以深度學(xué)習(xí)結(jié)合有性演化 加國大學(xué)發(fā)表無須網(wǎng)絡(luò)的AI技術(shù)
結(jié)合深度學(xué)習(xí)與有性演化合成(sexual evoluTIonary synthesis)的新型態(tài)人工智能(AI)技術(shù),由于具備效率高、精簡、耗能低、互聯(lián)網(wǎng)依賴度低的特性,可直接安裝在低效能行動(dòng)裝置執(zhí)行實(shí)時(shí)、關(guān)鍵性的應(yīng)用,因此非常適合電力匱乏的環(huán)境,如低度開發(fā)區(qū)域,以及因急難情況導(dǎo)致電力供應(yīng)不足或中斷的地區(qū)。
據(jù)報(bào)導(dǎo),加拿大安大略省滑鐵盧大學(xué)(University of Waterloo)研究團(tuán)隊(duì)最近在意大利威尼斯舉行的計(jì)算機(jī)視覺國際會(huì)議(ICCV)發(fā)表開創(chuàng)性的深度學(xué)習(xí)AI技術(shù),由于性能強(qiáng)大且執(zhí)行資源需求低,因此有廣泛應(yīng)用于各種產(chǎn)業(yè)的潛力。
例如在健康照護(hù)產(chǎn)業(yè),可成為功能強(qiáng)大的輔助工具,能將更高質(zhì)量的健康照護(hù)系統(tǒng)擴(kuò)展至全球各地。相關(guān)技術(shù)將于2018年由新創(chuàng)公司DarwinAI商業(yè)化。
這項(xiàng)創(chuàng)新的AI技術(shù)嘗試在一個(gè)或然性架構(gòu)(probabilisTIc framework)內(nèi),模仿生物演化的程序,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)置于虛擬環(huán)境中,然后不斷地逐漸減少AI能夠獲取的資源,于是AI不斷改變自己來適應(yīng)環(huán)境,生成了特征更加緊湊的后代,因此研究小組以有性演化合成名之。
研究結(jié)果顯示,有性演化合成的網(wǎng)絡(luò),其結(jié)構(gòu)效率(architectural efficiency)是采用無性(Asexual)演化合成方式網(wǎng)絡(luò)的2倍,而這兩類深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試正確性(tesTIng accuracy)都可達(dá)到97%。
該技術(shù)共同發(fā)明人Alexander Wong表示,由于有性演化合成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常精簡,可在低效能裝置執(zhí)行,因此非常適合用于創(chuàng)建,直接安裝在智能型手機(jī)、平板計(jì)算機(jī)及其它手持裝置執(zhí)行的AI軟件。
不僅可協(xié)助臨床執(zhí)業(yè)醫(yī)師隨時(shí)隨地進(jìn)行更正確、快速的臨床診斷與擬定治療計(jì)畫,在臨床專家較稀少的地區(qū),也能作為遠(yuǎn)程醫(yī)療的輔助工具。
由于有性演化合成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行時(shí)所需的電力較低,因此更適合僅能使用有限備援電力或電池的停電時(shí)期;而能直接安裝在行動(dòng)裝置執(zhí)行,則未來在遭逢颶風(fēng)與洪水等危機(jī)時(shí)刻,也可讓低效能裝置大量派上用場,紓解醫(yī)院的窘境。
此外,由于實(shí)時(shí)、關(guān)鍵性的手術(shù)機(jī)器人應(yīng)用,不適合倚賴互聯(lián)網(wǎng),且對落后與延遲極為敏感,因此可將有性演化合成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接內(nèi)建于手術(shù)機(jī)器人,將對導(dǎo)引機(jī)器人進(jìn)行手術(shù)的外科醫(yī)師極有助益。
研究小組在試驗(yàn)時(shí),將有性演化合成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)建于手機(jī)與平板計(jì)算機(jī)的小型芯片中,發(fā)現(xiàn)可開啟其它新的可能性。例如低度開發(fā)國家由于安全的飲水匱乏,而多數(shù)人有機(jī)會(huì)使用低成本智能型手機(jī),因此可以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI軟件進(jìn)行水質(zhì)檢測,有助于改善公眾健康。