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[導(dǎo)讀]人工智能出現(xiàn)在我們的生活中的時間并不短,從它的概念被提出,到智能產(chǎn)品落地,人工智能都是飽受爭議的一個話題。人工智能雖一直飽受爭議,但對我們生活的改變卻是實實在在的,我們的生活因為有了人工智能產(chǎn)品的出現(xiàn)變得更加不同,那么人工智能離我們的生活到底有多近呢?

人工智能出現(xiàn)在我們的生活中的時間并不短,從它的概念被提出,到智能產(chǎn)品落地,人工智能都是飽受爭議的一個話題。人工智能雖一直飽受爭議,但對我們生活的改變卻是實實在在的,我們的生活因為有了人工智能產(chǎn)品的出現(xiàn)變得更加不同,那么人工智能離我們的生活到底有多近呢?


其實人工智能已經(jīng)在影響我們的生活了。幾乎所有食品生產(chǎn)線都有一個部件是高速攝像機,識別不合格的原料,然后準確剔去掉,其實,這個就算是人工智能啊,機器視覺,然后機器反應(yīng)。我們?nèi)ネ\噲?,攝像機拍車牌,然后吊桿起來,這也算是一個感知、處理、反應(yīng)的過程。人工智能不是一下子弄出一個像人一樣的機器人,而是一步步的替代人類勞動。


1. 音樂人工智能引關(guān)注:音樂創(chuàng)作降門檻 AI作曲難過感情關(guān)


音樂人工智能已成為熱門。作曲、伴奏、即興創(chuàng)作……人工智能在各種場合展示的“才華”令人大開眼界。

2020年的畢業(yè)季,上海音樂學(xué)院迎來一位“特殊”的畢業(yè)生——人工智能少女小冰。小冰不僅順利畢業(yè),還被授予音樂工程系2020屆“榮譽畢業(yè)生”稱號。


如何讓人工智能學(xué)會音樂創(chuàng)作呢?小冰團隊與上海音樂學(xué)院老師說,讓人工智能小冰開始音樂創(chuàng)作的學(xué)習過程分三步:

首先,基于小冰已有的音樂創(chuàng)作模型,團隊把端口給到上海音樂學(xué)院的老師,讓老師去聽小冰創(chuàng)作的海量音樂作品,并給出系統(tǒng)性的點評。

其次,老師也教會團隊程序員基本的樂理知識,包括編曲技巧等,用于優(yōu)化小冰的創(chuàng)作模型。

最后,小冰不斷學(xué)習,不斷交作業(yè),老師不斷給反饋。無論“模型”“作業(yè)”還是“反饋”,都是一個不斷迭代的過程,如此循環(huán)往復(fù)……

對于音樂產(chǎn)業(yè)化,人工智能可以在不需要人力參與的情況下,用穩(wěn)定的質(zhì)量、極低的成本、高并發(fā)地生產(chǎn)內(nèi)容,并供應(yīng)出去,未來在視頻、影視配樂等產(chǎn)業(yè)的落地都有很大的空間。

AI通過自身強大的數(shù)字處理能力兼顧歌曲從制作到演唱的全流程,實現(xiàn)化繁為簡,在短時間內(nèi)完成音樂作品創(chuàng)作。通過算法學(xué)習和“實戰(zhàn)”訓(xùn)練來學(xué)習如何寫歌,非音樂工作者也可以借助這種技術(shù)創(chuàng)作出屬于自己獨一無二的曲子。


2. 人工智能為智慧醫(yī)療的發(fā)展帶來新的契機


人工智能為智慧醫(yī)療的發(fā)展帶來新的契機,新技術(shù)可以全面提升診斷的速度與精度,助力重大疾病的早期篩查,推動疾病診斷前移。隨著人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的深度融合,豐富的多模態(tài)醫(yī)療大數(shù)據(jù)也促進了科研成果轉(zhuǎn)化,從各個層面推動精準醫(yī)療的多場景應(yīng)用。

一、運用創(chuàng)新技術(shù)推動智慧醫(yī)院服務(wù)水平全面提升,開拓人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用場景。

二、整個醫(yī)療行業(yè)都在向數(shù)智化轉(zhuǎn)型,推動醫(yī)院信息化建設(shè),加快科研速度環(huán)抱臨床,提高成果轉(zhuǎn)化率。

三、賦能基層醫(yī)療,普及、優(yōu)化健康服務(wù),將優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù),助力推行早癌篩查等惠民項目,助力保障全民健康。


人工智能技術(shù)可以為疾病診療提供從早期篩查、輔助診斷、智能決策、病程預(yù)測、預(yù)后隨訪等多個環(huán)節(jié)的智慧服務(wù);同時,新技術(shù)也為醫(yī)療機構(gòu)提供更多智慧管理手段,全面提升醫(yī)療服務(wù)水平。


利用人工智能加強青少年抑郁癥全量篩查并納入全民醫(yī)保的建議。他建議圍繞青少年成長的不同階段,形成跨越成長周期的系統(tǒng)性規(guī)劃設(shè)計,建立學(xué)生心理健康檔案和個體診斷醫(yī)療檔案。研發(fā)專業(yè)的測量工具和流程,并建立國家和行業(yè)標準。同時,他認為應(yīng)重點突破多場景全樣本的多維多模態(tài)數(shù)據(jù)采集,智能化、個性化信息分析反饋等智能化關(guān)鍵技術(shù),提高篩查度量準確度。


我國慢性病人口已超3億,慢性病負擔占我國總疾病負擔超70%。隨著人口老齡化加速,慢性病患者尤其是老年慢性病患者比例不斷攀升?;?a href="/tags/人工智能" target="_blank">人工智能技術(shù)的全科輔助診斷系統(tǒng)能夠幫助家庭醫(yī)生實現(xiàn)對慢病人群的分級分層和有效管理。


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