从AlphaGo的胜利看人工智能的发展与智慧医疗应用前景

从AlphaGo的胜利看人工智能的发展与智慧医疗应用前景任江北（山大华特卧龙学校，山东临沂276300）摘要：2016年3月由谷歌研发出的计算机围棋程序AlphaGo以4：1的比分战胜韩国职业围棋手李世石，又一次将人工智能推到社会舆论的风口浪尖上。AlphaGo是人工智能的一个典型应用。本文拟通过对AlphaGo进行介绍从而进一步介绍人工智能的发展历程，同时还将分析人工智能背景下迅速发展的智慧医疗以及其他人工智能的应用领域与研究方向。关键词：人工智能；发展历程；应用领域；智慧医疗一、人工智能与AlphaGo人工智能（ArtificialIntelligence）英文简称为AI，是计算机的一个分支学科。从字面上我们就可以理解，这一学科是去生产一种能够拥有想人一样智能的机器。人工智能研究的领域十分广泛，包括语言、图像识别，自然语言处理，机器人，专家系统等。美国麻省理工学院的温斯顿教授对人工智能下的定义为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。所以说，人工智能是一门研究人类智能活动规律的学科。战胜李世石的AlphaGo就是目前人工智能的一个代表。那么，究竟AlphaGo是靠什么在围棋这么一个复杂的领域内大放异彩呢？其实，AlphaGo的胜利，并不能算是人工智能的胜利，而只能说是算法的胜利，即深度学习与蒙特卡洛树搜索算法的胜利。AlphaGo之所以能胜利，依靠的是它的四种功能，形象一点可以说是依靠它的四个“脑”。第一个“脑”是“快速感知脑”，通过这个脑它可以迅速地从棋盘上发现挖掘棋局信息。第二个“脑”是深度模仿脑而第三个“脑”是自学成长脑”，而“自学成长脑”又是以“深度模仿脑”为基础的。通过这两个“脑”，Al⁃phaGo能够记录人类棋手的下棋规律同时对其研究与应用80DOI:10.19474/j.cnki.10-1156/f.000259进行模仿。AlphaGo可以在平时的自我训练中自己与自己下棋，在自我博弈中获得大量的数据，实现自我进化。而且更重要的，AlphaGo可以大量地与自己进行博弈，这让他积累了人类棋手远不能及的经验。最后一个“脑”是“全局分析脑”，这个“脑”的核心便是利用蒙特卡洛树搜索算法来预测。在利用这个脑从整个棋面上事进行严密的分析后，AlphaGo再去判断棋的走法，同时对各种走法完成评估。有了这四个“脑”，相信我们便不难理解为何AlphaGo能以4：1的大比分战胜李世石了。二、人工智能的发展从最初人工智能到现在的ALphaGo，人工智能走过了很长的一段路。人工智能的发展历程到目前为止分为五个历程。在1956年以前为人工智能的孕育期。这一时期最著名的人物即为英国著名数学家和逻辑学家阿兰图灵。阿兰图灵首先对计算机是否能够思维做出了明确的回答。正是在他的理论地推动下，人工智能得以出现并迅速发展。孕育期为人工智能的出现奠定了理论基础，诸如“演绎推理”“机器人也能思维”等理念或理论为人工智能的出现铺好了台阶。而人工智能真正地诞生是在20世纪50年代中期的达特茅斯会议上。在1956年，麦卡锡，明基，罗彻斯特等人在美国达特茅斯大学举行了一个以人工智能为讨论中心的学术讨论会即达特茅斯会议。正是在这次会议上，人们第一次提出了人工智能的概念，这标志着人工智能这一在现在机具发展潜能的学科的正式诞生。在人工智能形成后的一段时期内人工智能确实迎来了飞速的发展。但正是由于其发展过于迅速，这让科学家们对它产生了超过其本是应有的预测。由此人工智能进入了它发展的第三个时期暗淡期。在这期间，人工智能遭到了许多人的质疑，发展十分艰难。直到1970专家系统的出现，才将人工智能从暗淡期带入了知识应用期。在这一时期，人工智能在许多应用领域获得了发展，如机器翻译，自然语言理解，机器视觉等。但发展的同时就会伴有问题的出现。1986年至今，人工智能正处在集成发展期，问题的不断出现与不断解决，新理论的诞生与新方法的发明，旧应用的更新与新应用的不断出现，在这一时期变得尤为热烈。同时人工智能也面对着来自生态学、社会学、现象学和解释学等方面的挑战，从20世纪90年代中叶以来，人工智能的发展趋势是日益关注影响认知的社会因素，从进化和发展的新视角和采用统一认知架构的方法来探讨认知的原理。三、人工智能的研究与李世石下棋博弈的AlphaGo，从应用上划分属于人工智能中“问题求解”（亦称博弈）这一应用。从字面上不难理解，下棋的每一步其实都是一个寻求最佳落子点的过程，所以AlphaGo下棋的过程就是问题求解的过程。对于Alpha⁃GO，它在下每一步之前其实脑中已经通过自我博弈将各种可能出现的情况进行了模拟分析。人工智能中问题求解这一应用便是具有如此巨大的优越性。人工智能中较为重要且具有代表性的研究研究与应用81方向有“自然语言理解”和“机器学习”。要明白何为“自然语言理解”，首先要明白何为自然语言，自然语言包括的范围较广，它包括人类语言，人造语言以及机器语言。那么“理解”的含义又是什么呢？一般来说，理解有以下四个标准：1.能够问答2.能够文摘生成3.能够释译4.能够翻译。先说问答，问答就是指机器能够正确理解并回答我们人类输入其中的问题，这就要求机器能够拥有一定的知识量以及语法知识。而文摘生成即指机器有能力产生输入文本的摘要。释译和翻译一个是指能够用不同的语言和句型来表达，另一个即是指我们平常认知中的翻译。机器学习在人工智能的研究方向中属于非常重要的一项，毕竟如果连学习都不会何谈智能呢？AlphaGo它其中就应用了机器学习，更严格地讲应该是深度学习。AlphaGo通过与自己对弈，与他人对弈，不断的学习着，也正是因为它的“学习效率”高，它才最终有了如此之高的围棋水平。一般的机器学习分为有监督学习和无监督学习，而这两者的最根本区别的就在于它们训练前是否已经有数据样本来供它们训练。有监督学习和无监督学习并没有什么优劣之分，虽然大部分情况下，有监督学习会更加快捷方便。但如果我们不能提供训练数据样本或者是训练数据样本的成本太高的话，无监督学习自然更加合适。AlphaGo的自我学习就是典型的一个无监督度学习。四、智慧医疗随着人工智能的迅速发展，许多行业都将面临非常巨大的挑战与机遇。在这些行业中，医疗领域已是悄悄地走到了队伍的最前头。微软，谷歌，IBM等科技方面的巨头都开始对医疗领域进行布局，下面将从三个方面对智慧医疗的现状及其前景进行论述。（一）医疗与医药人工智能在医疗与医药方面可谓的上是具有得天独厚的优势。首先人工智能能够通过医疗大数据进行深度学习和自我进化，而在现在这个社会，医疗数据已经变得空前庞大，足够人工智能学习所需。人工智能通过学习，可以自主研发新的药品，还可以自主研发一些新的医疗手段。而事实也确实是这样，目前医疗领域人工智能的最大进展就是在这一点上。其次，人工智能在积累了如此之多的经验之后，它还可以在新药的筛选以及对其的安全性评估方面实现重大突破。以往研发出新药往往需要直接在染病的动物甚至是病人身上试药，这是有非常的风险的。而当人工智能出现后，这一情况得到了明显的好转。人工智能完全可以在深度学习的基础上直接对新药的各项属性完成测定评估，从而极大的方便了新药的筛选。最后，将人工智能的这一能力推向大众，即通过“云端”诊疗，实现非重病患者的“小病不出社区”。（二）医生凭借着其深度的学习和自我进化，人工智能完完全全已经可以称得上是一名经验丰富的医生了，甚至其经验已经超过绝大多数的医生。尤其对于一些需要大量积累知识，经验，案例的医生如中医来说，人工智能毫无疑问拥有巨大的优势。通过对我国几千年来一直流传且研究与应用82不断的丰富的中药知识和古代病例的学习，人工智能必然能够更加系统全面的掌握我国的中药技术。目前中医相对于西医的没落，很大程度上是因为中医需要更多细致的烦琐的知识而很少有人愿意对此付出努力。但无疑人工智能的加入解决了这一问题，在将来很有可能会推动中医的一次振兴。在这同时，人工智能还可以帮助人们培训医生，加快医生的培训速度，又或是辅助医生诊疗，大大地提高了诊断的正确率与效率。也许正是因为这一点小的改变，成千上万的人会因此免于一死。（三）普通民众而当人工智能服务的范围推广到普通民众时，其产生的效果更加令人惊诧。目前已经有一些有关医疗的APP上线，通过这些软件，人们可以更加方便且及时地来了解自己的健康状况。这种实时监测对普通群众大有益处。例如一些突发性疾病在发作前会有征兆，那么显然这样的实时健康状况反馈能够大大降低突发性疾病的死亡率。而且，普通群众完全可以通过一些医疗APP对自己的一些小疾病做出正确处理。更重要的是，庞大的社会医疗数据给智慧医疗提供了充足的训练集，这可以让这些“机器人医生”成为十足的神医，帮助解决部分看病贵看病难的问题。（四）智慧医疗的安全当前许多公司都瞄准了普通群众这一庞大的“数据库”，想要通过收集普通民众的医疗数据来“充实”它们的医疗智能软件。例如，谷歌旗下的人工智能公司DeepMind，目前就在大量收集有关肾衰竭的医疗数据，尽管DeepMind强调其仅仅肾衰竭这个病症，但仍有许多人担心它会利用数据库去挖掘更多的东西。又例如英国早在2014年，就提出了一项建立全国统一的医疗数据库的建议，只是最终因民众压力而被迫取消。毕竟涉及到个人隐私，民众对此非常敏感是情有可原的。因此，未来商业机构进入到医疗健康领域时，有关部门需要对商业行为做出明确的规范，以保证数据的安全。五、总结AlphaGo战胜李世石，向我们宣告了人工智能的强势来袭。在人工智能迅速发展的今天，针对人工智能的许多研究都已被成功应用到了各个领域。虽然这会给社会带来一定的冲击，但毫无疑问，人类的明天里不会缺少人工智能的身影。相信人工智能会让我们人类的未来更加美好。参考文献：[1]朱福喜，汤怡群等.人工智能原理.武昌：武汉大学出版社，2002.87-91.[2]曹丙利.“阿尔法围棋”与人类未来.前沿科学，2016-03-28.[3]蔡自兴，徐光.人工智能及其应用.北京：清华大学出版社，2003.51-93.作者简介：任江北，男，汉族，籍贯为山东省临沂市沂南县，研究方向为计算机科学与技术。研究与应用83