【東京直擊】AI好神 肺癌篩檢比醫生還準

出版時間:2019/07/11 13:44

人工智慧(AI)不只是電腦科學,也能在醫療、環境保護、農業、無障礙應用等領域發揮作用,協助解決人們面臨的社會與環境挑戰。AI發展重點在於機器學習,教電腦學習知識比直接撰寫程式簡單,且AI模組(尤其在圖像、音檔辨識上)可在短時間內完成人類需花費數月、數年的成果,準確度甚至還更高。以下帶你看Google於7/10舉行的Solve with AI論壇中,過去一兩年AI究竟取得了什麼重要發展。

Google AI負責人Jeff Dean表示,教電腦學習知識比直接為知識撰寫程式還要容易,藉由機器學習,電腦現在已經能夠閱讀、聆聽、說話和理解。「對社會有益」是Google人工智慧的準則與核心,Google認為,不同景的人聚集在一起開發新的解決方案,AI的影響將會最大化,因此Google不只在2015年免費開源TensorFlow機器學習架構,讓更多人能使用這個工具(迄今也有4100萬次下載),也與Google.org推動Google AI Impact Challenge競賽,幫助非營利組織應用AI解決社會問題。
 
透過AI保護熱帶雨林的Rainforest Connection就是其中之一,創辦人Topher White表示,全球每年溫室氣體排放量近2成為森林砍伐所造成,熱帶雨林如亞馬遜流域更是猖獗,其中有高達90%是違法的盜伐。Rainforest Connection回收手機改造成即時警報系統安裝在樹上,錄下雨林裡的聲音,其音訊傳到雲端後利用Google的TensorFlow架構即時分析音訊(偵測電鋸伐木的聲音),再派遣當地部落組成的護林員制止。Topher White表示,目前此技術已在10個國家部署,保護了超過2000平方公里的森林,除防止盜伐,音訊內容也能進一步了解雨林中瀕危動物的行為。
 
地球的野生動物自1970年起減少了58%,追蹤瀕危物種也是AI的一大能力,Google與NOAA(美國國家海洋暨大氣總署)合作訓練出一個神經網路模型,透過放置在海面下的站點,識別水下音頻記錄為聲譜圖,進而訓練這個模型,並從中追蹤鯨魚的種類。Google團隊的座頭鯨分類器運用於NOAA在太平洋收集長達19年的數據上,建立出鯨魚移動路線的地圖,以利研究,Google希望越來越多組織與科學家能夠應用AI解決環境保育問題。
 
癌症檢驗勝人工 可補足醫師短缺
 
Google Health產品經理彭浩怡分享人工智慧在醫療的應用,以全球最常見死因─肺癌的篩檢來說,Google以美國西北大學提供的圖像打造深度學習模型,分析電腦斷層掃描影像來預測肺部惡性腫瘤,與放射科醫師相比,模型偵測出的癌症病例增加了5%,可提早一年偵查到並提高40%存活率,不僅更準確也有助於患者提早治療。
 
糖尿病視網膜病變是全球成長最快的失明原因,定期檢查需以特殊攝影機拍攝眼底,再分析出血的細微表徵進行分級來診斷。除了難發現,全球有許多地區缺乏足夠醫師,例如印度就短缺12.7萬眼科醫師,導致45%患者診斷前就喪失視力,因此Google透過姊妹公司Verily打造機器學習AI模型,其表現已達到與視網膜專科醫師同樣的準確度且更快速,未來也將與更多醫學中心、診所合作,甚至是硬體廠合作。
 
再來則是淋巴結中乳癌轉移的檢測,患者一旦診斷出乳癌,醫生通常會採集淋巴結組織樣本確認癌細胞擴散,但一張醫療幻燈片每一邊最多可有100億像素,而病變處往往非常小,即使透過顯微鏡查找也十分困難,因此Google以AI訓練一個模型檢測切片,此模型可找出95%的癌症病變,雖高於病理學家的73%,但模型也有較多偽陽性的錯誤,具改進空間。
 
洪災預測9成準 一頁古文2秒轉譯
 
每年影響超過2.5億人口、早成數千人死亡的洪災和數十億的經濟損失,而它是能透過洪災預警系統預防的,但要建立全球適用的模型,需要最新、解析度更強的地形圖,Google採用與Google地球同等的高解析度光學成像,以神經網路自動識別要忽略的結構,就能完成模擬更為精準的水力模型。Google從洪災嚴重的印度開始,2018年的季風季節,在印度帕特納洪災預警系統關鍵指標上達到了90%的準確度,幫助當地居民完成避難。
 
在人文方面,AI也能轉譯古代手寫字體,達到文化保存的目的。日本擁有數百萬書籍文獻以Kuzushiji(崩し字)這個古代草書字寫成,現今只有0.01%人口可閱讀Kuzushiji,日本國立情報學研究所研究員Tarin Clanuwat訓練了一個機器學習系統識別Kuzushiji並轉譯為現代日語,AI模型只要2秒就能轉譯完一頁,測試平均準確度達85%,同樣一頁交給專家轉譯也得花上1小時。Tarin Clanuwat表示包含tensorflow.js在內將開源更多工具,讓更多歷史文物可以被解讀。
 
與日常使用密切相關的AI機器學習已存在你我身邊,Google團隊發明的聯合學習(Federated Learning),它能夠在一台裝置(如手機)上訓練並執行機器學習系統,可讓應用程式和服務更滿足個人需求,例如GBoard鍵盤就能記憶下你常用、卻未納入字典的詞彙(如BTS、YOLO等),運作方式為透過裝置下載機器學習模型,根據你輸入的內容在裝置上更新,再將更新的模型上傳到伺服器,好處是數據只會保留在個人的裝置上。

2017年同樣舉辦在東京的機器學習論壇Made with AI,聚焦在Google助理、語言保存、醫療及商業應用上,而今年的Solve with AI則可見,Google AI與機器學習增加了在社會公益(Social Goods)領域的影響力,透過投入更多資源予非營利組織與社會企業,繼續為人類福祉盡一份力。(廖家葆/東京報導)

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更新時間1343(新增動新聞)

Google AI負責人Jeff Dean在東京Solve with AI論壇強調,AI發展的核心是「對社會有益」。Google提供
Google AI負責人Jeff Dean在東京Solve with AI論壇強調,AI發展的核心是「對社會有益」。Google提供

Google Health產品經理彭浩怡分享,AI模型不只有助檢出糖尿病視網膜病變,也能補足印度缺乏的眼科醫生。
Google Health產品經理彭浩怡分享,AI模型不只有助檢出糖尿病視網膜病變,也能補足印度缺乏的眼科醫生。

Google利用AI模型辨識電腦斷層掃瞄,預測出肺部惡性腫瘤的病例數較醫師多了5%。
Google利用AI模型辨識電腦斷層掃瞄,預測出肺部惡性腫瘤的病例數較醫師多了5%。

透過安裝在雨林樹上的回收手機錄下音檔,在雲端即時偵測盜伐的電鋸聲,讓護林員能快速趕到現場。
透過安裝在雨林樹上的回收手機錄下音檔,在雲端即時偵測盜伐的電鋸聲,讓護林員能快速趕到現場。

Rainforest Connection在雨林安裝的設備除可錄下伐木聲,也能辨識出各種不同稀有動物的聲音。廖家葆攝
Rainforest Connection在雨林安裝的設備除可錄下伐木聲,也能辨識出各種不同稀有動物的聲音。廖家葆攝

Google與NOAA合作訓練神經網路模型,可自動偵測辨識座頭鯨的聲音,有助於追蹤其移動路線。
Google與NOAA合作訓練神經網路模型,可自動偵測辨識座頭鯨的聲音,有助於追蹤其移動路線。

Google地圖等級的高解析度光學成像製作的洪災模擬AI模型,準確度可達90%。
Google地圖等級的高解析度光學成像製作的洪災模擬AI模型,準確度可達90%。

Google的防洪預警系統由於地形、地圖更精準,預測準度高。
Google的防洪預警系統由於地形、地圖更精準,預測準度高。

利用機器學習系統打造的AI模型可快速轉譯日本古文字Kuzushiji,2秒能完成專家1小時的量。
利用機器學習系統打造的AI模型可快速轉譯日本古文字Kuzushiji,2秒能完成專家1小時的量。

像Tarin Clanuwat這樣能轉譯Kuzushiji的人,僅佔0.01%的人口。廖家葆攝
像Tarin Clanuwat這樣能轉譯Kuzushiji的人,僅佔0.01%的人口。廖家葆攝

無障礙領域的Euphonia計畫,可透過即時轉錄幫助語言障礙人士找回自己的聲音。
無障礙領域的Euphonia計畫,可透過即時轉錄幫助語言障礙人士找回自己的聲音。

Google開發一新的機器學習種類─聯合學習,可在手機端上訓練機器學習系統,例如Gboard鍵盤可學習用戶常用卻未納入字典的詞彙(如BTS)。
Google開發一新的機器學習種類─聯合學習,可在手機端上訓練機器學習系統,例如Gboard鍵盤可學習用戶常用卻未納入字典的詞彙(如BTS)。

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