alibaba

3 月 29 日,阿里云在云栖大会·深圳峰会上发布 ET 医疗大脑和 ET 工业大脑,同期发布的还有用可视化的拖拽方式让开发者使用人工智能技术的机器学习平台 PAI2.0。

阿里云总裁胡晓明现场介绍了 ET 医疗大脑如何辅助医生判断甲状腺结节点,大屏上投出的视频演示显示 ET 通过计算机视觉技术,在甲状腺 B 超影像上圈出结节点,并给出良性或者恶性的判断。

“机器要做人类的助手,而不是竞争者。” 胡晓明表示,不论是 ET 进入医疗和制造领域,还是机器学习平台 PAI2.0 的推出,都是为了让人工智能这门复杂而前沿的科学变得更加通用,为 “万物智能” 提供基础设施和智能引擎。

给医院配个 24 小时 “实习医生”

医疗影像越来越多以数字化的模式呈现,这让医学科学家们想到是否可以用机器来帮助医生分担一些工作负荷。阿里云的人工智能 ET“应聘上岗”,开始成为各个领域的 “实习医生”,它在那里全天无休,保持 24 小时在线,跟医生学习如何 “看”B 超结果,圈出结节区域,并且给出初步的良性或者恶性判断。

用大量医学数据来训练机器是人工智能的核心,深度学习技术已经让机器在 “看”、“听”、“说” 等方面的准确率大幅提升。云计算的普及成为这些技术突破的关键性因素。

数据显示,人类医生的平均准确率为 60%-70%,而当下算法的准确率已经达到 85%。

不过,这并不意味着人工智能将取代医生,ET 做出的初步诊断会由医生再做核查,医生也可为 ET 注入新的知识,把 ET“调教” 成全能助手。

这也是阿里云总裁胡晓明在发布会现场为 ET 医疗大脑下的定义,这是一个开放的人工智能系统,除了阿里云的人工智能科学家,也将吸收外部的精良算法和医学经验,让 ET 可在患者虚拟助理、医学影像、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域承担医生助手的角色。

大会上,阿里云宣布联合英特尔、linkdoc 启动天池医疗 AI 系列赛,在这个汇集了 6 万多名 AI 算法科学家的平台上,寻找早期肺癌诊断的智能化判断最优算法,让机器可以通过原始 CT 影像图片协助医生进行诊断。

ET 工业大脑下的万亿利润机会

如果制造业能够整体提升 1% 的良品率,按 2016 年全国工业总产值计算,这将为中国制造总体提升上万亿的利润空间,当日发布的 ET 工业大脑首先瞄准的就是中国工厂的良品率目标。

胡晓明在现场提出 “中国智造 1%” 的概念,希望让工业生产线上的机器拥有智能大脑,“中国制造业如果提升 1% 的良品率,意味着一年可以增加上万亿的利润。”

让机器能够感知、传递和自我诊断问题,ET 工业大脑通过分析工业生产中收集的数据,优化机器的产出和减少废品成本。通过并不昂贵的传感器、智能算法和强大的计算能力,ET 工业大脑解决的是制造业的核心问题。

据透露,阿里云人工智能技术已经使用到了中国的工厂里,并为位于江苏的光伏生产商协鑫在一年内节省了上亿成本。而徐工集团、中策橡胶、吉利等制造领域的标杆企业都在积极引入 ET 工业大脑,投入智能制造的浪潮之中。

机器学习平台 PAI2.0

“人工智能要想真正成为普惠科技,需要一款更加通用的生产工具。” 阿里云首席科学家周靖人在现场表示,在过去的一年时间阿里云协助用户在医疗、工业领域落地了多项重大的人工智能应用,但如果要把人工智能技术走入每个人的生活,需要更加平台化的人工智能产品。

大会上,阿里云正式发布机器学习平台 PAI2.0,以更丰富的算法库、更大规模的数据训练和全面兼容开源的平台化产品,让人工智能这门综合多门学科的技术,变成开发者只需要托拉拽就能可视化完成开发的普惠性技术。

不久前,阿里巴巴董事局主席马云在内部启动代号为 “NASA” 的计划,面向未来 20 年储备核心科技,机器学习、IoT、生物识别等领域智能化领域被放在突出位置。据了解,阿里 “NASA” 计划的研发成果都将通过阿里云对外输出,成为创新者的强大技术后盾。

23 日马云在马来西亚谈及 “NASA” 计划时表示,科技是创造未来的关键,投入技术研发是希望让科技更加普惠,能让更多的人收益,“我们对一些很奇特但无法持久的技术不感兴趣。我们希望投资在那些能让人更有创造力的技术上。我们认为技术是要为人所使用,而不是人为技术而工作。”