序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇人工智能技術論文范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

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人工智能技術是人類科學技術不斷發展進步的必然結果，也是工業發展過程中，促進工業自動化科學化發展的重要推動力量。在人工智能技術的發展中，科技的發展和工業技術的進步會促進人工智能技術的發展；反之，人工智能技術的進步，可以完成那些人類自身無法辦到、技術條件效果不好的生產技術操作。當前的人工智能主要是計算機技術的發展結果，隨著計算機技術的飛速發展，通過對計算機信息特點和操作性能的了解和設計，使計算機操作系統具有更多更先進的人工化反應，并在實際的信息技術處理過程中，通過其系統內部的人工化、智能化識別和處理系統，對電氣自動化控制和其他工業技術領域在運行中的問題進行自主解決。如今，人工智能技術已經取得了較大的進步，其研究發展項目也越來越多，越來越先進，實用性越來越強。人工智能技術已經廣泛運用與工業自動化、過程控制和電子信息處理等先進的技術領域。人工智能技術通過模糊理論算法、遺傳算法和模糊神經算法等方式，可以在電氣自動化控制中，采取更靈活多變的控制方式，對電氣自動化設備運行中的不穩定因素和動態變化進行自主的調整，從而保障其運行的準確和高效，減少出錯率。人工智能技術的運用，可以大大減少在電氣自動化控制等領域的人力成本，并且能夠解決一些工作人員無法有效監控和解決的問題，做到及時有效。

2人工智能技術在電氣自動化控制中的應用

2.1人工智能控制實現了數據的采集及處理功能

在電氣設備的運行過程中，數據的采集和處理是了解電氣設備自動化控制情況，發現運行過程中的問題和提出解決辦法的重要依據。在傳統的自動化控制中，由于技術水平和實際運行中的動態變化，數據的采集和傳輸無法做到準確和穩定，保存數據容易出現丟失的情況。人工智能技術的使用，可以保障電氣自動化運行過程中對動態信息的及時收集和穩定傳輸，對相關數據的保存工作也更安全，這就提高了電氣自動化的控制水平，充分保障了電氣運行中的安全性和穩定性。

2.2人工智能控制實現了系統運行監視機報警功能

電氣自動化控制是用電氣的可編程控制器，控制繼電器，帶動執行機構，完成預期設計動作的過程。在此過程中，系統內部各部分之間的運行都要嚴格按照設計模型和函數計算的基礎上進行，如果系統中的一點出現問題，就會造成整個自動控制系統的故障。在以往的自動化控制系統運行中，對系統內部各部分之間的運行數據和運行狀態進行實時監測，對運行中的特殊情況進行及時的報警處理，幫助自動化系統及時處理可能出現的故障，提醒電氣管理人員加強對電氣系統的管理。

2.3人工智能控制實現了操作控制功能

電氣自動化控制的主要特征之一就是通過計算機的一鍵操作，就可以實現對電氣系統的整體控制，保障電氣自動化運行符合現實的需要。傳統的自動化系統的操作，需要靠人工對系統各個環節進行人工操作，從而促進自動化系統內部的協調和配合，這種方式既降低了自動化運行的效率，也增加了自動化系統的故障發生頻率。人工智能技術對電氣自動化系統的控制，是通過各種先進的算法，按照電氣自動化的需求，對自動化系統進行自動化和智能化設計，從而實現對電氣自動化控制系統的同時操作，大大提高了自動化控制的效率，減少了單獨指令操作中容易出現的不協調情況的發生。

3人工智能技術在電氣自動化控制中的控制方式

3.1模糊控制

模糊控制以模糊推理和模糊語言變量等為理論基礎，并以專家經驗作為模糊控制的規則。模糊控制就是在被控制的對象的模糊模型的基礎之上，運用模糊控制器，實現對電氣控制系統的控制。在實際控制設計過程中，通過對計算機控制系統的使用，使電氣自動化系統形成具有反饋通道的閉環結構的數字控制系統，從而達到對電氣自動化系統的科學控制。

3.2專家控制

專家控制是指在進行電氣自動化控制過程中，利用相關的系統控制理論和控制技術的結合，通過對以往控制經驗的模擬和學習，實現電氣自動化控制中智能控制技術的實施。這種控制方式具有很強的靈活性，在實際運行中，面對控制要求和系統運行情況，專家控制可以自覺選取控制率，并通過自我調整，強化對工作環境的適應。

3.3網絡神經控制

網絡神經控制的原理就是基于對人腦神經元的活動模擬，以逼近原理為依據的網絡建模。神經控制是有學習能力的，屬于學習控制，對電氣自動化控制中出現的新問題可以及時提出有效的解決辦法，并通過對相關技術問題的分析解決，提高自身的人工智能水平。

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關鍵詞：人工智能技術；石油工程；應用

一、關于一體化智能系統的構建分析

現階段，人工智能技術已逐漸在石油工程領域中取得了廣泛性應用，其中涉及到高層管理決策、采油工程、油井處理及鉆井油藏等相關內容，可有效解決石油工程開展期間存在不足之處，具體可將石油工程面臨問題分為以下幾種類型：第一，數據型問題。主要包括地震數據檢測、鉆孔曲線測量及油藏特征分析等方面內容，需得出準確性數據信息便于為其他工作開展提供切實可行參考依據[1]；第二，優化型問題。具體是指通過地面設備的合理優化來大大提高石油產量；第三，公式型問題。主要包括鑒定識別、測井數據介紹及提高采收率等內容；第四，知識融合型問題。需要選出較為合理恰當實踐應用手段。總體來說，盡管智能化系統已逐步應用到石油工程中去，但卻因專業人士缺乏明顯創新想象力而無法達到最佳效果，并且智能系統還具備一定局限性特點，對石油工程實施效率提升有著不利影響。在這種情況下，為有效克服上述難題，就需石油工程工作人員能積極采用人工智能技術手段，徹底解決以往智能系統應用存在不足，借助科學合理分析方法對數據信息展開深入化分析探討，從而促使石油行業能夠順利發展。

二、石油工程領域中人工智能技術的應用分析

（一）油田地面設施系統模擬應用。在此以某區域油田資源為例，該油田共有700多口生產井，所有生產液體全部運送到三相分離設備中，并從分離設備中分離出適量高壓氣進入到管網結構中，并且周圍環境溫度還對設備工作效率有著直接影響，可以說是后期石油產量的主要影響因素之一。因此為有效解決這一問題，就需相關工作人員能積極構建智能模型結構，準確測量出石油工程地面系統實際運行情況，對分離設備產油量起到一定幫助作用。同時石油工程參與人員還應根據項目開況構建神經模型結構，著手于數據統計分析情況，主要包括鑒定識別和數字矩陣補孔兩點內容，隨后可綜合采用模糊聚類和變量分析方法對石油工程中涉及到的所有數據變量展開分析探討，充分考慮到各個變量可能對最終結果產生影響，防止數據信息出現較大變化情況。除此之外，模糊聚類還包含兩大優勢，分別是數據代表性和利用數據對研發模型進行檢驗等，往往該種方法主要適用于列串數據量低于30%情況下。

（二）地層油藏特性模擬應用。從某種角度上來說，地層油藏特性模擬屬于非均質地層結構，其中油藏數據信息與測井資料二者并無明顯聯系，根據對智能系統常規測井曲線和共振圖像曲線的最新調查研究可進一步明確地層特征，充分體現人工智能技術具備的儲藏優勢[2]。同時地層油藏特性模擬試驗開展的主要目的便是借助口井磁共振測井資料信息構建一個流體飽和度和滲透率都較強的智能模型結構，將該模型具體應用到石油工程中去可真實反映出油藏特征實際分布情況，但尤其需要注意一點就是磁共振圖像技術不能應用于下套井中[3]。除此之外，因生產層構成巖石質量和特征存在著較大差距，所以常常數據質量就表示巖石具體變化情況和最高數值，也就是說，若想對巖石特性有一個深入掌握，首先就要充分了解該區域內巖石變化情況，從而借助口井數據信息構建先對完善網絡模型，大大提高石油工程測量準確性，進一步凸顯人工智能技術存在優勢，實現人工智能技術在石油領域中應用的最佳成效。

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關鍵詞:人工智能;理論傳授;實驗訓練;科研訓練

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是計算機科學與技術專業的一門重要專業課程,是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學科。它研究如何用計算機模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規劃以及問題求解等思維活動,并以此解決需要人類專家才能處理的復雜問題,例如咨詢、診斷、預測、規劃等決策性問題[1]。人工智能是一門涉及數學、計算機、控制論、信息學、心理學、哲學等學科的交叉和綜合學科。目前,人工智能很多研究領域,如自然語言處理、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、智能計算等都走在了信息技術的前沿,有許多研究成果已經進入并影響了人們的生活。

2003年12月5日,國內第一個“智能科學與技術”本科專業在北京大學誕生[2],它標志著我國智能科學與技術本科教育的開始,對我國智能科學技術人才培養和智能科學與技術學科建設起到極大的帶動作用。目前,人工智能課程的教學存在幾個問題:首先,注重講授理論知識,實驗環節滯后,這不利于培養學生的實踐能力,更談不上實踐創新。其次,人工智能是交叉學科,內容比較繁雜,各種教材的內容不一樣,授課沒有統一的體系,學生學習時抓不住重點,不能理解人工智能的根本方法和思想。一般說來,計算機專業的其他課程,如網絡技術、數據庫技術、算法分析與設計等,都是求解結構化問題的基本技術,而人工智能技術則是解決非結構化、半結構化問題的有效技術。最后,人工智能科學與技術飛速發展,但目前人工智能只被視為一門專業課,課程講授和人工智能沒有作為一個研究方向結合起來,也沒有把傳授課本知識和引導啟發創新結合起來。

適應知識經濟發展的高等教育,要把培養創造精神和創新能力擺在突出的位置。創新是基礎研究的生命,而高等學校的教學只有與科研緊密結合,才能在培養學生的創新精神方面有所作為。為此,針對人工智能的課程特點,我們積極開展研究型教學、研究型學習,提高大學生的學習能力、實踐能力和創新能力的研究與實踐。在教材上,我們選用了清華大學出版社出版、馬少平等編寫的《人工智能》。我們的教學研究與實踐的主要內容包括三個方面:啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化的思想;成體系的實驗訓練;以及與畢業論文,學校大學生科研項目資助計劃,國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練。這三個主要方面,層層遞進、環環相扣,是體系完整的創新型人工智能教學實踐。下面,我們就這三個方面內容展開探討。

1啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化思想

現實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次[1]:1)結構化問題,能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題;2)非結構化問題,難以用確定的形式來描述,主要根據經驗來求解;3)半結構化問題,介于上述兩者之間。一般說來,計算機專業的其他課程如網絡技術、數據庫技術、算法分析與設計等,都是求解結構化問題的基本技術。而人工智能技術則是解決非結構化、半結構化問題的有效技術。人工智能的教學可以讓學生在體驗、認識人工智能知識與技術的過程中獲得對非結構化、半結構化問題的解決過程的了解,從而達到培養學生多角度思維的目的。

我們使用的教材主要內容包括搜索和高級搜素、謂詞邏輯和歸結原理、知識表示、不確定性推理方法、機器學習等。這些主要內容也可以相應地歸結為若干個典型算法,如啟發式A*搜索算法、 剪枝算法、元啟發式算法(模擬退火,遺傳算法)、謂詞邏輯歸結算法、貝葉斯網絡、決策樹、神經網絡(BP算法、自組織網絡和Hopfield神經網絡算法)。元啟發式算法是一種啟發式的隨機算法,是用來解決非結構化問題的典型算法,其思想和傳統的決定性算法如動態規劃、分支限界完全不一樣。學生在剛一接觸到這些元啟發式算法一時難以接受和理解其機理,對算法的有效性往往半信半疑。根據非結構化、半結構化問題的特點,講解和演示算法在解決此類問題的具體步驟和詳細過程,從而讓學生掌握人工智能算法的基本思想。在講解不同的元啟發式算法的時候,學生會問,是模擬退火算法強,還是遺傳算法強;在講到機器學習算法的時候,學生會問到底哪個分類算法最好,這時候我們可以把搜索(優化)領域和機器學習領域的“沒有免費午餐”定理進行適當的講解和解釋,從而把具體算法實現層面之上的一些人工智能的哲學思想進行傳授。

在人工智能的具體教學中,采用問題教學法和參與式教學法。在問題教學法中,圍繞人工智能的知識模塊,在引導學生發現各種各樣問題的前提下,傳授知識。教學活動中,嘗試使人工智能知識圍繞實際問題而展現,使問題不僅成為激發學生求知欲的前提,也成為學生期盼、理解和吸收知識的前提,以此激發學生的創造動機和創造性思維。在參與式教學中,打破人工智能算法的枯燥、沉悶的傳統教學法,嘗試開放式教學內容;提問式講課;無標準答案的課程設計;查找文獻,分組動手實現人工智能算法等參與式教學方法,培養和發揚學生的參與意識,通過參與式教學提高學生學習的主動性、積極性和效率,培養學生的動手能力和創新能力。

2成體系的實驗訓練

獨立開展人工智能實驗課程,開發一批新型、富有創意的實驗案例庫,搭建一個創新實驗和虛擬學習社區平臺。人工智能實驗課程的特點是應用各種人工智能方法,根據問題的約束、結構、信息進行表示建模和計算機上實現,是與人工智能原理同步的實驗課程。學生必須掌握的人工智能的基本原理和計算機操作技能,它對于學生的知識、能力和綜合素質的培養與提高起著至關重要的作用,在整個教學過程中占有非常重要的地位,是計算機軟件、計算機應用、計算機網絡、軟件工程等專業的一門重要的必修專業課程。通過實驗,學生得到嚴格的訓練,能規范地掌握人工智能的基本理論和主要方法、基本問題求解技術,熟悉各種計算環境的基本使用。

在培養學生掌握實驗的基本操作、基本技能和基本知識的同時,努力培養學生的創新意識與創新能力。為實現這一目標,在課程內容安排上采用適量基本原理與方法的實驗內容為基本內容,增加一系列綜合性實驗和開放性創新實驗問題,在實驗內容方面更注重研究性實驗中的創新問題。實驗內容方面分為三個層次:基本原理的基礎性實驗、綜合實驗和研究性實驗。在后兩個層次的實驗中,部分引入人工智能課程小組團隊的最新科研成果,目的在于通過完成這些研究性實驗,培養學生獨立解決實際問題的能力,以提升學生的科研素質與創新意識。我們將這些設計實驗稱為新型實驗案例庫,它被放在人工智能課程小組網站上,以此搭建一個創新實驗和虛擬學習社區平臺。通過實驗課程的學習和訓練,學生應達到下列要求。

1) 掌握人工智能方法的優點及其在實際中的應用。

2) 學會對人工智能問題進行分析建模和應用各種計算工具實現問題求解,熟悉對實驗現象的觀察和記錄,實驗數據的獲取與設計,最佳實驗條件的判斷和選擇,實驗結果的分析和討論等一套嚴謹的實驗方法。

3) 鞏固并加深對人工智能原理課程的基本原理和概念的理解,培養學生勤奮學習,求真求實的科學品德,培養學生的動手能力、觀察能力、查閱文獻能力、思維能力、想象能力、表達能力。

4) 通過完成綜合研究性實驗,培養學生獨立解決實際問題的能力,提高學生的科研素質與創新意識。

在培養學生掌握實驗的基本操作、基本技能和基本知識的同時,進一步培養學生分析問題和解決問題的能力,培養學生的創新意識、創新精神和創新能力,為學生今后從事科研、教學或企事業單位的分析檢驗以及新技術的研發工作打下扎實的基礎。

在實驗組織方面,根據各實驗的目的和要求,學生分為5人1組,指定一個組長,每組選擇1套實驗題目。基礎實驗題目要求達到27學時、綜合性實驗題目選擇1題和研究性實驗題目選擇1題,基礎實驗題目要求在規定時間內,小組獨立完成實驗測定、數據處理,并撰寫實驗報告。實驗過程中, 要求學生勤于動手, 敏銳觀察, 細心操作, 開動腦筋, 分析鉆研問題, 準確記錄原始數據, 經教師檢查,實驗及其原始數據記錄才有效。同時,團隊作業,需要多人分工合作、相互幫助,這樣可以提高人際交往和溝通能力,學會與他人合作,培養團隊創新能力。

3課程學習與畢業論文,科研訓練相結合

人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿和未來,通過學習和體驗人工智能的知識和技術,學生能夠在一定程度上了解信息技術發展的前沿知識,這有助學生開闊視野、培養興趣,為今后繼續深造或走向社會奠定堅實的基礎[3-4]。

人工智能的理論和方法廣泛應用于數據挖掘、機器學習、模式識別、圖像處理中,這些內容既是高年級的后續課程,又是現在熱門的研究方向。學習和深刻理解人工智能的理論、方法和應用,對后續課程學習以及今后的研究具有重要的意義。

我院規定大學三年級的學生開始聯系畢業論文指導導師,同時確定畢業論文的研究方向,提前進行科研實踐,以培養實踐能力和研究素質。人工智能課程正好是大三高年級開設的專業課,因此,我們把課程實驗及設計與同學的興趣相結合,引導學生,并提煉和形成學生的畢業選題和課外的科研方向,它是提高本科生研究創新能力的有效手段。

基于新的教學實踐,很多學生的選題都與上述歸納的人工智能若干算法相關,如算法本身的研究和改進,或是算法在各領域,如數據挖掘、圖像處理等的應用。在我們的科研能力訓練計劃中,一批項目和課題,如混合神經網絡的研究與應用、差分演化算法研究與應用、基于協同訓練的推薦系統等,分別受到國家和學校本科生科研項目立項資助。一批三四年級的本科生以第一作者身份在國內核心期刊、國際會議和期刊上發表學術論文,這激發了學生的科研興趣,使學生體會到了創新的樂趣。

總之,課程學習與畢業論文、學校大學生科研項目資助計劃、國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練,極大地提升了學生的創新能力和科研基本素質。

4結語

針對人工智能的課程特點,我們積極開展研究型教學、研究型學習,提高大學生的學習能力、實踐能力和創新能力的研究與實踐。我們的教學研究與實踐主要內容包括三個方面:啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化的思想;成體系的實驗訓練;以及與畢業論文、學校大學生科研項目資助計劃、國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練。這三個主要方面,層層遞進、環環相扣,是體系完整的創新型人工智能教學實踐,新的改革和實踐在教學中取得了令人滿意效果。

參考文獻:

[1] 張劍平. 關于人工智能教育的思考[J]. 電化教育研究,2003(1):24-28.

[2] 謝昆青. 第一個智能科學技術專業[J]. 計算機教育,2009(11):16-20.

[3] 羅輝,梁艷春. 大學生畢業論文與科研能力培養及就業[J]. 吉林教育,2003(10):18.

[4] 金聰,劉金安. 人工智能教育在能力培養中的作用及改革設想[J]. 計算機時代,2006(9):66-69.

Reform and Practice of Innovative Teaching in Artificial Intelligence

WANG Jia-hai, YIN Jian, LING Ying-biao

(Department of Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China)

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關鍵詞：人工智能;電氣;自動化

人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法 技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支 它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器．該領域的研究包括機器人．語言識別、圖像識別 自然語言處理和專家系統等。電氣自動化是研究與電氣工程有關的系統運行、自動控制，電力電子技術、信息處理、試驗分析 研制開發以及電子與計算機應用等領域的一門學科。實現機械的自動化，讓機械部份脫離人類的直接控制和操作自動實現某些過程是電氣自動化和人工智能研究的交匯點。積極運用人工智能的新成果無疑有利于電氣自動化學科特別是自動控制領域的發展．也有利于提高電氣設各運行的智能化水平．對改造電氣設備系統，增強控制系統穩定性．加快生產效率都有重大意義。

1、人工智能應用理論分析

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬，延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質．并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器 該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別 自然語言處理和專家系統等。自從1956年“人工智能 一詞在Dartmouth學會上提出以后，人工智能研究飛速發展，成為以計算機為主．涉及信息論．控制論， 自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學的一門學科。人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜的工作。

當今社會，計算機技術已經滲透到生產生活的方方面面．計算機編程技術的日新月異催生自動化生產，運輸 傳播的快速發展。人腦是最精密的機器，編程也不過是簡單的模仿人腦的收集、分析、交換、處理、回饋．所以模仿模擬人腦的機能將是實現自動化的主要途徑。電氣自動化控制是增強生產．流通、交換、分配等關鍵一環．實現自動化，就等于減少了人力資本投入，并提高了運作的效率。

2、人工智能控制器的優勢

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但Al控制器例如：神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法都可看成一類非線性函數近似器。這樣的分類就能得到較好的總體理解．也有利于控制策略的統一開發。這些Al函數近似器比常規的函數估計器具有更多的優勢．這些優勢如下：

(1)它們的設計不需要控制對象的模型(在許多場合，很難得到實際控制對象的精確動態方程，實際控制對象的模型在控制器設計時往往有很多不確實性因素，例如：參數變化，非線性時，往往不知道)。

(2)通過適當調整(根據響應時間 下降時間、魯棒性能等)它們能提高性能。例如模糊邏輯控制器的上升時間比最優PID控制器快1.5倍 ，下降時間快3.5倍， 過沖更小。

(3)它們比古典控制器的調節容易。

(4)在沒有必須專家知識時．通過響應數據也能設計它們。

(5)運用語言和響應信息可能設計它們。

總而言之，當采用自適應模糊神經控制器、規則庫和隸屬函數在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。有很多方法來實現這個過程，但主要的目標是使用系統技術實現穩定的解，并且找到最簡單的拓樸結構配置．自學習迅速，收斂快速。

3、人工智能的應用現狀

隨著人工智能技術的發展，許多高等院校及科研機構就人工智能在電氣設備的應用方面展開了研究工作，如將人工智能用于電氣產品優化設計，故障預測及診斷、控制與保護等領域。

3.1 優化設計

電氣設備的設計是一項復雜的工作 它不僅要應用電路、電磁場、電機電器等學科的知識，還要大量運用設計中的經驗性知識。傳統的產品設計是采用簡單的實驗手段和根據經驗用手工的方式進行的．因此很難獲得最優方案。隨著計算機技術的發展，電氣產品的設計從手工逐漸轉向計算機輔助設計(CAD)，大大縮短了產品開發周期。人工智能的引進．使傳統的CAD技術如虎添翼．產品設計的效率及質量得到全面提高。用于優化設計的人工智能技術主要有遺傳算法和專家系統。遺傳算法是一種比較先進的優化算法，非常適合于產品優化設計。因此電氣產品人工智能優化設計大部分采用此種方法或其改進方法。

3.2 故障診斷

電氣設備的故障與其征兆之間的關系錯綜復雜，具有不確定性及非線性．用人工智能方法恰好能發揮其優勢。已用于電氣設備故障診斷的人工智能技術有：模糊邏輯、專家系統、神經網絡。

變壓器由于在電力系統中的特殊地位而備受關注，有關方面的研究論文較多。目前對變壓器進行故障診斷最常用的方法是對變壓器油中分解的氣體進行分析．從而判斷變壓器的故障程度。人工智能故障診斷技術在發電機及電動機方面的研究工作也較為活躍。

3.3 智能控制

人工智能控制技術在自動控制領域的研究與應用已廣泛展開．但在電氣設備控制領域所見報道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3種：模糊控制、神經網絡控制、專家系統控制。由于模糊控制是其中最為簡單、最具實際意義的方法．因而它的應用實例最多。

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人工智能在醫療領域的廣泛應用價值

目前，人工智能在醫療領域的研究成果頻出，人工智能應用醫療領域已是大勢所趨。各個科技巨頭都相繼布局人工智能醫療行業。對人工智能在醫療的應用主要基于多方面的客觀現實：比如優質醫療資源供給不足，成本高，醫生培養周期長，誤診率高，疾病譜變化快，技術日新月異；此外，隨著人口老齡化加劇和慢性疾病發病率的增長，人們對健康重視程度普遍提高，醫療服務需求也在持續增加。

人工智能結合醫學應用有非常多的益處，可以讓患者、醫師和醫療體系均受益。比如對于患者來說，可以更快速地健康z查，獲得更為精準的診斷結果和更好的個性化治療方案建議；對于醫師來講，則可以消減診斷時間，降低誤診的概率并對可能的治療方案的副作用提前知曉；對于醫療體系來說，人工智能則可以提高各種準確率，同時系統性降低醫療成本。

據悉，人工智能在智能診療、智能影像識別、智能藥物研發和智能健康管理等方面都有廣泛的應用價值。

比如在智能診療方面，就是讓計算機“學習”專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智能診療場景是人工智能在醫療領域最重要、也最核心的應用場景。谷歌宣布已嘗試將其面向消費者的機器學習能力應用到醫療保健領域中。今年谷歌的人工智能算法在乳腺癌診斷上也表現出了很高準確度；蘋果公司最近收購了Lattice，該公司在開發醫療診斷應用的算法方面具有很強能力。

在智能影像識別方面，人工智能的應用主要分為兩部分：一是圖像識別，應用于感知環節，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學習，應用于學習和分析環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。作為醫生，從一個大的圖像如CT、核磁共振圖像判斷一個非常小的陰影，是腫瘤是炎癥還是其他原因，需要很多經驗。如果通過大數據，通過智能醫療，就能夠迅速得出比較準確的判斷。

在智能藥物研發方面，則是將人工智能中的深度學習技術應用于藥物研究，通過大數據分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發周期、降低新藥研發成本、提高新藥研發成功率的目的。人工智能通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。目前借助深度學習，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領域取得了新突破，在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發也發揮了重要的作用。

在智能健康管理方面，則可以將人工智能技術應用到健康管理的很多場景中。目前主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基于精準醫學的健康管理。比如通過獲取信息并運用人工智能技術進行分析，識別疾病發生的風險及提供降低風險的措施。計算機還能收集病人的飲食習慣、鍛煉周期、服藥習慣等個人生活習慣信息，運用人工智能技術進行數據分析并評估病人整體狀態，協助規劃日常生活。在精神健康領域，計算機可運用人工智能技術從語言、表情、聲音等數據進行情感識別。在健康干預層面，計算機則可以運用AI對用戶體征數據進行分析，定制健康管理計劃。

從IBM Watson的發展看醫學人工智能的未來

目前國內外已經有很多高科技企業將認知計算和深度學習等先進AI技術用于醫療領域，并出現了很多產品，其中以IBM的“沃森醫生”（IBM Watson）最有代表性。IBM Watson作為該領域中的翹楚，隨著人工智能技術的逐漸成熟，在2016年開始放開手腳，以腫瘤診斷為重心，開始在慢病管理、精準醫療、體外檢測等九大醫療領域中實現突破，逐步實現人工智能作為一種新型工具在醫療領域的獨特價值。

沃森是2007年由IBM公司開發的，IBM Watson具備了自然語言處理、信息檢索、知識表示、自動推理、機器學習等能力，能夠快速搜索分析非結構化的數據，獲取想要的結果。2015年，日本東京大學醫學院研究所最初的診斷結果，確診一位60歲的日本女性患了急髓白血病，但在經歷各種療法后，效果都不明顯。無奈之下，研究所只好求助IBM Watson，而IBM Watson則通過對比2000萬份癌癥研究論文，分析了數千個基因突變，最終確診這位60歲的日本女性患有一種罕見的白血病，并提供了適當的治療方案。整個過程IBM Watson只用了短短10分鐘。

自2012年羅睿蘭接手IBM開始，IBM公司發展方向與業務架構就一直在進行根本性調整。傳統硬件與系統軟件業務地位不斷退后，而云計算、網絡安全、數據分析與人工智能成為了公司現金流的核心投放領域。現在的IBM正在轉型為一家認知計算和云平臺的公司。其中在醫學人工智能的優勢也越來越明顯。

IBM Watson首先進入的領域是復雜的癌癥診斷和治療領域，這也是目前全世界醫學界聚焦的重點。Watson的第一步商業化運作就是通過和紀念斯隆?凱特琳癌癥中心進行合作，共同訓練IBM Watson腫瘤解決方案（Watson for Oncology）。癌癥專家在Watson上輸入了紀念斯隆?凱特琳癌癥中心的大量病歷研究信息進行訓練。在此期間，該系統的登入時間共計1.5萬小時，一支由醫生和研究人員組成的團隊一起上傳了數千份病人的病歷，近500份醫學期刊和教科書，1500萬頁的醫學文獻，把Watson訓練成了一位杰出的“腫瘤醫學專家”。隨后該系統被Watson Health部署到了許多頂尖的醫療機構，如克利夫蘭診所和MD安德森癌癥中心，提供基于證據的醫療決策系統。

相繼攻克肺癌、乳腺癌、結腸癌、直腸癌后，2015年7月IBM Watson for Oncology成為IBM Watson health的首批商用項目之一，正式將上述四個癌種的腫瘤解決方案進入商用。2016年8月IBM宣布已經完成了對胃癌輔助治療的訓練，并正式推出使用。此外沃森還在2016年11月訓練完上線了宮頸癌的服務。

目前IBM Watson腫瘤解決方案已經進入中國。2016年12月，浙江省中醫院聯合思創醫惠、杭州認知三方共同宣布成立沃森聯合會診中心，三方將合作開展IBM Watson for Oncology服務內容的長期合作，這是自IBM Watson for Oncology引入中國以來，首家正式宣布對外提供服務的Watson聯合會診中心，意味著中國醫療行業將開啟一個新型人工智能輔助診療時代。目前Watson可以為肺癌、乳腺癌、直腸癌、結腸癌、胃癌和宮頸癌6種癌癥提供咨詢服務，2017年將會擴展到8-12個癌種。在醫生完成癌癥類型、病人年齡、性別、體重、疾病特征和治療情況等信息輸入后，沃森能夠在幾秒鐘內反饋多條治療建議。

此外，IBM Watson還與輝瑞達成了一項新協議，會將前者的超級計算能力用于癌癥藥物研發。輝瑞將用上Watson for Drug Discovery的機器學習、自然語言處理及其它認知推理能力，用于免疫腫瘤學（Immuno-oncology）中的新藥物識別，聯合療法和患者選擇策略。由于免疫腫瘤學的未來在于針對獨特腫瘤特征的組合，這會改變癌癥治療方式。而在藥物研發中利用Watson的認知能力，可以更快地為患者帶來可能的新免疫腫瘤治療。

毫無疑問，人工智能將會成為未來IBM的成長引擎。沃森目前已經不僅僅滿足于涉及糖尿病等慢病、大健康、醫療影像、體外檢測、精準醫療、機器人、疾病研究治療這幾個領域，未來，沃森的觸角還會伸到醫療的其他行業，為整個醫療行業服務。

中國版小小“沃森”不斷面世

與IBM Watson十年的發展軌跡不同，中國在醫學人工智能領域的發展屬于追趕者。由于中國沒有統一的醫療數據格式以及數據孤島的隔離，中國在醫學人工智能I域投放的資源相對要少很多。不過這并不妨礙國人對其發展的熱情。在智能影像識別和診斷方面，中國已經出現了若干版本的小小“沃森”，他們的功能雖然沒有IBM Watson那么強大，但也在各個領域顯示出獨特的應用價值。

浙江德尚韻興圖像科技有限公司是由浙江大學知名專家和珠海和佳醫療設備股份有限公司共同投資成立一家高科技公司。浙江德尚韻興利用深度學習處理超聲影像，同時加入旋轉不變性等現代數學的概念，形成了“DE-超聲機器人”。該機器人算法借助計算機視覺技術，可以對甲狀腺B超快速掃描分析，圈出結節區域，并給出良性與惡性的判斷，大大節省了醫生的診斷時間。一般來說，人類醫生的準確率為60%-70%，而當下算法的準確率已經達到85%。

據悉，人體甲狀腺結節已成常見病，如果不加重視，甲狀腺結節可能會發生惡變，進而發展成癌癥，危及生命。但由于個體化差異，目前三甲醫院甲狀腺結節的診斷準確率平均也只有60%，如果不做活檢，不同醫生對同一張片子可能會做出不同判斷。而超聲機器人的出現，不僅能輔助醫生做出精準判斷，還能縮短病人就醫時間，提升醫療效率。目前“DE-超聲機器人”已經在浙江大學第一附屬醫院、中國電子科技集團公司第五十五所職工醫院和杭州下城區社區醫院臨床應用，一年病例達到8萬多，準確率達86%以上。

2017年2月，中山大學中山眼科中心劉奕志教授領銜中山大學聯合西安電子科技大學的研究團隊，利用深度學習算法，建立了“CC-Cruiser先天性白內障人工智能平臺”。該人工智能程序模擬人腦，對大量的先天性白內障圖片進行分析和深度學習，不斷反饋提高診斷的準確性。將該程序嵌入云平臺后，通過云平臺上傳圖片，即可獲得先天性白內障的診斷、風險評估和治療方案。

據悉，先天性白內障是一種嚴重威脅兒童視力的疑難罕見病。中山眼科中心有全球最大的先天性白內障隊列（隊列人數近2000名），基于該隊列開展了一系列嚴謹的研究，積累了大量高質量的先天性白內障臨床數據。中山大學眼科中心于2017年4月設立“人工智能應用門診”，由人工智能云平臺輔助臨床醫師進行診療。在人工智能門診就診的患者，除接受常規診療外，其檢查數據即時同步到CC-Cruiser云平臺，同時享受由人工智能機器人提供的“專家級”診療。目前CC-Cruiser已在3家協作醫院完成臨床試點應用，并取得理想效果。此外，中山眼科中心已經連接了、新疆、云南、青海等邊遠省區上百家基層醫院，每天有大量眼科檢查數據上傳云平臺請求專家協助診斷。在醫學人工智能應用場景下，病例以及圖像數據將首先通過人工智能程序進行初審，再由專家復核，效率將提升70%以上，極大提高了專家協診效率。

2017年5月，丁香園、中南大學湘雅二醫院和大拿科技共同宣布就皮膚病人工智能輔助診斷達成獨家戰略合作，并了國內首個“皮膚病人工智能輔助診斷系統”。資料顯示，系統性紅斑狼瘡是一種慢性自身免疫性疾病，屬于風濕性疾病中的彌漫性結締組織病，可引起全身多個臟器受累，包括皮膚、關節、腎臟、血液等。如何精準診斷系統性紅斑狼瘡，一直是困擾各國科學家的世界醫學難題。

目前三方合作研發出的是紅斑狼瘡人工智能輔助診斷模型，該模型對紅斑狼瘡各種亞型及其鑒別診斷疾病能進行有效區分，識別準確率超過85%。據悉，該系統一方面是面向皮膚科醫生，醫生通過APP，把圖像傳到系統以后，系統提示最有可能的皮膚病類型，然后建立皮膚病電子百科全書，通過百科全書再去學習，輔助臨床診斷；另一方面是面向患者，系統提供圖片鑒別和導診意見。據悉，該系統第一期主要實現以紅斑狼瘡為代表的皮膚病人工智能輔助診斷，下一步將“滲透”到其他醫療機構，并將開放患者端服務。

醫學人工智能真正落地

需要全產業鏈配合

專家指出，要真正實現醫療產業的人工智能化，僅靠單方面的力量難以實現，這需要依托全產業鏈包括醫療主管部門、醫療機構的參與和信息化服務商等各個環節的共同努力。

比如像前文所述的甲狀腺結節、紅斑狼瘡、先天性白內障的診斷，都要依靠形態學的圖像數據，這些在皮膚病和病理科特別常見，所以人工智能的優勢在此可以得到充分體現。訓練一個好的皮膚科醫生可能要十年，把人工智能引進后，可以大大縮短時間。但是醫學人工智能研發成本高、數據獲取難、尚未深入診療核心等成為阻礙其真正落地的因素。

人工智能技術形成產品，最重要是要有大量高質量的數據。深度學習靠的是“吃透”大量樣本。但目前大部分醫療機構并不愿公開數據。比如前文介紹的德尚韻興，為了收集數據，嘗試通過多個渠道，有社區檢查，有付費志愿者，也有試點醫院。最后該公司收集了兩三萬張超聲圖像，不嗟厥淙胂低持脅瘧Vち蘇鋃獻既仿試85%以上。該公司負責人也評價到，如果樣本量能提高一倍，診斷準確率還有較大的提升空間。

在獲取高質量的醫療數據方面，國內醫院在過去信息化程度不高，數據雖然多，但相對雜亂，使用難度大。如何找到合適的切入點，并快速獲取數據會是一個很高的門檻。同時，醫院信息孤島現象長期存在，各個醫療機構的數據尚未實現互聯互通。這一局面則逐步從政策層面迎來破冰。去年6月，國務院公布了《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，明確指出健康醫療大數據是國家重要的基礎性戰略資源，需要規范和推動健康醫療大數據融合共享、開放應用。但該政策的真正落地依然需要時間。

篇(6)

1936年人工智能之父提出人工智能這個概念，為人工智能乃至現代信息科技奠定了基礎。

1958年，10位美國年輕的學者在一起研討，正式提出人工智能這個概念。

人工智能經過了60年曲折的發展，有過令人興奮激動的時刻，也有令人非常沮喪的時刻，現在到了一個新的，這是沒有異議的。

特別值得一提的是，專用人工智能領域取得了突破性進展，今年，阿爾法狗是標志性之一，包括競賽性能的不斷提高，特別是在測試中已經超越人。

新版的人型機器非常的震撼人心，在地面上走，盡管歪歪扭扭，但走得還很穩；還有自動駕駛汽車，在雪地里，也可以走得很好；語音識別，這是科達訊飛一個典型的語音識別的例子，效果非常好；人臉識別，盡管還有一些挑戰，但是這幾年還是不錯的。

專用人工智能確實取得了突破性的進展，但人工智能的研究與應用依然任重道遠，要在通用人工智能方面取得巨大突破還需要盡洪荒之力，曾經有四句話描寫了人工智能目前的水平，有智能沒智慧，有智商沒情商，會計算不會算計，有專才無通才。

另外，人工智能產業化應用也有了很好的發展，2015年全球人工智能市場規模為1270億美元，今年預計1650億美元，到2018年預計超過2000億美元，發展非常之快。目前，人工智能已經上升到國家戰略高度。過去一年人工智能領域的十件大事

過去的一年里，人工智能領域有很多新的變化。

第一項，阿爾法狗。

第二項，各國政府高度重視人工智能發展，包括今年5月份美國白宮舉行的4場研討會。

第三項，IBM類腦超級計算機平臺，是基于前幾年的芯片。

第四項，軟銀320億美元收購ARM，這是很大的收購。

第五項，谷歌、facebook等開源人工智能基礎平臺反映了一個趨勢和動向。

第六項，創建公益性的人工智能機構OpenAI。

第七項，在學術方面，Science發表Bayesian Program 論文。

第八項，微軟深層殘差網絡奪冠2015年ImagnNet。

第九項，谷歌量子計算機取得重要突破，為人工智能計算搭建了一個平臺。

第十項，劍橋大學成立了人工智能倫理研究所。

怎樣通過這個標志性事件看目前人工智能發展的狀態，我將其概括成十段話。

人工智能十大趨勢動態

第一，人工智能熱潮全球化，從東方到西方，從發達國家到發展中國家，從大國到小國，都掀起了熱潮。

第二，產業競爭白熱化。

第三，投資并購密集化，過去一年的收購、投資，數不勝數。

第四，人工智能應用普適化，開始向各個領域滲透。

第五，人工智能的服務專業化，一個是研究通用化的人工智能，一個是專業化的人工智能。

第六，基礎平臺開源化，包括IBM、谷歌開源的平臺，是過去一年特別明顯的一個新的特征。

第七，關鍵技術硬件化，包括IBM的類腦計算平臺。

第八，技術方法集成化，單一的人工智能計算理論和方法不可能包打天下，集成創新勢在必行，阿爾法狗里集成了很多。

第九，學科創新協同化，多學科跨界融合交叉協同創新人工智能創新途徑，其中包括量子技術跟人工智能的結合。

第十，社會影響大眾化。

人工智能未來發展五大思考

第一，要保持警醒。熱潮下面尤其需要冷思考，阿爾法狗在圍棋上的表現，確實提高了人們對人工智能的期望，但是對人工智能希望太高，如果沒有實現就會非常失望。過去60年中我們有很多這樣的教訓，在熱潮下尤其需要冷靜的思考，有就一定會有低谷，這是發展的客觀規律，而任何一個時段不可能一直蓬勃，所以一定要保持冷思考。引用最新的新興技術成熟度曲線。智能機器人、認知等熱門技術正處于期望膨脹期，接下來可能是幻滅期，所以需要我們冷靜的思考。

第二，切忌跟風。我認為跟風難有大作為，這幾年風口熱好像說得很多，找風口不如找關口，發展的瓶頸在哪里，突破瓶頸就可能開創一個新天地，搶占先機，大家不要再跟風。

第三，不忘初心。對于人工智能來說是不忘初心繼續探索，回歸人工智能的本原，是要解決什么問題，別走偏了。所以從研究的內容到研究的目的，在回歸本原的過程中尤其要記著，信息科技與腦類科技的交匯，人腦智能機理的挖掘孕育著信息科技的重大變革。

第四，苦練內功。重視前沿基礎理論研究，現在是家喻戶曉，但是大家不要忘記不是那么火爆的時候在干什么，一直堅持，才有深度學習的今天，所以苦練內功很重要，不能被當下的熱點一葉障目。深度學習不等于AI，深度學習只是人工智能領域機器學習方向的一種方法，盡管現在效果很好，確實需要思考如何克服這個瓶頸，人工智能發展的下一個關口在什么地方。深度學習的成功不是理論方法的突破，而是在大數據和大規模計算資源驅動下的基于基礎理論的技術突破，其本質是通過映射對復雜函數進行逼近。

深度學習依舊存在明顯的局限性，尤其在任務的切換和對環境變化自身完善、對小樣本的舉一反三等方面，人工智能與人類還是相差甚遠。

第五，以史為鑒。丘吉爾說你能看到多遠的過去，你就能看到多遠的未來，你過去看的有多深，你對未來才能看得有多準，我認為是有道理的，所以這個時候就需要我們做一個思考。從淺層智能到深層智能；從專用人工智能到通用人工智能；從機器智能到混合智能；從數據驅動到數據和知識協同驅動；從線下智能到云上智能；從網下到網上。

人工智能在中國的發展

這些具體的趨勢實際上都反映在整個社會化大趨勢上，智能化是新一輪科技與產業革命的最顯著特征。

我們國家發展有很多機遇，天時地利人和，當然也有挑戰，我們的戰略思維、冒險精神還不夠，所以要思考這些問題，人工智能如何更好地服務社會。

如何抓住這個機會，我覺得首先應該有一個規劃，因為只有通過頂層規劃協調才能實現一盤棋，最終實現人工智能強國。

篇(7)

【關鍵詞】人工智能 醫學領域

1 引言

人工智能（AI）是上世紀50年展起來的新興學科，主要內容包括：知識表示、自然語言理解、機器學習和知識獲取、知識處理系統、計算機視覺、自動推理和搜索方法、智能機器人、自動程序設計等方面。在過去的幾十年里人工智能涌現出了大量的方法，大致可分為兩大類：第一類是基于Newell和Simon的物理符號系統假說的符號處理方法。這種方法大多采用從知識階段向下到符號和實施階段的自上而下的設計方法，第二類是采用自下而上設計的“字符號”方法。

2 人工智能的發展

全球對人工智能的研發經歷了已經有70年的發展，從上個世紀的50年代開始一直到今天，歷經了兩次大起大落，但伴隨著深度學習的重燃、龐大的大數據支撐以及計算能力的不斷提升和成本的不斷下降這些因素的出現，尤其是在摩爾定律、大數據、互聯網和云計算、新方法這些人工智能進步的催化劑作用下，將迎來人工智能新的春天。

3 人工智能在醫學領域上的應用

3.1 在神經網絡中人工智能的應用

在醫學診斷中人工智能的應用會出現一些難題，例如知識獲取比較難、推理速度慢、自主學習以及自適應變化能力弱。研究人腦連接發現了以人工神經為特點可以解決在獲取知識中所出現的瓶頸和知識種類繁瑣問題，能夠提高對知識的推理能力，包括自主學習，自組織等方面的能力，促進了神經網絡在醫學專家系統中的快速發展。

人工智能領域ANN，有不同于其他人工智能的方法，在傳統的結構上，它只是AI分支中的一個，只能通過邏輯符號來模擬人腦的思維方式，進一步來實現人工智能，與之相比，不同的ANN是學習和訓練為一體來達到智能的。ANN具有學習的能力及特殊方法，用戶不用編寫復雜的程序來解決所遇到的問題，只用提供有效的數據就可以完成。迄今為止，醫學領域中對大部分的病理原因無法解釋，無法確定病理原因，加上各種疾病的表現種類復雜多變。在醫學的日常實踐中，疾病相應的治療只能以經驗為基礎來判斷。所以，ANN有著記憶，學習和歸納總結為一體的人工智能服務，在醫學領域有很好的應用發展趨勢。

3.2 在中醫學中人工神經網絡的應用

在中醫學中，所提出的“辨證論治”中的“證”具有模棚性、不確定性的特點，主觀性比較強，因此中醫的診斷方法和治療手段與醫師的經驗水平有很大聯系。數年來在實驗研究，臨床觀察，文章整理，經驗總結上，都有著對“證”的研究思想的深入調查。一部分“辨證”的過程可以用人工神經網絡來替換使用。恰當的中醫癥狀可以作為基本輸入和適當人工神經網絡模型，人工神經網絡能夠根據以往的學習“經驗”來進行綜合分析，從而提出中醫診斷方法。

由神經元結構模型、網絡連接模型、網絡學習算法等幾個要素組成了人工神經網絡。具有某些智能系統的功能。 按照網絡結構來劃分，人工神經網絡有很多不同的種類，例如感知器、BP網絡、Hopfield網絡等，目前應用最為廣泛的神經網絡就是其中的BP網絡。這種前沿網絡非 BP網絡所屬，網絡的結構與權值能夠表達復雜的非線性 I/0映射關系。憑借 BP網絡優良的自主學習功能，既可以通過誤差的反向傳播方法，對照已知樣本反復進行訓練，也可以調整網絡的權值，直到網絡的 I/0關系在某一塊訓練指標下最接近樣本為止。

3.3 人工智能在臨床醫療診斷中的應用

計算機編寫的程序主要根據專家系統的設計原理和方法來模擬醫生的醫學診斷，以及通常治療手段的思維過程來進行。醫療專家系統是臨床醫療診斷中人工智能的很好體現，不僅能夠處理較為復雜的醫學治療問題，還能當做醫生診斷疾病的重要工具，更重要的是傳承了專家們的寶貴醫學治療經驗。

3.4 人工智能技術在醫學影像診斷中的應用

目前，在醫學影像中存在著的問題，比如：誤診率高、缺口大。這些問題需要通過人工智能的方法來解決。在醫學影像技術領域人工智能的應用包括主要的兩個方面，分別是：第一個方面為圖像識別，第二個方面為深度學習，其中人工智能應用最核心的部分實深度學習。這兩個部分都是基于醫學影像大數據所進行的數據上的挖掘和應用。這兩個方面所進行的數據挖掘及其應用都是依據醫學影像大數據來完成的。

Geoffrey Hinton教授是神經網絡領域的大師，2006年，他與其博士生在《Science》和相關的期刊上發表了論文，第一次提出了“深度信念網絡”的概念。2012年，由斯坦福大學Fei-Fei Li教授舉辦的ImageNet ILSVRC大規模圖像識別評測任務是由Hinton教授的研究團隊參加的。這個任務包括了120萬張高分辨率圖片，1000個類比。Hinton教授團隊使用了全新的黑科技多層卷積神經網絡結構，將圖像識別錯誤率突破性地從26.2%降低到了15.3%。 這個革命性的技術，讓神經網絡深度學習以迅速的速度進入了醫療和工業的領域范圍，隨后這一技術被陸續出現的醫療影像公司使用。例如：國際知名的醫學影像公司Enlitic和國內剛剛獲得有峰瑞資本600萬天使輪融資的DeepCare。都是不斷積累大量影像數據和診斷數據，繼續對神經元網絡進行深度的學習訓練，從而有效的提高了醫生診斷的準確率。

人工智能不僅能使患者的健康檢查快速進行，包括X光、B超、核磁共振等。另外還能大量減少醫生的讀片時間，提升了醫生的工作效率，降低誤診率。

4 總結

人工智能軟件工作效率遠遠超過了人類大腦，不僅能夠更快速的找到數據的模式和相似性，還能有效幫助醫生和科學家提取重要的信息。隨著人工智能的發展及其在醫學領域的逐漸普及和應用，兩者的互相融合在未來必定成為醫學發展的重要方向。

參考文獻

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