机器学习、深度学习等人工智能技术在工业界的应用状况是怎样的？人力供需状况如何？
随着人工智能技术的不断发展，其在工业界的应用也越来越广泛。 近期在微软研究院举办的机器学习前沿论坛中，微软剑桥研究院院长 Christopher Bishop 与微软全球资深副总裁 Peter Lee 进行了一场精彩的炉边对谈，分享了各自对机器学习研究和前沿问题的思考与展望。我们从中节选、整理了对话的部分内容，主要集中在机器学习在医疗健康领域的应用，希望能给你一点帮助。 该项目直接应对医院和诊所所面临的危机，构建了一个建立在 Bot Framework 上的 AI 聊天机器人技术 Microsoft Health Bot。疫情期间，人们会涌向热点地区的急诊科咨询、就诊，或者打电话给医院的呼叫中心，这使得医护人员不堪重负。Microsoft Health Bot 可以智能地提供建议，进行实时的健康咨询。我们与疾病控制中心（CDC）合作，在 CDC 官方网站上面向全美用户推出了这一机器人服务。目前为止，全球已有2,100多家医院和诊所部署了这种医疗机器人服务。迄今为止，已有3,900万人使用机器人对自己的症状进行评估。使用了该医疗机器人服务的多数医疗机构表示，其急诊部、呼叫中心和远程医疗服务有关新冠肺炎的就诊或问询数量降低了至少30％。 这是一个与诊断有关的项目。我们与生物技术公司 Adaptive Biotechnologies 合作，利用机器学习技术参与了 T 细胞对新型冠状病毒的深入分析，并将所有数据公开发布在 Immune Code 数据库中，以期促进基于 T 细胞的新诊断方法、新药物疗法和新疫苗的研发工作。除此之外，我们还有许多与公共健康相关的项目，比如，分析下一个热点地区在哪里，各个国家的弱势群体在哪里，重症监护病房、呼吸机、个人防护装备的供应配备的如何等等。 在与 Novartis 的合作中，我们建立了一个关注医学成像的项目，特别着重在三维医学图像的分割，比如 MRI（磁共振成像）。它有很多应用，其中一个很重要的应用就是所谓的放射治疗计划。如果有人有一个恶性肿瘤要接受放射治疗，那么就会有一些软件优化光束的三维形状，以便于最大限度地损害肿瘤并减少对周围组织的伤害，特别是对重要器官的损害。而为了让这个软件工作，它需要一个肿瘤的三维图像，这就是 MRI 的用武之地。在那时候，放射肿瘤学家会使用 3D 扫描，然后用电脑屏幕上的手写笔，一片片地扫描这片区域，划出边界。对于一个简单的案子来说，这可能就需要20多分钟。如果转移了，有多个肿瘤，那么则可能需要几个小时。这是艰苦乏味的，而且必须要准确。 这就是机器学习能够真正帮助放射肿瘤学家的工作流程的地方。技术可以通过自动化，在几秒钟的时间内，产生分割的候选区域，然后专家可以去修改他们想要改变的任何小细节，这大大加快了这一工作进程。目前，这项技术已经被广泛应用于研究环境中，在剑桥当地的 Addenbrooke 医院（欧洲最大的教学和研究医院之一）里，这项技术在临床实践中正在进行有效地探索。 我们与 Novartis 合作的另一个很好的例子是关于他们的核心业务的，也就是创造新药、新疗法，这实际上意味着发现新的分子。有趣的是，数据的性质与许多其他应用程序相当不同。比如成像，图像往往是固定的大小，或者你可以重新采样到固定的大小。神经网络总是以相同的格式，相同的维度来获取数据。但是分子很有趣，因为很明显它们在大小，形状和结构上都是不同的，所以你不能用一个简单的分子展示，然后把这个当作神经网络的输入信息，因为它的结构是可变的。在微软研究院，一些图形神经网络技术已经处于领先地位，这些技术解决了如何利用机器学习，并将其应用到数据上的问题，这些数据具有可变的大小和结构，比如分子。这是一个很好的例子，它把微软研究院的深入研究，与 Novartis 公司在理解结构和分子之间的关系以及它们的生物活性上的专业知识，结合在了一起。 本账号为微软亚洲研究院的官方知乎账号。本账号立足于计算机领域，特别是人工智能相关的前沿研究，旨在为人工智能的相关研究提供范例，从专业的角度促进公众对人工智能的理解，并为研究人员提供讨论和参与的开放平台，从而共建计算机领域的未来。 微软亚洲研究院的每一位专家都是我们的智囊团，你在这个账号可以阅读到来自计算机科学领域各个不同方向的专家们的见解。请大家不要吝惜手里的“邀请”，让我们在分享中共同进步。 也欢迎大家关注我们的微博和微信 (ID:MSRAsia) 账号，了解更多我们的研究。