很久没有写科技文了,很多网友一直在催,说我们的格列卫啊,各类科学家的事迹看得热血沸腾,那今天就给大家说说同样会让大家热血沸腾的事情。
这个事情也的确是很吓人,而且是最恐怖的地方竟然是真的……
给大家两个字:谷歌,大家应该知道他们从不玩虚的东西。
这个事情先从一场人人都知道的棋赛说起。
那个时候,谷歌旗下deepmind的一款初级人工智能围棋产品,alphago,我们基本上都简称为阿尔法狗,继续简称为阿狗。
这个应该大家都有印象,阿狗平时干什么事情?就是收集全天下的各类棋局,然后根据人工设定的算法给与分析,最后形成一套它自己的下棋思路。
依赖于强大的运算能力,人的大脑思维在它面前被秒成渣,人思考一步,阿狗已经上百步思考好了。
事实上,它对阵中国最强棋手之一的柯洁,也是强大到不行。
看看柯洁的表情就知道阿狗有多么的强大。
对阵人类棋手战无不胜的柯洁在阿狗的面前也是非常的吃力。
这是路透社的图,看到底下的黄色配字吗?哈哈哈,“灵魂崩塌”。
看看这些无奈地表情,哈哈哈哈。
结果不言而喻,阿狗赢了。
甚至最后柯洁被阿狗强大的压力逼到落泪,要知道柯洁那个时候可是连续三年世界排名第一啊。竟然被阿狗完爆成3:0,这貌似是柯洁登上世界第一的位置以来第一次输的那么惨。
这是当时的世界排名表,从左到右分别是1、2、3名。
谷歌的AI第一次展现出强大威力。
而更让我们吃惊的是,这个阿狗仅仅是谷歌AI的一个初级品……
真的,只是一个初级产品,后续的AI新作更是强大到无以复加,叫alphazero。
这个更是强大到了什么地步?无需人工干预,只需要给它数据,比如棋谱,对局过程等。再给它规则,ok,足够了。
连算法都不需要给它了,它可以自己调整出自己的算法……就连设计它的团队都吓呆,说它的风格和阿狗已经大不相同,阿狗的下棋风格还是属于“防守反击”,而ZERO的风格已经变得充满“攻击性”,各类大刀阔斧的杀招令人眼花撩乱。
这是AI的进步?恐怖的进化?
ZERO自己每天自己和自己,模拟出各种风格进行对弈。
人要休息睡觉要吃饭,它不要休息,24小时自己和自己对战,自己分身好几个,一天可以达到数千局的量,说积累到的对局经验丰富到令人咂舌!
可以说,基本上现在以人脑想战胜AI是很困难很困难了。
前言差不多说到这里,你可能会惊讶,刚刚看的起劲就没了?
对,没了,谷歌不在着重了阿狗下棋系列,不玩了。
吐血?刚刚作出如此成绩就不玩了?是的,阿狗下棋的使命已经完成。
它作为开路先锋已经将AI的运用到了实际中,接下去它的重点来了。
谷歌真正将阿狗的强大AI运用到了实际中,推出了alphafold,翻译很困难,叫阿尔法折叠?我们简称为阿福吧。
阿福可以说是阿狗系列的兄弟,也可以说是单独脱颖而出的一个东西。
说阿福前必须先说下人体的蛋白质,这个很复杂,我们尽量简单。
蛋白质是人体的重要组成部分,这个无需多说。
但是蛋白质到底有多少种?到底派什么用处?到目前为止都很难说清楚。
因为这玩意太神奇了,蛋白质的作用取决于它的形状。
我们打个比方,蛋白质比作一根钢丝,普通的时候它就是一根钢丝。
但是你把钢丝弯曲一下,它就不是钢丝了,而是一个钩子。
你把钢丝围城一个圈,它也不是钢丝,是一个钢圈。
有点感觉呢吗?对,这就是蛋白质的折叠问题。
例如,构成我们免疫系统的抗体蛋白质是“Y形”的,类似于独特的钩子,通过锁定病毒和细菌,抗体蛋白能够检测和标记引起疾病的微生物以进行消灭。
而女生最喜欢的胶原蛋白的形状像绳索,其在软骨,韧带,骨骼和皮肤之间传递张力。
但是最让我们头痛的就是,这尼玛蛋白质是怎么折叠的?有什么因素影响蛋白质折叠?哪里该折叠哪里不该折叠,应该折叠成什么样子?谁都说不清楚,这是蛋白质折叠的示意图,感受一下这个复杂性。
研究蛋白质折叠的意义大家都懂了,很多病,比如很难查清楚原因的帕金森、老年痴呆等病症,极有可能就是蛋白质的错误折叠,如果能把这个事情搞清楚,那么就猛的一塌糊涂了,折叠错了我们能给它纠正回来,可以说人类的医学将会大大的迈进,甚至很多绝症都有可能克服。
因此从1994年开始,世界有了一项非常有意义的竞赛,叫做casp。
CASP(结构预测的关键评估)是一项社区范围的实验,用于确定和推进从氨基酸序列建模蛋白质结构的现有技术水平。
每两年,邀请参与者提交一组蛋白质的模型。
模型越多,我们对蛋白质的了解越多,差不多说到这里,有兴趣的朋友可以自行研究,我们不多说了,因为谷歌的阿福(Alphafold)出场了!
出场的结果是什么?
它秒杀了所有的人类参赛选手!完爆!
要知道,它的对手都是世界顶尖的蛋白质研究机构,本次竞赛达到了98个之多,阿福全面碾压。
43个蛋白质模型中它预测出了25个,而第二名只有3个……
全世界媒体都惊呆了,纷纷报道这个事情。
这个不知道是人类研究员的奇耻大辱还是应该算是人类科研的惊喜成就。
大家知道,蛋白质结构及其复杂,甚至有专业人员预测人类如果按照目前的速度要想完全掌握所有蛋白质的结构,起码要138亿年。
而阿福的出现让全世界都大跌眼镜。
它通过内建的神经网络,以前所未有的速度对所有可能的蛋白质结构进行分析。这是官方公布的图,我看不懂,看得懂的可以来说说。
根据官方的解释就是设计了几套神经网络,分别测试连接蛋白质的化学键的角度,还有稳定性,最终确定蛋白质的结构。
这是工作流程图,当中的就是2个神经网络。
第一次,人类在研究上彻底败给了一台机器!
其实想想也正常:
1、人类研究员需要休息吃饭睡觉,它不需要,可以24小时的工作分析。
2、它的强大运算能力脱胎于阿狗,这个速度无需多说,转眼间,百万次的分析就完成了。
3、它的测试精度和稳定性完全秒杀人类本身,毕竟机器嘛。
这是它根据上述几个基础最终预测出的结构,大家可以自己比较一下,要想从上面的这三个图预测到下面的这三个图,凭借人脑要多久才能完成?
一旦阿福的AI继续深入发展下去,这个前景不得了……
人类能够在最短的时间内掌握包括蛋白质、基因等方面的所有内容……
是不是炸裂了?
最终AlphaFold的SUMZ得分为127.9(之前的冠军 SUMZ得分为80.46),CASP所有的专家都傻眼,认为这是“计算方法预测蛋白质结构能力的前所未有的进步。”第二支队伍得分为107.6,被远远甩在后面。
一个绝对黑科技,一个如此魔幻的AI终于入侵到我们的生物学和医疗等领域。
一旦这种预测和分析方式在未来得到更多的应用。
那么真的太劲爆了!
AI可以随意的在短时间内任意测试、拼接、组装各类蛋白质片段,事实上阿福就是这么做的。强大的计算能力,不眠不休的特性,大大缩短了发现各类疾病原因和蛋白质结构的进程。
这是比赛中一种病毒蛋白的结构图,4个亚基,极其复杂,阿福分别将其建模出来了。
什么叫乱拳打死老师傅?这就是,全世界的专家对着阿福不眠不休的工作模式无话可说。
什么叫无赖?这就是,AI用非常无赖的压倒性运算能力碾压了人类!
可以说人类的生物和医药将会出现重大变革。
谷歌在这方面真的是不遗余力……据传言,仅2017年,谷歌就在这上面烧了3.66亿美元…集结了全世界最优秀的AI工程师,最顶尖的生物学专家,最顶尖的医药专家、化学家等一起研发。
而目前,阿福仅仅迈出了第一步,谷歌一分钱都没赚到,可想而知,未来谷歌还将继续烧钱,而且是不遗余力的烧钱。
有时候我们想想真的是……人家美国的公司拼了命的烧钱在研究最尖端的科学和科技,虽然我们不知道要烧多少钱,但是可以确定,以后如果成功,一定是赚大钱的,而且这种赚大钱的方式对整个人类都是有积极作用的。
而反观我们自己的某搜索大户,还在拼命的推销某些医院……没话讲……
当然,阿福也有一些失误,毕竟它只有2岁。
未来的成就难以预料……它可能还将取得阿狗系列的基础,自己和自己推算出更多的模型……鸡皮疙瘩都起来了……
一位参与竞赛的专家回来也写了一篇关于阿福的文章。
其中提到了很多关键点,包括阿福的算法还有待于改进,这样才能发挥出它强大的计算能力。这是他列举的各种算法的比较。
可以看出,如果阿福在算法上能够博采众长,按照阿狗“自己和自己对弈”的思路去进行,那么整个人类真的会彻底拜倒在AI的脚下。
理论说完了,实际应用呢?
我们都看到过科幻电影,《美国队长3》看过没?
大家还记得钢铁侠被猩红女巫在机场用很多小汽车压倒后“星期五”系统扫描出他有很多伤吗?
这种技术看似科幻,如果人工AI发展到最后,检测你身体的数据就能判断你的病情和状况,科幻片不再科幻!
同样的还有《异形》,异形的医疗舱让我羡慕不已。
随时随地实施手术,连肚子里的异形都能拿出来。
如果家里真的能有这个东西实在是太完美了!
这个东西遥远吗?并不!AI如果真的发展下去,就如同谷歌开发的那样,只要扫描你的身体,取得数据,根据数据分析出你的病情并控制机械臂给你手术,完全有可能!
可能看到这里,你会说,囡囡啊,你说的这些都是未来的东西啊,远了点吧?空心汤团没意思啊!猴年马月我才能用到?
nonono~大家别忘记,我们一向是立足实际的,没有具体的实锤我们会乱说?
事实上,前面说的两个科幻电影的东西,要命的谷歌竟然已经落实到了我们的医院中!这是真的,给大家看两个例子,都是阿福的AI衍生产品。
这是和伦敦皇家NHS合作的结果。
这是一个典型案例,一个妈妈分娩差点遭遇不幸:
图中这个妈妈在分娩后出现了败血症,而AI是怎么工作的?
AI随时获取病人的各种信息,这是实时的,并且就像阿福分析蛋白质结构那样实时分析病人情况,最终提示在专用的APP上。
结果,她的败血症最早是由AI发现的,及时发出警告,医护人员及时施救,把她从鬼门关救了回来。
这个在急诊中非常关键,AI根据她身体的各种情况,包括血液中的情况实时分析,以超越所有医生的速度最快给出了实时的正确答案。
目前这项AI技术已经铺开用在了肾病人的后期护理上,AI实时监测着每个病人的情况,一旦发生肾衰竭等情况实时向医生报警处理。
极大程度缩短了抢救的实效,这是传统抢救检测和AI介入后的示意图。可以看看缩短了多少时间。
AI凭借不断的学习和积累,甚至能够代替医生给出正确的判断,这在过去是想都不敢想的事情啊!
这个是不是就是钢铁侠的盔甲扫描身体技术的真实体现?
以往复杂的病人监控由AI完成,实时分析并显示在医生的终端上,是不是炸裂的技术?医生护士都会累,AI永远保持工作状态。
不仅仅是肾病,谷歌给阿福带来的AI技术在眼科也得到了令人惊讶的发展。
一个更猛的案例,眼科的治疗,谷歌的AI技术已经暴到极致。
这是和Moorfields眼科医院的合作。
其实非常简单,眼科医生给我们看病需要大量的数据。
其中一项就是OCT扫描,很多去看过眼病的人都知道。
医生也是根据最后的检测报告给你判断病情的。
其中时间比较漫长,对于一些急性眼病的人往往会产生延误。
比如糖尿病产生的眼病,一旦发作后不及时治疗往往会导致大概率的失明。
而谷歌的AI做什么事情?第一时间,在最后给医生的检测报告还没出来之前同步接受到病人的眼睛扫描数据。
同时结合其他数据,比如糖尿病的血液检测报告等身体其他症状进行实时分析。
此时神经网络AI的学习判断能力非常强(此前已经学习了千万份的以往病例,并且不断学习中),强到可以比医生更快的判断出到底是什么病!
夸张吗?这不就是《异形》中可以实施扫描人体病监测中病情的医疗舱的现实吗?看下流程对比,上面是AI看病,下面是人工看病。
对于AI来说,只需要数据,给我数据,我就能马上给你答案!
眼病的判断哪怕对于资深的老医生来说都是比较困难的,因为眼球太复杂,而对于AI来说,它的判断精确度已经达到了非常高的地步。
根据目前测试下来的结果,AI给出的诊断意见已经几乎和医生最终给出的诊断精确度相当!
而且相关的论文也已经发表在了科学杂志上。
可怕吗?
也就是说,哪怕我们这代人等不到科幻片中的家庭医疗舱。不远的将来极有可能家家户户配备一台带有扫描功能的AI医生,只要我们扫一下眼睛扫一下哪里,马上就能得出到底出了什么问题。
这不是科幻,这已经成为了现实。
如果精确度达到甚至超过医生的人工判断,会不会造成医生的大面积下岗?哈哈哈,谁都不知道!
只要给AI足够的数据,比如病例、各种诊断数据,它就能不断的学习和分析,从而诊断的精度越来越高。这是AI扫描分析的模拟图。
目前科幻片中的场景正在一步步变成现实,目前似乎唯一的软肋就是算法还需人类创造,但是未来鬼晓得AI会不会自己就能创造各类匪夷所思的算法?
而谷歌在做的就是在这些事情,真是想想就热血沸腾!
未来人类的医疗会不会被AI全面取代?
谁都不知道,囡囡只知道一个话:
流氓会武术,谁也挡不住!
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