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机器进军工业与医疗

发布时间:2019-06-26 09:08:11

导语  在深度学习的帮助下,一批机器人质检员、机器人医生正迅速自学成才、强势崛起。虽然在它们的帮助下,人类可以更快地制造出更优质的产品,更准确、更及时地诊断疾病,但是人工智能的黑箱也愈加让人看不透了…

  在深度学习的帮助下,一批机器人质检员、机器人医生正迅速自学成才、强势崛起。虽然在它们的帮助下,人类可以更快地制造出更优质的产品,更准确、更及时地诊断疾病,但是人工智能的黑箱也愈加让人看不透了…… 

 

  在工业和医疗领域,面对不可逆转的机器换人浪潮,首当其冲的似乎是工作内容高度重复且机械化的生产线工人和配药打针的护士。然而,随着人工智能(AI)、深度学习等技术的飞速发展,机器视觉正日趋敏锐,技术含量更高的质检与诊病工作也渐渐可以由机器人来担纲。或许在不久之后,人类质检员和专科医生也将变得岌岌可危。

 

  金属3D打印是目前3D打印产业在大规模生产方面走得最远的分支之一。3D打印“一次成型”的技术特点决定了其产品质量检测方法也会不同于普通质检,从最近业界的动态来看,已有专业人士选择了同样年轻的机器视觉技术来辅助这个新产业。

 

  2017年6月,美国著名 研究 型高校卡内基梅隆大学开发了一种识别金属3D打印粉末的机器视觉系统。与成品检验不同,该系统像是一个预言者,它在粉末投入生产前对其质量进行评估,并判断其能否被制成合格的产品。整个检测流程都是在无人参与的情况下自动完成,系统会把它对粉末微观结构的观察结果详细呈报给人类工作人员,包括粉末的种类、强度、韧性、疲劳寿命等,准确率超过95%,比训练有素的人类质检员更为出色。这套系统有望在五年之内得到推广。

 

  除了科研机构,一些实力雄厚的企业也在机器视觉质检领域下功夫。2017年11月初,美国通用电气(GE)宣布他们正在研发一款金属3D打印自我检查系统,其核心技术便是机器视觉。与卡内基梅隆大学相似的是,这套系统也将把观察重点放在粉末上,做个了不起的“预言家”。根据GE的构想,人们可以根据这套系统的建议选出优质粉末进行生产,且能完全省略后处理与成品质检环节,大大提升生产效率。

 

  机器视觉在看病方面的能力也颇像一个先知,它能比人类医生更早地看出潜伏在患者身上的病魔,且准确率也不输人类,甚至能纠正人类的漏诊、误诊。以往仅由人类医生来 分析 判断的超声、CT、磁共振等医学影像,交给机器人重新审视一遍会是个可靠的双保险。

 

  也许有人会感到疑惑,机器是怎么做到明察秋毫的呢?就照目前机器模仿人类神经网络的水平,它们的“视觉神经”还不比人类发达吧?其实,这些“眼神犀利”的机器视觉系统并不会以人的方式洞悉一切,它们也不必像人。通过收集数量非常庞大的专业影像数据,并以机器学习来迅速 分析 总结,机器视觉系统可以在很短的时间内自学成才,它所“过目”的医学影像比一个人类医生整个职业生涯遇到的还要多得多!

 

  尽管机器视觉的敏锐目光让人类面对不确定事物时心里更踏实,但同时也在犯嘀咕:机器究竟是怎么看出来的?人工智能越发达,越像是一个黑箱,让人难以看透它的“思路”,而只能接受它输出的正确结果。只知其然而不知其所以然,终究难以带来真正的安全感,这也不符合人类充满好奇的天性。在机器看穿我们的同时,我们也得把它盯紧了。

 

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