導讀：你也許對“強化學(xué)習”這個(gè)名詞感到陌生，但你一定知道人工智能。事實(shí)上，“強化學(xué)習是一種人工智能方法，能使計算機在沒(méi)有明確指導的情況下像人一樣自主學(xué)習。”毫無(wú)疑問(wèn)，在這個(gè)屬于人工智能的時(shí)代，這款突破性技術(shù)將在包括生物醫學(xué)在內的多個(gè)領(lǐng)域掀起巨浪。

　　你也許對“強化學(xué)習”這個(gè)名詞感到陌生，但你一定知道人工智能。事實(shí)上，“強化學(xué)習是一種人工智能方法，能使計算機在沒(méi)有明確指導的情況下像人一樣自主學(xué)習。”毫無(wú)疑問(wèn)，在這個(gè)屬于人工智能的時(shí)代，這款突破性技術(shù)將在包括生物醫學(xué)在內的多個(gè)領(lǐng)域掀起巨浪。

　　強化學(xué)習，究竟怎么學(xué)?

　　說(shuō)到人工智能，我們不得不提DeepMind這家公司。去年三月，它開(kāi)發(fā)出的人工智能AlphaGo在五局對戰中，以4：1的比分擊敗前世界圍棋*人李世乭，讓人工智能這個(gè)詞進(jìn)入了普羅大眾的視野;而在今年，AlphaGo又以60：0的懸殊比分，在短短幾天內橫掃**的圍棋選手。這也讓世界圍棋排名*的棋士柯潔生出“人類(lèi)千年的實(shí)戰演練進(jìn)化，計算機卻告訴我們，人類(lèi)全都是錯的……”之感嘆。

　　訓練出AlphaGo的，正是強化學(xué)習方法。

　　有人說(shuō)，這一方法的靈感來(lái)源于動(dòng)物的學(xué)習過(guò)程。為了教會(huì )動(dòng)物們新的技能，訓練師往往會(huì )獎懲并用，幫助動(dòng)物建立起反射，從而掌握技能。強化學(xué)習與這很像，只不過(guò)將學(xué)習的對象從動(dòng)物換成了電腦程序。從外部獲知信號后，人工智能會(huì )逐層分析這些信息，并將數據分配上一個(gè)權重，傳遞給下一層。而當研究人員設立起一個(gè)目標，人工智能在權重的設定上就會(huì )變得更聰明——它們會(huì )通過(guò)自己的不斷學(xué)習，了解到為了達成目的，什么重要，什么不重要。

　　然后，有趣的事就發(fā)生了。

　　“太空侵略者”是人工智能zui早學(xué)會(huì )的游戲之一。這款游戲有點(diǎn)像“小蜜蜂”，玩家要做的，就是操縱戰機，擊毀敵艦。DeepMind開(kāi)發(fā)了一款人工智能，并且只告訴它兩件事：一，根據屏幕做操作;二，把分數盡可能提高。僅僅幾個(gè)小時(shí)的練習后，這款人工智能就擊敗了人類(lèi)的游戲專(zhuān)家。

擊敗玩了十多年的人類(lèi)玩家，人工智能只用了幾小時(shí)

　　圍棋比電子游戲復雜得多，但人工智能依舊啃下了這塊骨頭。在A(yíng)lphaGozui初的歲月中，它更多是在學(xué)習評估圍棋大師的棋譜，了解如何下出“神之一手”。然而，為AlphaGo帶來(lái)突破的元素之一，一定有強化學(xué)習。在數百萬(wàn)盤(pán)自我對局后，AlphaGo的技術(shù)得到了升華，讓它成為了傳奇。

　　DeepMind的共同創(chuàng )始人之一Demis Hassabis博士認為，想要讓人工智能做更復雜的事情，強化學(xué)習*。“僅僅學(xué)會(huì )觀(guān)察，對智能而言是不夠的。絕知此事要躬行，”Hassabis博士說(shuō)：“這是我們*能真正了解世界的方法。”

DeepMind共同創(chuàng )始人Hassabis博士對強化學(xué)習青眼有加

　　當人工智能遇上生物醫學(xué)

　　人工智能的應用很廣——自動(dòng)駕駛、智能支持等領(lǐng)域，都離不開(kāi)它。而在生物醫學(xué)領(lǐng)域，我們同樣看到了它的廣闊應用前景。

　　由于在圖像處理方面得天獨厚的優(yōu)勢，人工智能在基于圖像的診斷上已經(jīng)取得了一系列突破。去年，研發(fā)出AlphaGo的DeepMind宣布，與歐洲zui古老，也是zui龐大的眼科治療、教學(xué)與研究中心Moorfields眼科醫院達成合作，診斷年齡相關(guān)性黃斑變性和糖尿病視網(wǎng)膜病變等眼科疾病。在強化學(xué)習中，這款人工智能讀取了100萬(wàn)份眼部掃描圖像和疾病管理的信息，成為了眼科專(zhuān)家。

　　無(wú)*偶，這個(gè)月，來(lái)自我國的兩名白內障專(zhuān)家，中山眼科中心的林浩添博士、劉奕志教授與研究團隊一道，開(kāi)發(fā)出了一種能診斷先天性白內障的人工智能。僅利用886張眼部的圖像，它就能準確診斷兒童先天性白內障，并對疾病的嚴重性進(jìn)行區分。在這些方面，它與眼科專(zhuān)家的表現一樣出色。而在診斷皮膚癌領(lǐng)域，人工智能一出馬，甚至擊敗了人類(lèi)醫生。

　　事實(shí)上，人工智能用于診斷的依據，并不止于圖像。以IBM的沃森腫瘤解決方案(Watson for Oncology)為例，它在美國zui早的癌癥治療機構之一斯隆-凱特琳癌癥中心進(jìn)行了深入學(xué)習，將癌癥專(zhuān)家們過(guò)去幾十年一樁樁癌癥病例的治療記錄與依據全都爛熟于心。此外，它還牢牢記住了超過(guò)300份醫學(xué)雜志、200余種教科書(shū)、以及1500多萬(wàn)頁(yè)的資料中的關(guān)鍵信息，知識量遠超人類(lèi)醫生。zui為關(guān)鍵的是，它學(xué)會(huì )了從患者的病例中提取“肺癌”、“EGFR”等關(guān)鍵詞，因此能迅速掌握患者信息，并從海量數據中篩選出一系列行之有效，卻又為患者量身打造的治療方案。

IBM的沃森腫瘤解決方案有望為癌癥診療帶來(lái)變革

　　去年，沃森在日本小試牛刀：一名66歲的患者經(jīng)診斷患有“急性骨髓性白血病”，并開(kāi)始相應的治療。然而治療后，患者的病情不但沒(méi)有緩解，反而還出現了惡化，甚至開(kāi)始神志不清，醫生對此無(wú)能為力。而在獲得患者了的遺傳信息后，沃森僅僅用了10分鐘就做出了診斷——這名患者得的不是“急性骨髓性白血病”，而是另一種罕見(jiàn)白血病。在對癥下藥后，患者的病情終于有了起色。

　　人工智能在生物醫學(xué)領(lǐng)域的第三大應用，也許是減少不必要的人力勞動(dòng)。上周，《自然》子刊《Nature Biomedical Engineering》推出了“機器學(xué)習”特刊，報道了一種能對樣本進(jìn)行“虛擬染色”的人工智能。它能將常規染色的時(shí)間從幾個(gè)小時(shí)，縮短到3分鐘。它的問(wèn)世極大縮減了醫生用于診斷的時(shí)間，讓腦腫瘤醫生“一邊動(dòng)手術(shù)，一邊檢查是否把腦瘤切干凈”成為了可能。這對罹患腦瘤，身處手術(shù)中的患者來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。

你能分清哪個(gè)是病理實(shí)驗室染色，哪個(gè)是人工智能“染色”嗎?

　　可以想象，在未來(lái)的幾年，各行各業(yè)都會(huì )受到人工智能的沖擊，甚至出現顛覆性的改變。將來(lái)，或許越來(lái)越多的職業(yè)會(huì )被機器人所取代。但這絕不是人類(lèi)的末日，而是一個(gè)更為美好的明天。我們期望會(huì )自主學(xué)習的人工智能迸發(fā)出更多能量，為生物醫藥領(lǐng)域帶來(lái)更多創(chuàng )新與突破。

　　杭州浩邦生物科技有限公司是一家專(zhuān)業(yè)從事生命科學(xué)、環(huán)境科學(xué)、化工食品及醫藥科學(xué)等實(shí)驗室儀器設備、試劑耗材相關(guān)產(chǎn)品銷(xiāo)售和技術(shù)服務(wù)的企業(yè)。一直以來(lái)，公司堅持以*，服務(wù)為宗旨，受到業(yè)內的廣泛好評。

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