揭开人工智能神秘的面纱
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揭开超算神秘面纱 人工智能、基因测序与海洋计算如何应用
对于在人工智能领域应用的未来，王小川解释到，2012年人工智能的一大突破是在人脸识别领域已经超过人类，语音、图像的识别与处理将是人工智能前沿的发展方向。“今天之所以无人驾驶领域能获得进展，就是因为机器开始慢慢学会对环境作出识别、学会判断。而超算让人工智能可以更好地理解人类，并替代人类做一些重复性的脑力劳动。”
对于超算带来的人工智能进步，王小川还现场演示了搜狗输入法最新的语音纠错功能：用户只需使用自然语言告诉机器“将弓长张改为立早章”或者“删除前两个字”等，机器就能自己理解并对输入的文本进行修改。他进一步表示，“这个应用与地图等相结合，可以在无人驾驶等领域中有值得期待的表现。”这一演示引起了现场观众的极大兴趣，也在现场“哪个超算应用最神奇”的投票中为人工智能赢得了近40%的票数。
破解生命天书：从30亿基因字母中检查错误
上海儿童医院生物医学信息中心主任吕晖则从自己擅长的基因检测方面，展示了超算在生命科学领域的应用。作为生命的天书，基因从最底层蕴含了许多病症的秘密，从最轻微的传染病到严重的癌症，都能从拥有超过30亿个碱基对的基因中找到答案。而如何对数目如此庞大的基因进行检测？超算成了必然选择。
他将基因检测比作“在2万页书，30亿个字母中，找到其中的1、2个出错的字母”，而超算“快、准”的能力在其中能够发挥最大的功用。吕晖举例称，“在遗传病检测方面，目前已经有1/3的儿童能够使用这种最新的技术，找到以前发现不了的致病因素。而在癌症领域，美国女星安吉丽娜·朱莉就是通过基因检测，选择切除乳腺降低罹癌风险；而苹果前CEO乔布斯也在对抗胰腺癌的过程中通过基因测序进行了精准用药，延长了多年生命。”他表示，随着超算在基因领域的应用和越来越多的人类基因数据的收集，未来将造福更多人类。
提前四年预测核辐射扩散：超算“神算”预测气候
在人工智能与基因检测之外，超算的另一项离日常生活稍远，却同样重要的应用，则是海洋计算。国家海洋局第一海洋研究所副所长乔方利介绍到，电影《后天》中超强飓风的灾难场景，实际上也确实有可能会发生，只是因为时间维度更长，而难以为人所察觉。发生在海洋中的台风变幻莫测，应该如何预测？乔方利说“作为计算、预测未来的重要工具，超算能够计算未来百年的气候变化。”
除了天气预测，超算对于核辐射的精准计算更加令人惊叹。2011年日本福岛因地震海啸引发核泄露两个月后，超级计算机就对核辐射的扩散情况进行了长期预测。乔方利展示了当时的预测图片，“超算的计算结果预测，在2015年12月前后，核泄露的影响会触及美国的沿岸。而事实证明，这份预测与后来实际的观测是大致吻合的。”
为什么中国是“超算大国”，却并非“超算强国”？
虽然超算的应用已经渗透进我们的生活之中，但中国在超算应用上似乎仍与世界前列有着相当一段的距离。为什么中国的“天河二号”连续多年蝉联全球超算第一，中国跻身500强的超算总数量也超过一百台，几位嘉宾却一致表示，“中国在利用超算方面仍旧存在巨大差距”？
王恩东院士从应用、人才方面进行了解读，他认为，“中国是超算大国，但并非超算强国。一方面是国内对于超算的应用，还没有足够重视，另一方面则是超算领域的人才比例较小。”乔方利则表示：“拥有超算和能充分利用超算是两回事，把硬件发展起来，有了平台，后面的软件、人才跟上，才能协调发展。”
王小川则从另一个角度对中国超算应用的落后进行了解释，“中国超算目前还处于跟着别人跑的状态。许多基础的概念都是别人提出，开辟新的跑道，而我们在其中做跟进。也许我们跑得更快，但是在提出问题方面是落后的，这也是我们需要提高的地方。”
（文章来源：PConline）
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揭开人工智能和机器学习的神秘面纱
第一波FDA批准的可穿戴数字健康监测器与智能手表等消费产品相结合，才刚刚面世。医疗传感器技术继续快速发展，使紧凑、经济且越来越精确的生理传感器能够进入现成的可穿戴设备。这种转变的真正驱动因素之一是尖端机器学习和人工智能算法的可用性，这些算法可以从大量数据中提取和解释有意义的信息。这包括噪声数据和不太完美的信号（例如来自智能手表的ECG数据），这些信号被各种难以使用往往是确定性和基于规则的传统算法处理的伪影破坏。
直到最近，解开来自这些传感器的生理信号中的秘密以形成可接受的监管提交的合理准确的决策是具有挑战性的，而且通常是不可能的。机器学习和人工智能算法的进步现在使工程师和科学家能够克服许多这些挑战。在本文中，我们将仔细研究用于处理生理信号的算法的整体架构，并揭开其操作的神秘面纱，将其转变为经过数十年研究建立的更真实的工程。
为了说明简单的机器学习算法的强大功能，这里有一个在线视频，描述了来自活动跟踪器中的加速度计的数据如何预测佩戴者的各种运动或休息状态。我们可以将这种方法扩展到更复杂的现实世界医学信号，例如心电图，并开发可以自动将心电图信号分类为正常或表现出心房颤动的算法。
开发机器学习算法包括两个主要步骤（图1）。此工作流程的第一步是特征工程，其中从感兴趣的数据集中提取某些数值/数学特征并将其呈现给后续步骤。第二步，将提取的特征输入众所周知的统计分类或回归算法，例如支持向量机或适当配置的传统神经网络，以提出可用于新数据的训练模型设置为预测。一旦使用具有良好代表性的标记数据集对该模型进行迭代训练，直到达到令人满意的准确性，它就可以在新的数据集上用作生产环境中的预测引擎。
图1.包含训练和测试阶段的典型机器学习工作流程。
那么这个工作流程如何寻找心电图信号分类问题呢？在本案例研究中，我们转向2017PhysioNetChallenge数据集，该数据集使用真实世界的单导联心电图数据。目的是将患者的ECG信号分类为以下四个类别之一：正常、心房颤动、其他节律和太嘈杂。在MATLAB中解决此问题的总体过程和各个步骤如图2所示。
图2.用于开发机器学习算法以对ECG信号进行分类的MATLAB工作流程。
预处理和特征工程
特征工程步骤可能是开发强大的机器学习算法中最难的部分。这样的问题不能简单地被视为“数据科学”问题，因为在探索解决这个问题的各种方法时，拥有生物医学工程领域的知识来理解不同类型的生理信号和数据非常重要。MATLAB等工具将数据分析和高级机器学习功能带给领域专家，使他们能够更轻松地将高级机器学习等“数据科学”功能应用于他们正在解决的问题，从而专注于特征工程。在这个例子中，
开发分类模型
StatisticsandMachineLearningToolbox中的分类学习器应用程序对于刚接触机器学习的工程师和科学家来说是一个特别有效的起点。在我们的示例中，一旦从信号中提取了足够数量的有用且相关的特征，我们就会使用这个应用程序来快速探索各种分类器及其性能，并缩小我们进一步优化的选项。这些分类器包括决策树、随机森林、支持向量机和K近邻（KNN）。这些分类算法使您能够尝试各种策略并选择为您的特征集提供最佳分类性能的策略（通常使用混淆矩阵或ROC曲线下面积等指标进行评估）。在我们的案例中，我们很快就在所有类别中达到了约80%的总体准确率，只需遵循这种方法（本次比赛的获胜作品得分约为83%）。请注意，我们没有花太多时间在特征工程或分类器调整上，因为我们的重点是验证方法。通常，花一些时间在特征工程和分类器调整上会导致分类准确性的显着进一步提高。更高级的技术（如深度学习）也可以应用于特征工程和提取以及分类步骤结合在一个训练步骤中的问题，尽管与传统方法相比，这种方法通常需要更大的训练数据集才能正常工作机器学习技术。只需遵循这种方法（本次比赛的获胜作品得分约为83%）。请注意，我们没有花太多时间在特征工程或分类器调整上，因为我们的重点是验证方法。通常，花一些时间在特征工程和分类器调整上会导致分类准确性的显着进一步提高。更高级的技术（如深度学习）也可以应用于特征工程和提取以及分类步骤结合在一个训练步骤中的问题，尽管与传统方法相比，这种方法通常需要更大的训练数据集才能正常工作机器学习技术。只需遵循这种方法（本次比赛的获胜作品得分约为83%）。请注意，我们没有花太多时间在特征工程或分类器调整上，因为我们的重点是验证方法。通常，花一些时间在特征工程和分类器调整上会导致分类准确性的显着进一步提高。更高级的技术（如深度学习）也可以应用于特征工程和提取以及分类步骤结合在一个训练步骤中的问题，尽管与传统方法相比，这种方法通常需要更大的训练数据集才能正常工作机器学习技术。因为我们的重点是验证该方法。通常，花一些时间在特征工程和分类器调整上会导致分类准确性的显着进一步提高。更高级的技术（如深度学习）也可以应用于特征工程和提取以及分类步骤结合在一个训练步骤中的问题，尽管与传统方法相比，这种方法通常需要更大的训练数据集才能正常工作机器学习技术。因为我们的重点是验证该方法。通常，花一些时间在特征工程和分类器调整上会导致分类准确性的显着进一步提高。更高级的技术（如深度学习）也可以应用于特征工程和提取以及分类步骤结合在一个训练步骤中的问题，尽管与传统方法相比，这种方法通常需要更大的训练数据集才能正常工作机器学习技术。
挑战、法规和未来承诺
虽然许多常见的可穿戴设备还没有完全准备好取代FDA批准和医学验证的同类设备，但所有技术和消费趋势都强烈指向这个方向。FDA开始在简化法规和鼓励监管科学的发展方面发挥积极作用，特别是通过数字健康软件预认证计划以及设备开发中的建模和模拟等举措。
从日常使用的可穿戴设备收集的人体生理信号成为新的数字生物标志物，可以提供我们健康的全面图片，这一愿景现在比以往任何时候都更加真实，这在很大程度上归功于信号处理、机器学习和深度学习的进步算法。MATLAB等工具支持的工作流程使医疗设备领域的专家能够应用和利用机器学习等数据科学技术，而无需成为数据科学专家。
审核编辑：郭婷