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IBM2017中国论坛

这位盲人女科学家梦想独自旅游,然后她研发了让盲人可以“看见”的系统

2017IBM的中国论坛,我们看到了这位老大哥更温情的一面。

liuxuan

发布于 2017年4月13日

下午,浅川智惠子从自己的办公室出发打算走到公司的会所去拿一些零食。在院子里她遇到了自己的同事尼克她亲切的和尼克打招呼:“发生了什么好事笑的这么开心。

IBM411日举办的2017年度中国论坛上身为IBM首席科学家的浅川智惠子展示了这样一段视频。

她说她的目标是像这段视频里展示的那样独自完成一次远足旅行现阶段这对她来说依然是一项几乎不可能完成的任务,但至少迈出了一大步。

因为在14岁时,她由于一场意外永远失去了视力。

在视频中她使用了IBM正在研发的一个新型的人工智能App,这个App将室内导航、室外导航和手机摄像头所捕捉到的信息综合处理,形成一个完整的“听觉视力”。它不仅告诉浅川智惠子该在什么地方停下或转弯,还告诉她附近有没有其他人,这些人在做什么,还能识别出休闲区里有哪些零食,在不拆包装的情况下识别出那些零食的口味。

视频中的浅川智惠子,像一个视力正常的人那样流畅的生活,这是陪伴人员、导盲犬都无法做到的。而在人工智能技术的推动下,IBM的高精度导航系统却给了她这样的尊严。

这并不是什么黑魔法,其实一切都非常复杂,浅川智惠子自己本身就是这个项目的研发人员之一。她以一个购物中心为例像大家介绍了IBM这款高精准度导航系统是如何运行的:首先是安装了220个左右的蓝牙发射装置,能够覆盖20多万平米的购物中心的环境,通过检测来自不同的蓝牙发射装置的信号强弱度,生成一个实时的地图,这个地图可以实现一到两米的定位精准度,足以进行导航。

对于视障人员来说,导航的结果会通过Watson对话功能实现。首先要让Watson了解购物中心里的商店,给它整个购物中心的地图。比如说你对手机讲,我想吃寿司、喝葡萄酒,Watson可以据此生成餐厅的推荐列表,挑选列表中的一个,就可以进行导航。

 浅川智惠子认为盲人目前最大的困难在于获取信息和出行
浅川智惠子认为盲人目前最大的困难在于获取信息和出行

“是的,我们还有更多的事情能够去做。我想到全球去旅行,我想选择一些好的葡萄酒,我想在一天里参观一些博物馆,这是一个非常好的大的挑战,也需要更多好的合作技术。”

IBM一直在强调AI应该是Augmented Intelligence(增强智能),用技术补足人类的一些能力,让盲人能自己去“看看”这个世界,是IBM做的无障碍技术只是IBM人工智能解决医疗问题的一小部分。医疗是IBM人工智能最先落地的领域,从2005年开始进行临床探索,到现在可以做到在同一时间为成千上万的病患提供服务。

IBM全球Watson健康总经理Deborah Disanzo在论坛上讲了IBM的医疗进展,她用一个临床测试的结果证明,人工智能在诊断上可以做到像专家医生的水平:“在一个临床实验,针对10万名癌症病患的肿瘤相关测序,与相关药物进行比对。Watson比对出来选出的药物和临床医生选的药物,99%的都是匹配的,只有1%是不一样的。而这1%是医生对,还是Watson对?结果是Watson对。”

肿瘤专家在有太多的新数据、新文献要跟进,而Watson作为机器却有着天然的信息聚集优势。IBM目前已经对1亿个病患进行了记录,2亿个记录进行了脱敏处理(去除敏感信息);对药物专利方面进行了4亿次的注解,读了4000万份研究文献;Watson健康现在有几十个API,可以进行自然语言处理;针对医疗文献深度影像学习,可以分析不同病患之间的相似性,可以了解病患的不同路径。

对于癌症是这样,对于心脑血管疾病以及糖尿病等慢性病来说也是如此。通过对几十万个数据点进行综合分析,来了解病患出现疾病的风险,如果有预测到潜在疾病的发生,就可以预先制定一个最优化的疗程。

Deborah Disanzo在演讲中说,世界很多地方没有足够的医生进行很好的治疗,癌症发病率在不断提高,临床方面的医生跟不上。所以我们有Watson健康,可以用于临床医生匹配、肿瘤、基因这三个方面。这是要教会一个认知解决方案如何坐在医生的身边,帮助他对肿瘤科的病患进行诊疗。

做这些不是为了取代医生,而是成为工具扩展医生的能力,也就能为更多没有资源就医的人提供帮助。

为什么医疗能成为人工智能最快进入的领域,其实因为医疗和人工智能在本质上的相似性:都是认知科学,都需要专业经验,最终都是为了解决人类的问题。但是培养一个医学专家却比培养一个人工智能难多,一个医学专家需要专业知识储备、需要常年临床诊断和治疗的经验,而这些都需要在职业中十几年甚至几十年不断的累积,这也是为什么我们在医院挂号总想挂个有点年纪的医生,但是“老牌医生”总不可多得。

相对来说,培养一个人工智能医生助手的成本就要低得多,它能在短时间内吸收大量的数据,并且通过模型和算法在数据中找到洞察,缩短医生这类职业经验积累的大量时间,IBM一直在说的认知技术就是这样。

视障其实也是一种认知上的障碍唯一解决他们需求的就是需要另一种认知——我们很难单纯的用成像仪器去解决视障人群的需求。所有解决方案都需要另一个认知“健全”的东西来辅助他们,比如家人的陪伴、比如义工、比如导盲犬,它的意义不止是满足了盲人的“看”的需求还承担着为盲人翻译、解读世界的任务,成为他们生活中的伴侣。

而在未来,也许人工智能会比导盲犬发达成为一种认知,也能成为每一个残障人士的伴侣。

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liuxuan

这家伙很懒,什么也没留下,却只想留下你!

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