今天上午，深度学习三巨头之一，2018年度图灵奖得主约书亚•本希奥（Yoshua Bengio）教授，在云端光临2020世界人工智能大会开幕论坛，带来了有关深度学习应对新冠疫情传播的最新科学实验，用机器学习赋能智能手机预测新冠疫情传染性风险。
正在不断变异，持续加速传播的新冠病毒，考验着每一个国家的抗疫防控体系，威胁着全球每一个人的健康底线。约书亚•本希奥所在的科研团队，正在寻找智能手机通过深度学习，自适应地相互报警，以帮助人群间采取社交距离的速度，超过病毒传播的速度。在实验中，研究团队使用基于机器学习的数字追踪技术，扩大人工最终的范围。这包括主要汇集大量微小的线索来预测风险，通过终端问卷快速搜集除个人隐私以外的病情信息，同时也开发了避免虚假警报泛滥堵塞医疗系统。
“假如，爱丽丝五天前碰到鲍勃了，而现在发现感染了新冠病毒，她应该怎么办呢？”本希奥说，这正是研究团队正在为智能手机设计的深度学习目标。经过深度学习，爱丽丝的智能手机可以根据最新的病毒研究，预测爱丽丝在过去14天每一天的传染概率，同时根据概率将不同层级的预警信息，发送给过去14天她碰到的每一个人。这些不同种类的预警信息来自于持续学习，“过去14天爱丽丝接触每个人的年龄、性别、自身疾病、在封闭空间是不是戴口罩，工作环境是否通风，有没有玻璃屏障，是不是乘坐交通工具 ……”
本希奥指出，目前的实验表明，基于AI系统的机器学习，实验人群中的新冠疫情感染病例大幅减少，减少了疾病传染系数。“而且，机器学习可以在不损害隐私和个人尊严的前提下，达到对新冠疫情的预警目标。”