李飞飞:我在斯坦福研究AI医疗的三个项目

重新回归斯坦福大学的李飞飞,以人工智能实验室主任身份在现场分享了AI技术应用到医疗领域的感悟和项目进展,同时谈到了AI技术应用的三个原则。

首先,李飞飞概述了AI对于整个人类社会的影响。她表示,AI将是第四次工业革命的一部分,这使我作为AI科学家诚惶诚恐,因为我们从未创造一种技术对社会影响如此之大,但是我们对未来又知之甚少。

“但是我相信人类能够很好的应对AI带来的挑战,只要我们坚持以人为本的人工智能。”李飞飞说到,我们应该坚持AI的三个原则:

第一,AI必须更深层次地反应人的思维;

第二,我们有责任引导和监测AI对人类发展所带来的影响,虽然工程化是我们的第一个挑战,但我们更要关注AI带来的社会伦理挑战;

第三,AI应该增强人类而不是取代人类,AI可以替代危险性的工作,但人的素质会因为AI有不断的发展。

李飞飞谈到,过去两个月,自己在医院陪母亲,目睹了目前的医疗情况。她表示,医疗的成本非常高,AI赋能主要在两个层面,一是减少错误,减少传染疾病、感染的可能;二是提高医疗质量,让护理人员有更多的时间关注患者,慢性病管理更加一致化。

李飞飞介绍,在斯坦福的AI医疗项目主要思路是将传感器应用在医疗中,感知三维空间,通过算法理解传感器收集到的意义。目前正在推进的包括三个项目。

第一个项目在于解决通过手等传染源而导致的传染问题,这一问题造成美国每年死亡9万9千人。加入传感器后能够从不同角度认知人类的卫生活动,通过比人工精度更高的人工智能算法进行研究这些活动。

此外,还包括重症监护室ICU、老年护理等两个方向。

团队已经在旧金山进行试点,用于检测和预防老年人的跌倒行为,主要通过热传感器来进行分析,作为深度传感器的互补。由于老年人的跌倒行为缺乏训练的数据,所以主要通过迁移学习来进行训练。

在上海,李飞飞团队已经与上海交大、瑞金医院进行深度的AI医疗项目合作。

李飞飞最后表示,医疗的核心仍是人与人的相互照顾,技术不能替代人与人之间的这种扶持关系,但能在一定程度上改进这种关系。

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李飞飞人物

李飞飞,斯坦福大学计算机科学系教授,斯坦福视觉实验室负责人,斯坦福大学人工智能实验室(SAIL)前负责人。专业领域是计算机视觉和认知神经科学。2016年11月李飞飞加入谷歌,担任谷歌云AI/ML首席科学家。2018年9月,返回斯坦福任教,现为谷歌云AI/ML顾问。10月20日斯坦福大学「以人为中心的AI计划」开启,李飞飞担任联合负责人。11月20日李飞飞不再担任SAIL负责人,Christopher Manning接任该职位。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

迁移学习技术

迁移学习是一种机器学习方法,就是把为任务 A 开发的模型作为初始点,重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务,虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的,但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。 迁移学习对人类来说很常见,例如,我们可能会发现学习识别苹果可能有助于识别梨,或者学习弹奏电子琴可能有助于学习钢琴。

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