息进行推理，挖掘隐含知识，开展科普查询、辅助诊疗、临床决策、药物研发、智能导医等相关应用的研究[4,5]，提高医生及医院的工作效率，提供针对分级诊疗的智能辅助。
目前，通用知识图谱的应用已经十分广泛，如GoogleKnowledgeGraph、Yago、DBpedia、搜狗“知立方”等。大型知识图谱的构建是在融合“在线百科全书”等结构化、半结构化数据的基础上，利用实体抽取、实体链接、关系抽取、属性填充等技术，对不断产生的不同来源、不同格式的开放式非结构化信息进行抽取，并通过知识融合、知识验证实现对知识图谱的扩充和更新[6]。
作为知识图谱重要的垂直应用领域，医学知识图谱的发展也早已引起国内外的关注。医学知识图谱构建在对医学知识进行全面整理的基础上，对关键医学知识和基本概念进行严格定义，形成权威、准确的医学本体描述规范，方便对不同学科、不同专业和不同来源的数据进行融合与验证，形成语义网络，为临床数据标引、医疗信息存储、检索和聚合提供便利。耶鲁大学通过整合神经科学知识库SenseLab[7]，构建了包含从微观分子层面到宏观行为层面的脑科学知识图谱，帮助人类理解和表示神经科学领域海量信息之间的关联。由国际卫生术语标准制定组织（IHTSDO）维护的医学本体知识库SNOMEDCT[8]，包含了超过31万个具有独立编号的医学相关的本体，以及超过136万个本体间的相关关系，广泛应用于电子病历、基因数据库、检验结果报告和计算机辅助医嘱录入等多个领域。由美国国立医学图书馆（NLM）建设的一体化医学知识语言UMLS[9]，整合了100多部受控词表和分类体系，包含了超过100万个生物医学概念和超过500万个概念名称。UMLS对不同词表在不同领域当中的应用进行联通，具有跨语言、跨领域和工具化的特点，在信息检索、自然语言处理、电子病历和健康数据标准方面得到广泛应用。
我国对临床术语的探索起步较晚，目前还未形成一套完整的、广泛应用的术语标准。中国中医科学院中医药信息研究所研制的中医药学语言系统包含超过12万个概念，60万个术语和127万个语义关系的大型语义网络，构建了中医药知识图谱[10]。但该系统存在构建定位局限、内容不够完善等问题，尚未得到广泛应用。此外，国内医疗卫生领域的相关机构和个人发起成立了开放医疗与健康联盟（OMAHA），通过行业协作、开源开放的方式来实现健康信息技术的标准化。2017年5月，OMAHA启动了医学术语协作项目，致力于通过众包协作的方式构建中文医学术语标准。
《（二）人工智能医学影像分析》
（二）人工智能医学影像分析传统基于机器学习的医学影像研究围绕医生指定的图像特征展开研究，这使得模型只能围绕指定特征进行判断，导致模型泛化能力弱，且难以对病情发展程度进行分类。而深度学习模型具备良好的图像特征提取能力，能够对人类难以分辨和容易忽略的特征进行准确提取和有效分析，从而取得更高的准确率。
基于人工智能的医学影像研究围绕电子计算机断层扫描（CT）、核磁共振（MRI）、X射线、超声波、内窥镜和病理切片等多种类型的医学图像分析展开，对包括肺、乳腺、皮肤、脑部疾病和眼底病变等展开研究。对于部分疾病，人工智能诊断和分析的准确率已达到专业医生的水准。
视网膜“糖网”病变是糖尿病的一种典型症状。GoogleDeepMindHealth团队将深度学习模型应用到视网膜“糖网”病变分类问题当中，通过准确检测视网膜眼底图像的病变情况对糖尿病黄斑水肿程度进行分级，对测试者进行病情预警和诊断。研究团队利用12.8万张视网膜眼底图像对深度学习模型进行训练，在测试过程中取得了97.5%的灵敏性和93.4%的特异性，判断准确率与人类专业医生相当。
国内利用人工智能技术开展医学影像进行分析的研究也已收获成果。某眼科中心研发的人工智能诊断平台[11]能够利用深度学习模型对先天性白内障进行检测，利用晶状体不透明面积、深浅和位置三大指标对患者的患病几率进行危险评估，并根据诊断结果辅助眼科医师进行治疗决策。通过实验对先天性白内障的诊断准确率达到98.87%，三项指标（不透明面积、深浅和位置）准确率分别为93.98%、95.06%和95.12%。在辅助决策方面，为医师提供建议的准确率达到97.56%。
目前，基于深度学习的医学影像分析主要是利用深度学习模型对图像特征的提取能力，完成病灶区域识别和病情病种分类。尽管这类技术能够取得较高的准确率，但其结果缺乏对判断依据的描述，难以与人类医生的思路相结合，难以投入实际应用。因此，医学影像分析需进一步结合注意力机制等技术[12]，寻求得到符合人类思维逻辑的分析结果。
斯坦福大学提出的CheXNet深度卷积神经网络模型，在利用胸部X线片对肺炎患者的患病情况进行判断的基础上，考虑了模型的可解释性。该模型利用DenseNet深度神经网络模型对图像特征进行分析，不仅在利用胸部X线片作为诊断依据的情况下，精度超过人类医生的平均水平，还通过计算模型每个像素点上的各类图像特征的权值之和，衡量图像各位置在分类决策中的重要性，解释决策过程，帮助人类医生对患者病情进行理解。卡耐基梅隆大学邢波教授组近期提出一个多任务协同框架，通过引入协同注意力机制，来对异常区域进行准确定位和概括。不仅通过标签对图像内容进行描述，还利用层级长短期记忆（LSTM）模型生成长文本形式的医学影像分析报告，通过文字描述对分析结果进行描述和解释[13]。
除了直接通过对医学影像图片进行特征提取的方式来进行病情预测与诊断外，还能够通过影像对人体结构进行三维建模，实现对内镜机器人等微型诊疗设备在人体内的定位和识别[14,15]，提供更加丰富的医疗数据采集方式。采用无监督学习等方式对医学影像特征进行提取分析，减少对数据标注的依赖，方便医学影像分析过程的开展[16]，也是当前医学影像研究的重要内容。此外，目前主要的医学影像研究仅围绕影像数据本身展开。利用海量医学知识，构建多模态数据采集分析与结构化知识推理相结合的智能诊疗模型，将成为医学影像分析的未来发展方向之一。
《三、我国人工智能辅助诊断发展存在的难点与挑战》
三、我国人工智能辅助诊断发展存在的难点与挑战《（一）医疗信息化程度问题》
（一）医疗信息化程度问题人工智能技术以数据驱动为主体，构建内容齐全、结构统一的医学健康大数据能够为人工智能在医疗诊疗领域的研究提供有力支持，也有助于智能诊疗技术的应用与推广。
近年来，我国在全面提升医疗信息化水平方面做出了巨大努力。自2010年以来，国家财政多次拨款，加大各地医疗信息化建设力度，推进国家、省级、区域三级卫生信息平台建设。目前，我国的区域医疗信息化覆盖率较高，计算机基础设施基本实现广泛覆盖，省、市级医院已基本实现全面信息化管理。但应对人工智能辅助医疗的新形势，尚存在许多问题：一方面，不同地区、不同机构间的医疗信息化发展程度存在较大差异，利用信息化手段解决医疗卫生问题的技能与思想尚未得到有效普及；另一方面，各机构之间的医疗信息化平台缺乏协同性，不同平台、不同版本之间缺乏标准化信息交换接口，机构之间信息交流不畅，缺乏对医疗数据的统一管理与长期存储。此外，医疗信息的产生过程和质量的控制也制约着人工智能相关技术的应用深度，构建共享、开放、规模化、高质量的面向专业疾病的智能辅助分析决策、新药研发、公共卫生决策的统一医疗健康大数据是重要而长期的工作任务。建立国家级的健康医疗大数据云平台，开放数据市场，制定医院服务中数据还给患者的方式方法，服务流程标准及收费规范，以个体的应用以及交易带动健康医疗数据市场化的发展，从而开辟新的数据和信息整合、知识发现及服务市场。
《（二）医疗工作者参与度问题》
（二）医疗工作者参与度问题不论是构建规范统一的医学信息系统和内容准确完备的知识图谱，还是设计实现针对特定疾病的辅助诊疗系统，都需要获取权威的医学知识和丰富的临床经验，经验丰富的医生与医学专家的参与和指导至关重要。但在现阶段，我国存在人口众多，人均优质医疗卫生资源匮乏的问题，一些医生与专家虽期待人工智能能够为诊疗方式带来变革，但往往忙于临床诊疗，难以投入大量精力参与到相关研究工作当中。因此，需要在跨领域协作组织和激励机制上进行改善，成立相应的创新中心，部署新颖的科技计划，实施有效的“产学研”一体化策略，推动该领域快速健康发展。
《（三）人工智能技术与医疗设备结合问题》
（三）人工智能技术与医疗设备结合问题相比于医疗器械强国，我国医疗器械研发技术的创新能力依然不足，核心技术开发能力不强，原创核心技术较少，低端产品较多，关键零部件依赖进口，高端产品依然以仿制和改进为主[17]。缺乏高端医疗设备的开发能力与自主知识产权，使得人工智能技术难以实现在国产高端医疗设备上的关联与部署，这使得构建信息采集、分析处理与整合存储的一体化信息化医疗系统难度进一步增大。医疗器械自主研发与生产能力不足，导致高端医疗器械与设备依赖进口，价格昂贵，难以在基层医疗机构实现全面部署，也是当前医疗人工智能系统的推广和普及所面临的困难，并制约我国医疗产业的升级转型。有针对性地制定企业在该领域的创新发展策略，鼓励企业跨国并购该领域的优秀国外传统医疗器械制造企业，相应的医疗器械与人工智能相结合的产品在税收、审批、补助以及等级医院在国产人工智能设备采购上给予相关的政策倾斜，助力我国在前沿市场上发力成为新一轮产业的领导者。
《四、人工智能辅助诊疗的发展建议》
四、人工智能辅助诊疗的发展建议《（一）构建开放共享的健康医疗信息环境》
（一）构建开放共享的健康医疗信息环境人工智能辅助诊疗以大数据智能作为基础，需要解决医疗健康数据碎片化的问题，实现从数据到知识，从知识到智能的跨跃，打穿数据孤岛，建立链接个人和医疗机构的跨领域医疗知识中心，形成开放式、互联互通的医疗信息共享机制。
首先，我国应着手建立一套完备的中文医学本体知识库，对目前主要的医学本体内容制定统一的描述规范，建立完善的分类编码描述方式，对内容进行管理，定期进行修改和补充。
其次，应整合不同来源、不同类型的医疗数据，依照统一标准，开展针对不同医学学科、医疗领域、医疗机构和具体应用的医学知识图谱构建工作，完善数字化中文医学体系，推动信息化医学语义网络的构建，并在此基础上开发医学概念查询、文献检索等工具，为医疗工作者提供权威、准确的医学信息查询渠道。
最后，应构建开放共享的健康医疗大数据云平台。建议对各级医疗机构、各种健康信息数据源、公共医疗健康服务机构的信息进行统一管理，实现对个体健康档案、生物样本、基因序列、医疗保健、行为方式甚至生活环境等数据的高度整合；另一方面，在现有医疗信息化平台的基础上进行标准化改良，统一数据格式和描述规范，实现不同机构、不同来源信息存储与表达的规范化。利用标准化信息接口串联各机构数据，优化健康医疗信息管理结构，实现健康医疗信息系统的实时、同步更新，实现各级、各机构间的健康医疗信息共享网络。
《（二）建立人机结合的新型医疗发展体系》
（二）建立人机结合的新型医疗发展体系利用人工智能参与诊疗过程，不是让人工智能取代医生，而是应当构建人机协同的新型医疗诊疗体系，将生物智能与人工智能相结合。在利用认知模型实现人工智能系统知识更新的同时，提升人类对医学领域的认知水平。
在医疗设备方面，应加强国产高端医疗器械的研发力度，推动智能化医疗器械和智能可穿戴式设备的研发，实现医疗器械与信息化医疗数据管理平台的数据对接，方便人工智能系统的部署。
在医疗人员方面，应当建立医学信息化人才培养体系，加强医疗工作者利用人工智能辅助医疗流程的思维方式与能力，改变传统的工作流程与习惯[18]。同时，应当鼓励医疗工作者参与人工智能与医疗结合的相关研究，将人工智能作为研究医学、了解医学的新手段，促进医学理论的更新与发展。最后，还应当将人工智能应用到医疗卫生教育与培训过程中，改进传统教育与培训模式，缩短高水平医务人员的培训周期。
《（三）推动相关制度的制定与完善》
（三）推动相关制度的制定与完善智能诊疗系统投入实际应用，需要依照相关规定和标准进行开发、生产和审批。较之发达国家，我国尚未构建医疗信息产业的一些基础行业标准，也未针对智能辅助诊疗系统的开发和应用制定适宜的行业监管制度。应当尽快制定与技术进展相匹配的医疗信息与人工智能系统的行业标准，为相关系统和设备投入市场化运营提供制度与监管上的支持。
人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）
人工智能的未来发展趋势和技术路线
人工智能的未来发展趋势和技术路线 当我们谈论未来，无法避免地要谈到人工智能。人工智能技术的崛起不仅给我们的日常生活带来了巨大变革，还在许多行业中已经发挥了重要作用，例如医疗、交通、金融等。人工智能的发展还有很长的路要走，那么未来的人工智能技术路线和发展趋势又是什么呢？ 一、纵观人工智能的历史和现状 首先，我们需要了解一下人工智能的历史和现状。人工智能起源于上世纪五六十年代，当时科学家们尝试让计算机模拟人类的思维方式，并利用机器学习和神经网络等技术进行研究。但由于当时技术和硬件设备水平限制，人工智能的发展进展缓慢。直到最近几年，随着图像识别、语音识别、自然语言处理和机器翻译等领域的进展，人工智能技术突飞猛进。 目前，人工智能技术已经广泛运用于各种领域。例如，医疗领域中，利用人工智能可以进行疾病诊断、药物研究和基因组学研究等;交通领域中，自动驾驶技术的发展也依赖于人工智能技术;金融领域中，信用评估、风险控制等方面也可以利用人工智能技术进行研究。人工智能无法取代人类医生的5个理由
医学未来学家认为，像维诺德·柯斯拉这样的投资者并不完全了解医学行业，因此他所描绘的愿景不会出现。永远也不会出现。
根据牛津大学的CarlBenediktFrey和MichaelA.Osborne的报告，医学转录员，医疗记录员和健康信息技术人员以及医疗秘书是未来最有可能由计算机化实现的工作，但只有0.42%的概率让医生和外科医生的职业实现自动化。
别误会我的意思，AI将在未来10到15年内在医学领域出现。例如，放射学家和临床学者休·哈维估计在10年内使用AI将成为NHS常规实践。博思艾伦咨询公司的健康信息学/精准医学主管安娜·费尔南德斯说在三年内我们将有许多机器学习算法在美国进行积极的临床试验测试并获得批准在医学领域中使用。
此外，AI将改变当医生的意义：一些任务将消失，而其他任务将被添加到工作程序中。然而，永远不会出现自动化（机器人或算法）取代医生的情况。让我告诉你五个原因吧。
1
医学不能没有同理心
即使一系列技术将提供出色的解决方案，它们也很难模仿同理心。为什么？因为同理心的核心有建立信任的过程：倾听对方，关注他/她们的需要，表达同情的感觉，并以对方理解的方式作出回应。
目前，你不会相信机器人或智能算法做出的性命攸关的决定，甚至决定是否服用止痛药的决定你也不会相信。以NHS及其实验为例，通过聊天机器人可以减轻健康热线的负担。参与试验的患者表示他们将使用该系统更快地与医生预约，而不是采用聊天机器人给出的建议。
如果健康问题较为简单，患者在自我照顾方面承担更多责任，未来可能会发生变化，但我们可能永远无法想象没有同理心的医学。我们需要医生握着我们的手，同时告诉我们一个性命攸关的诊断，治疗指导和整体支持。而算法无法取代。永远也无法取代。
2
医生采用非线性工作方法
《豪斯医生》有一集，团队无法弄清楚一个小男孩是如何中毒的。他们考虑了很多可能：药物，食物中毒，农药中毒。对于每种可能的诊断，他们建议采用不同的治疗方案。
他们每个人都让病人变得更糟——直到他们偶然发现这个男孩沾染到了亚胺硫磷，这是一种牛仔裤使用的杀虫剂，男孩从把裤子放在一辆卡车里的街头小贩那里买来牛仔裤。这个男孩没有洗过就穿上了那条裤子，这就是他的皮肤吸收毒物的方式。
没有算法可以做出这样的诊断。虽然数据，测量和定量分析是医生工作的重要组成部分——而且在未来这些将变得更加重要（你知道，数据是工业新的石油或食物）——建立诊断和治疗患者是非线性过程。它需要算法和机器人永远不会拥有的创造力和解决问题的技能。
患者和他们的生活方式也各有不同。疾病具有相同的特征。因此，情况并非如此;每个病人都需要人类医生的关注。在复杂的数字解决方案出现之前，医生将把从简单医疗设备采集的数据转换为医疗决策。将来，任务还是一样的，不过医生将使用更复杂的技术。
3
技术需要有能力的医生
越来越复杂的数字健康解决方案将需要合格的医疗专业人员的能力，无论是关于机器人还是AI方面都是如此。以最常见的手术机器人达芬奇手术系统为例。它具有3D高清放大视觉系统和弯曲和旋转远远超过人手的微型手腕器械。然而，外科医生必须学会如何操作它，而掌握它需要练习。
同样，看看IBMWatson。它是为肿瘤学家设计的独特项目，为临床医生提供了基于循证医学的治疗方案。尽管如此，只有医生加上可以选择治疗的患者，只有医生才能评估智能算法是否给出了可能有用的建议。没有机器人或算法可以解释清楚复杂的，多层次的挑战，包括心理方面。虽然它们将提供数据，但解释将始终是人类的领土。
4
总有人类才能完成的任务
医生，护士和其他医务人员每天都要完成繁琐单调和重复的任务。一项研究表明，在美国，普通医生每周在药物配给的时间为8.7小时。精神科医生在文书工作工作时间中比例最高（20.3％），其次是内科医生（17.3％）和家庭/全科医生（17.3％）。这些类型的任务和程序可以自动化，而且它们也应该自动化。
但是，技术也有无法履行的职责和责任。虽然IBMWatson可以在几秒钟内筛选出数百万页的文档，但它永远无法进行海姆利克急救法。比之技术，总会有些任务人类可以更快完成，更可靠地完成或以更低的成本完成。
5
从来不是技术与人类的对决
把AI塑造成人类永远的敌人，这种想法应该彻底停止了。它从来就不是技术与人类之间的对决，或者技术的一部分与人类之间的的对决，因为技术创新总能达到帮助人们的目的。
我们在同一战壕内作战。无论是AI，机器人，增强显示技术还是虚拟现实技术，我们都应该接受它们对医学运营方式产生的巨大影响，然后开始利用它们的力量。想象一下，如果将创造力和解决问题的技能与无限的计算能力和技术认知资源相结合，医学能够取得多大的成就。
人与技术之间的合作是最终的回应。通过深度学习识别转移性乳腺癌的研究揭示了类似的情况。当深度学习系统的预测与人类病理学家的诊断相结合时，图像分类以及肿瘤定位评分显著增加。此外，人为错误率下降了85％。研究结果表明，人工智能和人类在合作时最有效。
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人工智能的核心概念是什么
人工智能的核心概念是什么？2023-06-17
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人工智能是一种使计算机系统拥有类似于人类的智能行为和思维能力的技术。它涉及到各种领域，包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习等。虽然人工智能覆盖了广泛的范围，但其核心概念可以归纳为以下几点。
机器学习机器学习是人工智能的核心概念之一。简单地说，它是一种让计算机系统自动学习从数据中提取规律的方法。这种方法不需要人为地指定规则，而是通过数学模型来分析大量的数据，并且不断优化模型以提高精度。机器学习可以应用于图像识别、文本分类、预测等任务，已经成为现代人工智能的核心技术之一。
深度学习深度学习是机器学习的一个分支，也是人工智能的核心概念之一。它利用神经网络模型来进行高层次抽象和表示学习，可以有效地解决复杂的模式识别问题。近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了惊人的成就，例如图像分类、语音识别、自然语言生成等。
自然语言处理自然语言处理是指使计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。这包括文本处理、语音识别、语义分析等方面。自然语言处理涉及到多个学科领域，如计算机科学、语言学、心理学等。它在人工智能中扮演着重要的角色，因为人类的语言是一种非常复杂的信息载体，它承载了丰富的语义和情感信息。
计算机视觉计算机视觉是让计算机理解和分析图像和视频的技术。它可以实现对象检测、图像分割、人脸识别等任务。计算机视觉涉及到多个学科，如数学、统计学、信号处理等。近年来，随着深度学习的发展，计算机视觉取得了巨大的进展，并且已经应用于许多领域，如医疗诊断、自动驾驶、安防等。
语音识别语音识别是让计算机能够将人类语音转换为文本或命令的技术。它可以应用于语音助手、智能家居等领域。语音识别的核心技术包括音频信号处理、语音识别模型等。近年来，随着深度学习的应用，语音识别的准确率得到了大幅提高，并且已经成为人工智能中的重要组成部分之一。
综上所述，机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和语音识别是人工智能的核心概念。这些技术不断发展和演进，已经被广泛应用于各种领域，如医疗、金融、制造业等。随着技术的不断发展和创新，人工智能的应
用将会更加广泛和深入。人工智能的进步不仅有助于提高生产效率和降低成本，还可以帮助人类解决现实世界中的各种难题。但是，随着人工智能技术的迅速发展，也会带来一些风险和挑战。
其中之一是算法的公平性和透明性。由于许多人工智能算法都是基于数据驱动的，因此它们可能受到数据偏见和样本不足等问题的影响。这可能导致算法在某些群体中出现不公平或错误的结果。同时，许多的人工智能模型是黑盒模型，难以解释其推理过程和决策依据，这使得人们很难信任这些模型的结果。这些问题需要通过监管、法律和技术手段来解决。
另一个挑战是人工智能对就业市场的影响。虽然人工智能可以帮助我们自动化繁重和危险的工作，但是它也可能取代一些传统的人力资源。这可能导致大量的岗位流失和失业率的上升。因此，政府和企业需要采取积极措施，确保人工智能的发展对就业市场的影响最小化，并且为失业者提供转型和培训机会。
总之，人工智能是一项具有广泛影响和潜力的技术。机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和语音识别是人工智能的核心概念，它们已经被广泛应用于各种领域，并将继续发挥作用。但是，我们也需要认识到人工智能所带来的风险和挑战，并采取相应的措施来解决这些问题。只有这样，我们才能真正实现人工智能的潜力，为人类带来更多的福利和价值。
完谢谢观看
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