機器學習的崛起：從無人駕駛到AI醫(yī)療，人們已進入深度學習的新世界

　　語音識別：實時跨文化交流不再遙遠

　　人工智能的另一只圣杯是語音識別。不久之前，計算機的獨立語音識別應用領域還很有限，如機票預訂。而如今，限制已不復存在。2012 年，一名來自多倫多大學的實習生在微軟研究院(Microsoft Research)的一個夏季研究項目中，讓微軟的語音識別系統(tǒng)性能得到了顯著的提升。2016 年，微軟的一個團隊宣布，他們開發(fā)的一個擁有120 層的深度學習網(wǎng)絡已經(jīng)在多人語音識別基準測試中達到了與人類相當?shù)乃健?/p>

　　這一突破性成果將在之后的幾年逐漸影響我們的社會，計算機鍵盤會被自然語言接口取代。隨著數(shù)字助手，如亞馬遜的Alexa、蘋果的Siri 以及微軟的Cortana 先后進入千家萬戶，這種取代已經(jīng)在發(fā)生了。就如隨著個人電腦的普及，打字機退出了歷史舞臺，有一天電腦鍵盤也將成為博物館的展品。

　　當語音識別和語言翻譯結合到一起時，實時的跨文化交流將有可能實現(xiàn)?！缎请H迷航》中那種萬能翻譯機將觸手可及。為什么計算機語音識別和語言翻譯達到人類的水平要花這么久的時間?難道計算機的各種認知能力同時進入瓶頸期僅僅是巧合嗎?其實所有這些突破都源于大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。

　　AI 醫(yī)療：醫(yī)學診斷將更加準確

　　 深入皮膚

　　隨著機器學習的成熟并被應用于可獲取大數(shù)據(jù)的許多其他問題，服務行業(yè)和其相關職業(yè)也將發(fā)生轉變。基于數(shù)百萬患者病情記錄的醫(yī)學診斷將變得更加準確。最近的一項研究將深度學習運用到了囊括超過2000 種不同疾病的13 萬張皮膚病學圖像中，這個醫(yī)學數(shù)據(jù)庫是以前的10 倍大。該研究的網(wǎng)絡被訓練用于診斷“測試集”(test set，它從未見過的新圖像集)中的各種疾病。它在新圖像上的診斷表現(xiàn)與21 位皮膚科專家的結論基本一致，甚至在某些情況下還要更準確。在不久的將來，任何一個擁有智能手機的人都可以拍下疑似皮膚病變的照片，并立即進行診斷——而現(xiàn)在要完成同樣的過程，我們需要先去看醫(yī)生，耐心等待病變被專家篩查出來，然后再支付一大筆賬單。這一進步將大大擴大皮膚病護理的范圍，提升護理質量。如果個體可以很快得到專家診斷，他們會在皮膚病的早期階段，也就是更容易治療的時候就開始就醫(yī)。借助深度學習，所有的醫(yī)生都將更準確地診斷罕見的皮膚病。

　　 深入癌癥

　　如果專家在轉移性乳腺癌的淋巴結活檢切片圖像上判斷錯誤，就有可能導致致命的后果。這是一種深度學習擅長的模式識別問題。實際上，一個經(jīng)過大量結論清晰的切片數(shù)據(jù)訓練出來的深度學習網(wǎng)絡能達到0.925 的準確度，還不錯，但還不及人類專家在同一測試集上達到的0.966。然而，把深度學習與人類專家的預測結合起來，準確度達到了0.995，幾近完美。由于深度學習網(wǎng)絡和人類專家查看相同

　　的數(shù)據(jù)的方式不同，二者相結合的效果比單獨預測要好。這樣一來，更多的生命得以被挽救。這表明在未來，人類與機器將是合作而非競爭的關系。

　　 深入睡眠

　　如果你有嚴重的睡眠問題(70% 的人一生中都會遇到這個問題)，你要等待幾個月才能見到你的醫(yī)生(除非問題十分緊急)，然后你會被轉到一個睡眠診所。在那里，你需要在身上接幾十個能在你入睡時記錄你的腦電圖(EEG)和肌肉活動的電極，接受徹夜觀察。每個晚上，你會先進入慢波睡眠，然后定期進入快速眼動(REM)睡眠，在此期間，你會做夢，但是失眠、睡眠呼吸暫停綜合征、不寧腿綜合征以及許多其他睡眠障礙會干擾這種睡眠模式。如果你在家里就很難入睡，那么在一張陌生的床上，全身接滿了讓人不安的醫(yī)療設備進入睡眠狀態(tài)，絕對算得上真正的挑戰(zhàn)。睡眠專家會查看你的腦電圖記錄，以30 秒為單位標記睡眠階段，一段8 小時的睡眠要花幾個小時才能標記完。而最終你會得到一份有關睡眠模式異常情況的報告，以及一份2000 美元的賬單。

　　依據(jù)1968 年由安東尼·雷希特施芬(Anthony Rechtshaffen)和艾倫·卡萊斯(Alan Kales)設計的系統(tǒng)，睡眠專家將接受尋找表征不同睡眠階段特征跡象的培訓。但是由于這些特征常常不明確，也不一致，只有75% 的情況下專家們能在數(shù)據(jù)解讀上達成一致。相比之下，我實驗室之前的一名研究生菲利普·洛(Philip Low)使用無監(jiān)督機器學習，花了不到一分鐘的計算機運算時間，以3 秒的時間分辨率自動檢測睡眠階段，和87%的人類專家達成了一致的結論。此外，這種方式只需要在頭部的單個位置做記錄，用不到那些觸點和接線，也節(jié)省了大量佩戴和摘除的時間。2007 年，我們創(chuàng)立了一家公司Neurovigil，想將這項技術引入睡眠診所，但診所對此沒有表現(xiàn)出多大興趣，因為靠人力標注能產(chǎn)生更多的現(xiàn)金流。實際上，依據(jù)保險號向患者開具賬單，會讓診所沒有動機采用更廉價的程序。Neurovigil 在大型制藥公司發(fā)現(xiàn)了另一個市場，這些公司在開展臨床試驗，需要測試他們的藥物對睡眠模式的影響。這項技術目前正在進入長期護理設施市場，幫助解決在老年人中更普遍的進行性睡眠問題。

　　睡眠診所模式是存在缺陷的，因為在這樣的限制條件下不能可靠地診斷出健康問題：每個人的生理基數(shù)都不同，而偏離這個基數(shù)的信息最重要。Neurovigil 已經(jīng)有了一個小型設備iBrain，它可以在家里記錄你的腦電圖信息，將數(shù)據(jù)傳到網(wǎng)上并分析數(shù)據(jù)的長期趨勢和異常情況。這可以幫助醫(yī)生及早發(fā)現(xiàn)健康問題，在惡化前及時干預并阻止慢性疾病的發(fā)展。其他很多疾病的治療也將受益于持續(xù)監(jiān)測，如1 型糖尿病，血糖水平可以被監(jiān)測并通過胰島素進行調節(jié)。使用能夠連續(xù)記錄數(shù)據(jù)的廉價傳感器正在對其他慢性疾病的診斷和治療產(chǎn)生重大影響。

　　從Neurovigil 的發(fā)展過程中可以看出：

　　第一，即便擁有更好更廉價的技術，也不代表能輕易地將其轉化為有市場價值，甚至更優(yōu)質的新產(chǎn)品或服務;

　　第二，當現(xiàn)有產(chǎn)品在市場中的地位根深蒂固，就會進一步開發(fā)出深入應用的二級市場，可以讓新技術產(chǎn)生更直接的影響，并爭取時間來改進，提升競爭力。太陽能和許多其他新興產(chǎn)業(yè)的技術就是這樣進入市場的。從長遠來看，已被證實具有優(yōu)勢的睡眠監(jiān)測和新技術將會覆蓋到家中的患者，并最終融入醫(yī)療實踐。