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刘维震撼万字演讲:20年后有了智能机器 人类将何去何从?

2016-07-11 09:08
冷血の爱
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  机器补上短板之后,我们再来看机器有什么优势。第一机器有智能的优势,大家可能会觉得机器有体力的优势,其实也会,但是更突出的是智能的优势,大家想想谁能记住一千万个人脸,机器能记住,有谁能把一个病人从出生以来吃的过饭和去过的地方都放在脑子里,来考虑一下这个人可能有什么样的生活习惯,有什么样的病,我们不能。但是这样的多元数据对于机器来讲完全不是挑战,去处理几百人、几千人、几万人的数据都不是挑战。我们有谁能根据长期数据的经验,我们根据一百年前果园发生了什么洪涝,一百年来产能怎么在变化,气候条件怎么在变化,预测明年会发生的事,这些事人类都非常不擅长,机器漏洞很擅长,机器在认知客观世界上这一点小小的缺陷一直以来掩盖了机器在这些方面巨大的优势,这些优势真正在下一步发挥出来之后,我觉得对于在座的人才是最大的挑战,因为我们前面说的机器代替人,往往说的代替劳动力,机器通过人脸识别能力代替了会员机、卡口、保安,机器代替了一些工人,大大降低了效率,提高了成本,是有利,我们一直认为我们是知识工作者,是不容易替代的,但是恰恰很容易。

  我们很多精力都在投资,现在在中国、美国都投了大量的智能医疗,医疗是一个特别典型的例子,好的医生都是训练出来的,八年的学习、多少年的实践,科室的轮换,包括跟着主任、老师去看很多不同的案例,假设一位影像科的医生,他一共看过多少张片子呢?我没有精确的算,他每天看十张、二十张,终其一生也就是几万、几十万的量级,而我们的机器在训练和标注下,每天漏洞在处理几百万、几千万张的图像,实际上这是一个非常快的学习过程,而人在这里面的客观缺陷实在太大了,比如说我们刚才说的医学影像学,其实医学影像的设备取的都是数字信号,但是为了人能看,我们得把他变成模拟信号,得把他显示在屏幕上,这可能会丢失很多的细节。本来它是三维的,但是为了人能看、能细节,得把它变成一层一层的切片,变成二维。我们医学影像检查的时候,我相信大家都去医院看过病,会发现你拿到的B超单、核磁单上都有医嘱,查什么什么问题,医生给你做的时候,就会给你查什么问题,不会给你考虑其他的问题,除非那个问题太显眼了。

  影像医生不会考虑其他的病史的结果,否则一天就看一个片子就可以了,未来对于智能机器来源讲都不是问题,这说明机器在诊断疾病的能力渐渐的达到普通医生的水平,其实现在已经达到了,达到最高级医生的水平和超过最高级医生的水平,因为人会疲倦,一旦超过这一点,人就更愿意把数据交给机器,不远的将来我们每个人做的所有的影像学检查都会交给机器,机器的学习能力会更快速的提升,而再下一步是什么?是机器自身要带来更大量的数据,因为我们说到B超,现在从B超机的技术角度来讲,其实做一台咱们在家里能放、能用的B超,成本、代价都可以接受,但是为什么我们没有人在家里放一台B超,每天给自己查查长了什么肿瘤、长了什么问题,脂肪肝的情况怎么样,因为我们不会用。你还得去调一调那个波的情况,才能取得好的影像结果,取得了以后医生还得会看。

  未来如我们所说,B超这个东西很快会变成自动的,一台机器自动根据取得影像的回馈自动调整、扫描,把所有可疑的问题查一遍,告诉你今天你是有问题还是没有问题,明天你是有问题还是每年问题,它不会等到你有了可见问题那一天再告诉你没有问题,他知道你每天的数据、每个小时的数据,当出现不良趋势的时候告诉你,这也就意味着医疗的水平会大大的往前提高,而人类一定会愿意为此支付很高的代价,意味着机器在这个过程当中会得到更多的数据。诸如此类的智能优势太多,我们非常喜欢举农业的,因为农业是很好的过程,因为农业实在是太传统、太落后,大家都现在完全靠人力。

  现在第一波农业机器人是在田间地头给苹果喷农药等等,它会把数据积累下来,因为他看得到苹果每天是怎么样一点一点变红的,苹果每天是怎么样一点一点坏掉的,把这些进行积累,未来的多元数据,包括订单的数据、气象的数据、人口的数据,包括什么人结婚了,什么人生孩子了,生的男孩多还是女孩多,喜欢吃饭酸苹果还是甜苹果,各种各样的数据,精准的影响未来的种植,这都是在不远的将来发生的事情。

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