在DeepMind 非常关注的脑科学领域,今年5月9日,团队在世界顶级学术杂志 Nature 上发表了一项重磅成果,利用深度学习复现生物的空间导航能力,够协助传统的神经科学研究来测试大脑工作原理。其开发出的的一个人工智能程序具有类似哺乳动物一样的寻路能力,非常类似大脑中网格细胞的工作原理。
另一项 DeepMind 发布的人工智能、神经科学跨领域重要成果,则是使用 AI 领域中的元强化学习框架,用来研究大脑中多巴胺在我们学习过程中起到的作用。这一新发现有望颠覆传统的神经科学研究方法,提供了一个全新的视角。研究发表在今年5月的 Nature 子刊上。
而在疾病诊断上,今年8月发表在 Nature Medicine 的一项研究中,DeepMind 和 Moorfields 眼科医院共同开发的 AI 算法可以识别 50 多种不同的眼部疾病,且与人类临床医生一样准确,并且有可能通过减少检查和诊断所需的时间来显着改善现有的医疗困境。“这是一个非常令人兴奋的里程碑,也是临床医生和技术人员共同努力的可能性的另一个迹象,”DeepMind 当时表示。
除了论文发表以外,DeepMind 目前也在与多家医疗机构合作,开发新的医疗项目,包括与美国退伍军人事务部 (U.S. Department of Veterans Affairs) 合作开发人工智能技术,与 英国国家医疗服务体系(NHS)合作开发 AI 医疗应用程序等。
但是,作为谷歌旗下最受关注的 AI 公司之一,DeepMind 仍颇具争议:公司研发投入巨大且一直未实现盈利,与 NHS 合作的项目涉嫌医疗数据使用不当等问题。当然,DeepMind 这些问题也不单单是这一家 AI 公司正在面临的问题,2018 年,DeepMind 在该领域的学术研究“初露锋芒”之后,2019 年我们可以期待“后 AlphaGo 时代”的 DeepMind 如何继续实现它的使命。
编辑:李晨琰
责任编辑:顾军
来源:综合自“DeepTech深科技”“驻波”