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遗传学家许田:生物医学遇到AI将改变所有人的命运(2)

来源:网络整理 编辑:采集侠 时间:2018-05-09

所以在八十年代初,有计算机学家说,我们能不能把芯片按照视神经网络的神经细胞的方法连接起来,看看能做什么事情。当时搞计算机的人不屑一顾,说解决不了问题。在2006年的时候杰弗瑞亨顿发表了一篇文章,他说把计算机按哺乳动物视神经连接起来的计算机芯片,能够处理复杂信息,能够简化。所以这之后,最敏感的是谷歌。他们就用深度学习深神经网络的方式来处理图像。用计算机神经网络怎么样构建出来的?很简单的话,可以说神经网络或者是基点有一定的权重,可以用数学模型模仿出来。

但是,如果说这个计算机神经网络非常复杂的话,没有办法用简单的数学模型来模拟。这怎么做呢?

接下来就牵涉到另外一个重要的准则,人的智能的重要准则。我们来看看人的智能有几个简单的特性。哪几个简单特性?第一,要感知外面的信息,感觉到。第二,要能够处理信息并进行学习。第三,要把学到的东西记住。第四,新的信息进来的时候,通过你学到的原则来处理新的信息进行判断。这是人类智能的基本特征。这个基本特征还有几个重要的过程,怎么来获得?

第一,学习。第一类学习是叫知道学习。你小的时候开始老师告诉你一加一等于二,你就记住了,你也不问为什么,一加二等于三,做大量的练习来记住这个准则。你父母告诉你不要乱穿马路,为什么,你就记住了,你穿马路就撞死了,基因传不下去,所以不穿马路就记住了。这是什么,这是知道的学习。接下来,当你年纪比较大一点的时候,你开始自学。开始自己学习归纳出规律来,然后在实践中不断总结,说这个东西对不对,这是自己学习。在这个过程中,有知道的学习和自学的过程中,还有一个重要的原则就是奖惩原则,你学得对了得到奖励。学校里面考试考得成绩好了,父母给你做点好吃的,正好你加强了。你学得不对了,会受到惩罚。这是人类学习的基本准则。

要构造计算机神经网络怎么做呢?一模一样。第一,用大量的习题来练习、学习,然后用大量的数据来验证学得对不对,学得对了,把这个传输固定下来,学得不对就改了,不断地学习来构成神经网络。最后,谷歌在2014年构建了24层的神经网络来处理信息,开始图像,当信息一层层传上去的时候,边界效应出来了。再往后传,整个图像出来。所以,谷歌发现用这个方法已经能够打败人的识别。

所以在这之后,马上最敏感的产业界,IT届现在苹果手机就是用这个来识别。

可以看到,语音识别已经包括用来进行图像识别的人脸识别等等。现在你们已经看到了许多应用,我今天来讲讲生物医学的应用。

我们先是做什么?我们先是来研究出这个小宝宝(图片),你们为什么觉得小宝宝很有吸引力。大家知道为什么小宝宝看起来就很有吸引力?我已经听到有说眼睛比较大,非常对。小宝宝一定要长得有吸引力,大家才会保护,才会呵护,他才能有健康的环境成长。眼睛大,面孔上的比例眼睛大。可以看到迪士尼卡通片的艺术家们非常明白这个道理,卡通片里都是大眼睛。我们最可爱的国宝,也是有大眼睛。我们这里很多在座的,他也知道这个原理,眼睛要大的话就有吸引力。

我们研究生物体的尺寸。生物体所有的器官都有一定的尺寸,为什么?对它的功能非常重要。如果你两条腿,一条腿,如果你捡一张纸板放在一条腿下,马上感觉就不一样。即使差别只有一厘米,影响都很大。发育过程中,怎么样使两条腿怎么样一模一样长,不一样长,你就跑不快,在以前你就会被吃掉。你要追男女朋友的时候也追不上,以前就是用腿追的,现在是用智力来追了。生物学的问题,为什么长一模一样长。

另外,看看在芸芸众生,我们这个世界一眼望去都有不同的尺寸。蚂蚁再给它吃也长不成大象。所以我们实验室研究,到底什么生物学过程决定了它的尺寸?如果这些控制尺寸的基因生长找到了,如果这些基因突变,如果生长调控失调会怎么样,就长肿瘤。这是我的一个学生和博士后,他们当时发现了调控这个东西是直接引起肿瘤的原因。

接下来,我讲讲,用识别图像的神经网络。另外还有一类神经网络,来处理语言和信息文字。这两类能不能利用到生物医学上,图象处理显然能,眼睛的疾病也是图象识别就可以了。但是绝大多数的生物医学的信息并不是图像。比如说基因的表达,分子,就不能用图像识别和语言识别。怎么办?最近我们实验室有了突破,新的类的神经网络可以来处理这些分子生物学的复杂信息。

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