7月20日早間消息，谷歌旗下DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人德米斯·哈薩比斯（Demis Hassidic）近期在紐約的人工智能大會上表示，谷歌正使用來自Deep Mind的技術(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的能耗，從而節(jié)約大筆能耗費(fèi)用。而最被人們熟知的，應(yīng)該是他們開發(fā)的人工智能圍棋應(yīng)用阿法狗將圍棋世界冠軍李世石給打敗。

　　DeepMind 是一家總部位于英國倫敦的人工智能實(shí)驗(yàn)室，他們的研究方向是開發(fā)通用自我學(xué)習(xí)算法，倫敦大約有140名成員，致力于“解決智能”，可以說是目前英國最有趣的科技公司之一。2014 年，該公司以4億英鎊的價(jià)格被谷歌公司收購，在當(dāng)時(shí)相當(dāng)于逾6億美元。

　　最近幾個(gè)月，谷歌給DeepMind人工智能系統(tǒng)“找了個(gè)活”，讓它通過操控計(jì)算機(jī)服務(wù)器和相關(guān)設(shè)備（例如冷卻系統(tǒng)）來管理部分?jǐn)?shù)據(jù)中心，從而減少能耗。這一系統(tǒng)使用的技術(shù)與DeepMind自學(xué)《Atari》視頻游戲的技術(shù)類似。

　　據(jù)悉，谷歌在2014年消耗了4402836兆瓦時(shí)的電力，相當(dāng)于366903個(gè)美國家庭一年的總用電量。這些用電很大一部分都來自于谷歌的數(shù)據(jù)中心，后者支持谷歌覆蓋全球的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和手機(jī)應(yīng)用。

　　谷歌在聲明中說，DeepMind人工智能系統(tǒng)將電源使用效率（PUE）提升了15%。電源使用效率衡量谷歌在數(shù)據(jù)中心計(jì)算機(jī)上使用的電力，對比在冷卻系統(tǒng)等配套基礎(chǔ)設(shè)施上使用的電力。

　　對谷歌來說，節(jié)省幾個(gè)百分點(diǎn)的耗電意味著巨大的經(jīng)濟(jì)效益。據(jù)美國能源信息管理局的數(shù)據(jù)顯示，美國的商業(yè)用電價(jià)格通常為25美元至40美元/兆瓦時(shí)。如果能將數(shù)據(jù)中心的用電減少10%，那么經(jīng)過多年累積谷歌將能夠節(jié)省數(shù)億美元。這么算來，用不了幾年，谷歌收購回本了！

　　不單如此，人工智能做的事情多著呢，接下來輪到發(fā)力智能醫(yī)療了。

　　今年早些時(shí)候，Deep Mind成立了一個(gè)健康部門。今年早期，Deepmind英國基地推出了Health division人工智能醫(yī)療系統(tǒng)，

　　Deep Mind Health設(shè)計(jì)了一個(gè)叫作Streams的軟件。在皇家自由醫(yī)院（Loyal Free）的試點(diǎn)項(xiàng)目中，它可以讓醫(yī)生快速查看體檢結(jié)果。該院的病人安全醫(yī)療副主任克里斯·萊恩（Chris Laing）說，Streams 讓他在幾秒鐘內(nèi)查看病人的血液測試結(jié)果，判斷急性腎損傷的風(fēng)險(xiǎn)，并改善病人護(hù)理。

　　7月又宣布將與穆菲爾德的眼科醫(yī)院合作，在臨床醫(yī)學(xué)移動APP的幫助下，共同將人工智能應(yīng)用到糖尿病及視網(wǎng)膜病變等醫(yī)療科研上。

　　雖然目前人工智能在醫(yī)療救助方面尚處初級層面，然而其基于深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的發(fā)展?jié)摿芍^巨大。近年來，除了傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析算法，深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）和人工智能成了從海量數(shù)據(jù)中獲取知識的有力武器，在基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)療研究應(yīng)用中也逐漸顯示出優(yōu)勢。

　　再舉幾個(gè)例子：

　　IBM——IBM在2015年宣布，其超級計(jì)算機(jī)Watson開始提供基因組數(shù)據(jù)分析，幫助醫(yī)生為癌癥及其他疾病的治療提供依據(jù)。與傳統(tǒng)的醫(yī)生團(tuán)隊(duì)相比，沃森可以在三分鐘內(nèi)完成人工基因測序分析以及其它癌癥治療診斷，比目前人工效率提高30倍以上。

　　Deep Genomics——加拿大的一家公司Deep Genomics利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)從基因組的非編碼區(qū)段找到了和癌癥密切相關(guān)的變異位點(diǎn)。第一款產(chǎn)品SPIDEX只需將測序結(jié)果和細(xì)胞類型導(dǎo)入，便可分析出某一變異對RNA剪切的影響，并計(jì)算出該變異與疾病之間的關(guān)系。

　　碳云智能——由原華大基因CEO王俊主導(dǎo)組建，旨在收集各種各樣的生命體征和信息的大數(shù)據(jù)，然后在這個(gè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，去建立一個(gè)人工智能的內(nèi)核模型，然后把它對接起來，做這樣一個(gè)整合。它甚至可以解讀人類基因和健康信息，并對健康風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警、進(jìn)行精準(zhǔn)醫(yī)療和個(gè)性化醫(yī)療。

　　Atomwise——想用超級計(jì)算機(jī)、AI和復(fù)雜的算法來模擬藥品研發(fā)的過程，以此降低研發(fā)成本。利用Atomwise提供的服務(wù)，可以預(yù)測哪些新藥品真的有效，哪些無效。

　　The Human Diagnosis Project——旨在繪制人類所有不同疾病癥狀的檢測結(jié)果，類似于“人類基因組”計(jì)劃對疾病的檢測。

　　Chrono TherapeuTIcs——一款名為SmartStop的智能穿戴設(shè)備，能夠一天24小時(shí)在吸煙者有煙癮沖動的時(shí)候?yàn)樗麄冚斔湍峁哦∫欢ǖ膭┝浚瑥亩鴰椭麄兘錈煛?/p>

　　Ekso Bionics——研制一種可穿戴仿生機(jī)械腿，使用傳感器控制，能幫助人們重新獲得行走能力。

　　Ginger.io——同手智能手機(jī)收集和分析短信、通話、位置等數(shù)據(jù)來診斷患者的心理健康問題。

　　3Scan——一個(gè)超高分辨率的3D組織成像平臺，可創(chuàng)建整個(gè)基因組測序級別的數(shù)據(jù)量。醫(yī)生可以適用他檢測疾病。

　　FoundaTIon Medicine——分析患者的基因組和帶有分子標(biāo)記的腫瘤，為患者創(chuàng)建個(gè)性化的治療。

　　今年，MedPeer公司（位于東京）公布了一份對3700名醫(yī)生進(jìn)行問卷調(diào)查報(bào)告，結(jié)果顯示，大約7成的醫(yī)生認(rèn)為20年內(nèi)將進(jìn)入人工智能醫(yī)療的時(shí)代。許多醫(yī)生表示，對于需要專業(yè)知識的疑難雜癥，人工智能最大的好處是確診率比較高。這些智能解決方案雖然有創(chuàng)新，但是它們?nèi)狈Σ∪说男湃?。人工智能的算法輸出?yīng)當(dāng)幫助醫(yī)生做出更明智的決策而不是直接指定治療處方。