北京時間6月8日，斯坦福大學官網發布了吳恩達團隊的一項成果：放射科醫師借助人工智能算法改進了腦動脈瘤的診斷——腦動脈瘤是大腦血管中的隆起物，可能會滲漏或破裂，可能導致中風、腦損傷或死亡。這項成果發表在了JAMANetworkOpen上。斯坦福大學統計學研究生、該論文的聯合作者AllisonPark說，“人們對機器學習在醫學領域的實際作用有很多擔憂。這項研究顯示了人類如何在人工智能工具的幫助下參與診斷過程。”據了解，該工具圍繞一種名為HeadXNet的算法構建，可以提高臨床醫生正確識別動脈瘤的能力，其水平相當于在包含動脈瘤的100次掃描中發現另外六個動脈瘤，除此之外，它還能提高臨床口譯醫生的共識。在腦部掃描中，HeadXNet使用透明的紅色高光指示動脈瘤的位置。（圖片來源：AllisonPark）雖然HeadXNet在這些實驗中取得的成功很有價值，但研究團隊提醒說，需要進一步調查，以便在實際臨床部署之前評估AI工具的魯棒性，因為不同醫院擁有不同的設備硬件和成像協議，研究人員計劃通過多中心合作解決這些問題。醫師在AI幫助下降低了漏診率對腦部掃描結果進行梳理、尋找動脈瘤意味著要瀏覽數百幅圖像。動脈瘤有多種大小和形狀。
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13年前，正在新加坡科學院數據存儲研究院從事信息存儲的施路平做夢也沒有想到，自己的大膽設想在不僅成為了現實，還登上了8月1日發表的《自然》封面。談及當下熱的話題，人工智能無疑是其中之一。要想抓住發展人工智能的機遇，必須在芯片上做到自主可控。近日，清華大學類腦計算研究中心教授施路平團隊研發了一款類腦計算芯片“天機芯”，有望促進人工通用智能發展。“該芯片是面向人工通用智能的世界異構融合類腦計算芯片，實現了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論文零的突破。”談及該成果，團隊成員充滿驕傲。人腦＋電腦＝類腦13年前，公眾對人工智能的認識既沒有如此深刻，也不像這樣對它抱有那么大的期待。傳統的信息存儲大多通過物理手段將器件體積做小，繼而推動技術發展。“過去無論存儲器也好，CPU也罷，它們的發展驅動力都是物理微縮。10年、20年后可能會縮小到幾納米，但是縮到不能再小之后呢？”2006年，施路平對這個問題進行了深入思考。他的答案是，計算機發展會改變信息計算存儲方式，而這需要新的發展思路。在某種程度上，人腦和電腦是互補的。施路平告訴《中國科學報》，從計算和存儲的速度和精確性來說，人根本不是計算機的對手；
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團隊提出了符合腦科學基本規律的新型類腦計算架構——異構融合的天機類腦計算芯片架構，可同時運行計算機科學和神經科學導向的絕大多數神經網絡模型。基于腦科學研究和電腦運行模式的異同點，團隊從電路設計到編碼再到信號處理，采用了軟硬件協同設計方法。研發的天機架構既支持人工神經網絡又支持脈沖神經網絡，還支持神經科學發現的眾多神經回路網絡和異構網絡的混合建模，可發揮它們各自的優勢。2015年，代“天機芯”問世“代芯片的體積約為110納米，只是個DEMO（小樣）。”論文共同作者、清華大學儀器科學與技術研究所副研究員裴京介紹，經過不斷改進設計，2017年團隊研發了第二代“天機芯”芯片。第二代“天機芯”具有高速度、高性能、低功耗的特點，體積縮小至28納米。相比于當前世界先進的IBM的TrueNorth芯片，其功能更全、靈活性和擴展性更好，密度提升20%，速度提高至少10倍，帶寬提高至少100倍。論文共同作者、清華大學博士鄧磊告訴《中國科學報》，基于自主研發的天機芯片，團隊還研制出代類腦計算軟件工具鏈，可支持從機器學習編程平臺到“天機芯”的自動映射和編譯。如果說芯片是機器的“大腦”，那么還需要一個充分發揮才智的“身體”。。
該算法測試了數以百萬計的數據點組合，以高靈敏度和特異性預測正確的路徑。CompCyst的測試顯示，在所有三個病人組中都超過了醫生現在使用的護理標準：測試正確地預測了60%本應送回家的病人（與19%使用標準護理），49%本應接受監測的病人（與34%），以及91%需要手術的患者（與89%相比）。總的來說，研究人員估計，如果用CompCyst來決定對這些患者的，60%到74%（取決于囊腫的類型）的患者將避免不必要的手術。霍普金斯大學路德維格中心的學教授和副主任BertVogelstein說，利用機器學習結合臨床和遺傳特征是“未來的潮流，它不僅可以告訴臨床判斷胰腺囊腫，還可以告知許多其他疾病。”Vogelstein和另外兩位合著者近共同成立了一家名為“ThriveEarlierDetection”的公司，該公司已授權Compsyc進行商業開發。天津手術機器人設備，可以聯系位姿科技（上海）有限公司；
已經大量出現在我們的生活中，從手機解鎖到刷臉支付，甚至上下班都要用人臉識別打卡、進出……那么對于這項技術，我們需要有所敬畏嗎？美國多個城市禁用人臉識別，微軟刪除全球比較大公開面部識別數據庫西方國家似乎對于技術的使用更加保守。比如在美國，面部識別的推進就困難重重。今年5月，舊金山成為美國個禁止面部識別監控的城市。一個月后，美國國會兩黨在一場國會聽證會上正式討論了對執法部門使用面部識別軟件所帶來的日益擔憂。兩黨一致認為面部識別軟件有侵犯公民隱私權和權的隱憂，尋求立法暫停此類工具的使用。包括面部識別軟件**在內的團隊認為，在更完善的監管出臺或技術充分成熟之前，此類面部識別工具應由國家叫停。國會兩黨共同提案，尋求立法對面部識別進行監管7月，美國又一城市通過了禁止在公共場所使用面部識別軟件的法令，成為繼舊金山之后全美第二個禁止面部識別技術的城市。新政策生效后，馬薩諸塞州的薩默維爾市各機構、分局或下屬部門，均不得在公共場所使用面部識別技術。除了立法的監管，科技巨頭在技術的使用上也需要謹慎。今年6月，微軟刪除了包含1000萬張人臉圖像的全球比較大公開面部識別數據庫MSCeleb。該數據庫初于2016年發布。
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我們需要開發一種新的損失函數來訓練模型，告訴模型“幾乎正確”的預測比“根本不貼邊”的預測更好。之后，模型的表現與點預測模型基本相當，平均預測誤差為5厘米。但是，預測信息中包含了有關替代預測和模型確定性的更多信息。視頻中的藍云表示競技場中小鼠所在位置預測概率比較高的區域。藍色云競技場中小鼠所在的預測概率比較高的區域。紅點是小鼠的標記位置預測未來行為：通過小鼠行為，人類行為的奧秘我們將這種不確定性概念編入預測模型中，然后研究：“我們可以通過讀取小鼠的思想，來預測其未來的位置嗎？新模型不會通過查看近的神經元放電模式，詢問小鼠目前的位置，而是預測1秒，2秒或3秒后的位置。預測結果與基線相比仍然有很好的表現。我們分析的數據可以表示出小鼠的簡單行為：在盒子中移動。我們可以將數據劃分為兩種行為類別：“活躍”/移動，或固定/“靜止”。我們能夠以75％的平衡精度預測小鼠的當前行為屬于哪一類，并且在2秒后仍然具有66％的準確度。這表明我們的海馬神經元模型不僅能夠編碼有關現在的位置信息，還對未來進行某種程度的規劃。我們在Schnitzer實驗室的合作者正在努力制作更復雜的行為數據集，以便我們應用這些方法。大興區手術機器人
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