Nvidia積極培育深度學(xué)習(xí)開發(fā)人才并與產(chǎn)、官、學(xué)界合作提供實(shí)務(wù)訓(xùn)練課程；那么其他芯片供貨商，例如也推動(dòng)其FPGA在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域應(yīng)用的Xilinx，難道不能也提供類似的培訓(xùn)計(jì)劃？GIbesmc
對(duì)此市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Tirias Research首席分析師Kevin Krewell認(rèn)為并不盡然：“FPGA對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)編程來說仍然太復(fù)雜，采用FPGA (或是像Google的TPU那樣自行設(shè)計(jì)ASIC)會(huì)有一些優(yōu)勢(shì)，但GPU普遍可得、立即可用而且功能多樣化，可以被用來執(zhí)行顯示器也可以執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)?！?span style="display:none">GIbesmc
Nvdia推廣深度學(xué)習(xí)的實(shí)際成功案例
Nvidia特別介紹已經(jīng)在該公司平臺(tái)上開發(fā)深度學(xué)習(xí)程序/產(chǎn)品的公司，像是一家中國新創(chuàng)公司推想科技(Infervision)，目標(biāo)是為肺癌診斷開發(fā)人工智能斷層掃描(CT)診斷解決方案。GIbesmc
推想科技創(chuàng)辦人暨執(zhí)行長(zhǎng)陳寬(CK)自己就是AI浪潮中的代表性人物之一，他開發(fā)的程序?qū)⒄宫F(xiàn)新科技如何協(xié)助醫(yī)療放射技師讀取CT掃描與X光結(jié)果，以更早期、更有效率地檢測(cè)肺癌患者的可疑病灶以及結(jié)節(jié)。GIbesmc
陳寬并沒有參與Nvidia的培訓(xùn)，但在2012年于美國芝加哥大學(xué)主修經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)科時(shí)偶然看到了一份Nvidia深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的介紹：“是我一個(gè)朋友給我看的，而我就被迷住了?！?span style="display:none">GIbesmc
他在2012年的美國總統(tǒng)大選期間，與其他芝加哥大學(xué)以及麻省理工學(xué)院(MIT)的學(xué)生合作利用AI開發(fā)一個(gè)程序，能分類推特(Twitter)上兩黨候選人歐巴馬(Barack Obama)以及羅姆尼(Mitt Romney)的貼文，偵測(cè)公眾對(duì)候選人的觀感；這是陳寬在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的首次投入。GIbesmc
2014年，還是博士班學(xué)生的陳寬回到中國于不同產(chǎn)業(yè)尋找AI商機(jī)，在多場(chǎng)面談之后，有一位在中國頂級(jí)醫(yī)院任職的放射科技師提供他一個(gè)關(guān)于開發(fā)深度學(xué)習(xí)癌癥偵測(cè)技術(shù)可能性的靈感，并因此催生了推想科技；陳寬可說是遇到了貴人。GIbesmc
專業(yè)醫(yī)師的采納是推想科技開發(fā)之程序不斷精進(jìn)的關(guān)鍵因素，陳寬表示，現(xiàn)在中國有超過100所醫(yī)院正在與該公司合作，導(dǎo)入斷層掃描與X光設(shè)備擷取的數(shù)據(jù)并比較結(jié)果。GIbesmc
而陳寬之深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品的分水嶺，出現(xiàn)在Google旗下人工智能公司Deep Mind開發(fā)之AlphaGo于2015年擊敗人類圍棋高手的那時(shí)候；AlphaGo在2016年再度于一場(chǎng)與人類棋士的對(duì)決中獲勝。陳寬表示：“在那之后，中國醫(yī)療社群對(duì)AI仍抱持懷疑的人都改變了態(tài)度；不然沒有人真的信任深度學(xué)習(xí)軟件?！?br>
中國武漢同濟(jì)醫(yī)院的醫(yī)師正在使用推想科技開發(fā)的程序（來源：推想科技）GIbesmc
讓機(jī)器自己學(xué)習(xí)
陳寬表示，醫(yī)師們自1990年代就已經(jīng)開始使用傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)輔助機(jī)器視覺軟件，例如R2；但R2與推想科技的新一代深度學(xué)習(xí)軟件程序不同，醫(yī)師必須要先告訴機(jī)器要找什么、描述尋找對(duì)象的特征，盡管也是集合許多專家開發(fā)的成果，但準(zhǔn)確度并不是很高。GIbesmc
推想科技是讓機(jī)器去學(xué)習(xí)該找什么：“機(jī)器會(huì)自己學(xué)習(xí)該注意的實(shí)際區(qū)域以及需要尋找的對(duì)象特征；”不過陳寬強(qiáng)調(diào)，這樣的學(xué)習(xí)得仰賴從各家醫(yī)療院所長(zhǎng)時(shí)間收集的大量數(shù)據(jù)。GIbesmc
幸運(yùn)的是，自從2002年爆發(fā)的SARS疾病大流行，中國政府積極在大型醫(yī)院推動(dòng)設(shè)置新一代IT設(shè)備；陳寬表示，很多一線醫(yī)院已經(jīng)有自己的數(shù)據(jù)中心，儲(chǔ)存所有的影像數(shù)據(jù)。當(dāng)然，那些儲(chǔ)存的影像并不是都很完美：“如果分辨率太差，就會(huì)成為GIGO (garbage in, garbage out)的經(jīng)典案例?！?span style="display:none">GIbesmc
目前推想科技正在準(zhǔn)備完成來自參與早期采用項(xiàng)目的放射技師測(cè)試結(jié)果，而為了擴(kuò)大其業(yè)務(wù)規(guī)模，該公司也正在等待中國食品藥品監(jiān)督管理總局(CFDA)對(duì)其軟件的批準(zhǔn)。GIbesmc
陳寬表示，到目前為止看來，在人類放射技師以及計(jì)算機(jī)之間的比較研究結(jié)果“相當(dāng)有前途”，兩者能同時(shí)找到大于6mm的癌變結(jié)節(jié)；而計(jì)算機(jī)在3~6mm或更小的結(jié)節(jié)搜尋上表現(xiàn)更佳。不過他也坦承，科學(xué)家們還無法解釋計(jì)算機(jī)是如何能得出特定結(jié)論，這是深度學(xué)習(xí)的一個(gè)缺點(diǎn)。GIbesmc
而他也強(qiáng)調(diào)，深度學(xué)習(xí)軟件的目的不是要取代放射師，關(guān)鍵在于人類專家與計(jì)算機(jī)合作，驗(yàn)證出正確的結(jié)果。GIbesmc
GIbesmc
