據(jù)報(bào)道，加州大學(xué)圣地亞哥分校正在開(kāi)發(fā)和實(shí)施的許多人工智能驅(qū)動(dòng)的技術(shù)和創(chuàng)新可能會(huì)推動(dòng)“人工智能革命”的下一個(gè)發(fā)展。從幫助我們管理慢性健康狀況到?jīng)Q定看哪部電影，人工智能的進(jìn)步可以幫助我們制定決策，加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)，甚至拯救生命。
以下只是校園內(nèi)正在開(kāi)發(fā)的眾多工具和技術(shù)中的七種，這些工具和技術(shù)有可能從研究領(lǐng)域走向現(xiàn)實(shí)世界：
1. 幫助認(rèn)知障礙患者的社交機(jī)器人
美國(guó)加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)療機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室正在開(kāi)發(fā)的一款人工智能機(jī)器人，未來(lái)可以改善癡呆癥或輕度認(rèn)知障礙患者獲得護(hù)理的機(jī)會(huì)并提高其獨(dú)立性。用于動(dòng)機(jī)和神經(jīng)康復(fù)的認(rèn)知輔助機(jī)器人（CARMEN）是一款社交機(jī)器人，旨在教授與記憶、注意力、組織、解決問(wèn)題和規(guī)劃相關(guān)的策略。
使用定制人工智能算法，CARMEN 可以了解用戶并根據(jù)個(gè)人的能力和目標(biāo)定制其交互功能。這些互動(dòng)可能包括教人們形成支持記憶的習(xí)慣，比如把東西放在家里熟悉的地方，或者幫助他們?cè)O(shè)定和實(shí)現(xiàn)他們的認(rèn)知目標(biāo)，比如記住社交聚會(huì)上的人員名字等等。
此項(xiàng)目由該實(shí)驗(yàn)室主任、機(jī)器人學(xué)家勞雷爾·里克（Laurel Riek）牽頭，她是一名計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)教授。Riek 在人工智能和機(jī)器人技術(shù)的交叉領(lǐng)域工作了數(shù)十年，他表示像 CARMEN 這樣的機(jī)器人具有在該領(lǐng)域取得令人興奮的進(jìn)步的潛力。作為該團(tuán)隊(duì)研究的一部分，CARMEN 的原型已經(jīng)被用來(lái)為美國(guó)圣地亞哥喬治·G·格倫納阿爾茨海默氏癥家庭中心的個(gè)人提供認(rèn)知干預(yù)，最近還用于人們的家中。
2. 管理慢性健康狀況的移動(dòng)平臺(tái)
近年來(lái)，從智能手表和健身追蹤器到血壓監(jiān)測(cè)儀、貼片和生物傳感器，可穿戴醫(yī)療設(shè)備迅速普及，使用戶和臨床醫(yī)生能夠?qū)崟r(shí)訪問(wèn)個(gè)人健康數(shù)據(jù)。但是，如果有一種方法可以結(jié)合這些數(shù)據(jù)來(lái)生成精確的個(gè)性化建議，幫助人們管理高血壓和糖尿病等慢性病呢？CIPRA.ai是一款新的移動(dòng)應(yīng)用程序，它可以做到這一點(diǎn)，并且基于加州大學(xué)圣地亞哥分校開(kāi)發(fā)的技術(shù)。
CIPRA.ai 的理念是慢性病的治療不是“一刀切”的解決方案。該人工智能平臺(tái)收集來(lái)自個(gè)人可穿戴設(shè)備和健康應(yīng)用程序的多維數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)輸入機(jī)器學(xué)習(xí)算法，算法可以了解用戶并查明其病情的主要原因。然后，應(yīng)用程序每天可以推薦一到兩項(xiàng)專門針對(duì)用戶量身定制的有針對(duì)性的干預(yù)措施，并且這對(duì)他們個(gè)人來(lái)說(shuō)，在逆轉(zhuǎn)疾病方面最有效。
加州大學(xué)圣地亞哥分校電氣與計(jì)算機(jī)工程系教授兼無(wú)線通信中心主任 Sujit Dey 表示：“這只是我們?cè)谘芯繉?shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的一項(xiàng)技術(shù)變成了真正的產(chǎn)品。”CIPRA.ai 專為與衛(wèi)生系統(tǒng)合作部署而設(shè)計(jì)，允許醫(yī)療服務(wù)提供者獲取患者的建議并跟蹤進(jìn)展情況，CIPRA.ai 很快將可供加州大學(xué)圣地亞哥分校健康中心的高血壓患者使用。另外，該團(tuán)隊(duì)正在努力將該工具擴(kuò)展到多慢性疾病平臺(tái)，將為糖尿病、心理健康狀況等的管理提供個(gè)性化建議。
3. 用于送貨和微交通的自動(dòng)駕駛車輛
在加州大學(xué)圣地亞哥分校，只需環(huán)顧四周即可瞥見(jiàn)未來(lái)。在這里，自動(dòng)駕駛汽車實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行的研究已經(jīng)走出了實(shí)驗(yàn)室，延伸到了遍布大學(xué) 1200 英畝校園的道路和人行道。自 2019 年首次亮相以來(lái)，用于投遞郵件的自動(dòng)駕駛高爾夫球車已成為校園里的常見(jiàn)景象，該實(shí)驗(yàn)室研究團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人兼加州大學(xué)圣地亞哥分校情景機(jī)器人研究所的負(fù)責(zé)人 Henrik Christensen 表示，這個(gè)項(xiàng)目?jī)H僅觸及了皮毛。人工智能如何改變校園、城市及其他地區(qū)的交付和微交通物流。
Christensen的團(tuán)隊(duì)使用他們?yōu)猷]件投遞車輛開(kāi)發(fā)的相同底層人工智能算法，這些算法被編程為在到達(dá)目的地的途中遵守交通法規(guī)，并檢測(cè)沿途的汽車、自行車或行人。而今年秋天的下一個(gè)項(xiàng)目是三輪踏板車，經(jīng)過(guò)編程，可以在一天中的特定時(shí)間自動(dòng)駕駛到校園內(nèi)的高需求地點(diǎn)。例如，早上，校園中央電車站可能會(huì)發(fā)現(xiàn)幾輛踏板車，可供通勤者接送并騎車去上課。當(dāng)用戶到達(dá)目的地后，滑板車就會(huì)自行返回到需要的地方。
Christensen教授表示，開(kāi)發(fā)人工智能算法，讓自動(dòng)駕駛汽車能夠安全地在大學(xué)校園內(nèi)的行人密集路線上行駛，這是一項(xiàng)有趣的研究挑戰(zhàn)。已經(jīng)商業(yè)化的自動(dòng)駕駛技術(shù)可以靈活地應(yīng)對(duì)高速公路行駛，但密集的城市環(huán)境仍然是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。
“我們正在努力解決當(dāng)前自動(dòng)駕駛公司尚未解決的問(wèn)題，”Christensen說(shuō)。
4. 改進(jìn)大氣河流預(yù)測(cè)的工具
斯克里普斯海洋學(xué)研究所西部天氣和水極端事件中心(CW3E)的大氣科學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了一種人工智能工具，用于改進(jìn)綜合水汽輸送 (IVT) 的預(yù)測(cè)，綜合水汽輸送 (IVT) 是氣候變化的關(guān)鍵變量。確定大氣河流的存在和強(qiáng)度，并且它已經(jīng)對(duì)整個(gè)加利福尼亞州的水資源管理者的決策產(chǎn)生了重大影響。
在 CW3E 副主任 Luca Delle Monache 的領(lǐng)導(dǎo)下，該團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以在他們所謂的“后處理框架”中篩選大量天氣數(shù)據(jù)。這種方法使他們能夠根據(jù)預(yù)測(cè)模型過(guò)去所犯的錯(cuò)誤來(lái)改進(jìn)今天所做的預(yù)測(cè)。通過(guò)該中心的預(yù)測(cè)知情水庫(kù)運(yùn)營(yíng) (FIRO) 計(jì)劃，這些高度準(zhǔn)確、機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)已被開(kāi)發(fā)出來(lái)，以確定應(yīng)該從水庫(kù)釋放多少水以及何時(shí)釋放，這不僅優(yōu)化了該州的供水，還降低了風(fēng)險(xiǎn)洪水。CW3E 的研究人員發(fā)現(xiàn)，通過(guò)更好地預(yù)測(cè)降水量和水庫(kù)流入量，水資源管理者每年可以節(jié)省大約 25% 的水。
“機(jī)器學(xué)習(xí)在基于物理的動(dòng)態(tài)模型中的應(yīng)用改變了游戲規(guī)則，”Delle Monache 說(shuō)?！斑@是一個(gè)激動(dòng)人心的時(shí)刻，我們確實(shí)做出了有意義的改進(jìn)和貢獻(xiàn)?！?/p>
5. 提供電影推薦的聊天機(jī)器人
“為您推薦：”每次登錄 Netflix、Hulu、Disney+ 或任何其他流行的流媒體應(yīng)用程序時(shí)，我們都會(huì)看到這些內(nèi)容。這些公司掌握了有關(guān)你觀看的內(nèi)容類型以及你觀看內(nèi)容的時(shí)間的數(shù)據(jù)，并采用個(gè)性化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)確定你的偏好。但如果這些推薦系統(tǒng)可以更進(jìn)一步呢？如果你可以與他們談?wù)撃愕南埠?，并且他們可以與你對(duì)話，或者相應(yīng)地調(diào)整他們的建議，會(huì)怎樣呢？
正處于將這一想法變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)的早期階段。在 Netflix 的資助下， 雅各布斯工程學(xué)院的實(shí)驗(yàn)室里專門研究推薦系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Julian McAuley和他的團(tuán)隊(duì)正在構(gòu)建演示系統(tǒng)，以探索這項(xiàng)技術(shù)的可能性以及用戶可能會(huì)如何反應(yīng)。隨著過(guò)去一年 ChatGPT 等生成式人工智能工具的快速發(fā)展，McAuley 觀察到人們對(duì)對(duì)話式推薦系統(tǒng)的興趣呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這項(xiàng)工作涉及將大型語(yǔ)言模型與專注于在高度特定領(lǐng)域提出建議的傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)相結(jié)合。為了訓(xùn)練模型，McAuley和他的團(tuán)隊(duì)正在收集電影評(píng)論、Reddit上有關(guān)電影的對(duì)話等數(shù)據(jù)集。
McAuley說(shuō)：“這個(gè)想法已經(jīng)從看起來(lái)不可能變成了幾乎觸手可及的東西?！彼硎?，這項(xiàng)技術(shù)的潛在應(yīng)用可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出電影范圍，包括電子商務(wù)、時(shí)尚、健身等?！懊總€(gè)人都想?yún)⑴c構(gòu)建和部署這些東西。”
6. 可以進(jìn)行自動(dòng)化救生手術(shù)的機(jī)器人
想象一下，有人剛剛在急救人員難以到達(dá)的偏遠(yuǎn)地區(qū)發(fā)生車禍，幸存下來(lái)。但手臂被一塊碎玻璃劃出了一道很深的傷口，并且流著很多血。情況非常嚴(yán)峻，直到一架從頭頂飛過(guò)的無(wú)人機(jī)將一個(gè)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練可以修復(fù)失血控制血管的自主手術(shù)機(jī)器人降落到地面上。這聽(tīng)起來(lái)就像是科幻電影中的場(chǎng)景，雖然我們不太可能很快看到這種情況發(fā)生，但加州大學(xué)圣地亞哥分校的工程師已經(jīng)在為其奠定基礎(chǔ)。
電氣和計(jì)算機(jī)工程副教授 Michael Yip 及其工程和臨床合作者團(tuán)隊(duì)正在建造帶有人工智能組件的手術(shù)機(jī)器人，可以識(shí)別血液、控制出血、縫合、自主執(zhí)行某些手術(shù)程序等。最近，Yip與加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)學(xué)院合作，與美國(guó)陸軍遠(yuǎn)程醫(yī)療和先進(jìn)技術(shù)研究中心以及 SRI International 共同開(kāi)發(fā)了一款 25 磅重的人形手術(shù)機(jī)器人，已經(jīng)幫助人類外科醫(yī)生進(jìn)行血管修復(fù)。開(kāi)發(fā)能夠識(shí)別患者之間的個(gè)體差異和解剖結(jié)構(gòu)差異的人工智能算法是一項(xiàng)極其復(fù)雜的工作，但Yip認(rèn)為這對(duì)個(gè)人來(lái)說(shuō)是有益的，并表示這些進(jìn)步有一天可能會(huì)拯救人們的生命。
“機(jī)器人和自動(dòng)化不僅是一個(gè)潛在的未來(lái)，也是醫(yī)學(xué)的未來(lái)，”Yip說(shuō)?！敖y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，我們沒(méi)有足夠的醫(yī)生和外科醫(yī)生來(lái)應(yīng)對(duì)不斷增加的患者人數(shù)，因此需要采取一些措施來(lái)滿足人們所需的護(hù)理量。”
7. 受大腦啟發(fā)的面部識(shí)別方法
面部識(shí)別技術(shù)就在我們身邊。從我們手中的智能手機(jī)到機(jī)場(chǎng)和零售店的安全攝像頭，人工智能（以深度學(xué)習(xí)算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形式）可以了解我們的長(zhǎng)相并在以后識(shí)別我們。這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)可變權(quán)重連接，模仿人腦神經(jīng)元之間的突觸。但大腦中的突觸非常復(fù)雜，我們并不完全了解它們的內(nèi)部運(yùn)作方式：這就是為什么面部識(shí)別等典型人工智能技術(shù)傳統(tǒng)上是使用簡(jiǎn)單的“突觸”或權(quán)重而不是復(fù)雜的、受大腦啟發(fā)的構(gòu)建的原因之一。
但是，如果建立用于面部熟悉度檢測(cè)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)復(fù)制這些類似大腦的突觸，會(huì)發(fā)生什么？這個(gè)系統(tǒng)在記住面孔方面會(huì)更好嗎？加州大學(xué)圣地亞哥分校神經(jīng)生物學(xué)助理教授馬庫(kù)斯·本納 (Marcus Benna) 和同事決定找出答案，因此他們建造了一個(gè)。在去年發(fā)表的一項(xiàng)研究中，研究小組發(fā)現(xiàn)他們的突觸記憶系統(tǒng)可以識(shí)別更多數(shù)量的面孔，并且當(dāng)他們添加更多突觸時(shí)，數(shù)量比簡(jiǎn)單突觸增加得更快。
Benna對(duì)突觸復(fù)雜性進(jìn)行了廣泛研究，他表示，作為一名計(jì)算神經(jīng)科學(xué)家，他的主要目標(biāo)是更好地了解大腦如何工作以及如何克服其局限性，而不是構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。但隨著人工智能和神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域日益融合，它們各自的進(jìn)步被證明是互惠互利的。
資料來(lái)源：ucsd.edu
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