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黄仁勋谈AI医疗与数据驱动的行业革新

黄仁勋谈AI医疗与数据驱动的行业革新

2019-04-12 09:00

#深度学习


放射学、自动驾驶汽车、超级计算机,推动这些领域产生翻天覆地变化的因素究竟有何关联?nvidia ceo黄仁勋近日对此话题分享了观点。

 

 

在美国波士顿举行的世界医学创新论坛(world medical innovation forum)上, nvidia宣布正在与美国放射学会合作,将ai带到成千上万的医院和影像中心。超过1,800名世界顶级医疗专业人士共同见证了这一发布。

 

事实上,这一变化也正在适用于全球多个领域,如自动驾驶汽车和科学研究等。


在与马萨诸塞州综合医院放射学副主席keith dryer的一次谈话中,黄仁勋曾表示由大量数据驱动的数据科学、新算法和计算力的进步,正在成为科学发现的第四个支柱,与理论工作、实验和模拟并列。

 

然而,要使数据科学发挥作用,各类企业都需要学习如何以新的方式处理数据。以放射学为例,数据的隐私性至关重要,专业知识又来自本地,“你需要想想如何在边缘实现计算,”黄仁勋说。

 

因此,nvidia与美国放射学会的合作有望使全国数千名放射科医生利用他们自己的数据,在自己的设施中使用ai诊断放射学,以满足他们自己的临床需求。


黄仁勋在演讲开头谈到了图灵奖。该奖项被称为“诺贝尔计算机奖”,今年荣获该奖项的是三位对ai浪潮产生重要贡献的研究人员:yoshua bengio、geoffrey hinton和yann lecunn。

 

图片来自nvidia ai twitter账号

 

黄仁勋认为,“这可能不是一种时尚,而是证明,深度学习和数据驱动的方法让软件和计算机本身可以自行编写软件,这种形式的ai将产生深远的影响”。

 

黄仁勋认为放射学和诸如汽车等其他行业之间存在关联,即ai对于工作的帮助。

 

ai能够满足自动驾驶汽车对计算能力的巨大需求,使其可以在车辆的全球驾驶中实时提供多种智能。同样地,在医学中,将一个或多个ai模型用于工作也会增强指导这些模型的人的能力。这些模型还可以指导那些在科学前沿领域开展工作的专业人士。

 

至关重要的是,将数据科学与更传统的科学方法相结合,利用神经网络帮助“过滤”可能的分子大量组合,以决定哪些模拟可以作为找到体外试验的候选者,黄仁勋解释道。

 

这些技术能够被用于人类努力的所有领域——从科学到一线医疗,甚至到运营一家科技公司。作为该过程的一部分,nvidia已经建立了世界上最大的超级计算机之一saturnv,以支持他们的训练工作。

 
ai模型具有广泛的功能。 “我们用它来设计芯片,改进我们的系统,并用于计算机图形学,” 黄仁勋说。
 
这些技术有望彻底改变人类努力的每一个领域,黄仁勋认为ai是“编写软件的软件”,而软件的“根本目的是自动化”。
 
“因此,ai是自动化的自动化,” 黄仁勋认为。 “如果能够利用ai,我们大可想象一下能带来哪些改变。”

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