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2024,AI将走向何方

2024-01-05 03:50:02来源:北京日报

文章导读
时光如白驹过隙,转眼间已是新的一年,那些旧岁未完成的梦想又将翻开新章。去年底英国《自然》杂志刊文预测的2024年十大科学进展中,人工智能的进步和ChatGPT人工智能占据前两位。人工智能的发展,在过去一年中已有无数突破,也引起了广泛的争议,但不可否认的是,人工智能已成为未来已来的标志,将在当下和今后继续走近和影响人们的生活,并对人类社会进步产生广泛而深刻的影响。那么,人工智能对于科学而言,它的哪些成果将带来有益的...

  时光如白驹过隙,转眼间已是新的一年,那些旧岁未完成的梦想又将翻开新章。去年底英国《自然》杂志刊文预测的2024年十大科学进展中,人工智能的进步和ChatGPT人工智能占据前两位。人工智能的发展,在过去一年中已有无数突破,也引起了广泛的争议,但不可否认的是,人工智能已成为未来已来的标志,将在当下和今后继续走近和影响人们的生活,并对人类社会进步产生广泛而深刻的影响。那么,人工智能对于科学而言,它的哪些成果将带来有益的发展?今天我们就来聊聊这个话题。

  国产“PANDA”用于胰腺癌早筛

  人工智能逐渐走入人们的生活,其中在疾病诊治领域,人工智能已发挥出较强的影响力。

  被称为“癌王”的胰腺癌5年生存率极低,美国癌症协会2023年最新数据显示,胰腺癌患者的5年生存率为11%-12%,中国的最新数据为7.20%。患者如果能尽早发现病情并实施手术,疗效相对更好,但是,胰腺癌往往不易查出,确诊时大多已是晚期。因此,采用人工智能技术帮助早期诊断胰腺癌和其他癌症,是科学家寄予厚望的努力方向。

  最近,上海市胰腺疾病研究所与阿里达摩院、浙江大学医学院附属第一医院等机构联合,采用“平扫CT联合人工智能”(平扫CT+AI)进行大规模的胰腺癌早期筛查,在真实世界中的敏感性达92.9%(判断存在胰腺肿瘤的准确率)、特异性达99.9%(判断无肿瘤的准确率)。这一结果发表在国际一流期刊《自然-医学》上,该期刊还专门刊登评论文章称:人工智能和基于图像的癌症筛查,即将迎来黄金时代。

  我国研究团队开发并训练了一种基于人工智能的胰腺癌早期筛查模型PANDA,利用AI放大并识别平扫CT图像中肉眼难以识别的细微病灶特征。结果显示,PANDA能够在平扫CT上准确地检测和诊断胰腺导管腺癌(胰腺癌中最常见的类型,占90%以上)和非胰腺导管腺癌病变,并可随时用于大规模无症状患者群体的筛查。

  与增强CT相比,对患者使用平扫CT可减少辐射剂量,且能消除患者因对比剂产生不良反应的风险。临床上,即使是经验丰富的放射科医生也难以通过平扫CT来识别胰腺导管腺癌,但PANDA与平扫CT结合使用,在鉴别常见胰腺病变亚型方面有一定优势。研究人员收集了多家医疗机构3208例真实患者的数据训练PANDA,然后用于10个医学中心6239例患者的验证。结果显示,这一模型识别胰腺导管腺癌的灵敏度和特异性表现优秀。

  PANDA有望作为一种新的大规模胰腺癌筛查工具,在医院或体检中心广泛应用。目前,该模型已在就医、体检等场景中被使用超过50万次,假阳性非常低。除用于胰腺癌诊断筛查之外,研究团队正在联合全球多家一流医疗机构,利用PANDA与平扫CT检查更多的癌症,包括食管癌、肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌、结直肠癌等6种高发癌症。

  GPT等生成式AI将更新迭代

  展望今年的人工智能发展,《自然》杂志列出了几个代表性AI模式的出现和作用,比如,GPT-5将会问世,而且可能比其前身GPT-4展示出更先进的功能。同时,GPT-4的竞争对手Gemini(另一个生成式AI工具)和其他AI工具也将推出。

  GPT-5和Gemini都是大语言模型,也是生成式人工智能,可用于创建新的内容和想法,包括对话、故事、图像、视频和音乐等。因此,它们不仅能生成多种语言文字、翻译作品,还能生成艺术产品,用于科研和教学。

  生成式人工智能模型在人的交流和服务方面具有巨大潜力。不同的语言导致生活在不同地区的人类有交流障碍,同声翻译AI软件可能有助于解决这一难题。美国的元宇宙(Meta)公司研发出开源无缝交流语音翻译模型Seamless,谷歌公司则研发了无监督语音翻译AI系统Translation 3。其中,元宇宙公司的Seamless是个“大一统模型”,集成了其他3款深度学习模型的全部功能,可以实时进行更自然、更真实的跨语言交流。谷歌公司的Translation 3在翻译词汇的同时,还能处理停顿、语速、说话者身份等非文本语音的细微差异。

  更为神奇的是,人工智能软件还有望用于“嗅闻”气味,并分析气味分子的结构。目前,人们可以用波长来研究视觉、用频率来研究听觉,并可通过仪器进行测量和评估,但还无法根据分子结构来测量或准确预测物质分子的气味。

  美国的谷歌公司、莫奈尔化学感官中心和英国雷丁大学等研究机构的研究人员研发了一种仅根据分子结构就能预测其气味特征的AI工具,它可以识别外观不同但气味相同的分子,还可以识别外观非常相似但气味完全不同的分子。


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