導讀：你也許對“強化學習”這個名詞感到陌生，但你一定知道人工智能。事實上，“強化學習是一種人工智能方法，能使計算機在沒有明確指導的情況下像人一樣自主學習。”毫無疑問，在這個屬于人工智能的時代，這款突破性技術將在包括生物醫(yī)學在內的多個領域掀起巨浪。

　　你也許對“強化學習”這個名詞感到陌生，但你一定知道人工智能。事實上，“強化學習是一種人工智能方法，能使計算機在沒有明確指導的情況下像人一樣自主學習。”毫無疑問，在這個屬于人工智能的時代，這款突破性技術將在包括生物醫(yī)學在內的多個領域掀起巨浪。

　　強化學習，究竟怎么學?

　　說到人工智能，我們不得不提DeepMind這家公司。去年三月，它開發(fā)出的人工智能AlphaGo在五局對戰(zhàn)中，以4：1的比分擊敗前世界圍棋*人李世乭，讓人工智能這個詞進入了普羅大眾的視野;而在今年，AlphaGo又以60：0的懸殊比分，在短短幾天內橫掃**的圍棋選手。這也讓世界圍棋排名*的棋士柯潔生出“人類千年的實戰(zhàn)演練進化，計算機卻告訴我們，人類全都是錯的……”之感嘆。

　　訓練出AlphaGo的，正是強化學習方法。

　　有人說，這一方法的靈感來源于動物的學習過程。為了教會動物們新的技能，訓練師往往會獎懲并用，幫助動物建立起反射，從而掌握技能。強化學習與這很像，只不過將學習的對象從動物換成了電腦程序。從外部獲知信號后，人工智能會逐層分析這些信息，并將數(shù)據(jù)分配上一個權重，傳遞給下一層。而當研究人員設立起一個目標，人工智能在權重的設定上就會變得更聰明——它們會通過自己的不斷學習，了解到為了達成目的，什么重要，什么不重要。

　　然后，有趣的事就發(fā)生了。

　　“太空侵略者”是人工智能zui早學會的游戲之一。這款游戲有點像“小蜜蜂”，玩家要做的，就是操縱戰(zhàn)機，擊毀敵艦。DeepMind開發(fā)了一款人工智能，并且只告訴它兩件事：一，根據(jù)屏幕做操作;二，把分數(shù)盡可能提高。僅僅幾個小時的練習后，這款人工智能就擊敗了人類的游戲專家。

擊敗玩了十多年的人類玩家，人工智能只用了幾小時

　　圍棋比電子游戲復雜得多，但人工智能依舊啃下了這塊骨頭。在AlphaGozui初的歲月中，它更多是在學習評估圍棋大師的棋譜，了解如何下出“神之一手”。然而，為AlphaGo帶來突破的元素之一，一定有強化學習。在數(shù)百萬盤自我對局后，AlphaGo的技術得到了升華，讓它成為了傳奇。

　　DeepMind的共同創(chuàng)始人之一Demis Hassabis博士認為，想要讓人工智能做更復雜的事情，強化學習*。“僅僅學會觀察，對智能而言是不夠的。絕知此事要躬行，”Hassabis博士說：“這是我們*能真正了解世界的方法。”

DeepMind共同創(chuàng)始人Hassabis博士對強化學習青眼有加

　　當人工智能遇上生物醫(yī)學

　　人工智能的應用很廣——自動駕駛、智能支持等領域，都離不開它。而在生物醫(yī)學領域，我們同樣看到了它的廣闊應用前景。

　　由于在圖像處理方面得天獨厚的優(yōu)勢，人工智能在基于圖像的診斷上已經(jīng)取得了一系列突破。去年，研發(fā)出AlphaGo的DeepMind宣布，與歐洲zui古老，也是zui龐大的眼科治療、教學與研究中心Moorfields眼科醫(yī)院達成合作，診斷年齡相關性黃斑變性和糖尿病視網(wǎng)膜病變等眼科疾病。在強化學習中，這款人工智能讀取了100萬份眼部掃描圖像和疾病管理的信息，成為了眼科專家。

　　無*偶，這個月，來自我國的兩名白內障專家，中山眼科中心的林浩添博士、劉奕志教授與研究團隊一道，開發(fā)出了一種能診斷先天性白內障的人工智能。僅利用886張眼部的圖像，它就能準確診斷兒童先天性白內障，并對疾病的嚴重性進行區(qū)分。在這些方面，它與眼科專家的表現(xiàn)一樣出色。而在診斷皮膚癌領域，人工智能一出馬，甚至擊敗了人類醫(yī)生。

　　事實上，人工智能用于診斷的依據(jù)，并不止于圖像。以IBM的沃森腫瘤解決方案(Watson for Oncology)為例，它在美國zui早的癌癥治療機構之一斯隆-凱特琳癌癥中心進行了深入學習，將癌癥專家們過去幾十年一樁樁癌癥病例的治療記錄與依據(jù)全都爛熟于心。此外，它還牢牢記住了超過300份醫(yī)學雜志、200余種教科書、以及1500多萬頁的資料中的關鍵信息，知識量遠超人類醫(yī)生。zui為關鍵的是，它學會了從患者的病例中提取“肺癌”、“EGFR”等關鍵詞，因此能迅速掌握患者信息，并從海量數(shù)據(jù)中篩選出一系列行之有效，卻又為患者量身打造的治療方案。

IBM的沃森腫瘤解決方案有望為癌癥診療帶來變革

　　去年，沃森在日本小試牛刀：一名66歲的患者經(jīng)診斷患有“急性骨髓性白血病”，并開始相應的治療。然而治療后，患者的病情不但沒有緩解，反而還出現(xiàn)了惡化，甚至開始神志不清，醫(yī)生對此無能為力。而在獲得患者了的遺傳信息后，沃森僅僅用了10分鐘就做出了診斷——這名患者得的不是“急性骨髓性白血病”，而是另一種罕見白血病。在對癥下藥后，患者的病情終于有了起色。

　　人工智能在生物醫(yī)學領域的第三大應用，也許是減少不必要的人力勞動。上周，《自然》子刊《Nature Biomedical Engineering》推出了“機器學習”特刊，報道了一種能對樣本進行“虛擬染色”的人工智能。它能將常規(guī)染色的時間從幾個小時，縮短到3分鐘。它的問世極大縮減了醫(yī)生用于診斷的時間，讓腦腫瘤醫(yī)生“一邊動手術，一邊檢查是否把腦瘤切干凈”成為了可能。這對罹患腦瘤，身處手術中的患者來說至關重要。

你能分清哪個是病理實驗室染色，哪個是人工智能“染色”嗎?

　　可以想象，在未來的幾年，各行各業(yè)都會受到人工智能的沖擊，甚至出現(xiàn)顛覆性的改變。將來，或許越來越多的職業(yè)會被機器人所取代。但這絕不是人類的末日，而是一個更為美好的明天。我們期望會自主學習的人工智能迸發(fā)出更多能量，為生物醫(yī)藥領域帶來更多創(chuàng)新與突破。

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