人工智能遍地开花——2020深圳市人工智能高峰论坛圆满成功( 二 ) 作者|青暮人工智能从诞生以来

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结合大数据和人工智能，分级诊疗可以实现很多益处。第一，区域信息化，比如在线问诊、远程医疗等；第二，优化患者管理，提升就医体验；第三，挖掘临床数据；第四，辅助提升医生诊断医疗效率等等。其中，辅助诊断可以帮助医生减少八成的工作量。
在应用层面，王兴军描绘了这样的一幅图景。我们可以将电子病历、智能硬件、智能终端等技术结合人工智能的前沿技术，包括自然语义、机器学习、人机交互、深度学习、语音识别等等，进而实现智能分诊、全科辅助诊断、专科辅助诊断以及新药研发等应用。
接下来，王兴军教授介绍了团队的一个具体项目——睡眠呼吸疾病数字化集成设备分级诊疗体系研究。他们通过集成穿戴式数字化设备、云平台诊疗解决方案、智能信号分析诊断系统等技术，实现了轻便、高效、低成本、舒适的睡眠呼吸疾病监测系统，克服了传统监测设备的诸多痛点，并在该项技术上发布了11项相关标准。
关于技术落地，王兴军教授认为，目前医疗人工智能还面临着政策滞后、人才匮乏和数据安全等问题。在社会伦理层面，人工智能医疗还需要政府、公众、企业和医院的共同理解和推进。随着算力提升，人工智能会越来越多地得到应用，并逐渐替代人类的工作，甚至超越人类的表现。但是AI并不会完全替代人类，它至多还是作为一个辅助工具，提升人类工作的效率。
哈尔滨工业大学计算机学院长聘教授秦兵的演讲主题是《开放域多元知识图谱构建及应用》。她在演讲中指出，人工智能的发展经历了计算智能（例如阿尔法狗）、感知智能（例如语音识别）、认知智能的阶段，而知识是认知智能阶段的核心。认知智能从知识图谱开始构建知识，然后进行建模来解决问题。所以知识表示对人工智能的重要性可以说是不言而喻的。
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知识又分为实体知识和事件知识，分别对应知识图谱和事理图谱，前者揭示实体之间的联系，后者揭示事件之间的联系，而实体知识和事件知识之间又存在相互作用、相互影响。知识图谱的构建过程，一般是通过对非结构化文本的理解提取结构化信息，并存储为知识。这些知识作为背景，对于之后的非结构化文本的理解又会带来帮助，从而实现循环推动。
知识图谱的构建经历了从人工搜集、标注到机器自动爬取、构建的阶段。秦兵教授介绍了他们团队的研究成果——大词林，该项目从2014年开始，是国内第一个自动构建并且达到千万级实体规模的知识图谱。大词林以《同义词词林（扩展版）》为骨架，包含了细粒度的、多层次的类别体系。
最后，秦兵教授总结道：融入条件约束的知识图谱的描述更加准确，事理图谱揭示了事件之间的演化规律，多源信息的融合更有助于人工智能的理解和推理任务。
中国科学院深圳先进技术研究院研究员詹阳的演讲主题是《脑机交互技术与类脑信息处理》。詹阳研究员分享了脑机交互技术和类脑信息处理的现状和最新进展，以及应用。脑机接口已经在运动康复、疾病治疗等方面得到应用，比如深度脑刺激已经在治疗帕金森氏症中发挥关键作用。另外，人类也在通过类脑智能研究理解人脑的工作原理。
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詹阳研究员相继介绍了脑机交互上肢功能恢复、脑机语音合成等技术的原理，以及团队的研究成果，比如癫痫网络分析、无线非侵入式采集系统、无线肌电机器人交互、脑电-肌电联合脑机交互、脑机交互打字等。
接下来，詹阳研究员介绍了一些大脑细胞的工作原理，比如栅格细胞、位置细胞和脉冲神经网络，并表示这些细胞的工作原理可以启发人工智能算法的开发。
对于技术落地，詹阳研究员认为，脑机交互领域需要多个学科的共同协作和努力，包括工程、计算科学、神经科学等。这个领域现在还是在起步阶段，面临着很多需要解决的问题，还需要基础层面的突破。
北京大学深圳研究生院教授、论坛主持人邹月娴最后总结道：深圳市人工智能学会之所以要在高交会期间组织这场人工智能前沿技术论坛，是因为深圳具有一个历史使命，要站在时代前沿，抓住大算力、大数据、大市场的红利，不断向前发展。深圳市人工智能学会面临着前所未有的发展机遇，学会将孜孜不倦、开拓创新，努力融合我国智能科学与技术领域的高等院校、研究机构、企业、专家学者、学生群体，积极开创新形势下深圳市人工智能科学与技术发展的新篇章。让我们翘首以盼，人工智能技术未来在深圳遍地开花。