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2012 年前,AI 或者深度学习在全世界都不是热词。然而就在这个时候,一个名叫朱珑的年轻人从美国回到上海,创立了一家名叫依图的人工智能公司。此后,人工智能迅速由冷变热,依图也顺势驶上了发展的快车道,成了李开复眼中的人脸识别四大独角兽之一(分别为商汤、旷视、云从和依图)。

2012 年,人工智能的 “冷热分水岭”

2012 年,人们依据玛雅历法预言这乃世界末日,事实证明这当然属于无稽之谈。不过,2012 年的确发生了一件大事,深刻影响后世。就在这一年,研究深度学习数十年的 Hinton 和他的学生参加了著名的 ImageNet 图像分类比赛,一下子将准确率由前两届的 71.8% 和 74.3% 迅速提高到了 84.7%。此后,一向不受主流待见的深度学习开始席卷全球,并开启了如今这场第三次人工智能浪潮。

显然,成立于 2012 年依图,相比于 2013、2014 年之后成立的人工智能公司,拥有明显的先发优势。那么,朱珑为什么能在行业爆发之前领先他人发现商机?在 TechCrunch 国际创新峰会 2017 上海站活动中,主持人 Matthew Lynley 替我们询问了朱珑。

对此,朱珑表示,“我在 2012 年之前在美国已经做了十年的 AI 的研究,具体从事统计学习、机器学习,AI 在视觉理解方面的应用。我们意识到大规模数据以及更复杂的网络或者模型的出现,将有望促使人工智能出现突破性的进展,所以我们觉得 2012 年是个很好的时间点,适合把 AI 的技术跟产业的应用相结合,所以就回到了上海并创立了依图。”

不只是人脸识别,依图还要将人工智能运用于各行各业

据了解,创业之初,朱珑首先将公司主营业务定为人脸识别。不过,创业 5 年后,依图的业务已经扩展到了金融和医疗等领域。据其官网介绍,依图在医疗领域主要还是依托于其擅长的图像识别技术,包括胸部 CT 智能辅助诊断、儿童骨龄智能辅助诊断和超声智能辅助诊断等。

“AI 在语音识别、视觉理解等领域形成突破性进展之后,人们对其在医疗等比较难的领域内形成突破性进展也有了更普适的信心,所以,我觉得到了这个阶段,AI 和医疗的结合,会产生革命性的价值。” 朱珑如此解释如今进军医疗领域的原因。

值得一提的是,依图进军医疗领域做的多是辅助诊断设备,按照朱珑的说法就是他们并不打算取代医生,而是试图提高医生的诊疗效率。“传统上,医生看一个三维的片子需要十分钟,现在用机器来看,只要三秒钟的时间。” 朱珑认为医生可以将省下来的时间用来看更多的病人。

同时,朱珑还认为人工智能能够提高医生的治疗准确度。“比如在相同症状的情况下,机器可以输出最大概率的疾病是什么,从而帮助医生进行辅助判断。特别是一些非常罕见的疾病,机器能够提醒医生,是不是应该多问一些症状,是不是做更多的检查?” 朱珑强调这种功能在已知的知识库里面,已经能稳定地运行并起作用了。而且值得一提的是,依图所采用的训练数据都是来自三甲医院,并由资历比较深的医生开具,而这也有望提高诊断准确性。

以上便是医院对类似技术感兴趣的原因。

当然,要想将 AI 普遍运用于医疗行业依旧有一些阻力,这种阻力主要来自人们对技术的不理解。不过,朱珑认为这只是走向成熟的一个过程而已。

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