制约人工智能大规模应用-制约人工智能大规模应用的因素

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于制约人工智能大规模应用的问题，于是小编就整理了2个相关介绍制约人工智能大规模应用的解答，让我们一起看看吧。

1. “AI人工智能+医疗”，医疗资源严重短缺吐槽点为何多？
2. 中国已经成为全球AI中心之一，但中国人工智能发展面临的最大难题是什么呢？

“AI人工智能+医疗”，医疗***严重短缺吐槽点为何多？

其实目前来说，人工智能主要还是一个信息数据的一个海量数据库，简单来说，比如你感冒了去看病，有机器人在无尘无菌病房***集血液，尿液等样本，然后通过分析仪器进行分析，数据出来之后进入数据库大脑，大脑根据数据来源在数据库中检索出相对应的病症以及有可能的病症，最后交给医生来做出判断，那么这样的话就能够快速演算出结果，诊断就会更加精准，只要数据库内容够庞大，每一个大脑可能都能够赶上从业五年十年的医师的经验积累，那么误诊、漏诊的情况就会逐渐减少。

你可能说的是辅助医疗，但是我可以很负责的和您说， 国家命令禁止；这样的智能+医疗产品全球都不成熟的，所以目前根本没有产品可言，估计非要找应用的话，就是一元直播手术的，但是这个对行医资质要求很高的医生才能有权限观看，而且不是所有的医院都能看的，希望对您有帮助；

在最近的这几年，人工智能、AI、大数据等是逐渐的被我们用在各个领域里面的。尤其是人工智能的运用，是给我们的生活、交通、科技等领域带来了巨大的方便的。我们也是明显的感觉到科技带给我们的便利。

伴随着数字经济快速发展，人工智能开始向传统的医疗领域进军，人工智能技术相继在肺癌、乳腺癌、心血管病、骨科等领域被试验与应用。而且在慢病管理、病历分析、智能化器械、虚拟助手、药物研发等领域也有相应的应用。

可以说这样的局面对于我们用户来说是非常不错的，目前，国内医疗人工智能相关企业多达156家，主要集中在***诊疗、健康管理、信息化管理、医学影像等领域。有了这些企业的集中发展，并加上AI人工智能，相信是会给我们在医疗上带来明显的帮助的。

解决看病难的问题也是会得到很大的缓解，而人工智能的优势则是在于结合医疗场景的需求，利用深度学习、算法将海量的数据模块化，迅速演算出量化结果，使疾病诊断更加精准，能够减轻临床医生的负担，减少误诊、漏诊。

这样的一个非常好的可以解决我们医疗上遇到的各种问题，为什么是没有被大家所期待，或者说它的体验效果是明显的不好呢？我想原因应该是有这几方面的，首先是我们的医疗***分配不均，尤其是基层的医疗***。

缺乏医务人员和必备的医疗器械，我们老百姓心里则是总认为去大医院看病是比小医院要好的，因此也是经常看到大医院人满为患，床位是非常的紧张。对于医生和医护人员的压力也是非常大的。

造成这样的一个局面是有原因的，我们的普通百姓基本是不会去定期的做体检的，或者说是没有这个意识的，最明显的例子是一个人干了半辈子的工作，结果哪天病发了，全家人都在为他所担心，并且医疗费用也是个大数字。

很多家庭也是因病致贫，如果有做了提前检测预防的工作，那结果会比现在要好的多。另一方面我们在医疗的宣传上也是没有做到位的，要是有建立一个定期体检的机制，那很多疾病是可以及早预防的。

第二个就是医院相互之间的共识没有达成，比如在这家医院做的检查或者拍的CT，再拿到其他的医院，基本是不会认同的，很大情况是让你再去做一次检查。这个当然也是我们最烦的事情，在这个医院做了，去了那个医院又得做。

这样一来会耽误很多的时间，更是不利于我们的康复的。很多事情明明是可以很快的解决的，但是非得要花那么多的时间，这个问题值得我们所有医院去反思的。甚至它们更应该考虑医院的根本目的是什么，是挣钱还是救死扶伤？

中国已经成为全球AI中心之一，但中国人工智能发展面临的最大难题是什么呢？

1,电脑和人脑的区别关键是：电脑是二进制，基本单元是开关，硬件不具可塑性，必须要用软件来移动数据。人脑神经网络是函数方程组，基本单元是神经元函数。激活的函数，可以被神经干细胞相互连接，继而形成方程组，因此，硬件具有可塑性，数据不需要软件移动。具有可塑性的FPGA芯片的研发技术，中国落后很多。

2，中国的ai人才，大部分是计算机人才改行而来，对已公开的技术，掌握比较快，仅限于在别人的基础上的，做的更加精致，技术上小改小革，[_a***_]上获得领先。而人工智能的前沿理论，需要开拓性，从产生到发表需要一段时间。所以，开拓性进展，基本都是西方人，比如，在中国围棋上的突破。

少数华裔领军人物，也是在美英等国的学术氛围中培养出来。

3，鉴于人工智能的芯片和电脑的芯片，在原理上就大相径庭。而且，对神经元的理解，也不尽相同。所以，在芯片的原理上，没有统一的标准，绝不能走CPU的道路。注意力应该集中在，可塑性的FPGA芯片上。一是在工艺上，二是在功耗上，三是在密度上，要赶快缩小与国际上的差距。

4，要重视生物学者对人工智能的理解:表面上讲，人工智能涉及科学的方方面面。其实，从舆论到资金，都偏向于互联网行业。对明显违背人脑科学的现象，视而不见，充耳不闻。比如，处理后天信息的大脑神经网络，明显是后天形成的。所以每个人的大脑神经网络各不相同，也就是说，大脑的硬件结构是可塑性的。而深度学习的神经网络，却都是标准的。只能通过改变连接参数的权重，来定义概念。所以它只能是隐含层，也就是黑箱。只讲经验，不讲规律，就不能进行多环节演绎。这恰恰是我们弯道超车的机会。弯道并不是错的，而是绕道。超车一定要找到正确的捷径，也属于创新。

5，人脑智能一定包含意识，意识也是能被客观规律解释的。意识决定情商，与人的注意力有关。大脑可以在没有信息的情况下，产生思想，就是意识决定的。因此，意识也是创造力的源泉。神经元的冲动，要消耗血养。每个概念神经元在大脑内只有一个。用核磁共振仪观察血氧的位置，就能确定概念神经元的位置。这对我们研究意识的规律，很有帮助。从弱人工智能向强人工智能进化，要依靠神经生理学家，脑科医生就是。

到此，以上就是小编对于制约人工智能大规模应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于制约人工智能大规模应用的2点解答对大家有用。

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