姓名：蘆凱 ? ? ?學號：17011210546
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【嵌牛導讀】人工智能除了圖像分析和語音處理之外都有哪些應(yīng)用？貌似我們感受最深的也就是這兩塊最為成熟的應(yīng)用模式了。本周新聞主要以人工智能的最新應(yīng)用為切入點，帶你了解圈內(nèi)最新資訊動態(tài)。
【嵌牛鼻子】人工智能，最新動態(tài)
【嵌牛提問】人工智能除了圖像分析和語音處理之外都有哪些應(yīng)用？
【嵌牛正文】
1用深度學習服務(wù)臨終關(guān)懷
????如果你能選擇自己生命結(jié)束時刻的地點，你希望會在哪里？統(tǒng)計調(diào)查表明，多數(shù)的美國人希望能過在自己的家中與這個世界告別，但是真正實現(xiàn)的人數(shù)不到20%，更多的人在醫(yī)院中告別人世。而其主要原因，即從業(yè)人員與醫(yī)護資源的短缺。
????為了改變這一現(xiàn)狀，幫助醫(yī)療系統(tǒng)更好地分配安寧療護資源，斯坦福大學吳恩達團隊研究出一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，通過分析病人的電子健康病歷數(shù)據(jù)，預測其生命結(jié)束的時間。該系統(tǒng)采用的訓練數(shù)據(jù)來自斯坦福醫(yī)院電子健康病歷（EHR）數(shù)據(jù)庫的200多萬份病患數(shù)據(jù)包含診斷代碼(diagnostic codes）、 處置代碼（procedure codes）、藥物處理代碼（medication codes）以及就診細節(jié)（encounter details）等信息。采用此系統(tǒng)，工作人員可以盡早為病人提供關(guān)懷服務(wù)，使其能走得其所。
2 人工智能輔助醫(yī)生診斷
????醫(yī)學圖像，如X光、B超等，在醫(yī)院中常由經(jīng)驗豐富的醫(yī)生進行人工的閱讀與理解，獲取其中反映的病理信息與病況，過程乏味枯燥又浪費時間，而對于缺乏經(jīng)驗的放射科醫(yī)師或偏遠山區(qū)的醫(yī)師人員來說，閱讀醫(yī)學圖像并整理編寫圖像報告十分困難。因此，實現(xiàn)自動的醫(yī)學圖像讀取及文字整理成為人工智能要解決的問題之一。
????知名人工智能創(chuàng)業(yè)公司 Petuum 近期就此問題發(fā)表了數(shù)篇論文，介紹了如何使用機器學習自動產(chǎn)生醫(yī)療圖像報告，從而更好地輔助醫(yī)生進行治療診斷，提升診斷效率與質(zhì)量。一份完整的醫(yī)學影像報告通常包括非結(jié)構(gòu)化的描述（以語句和段落的形式展示）和半結(jié)構(gòu)化標簽（以關(guān)鍵字列表的形式展示），如上圖所示。他們提出了一種多任務(wù)層級模型，該模型帶有協(xié)同注意力機制（co-attention）且能自動預測關(guān)鍵字并生成長段落。給定一張經(jīng)過分割的圖像，使用一個 CNN 來學習這些圖像塊的視覺特征，然后再饋送這些視覺特征到多標簽分類網(wǎng)絡(luò)（MLC）以預測相關(guān)的標簽。
3車輛與人口政治傾向預測
????美國有句俗語，"You are what you drive"，意思是你開的車反映了你的為人。曾有調(diào)查研究表明，根據(jù)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，如果一個社區(qū)的轎車數(shù)量大于皮卡的數(shù)量，那么該地區(qū)有88％的可能性會投票給民主黨。如果皮卡的數(shù)量大于轎車，則該選區(qū)投票給共和黨的可能性是82％。
????斯坦福大學李飛飛帶領(lǐng)的視覺研究室近期將人工智能的研究成果應(yīng)用到人口統(tǒng)計學中。通過人工智能構(gòu)建分析模型，對谷歌街景圖像中各社區(qū)的汽車類型和位置數(shù)據(jù)進行分析統(tǒng)計，在此基礎(chǔ)上為人工統(tǒng)計提供重大參考，其中包括可以預測社區(qū)人員的政治傾向。在傳統(tǒng)概念中，這些結(jié)果需要花費數(shù)十億美元進行人口普查才能獲取，這項新的研究使用很容易獲得的視覺數(shù)據(jù)，就能對社區(qū)、人口狀況有深入的分析了解。利用谷歌街景的人工智能算法分析幾乎可以實時生成分析結(jié)果，相較社區(qū)調(diào)查優(yōu)勢顯著。此外，這項研究打開了更多的可能性。
4 用AI防止幼兒園虐童事件
????最近接連爆出的幼兒園虐童事件令人心痛不已，除了加強監(jiān)管之外，有什么其他的措施可以防止此類事件發(fā)生呢？近期一個研究小組表明，正準備推出一套人工智能系統(tǒng)，實時捕捉幼兒園內(nèi)的虐童行為。
????其實，幼兒園內(nèi)的監(jiān)控攝像頭并不少見，然而多數(shù)的監(jiān)控并不對外開放，家長無法實時獲取孩子的視頻信息，園區(qū)管理人員也并未充分加以利用，更多的是在事件發(fā)生后調(diào)取監(jiān)控攝像頭進行證據(jù)采集確認。近年來，隨著深度學習技術(shù)的成熟化，基于監(jiān)控視頻的動作識別及異常檢測已達到應(yīng)用水平。如，通過對監(jiān)控攝像頭的實時分析，一旦發(fā)生異常行為，如孩童跌倒、打耳光、腳踢等異常行為，第一時間發(fā)送預警信息給相關(guān)的管理人員，并剪輯相關(guān)視頻保存作為證據(jù)信息，提升監(jiān)管效率。
5 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)探索宇宙星球
????近日，天文學家Carlo Enrico Petrillo訓練了一個AI程序來替他查看星系。當一個巨大的物體（一個星系或一個黑洞）在遙遠的光源和地球上的一個觀測者之間來回轉(zhuǎn)動時，它會使周圍的空間和光線發(fā)生彎曲，創(chuàng)造出一個讓天文學家仔細觀察宇宙的透鏡。 這就是所謂的引力透鏡，這些透鏡是理解宇宙是由什么構(gòu)成的關(guān)鍵。Petrillo和同事提出了一個自動識別系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其學習進行模式識別。經(jīng)過訓練之后，該模型可以在非常短的時間內(nèi)進行識別，1分鐘發(fā)現(xiàn)1個引力透鏡，極大地提升了效率。
????而此前另一位天文學家Kevin Schawinski和他的團隊專門研究星系和黑洞天體物理學，他使用AI來提高模糊望遠鏡圖像的分辨率。在其發(fā)表的文章中提出了使用GAN提升太空圖片的質(zhì)量，其訓練數(shù)據(jù)為降低了質(zhì)量、增加了噪聲之后的星系圖像，從而輸入正常的太空圖片，可以獲得高質(zhì)量、高清晰度的圖像輸出。
