구글의 1 장 Sheng의 최초의 연설 : 양자 컴퓨팅, 인공 지능 및 블록 체인;
이 기사는 최근 Google의 기조 연설에서 Zhang Shouyi 교수가 집계했습니다.
다음은 연설의 전체 내용입니다 :
와 주셔서 모두 감사합니다. 나는 구글에 와서 매우 기쁘게 생각합니다, 다야 같은를 소개하는 큰 특권이다. 이에 앞서, 우리는 오랫동안 서로 교류가 있고, 오늘은 당신과 함께 몇 가지 본인의 의견을 공유하고 싶습니다.
를 포함한 정보 기술 콘텐츠의 미래에 관하여 : 양자 컴퓨팅, AI 인공 지능, 세 개의 블록 체인 링크, 특히 내가이 분야에서 현재의 학술 연구를 많은 학자가 생각하지만, 참석할 수있는 기회를 갖게 세 가지의 내부 관계 : 회의의 주요 내용이기 때문에 회의 나는 매우 흥분했다.
우선 새로운 과학적 발견을 여러분과 함께 나눠보십시오.
멀티 과학 문제 심오한 철학적 질문에 해당하는, 우리는 긍정적가이 세상에서 어느 쪽의 세계에 존재하는 부정적인있다,이 대출은 대출을 가지고, 음과 양이, 천사도 악마, 좋은 나쁜 사람들이 사람들이 있습니다. 실생활에는 그에 상응하는 이유가 있습니다.
1928 년, 세계에서 가장 유명한 이론 물리학의 한 - 폴 디랙은, 아인슈타인의 상대성 이론이 파생 된 수학 공식의 과정에서 양자 역학을 적용하는 시도, 그 후 제곱근을 계산 다시 많이 만났다. , 9의 제곱근 만 동일하지가 3 세 때문에 9의 제곱과 동일하다 자신의 고등학교 문제의 제곱근을 생각하는 제곱-3도 9와 동일있다 그래서 당신은 동시에 긍정적이고 부정적인 제곱근을 위해 양수를 얻을 때 .
디랙은 부정적인 매우 당황 그려 처방, 디랙의 문제는 깊은 영향을 끼쳤다. 그는 세상의 모든 물질, 웨스트 민스터 지금. 양의 물질과 반물질의 두 가지 형태가 있음을 예측 교회에서는 아직도 잘 보존 된 Dirac 공식 원고를 찾을 수 있습니다.
난 그냥 같은 말했듯이 2012 년 '폴 디랙 메달는'인식의 내 작품이 가장 가치가 얻을 수 있습니다 : 당신이 수를 처방하는 경우, 당신은 긍정적이고 두 음수를 얻을 수, 음수는 우주의 존재이다 주요 규칙입니다. 우주의 문제로 같은 길이, 반입자가 존재해야합니다. 지금은 완벽하게 정상 완벽한 방정식이다. 그러나 1928 년에, 그와 같은 이론을 만들기 위해, 반물질이 아니다 예를 들어, 그 당시 사람들은 다음과 같이 생각했다 : 전자의 반 입자는 같은 질량이지만 음으로 대전 된 입자 - 양성자였다. 양성자의 전하가 전자의 전하와 반대이지만, 질량은 전자의 2000 배 이상이다. 아무도 그를 믿지 않았습니다.
그러나 Lao Tzu의 공식은 너무 진보되어 있습니다. 너희들은 여전히 수평을 유지해야만한다. 사람들은 정말로 업그레이드를해야한다. Dirac은 5 년 후, 지구상에서 우주의 방사선을 관찰하면서 매우 운이 좋았다. 과학자들은 반입자를 캡처, 같은 양전자와 전자의 질량을 명명하지만, 반대 충전) 관찰하기 어렵지만, 우주에 존재합니다.
양전자 단층 촬영 기술이다 - 나는 이것이이 - 가정 미리 가정이 아름다운, 후자의 결과는 인류가 지금과 같은 유명한 의료 영상 기술 등 의료 측면에 사용되는 반입자를 가지고 강제하는 것입니다 위대한 인류의 역사라고 생각합니다 반입자의 이론의 사용으로 연구. 할리우드 영화와 같은 잘 알려진 속편 많은 유사한 주제는, (톰 행크스 주연의 원작자 댄 브라운) 다빈치 코드, 천사와 악마 영화의 클라이맥스가 천사 & 악마는 반물질의 기간 동안 경쟁하고 장엄한 전투를 시작했다.
당신이 반물질 또는 반입자가있는 경우 모든 곳 반물질 우주, 타 노스 추정 Nannai 당신. 그러나 모든이가 좋은 추론 기반으로하지만 인간의 호기심은 결코 디랙의 위대한에. 멈추지 무엇 무료 안티 물질 입자가, 나 자체가 자신있는 물질이있다 : 아이 Tuoma 약간 안나 그는 문제를 제기 한 후 비전의 우리의 필드에 좋은 물리학이 있다고 가정 자신의 반물질이. 그는 방정식을 적어 가설을 제안했다.하지만 그가 그렇게 운이 아니었다 이번에는, 아무도 그를 믿지 않았습니다, 아무도이 공식을 볼 수 없다, 그는 또한 실망. 그 이후로, 문제는 과학의 기초가되었다 신비이다.
우리는 과학적인 문제 목록을 해결했다. 예를 들어, 목록에이 제네바의 실험실이 질문. 대답 중력파의 또 다른 예 된 2012 년, 다행히? 하나님 입자 보손 무엇인가, 그것은 사람의 결정이다 그들이에 도착하기 전에 아인슈타인 디랙은 이렇게 운이 없을 것이다.이 중력파의 실체가 밝혀졌다 백년 후에 2 년 전 중력파의 존재를 확인했다. 즉, 그 (것)들의 사이에서 반물질 입자의 목록의 마술. 같은 기타, 어떤 문제의 반물질 자체 것은 입자 문제는, 우리는이 목록의 맨 위에 있었다 玛丽安娜费米하는 문제이다.
아마도 마리안나 페르미 입자를 찾는 것은 과학자들이 가장 관심을 갖는 문제입니다. 지금 말했듯이, 아무도 그를 믿지 않기 때문에 마리아나는 매우 실망합니다.
안나 이탈리아,하지만 그는 사라 팔레르모 페리 행 네이피어에서 탑승. 이것은 미해결 과학 공동체의 신비이다. 그는 전체 팔십년하고있다, 그러나 당신에게 말할 올해부터 사라 ' 좋은 소식 ': 그는 사라졌을뿐 아니라 그의 글을 발견하지 못했습니다. 오늘 제가 중점을 둡니다. 그는 파생 공식을 쓰고 있었지만 수식이 어디에 배치되었는지는 말하지 않았습니다. 그 이유를 발견하는 데 80 년이 걸렸지 만, 스탠포드의 연구팀은 어디서이 입자를 찾을 수있는 곳을 제안 했습니까?
2010 년부터 2015 년까지 우리 팀은 세 가지 기사를 썼는데, 첫 번째는 입자의 위치를 정확하게 예측하는 것입니다.이 입자는 대형 입자 가속기가 아니라 일반적인 반도체 장치에 있습니다. 앞에서 언급했듯이, 10 년 전에 우리 그룹이 발견 한 물질 중 하나는 자기 적 도펀트가 놓인 토폴로지 절연체였습니다. 토폴로지 절연체의 재료는 보통 절연체 였고 자기 그 밖의 에이전트는 크롬입니다.이 두 가지 물체의 표면에 초전도체가 형성됩니다.이 상태에서 마리안나 페르미 입자를 포착 할 수 있다고 생각하지만이 정도면 충분하지 않습니다. 입자가 존재하는 위치는 측정해야 할 물리량을 찾아야합니다 다행히도 상식은 우리에게 도움이됩니다 일반적으로 입자는 동전의 앞면, 뒷면, 양극, 반 입자의 두면과 같은 두면을 가지고 있습니다. Marianna Fermi 입자에는 오직 한 종류의 입자 만 존재합니다 : 양성 입자 만, 음이온 입자가 없습니다. 전설의 반 입자이므로이 반 입자 개념은 내 옆에 매우 중요한 양자 컴퓨팅 연설.
음, Marianna Fermi 입자는 보통 입자의 절반 입자입니다. 정상 입자의 경우 특정 전도도 또는 전도도가있을 것입니다.이 전도도는 일반적으로 0 차 수준 2를 나타내는 양자 에너지로 분극 될 수 있습니다. 등전위 수준의 일반 입자의 에너지 준위는 이산 정수이므로, Marianna Fermi 입자 반 입자의 경우 에너지 수준 특성은 1/2 에너지 수준 3/2 수준의 일반 수준이어야합니다. 반 입자 시스템에서는 전도도를 측정 할 수 있지만 반 레벨 위치에서 측정해야합니다.
지난 해 로스 앤젤레스 캘리포니아 대학 (University of California, Los Angeles)의 동료들과 공동으로 우리는 제안 된 이론적 모델을 현실로 만들었습니다. 이론적 인 연구에 기초하여 우리는 마리안 입자의 에너지를 측정했습니다. 두 정수 수준 이 반 레벨의 1/2이 될 것입니다 .1 / 2 레벨은 Marianna Fermi 입자가 일반 입자 정수 에너지 레벨 인 반 입자 인 핵심 증거입니다 .Marianna Fermi 입자는 작년에 절반 단계 에너지 레벨을 나타 냈습니다. 이 간행물이 출판 된 후에, 우리는 잘 축하했습니다.
그 흥미 진진한 순간에 저는 한때 본 영화, 천사와 악마를 기억했습니다 천국에있는 천사를 발견하고 악마를 찾지 못한 것 같습니다 그래서 우리는 천사 입자를 입자라고 불렀습니다. 전통적인 컴퓨터의 사용 방법 기존의 컴퓨터는 이미 상당히 강력하지만 잘하는 것은 포괄적이지 않습니다. 컴퓨터를 추가하기 위해 2 개의 초대형 번호를 부여하고 초당 몇 초 만에 나옵니다. 예를 들어 Google Cloud는 초고속입니다. 그러나 컴퓨터에 번호를 주면 2 개의 관련 번호를 생성하게합니다 예를 들어 15는 5 × 3과 같지만 11은 11과 같을 수 있습니다. 11은 1 × 11과 같을 수 있지만 의미가 없습니다. 분해 된 15 개 또는 11 개와 같은 두 개의 관련 숫자로 분해 된 숫자는 분해 할 수 없으므로 전통적인 컴퓨터는 원을 그리는 것을 두려워합니다. 유일한 방법은 방대한 검색을 수행하고 항상 2에서 영원까지 검색하는 것입니다 .
그렇다면 컴퓨터 운영에서 가장 큰 문제는 무엇입니까? Google Cloud와 같은 컴퓨팅은 근본적으로 최적의 솔루션을 찾는 프로세스이며, 최적의 솔루션을 찾으면 최단 경로 찾기를 포함하여 모든 가능성을 검색합니다. 최적의 검색을 수행하는 데 많은 시간이 소요되므로 많은 시간을 소비 할 수 있습니다. 따라서 컴퓨터가 반복적으로 업데이트해야하는 이유는 무엇입니까?
퀀텀 월드를 살펴 봅시다. 퀀텀 월드의 비밀은 무엇입니까? 화면에 이중 솔기가 있다고 가정합니다. 정상적인 권총을 사용하여 이중 스티치 총알을 쏘았습니다. 왼쪽 또는 오른쪽을 통과합니다. 두 개의 총알이 왼쪽과 다른 하나에 나타납니다. 그러나 두 개의 기본 입자를 이중 심으로 쏘려는 경우 상황은 동일하지 않습니다. 왼쪽과 오른쪽 총알이 보이는 상황이 아니라 복잡한 간섭 패턴입니다. 두 개의 입자가 동시에 두 개의 슬릿을 통과하면 간섭 무늬가 발생하고 좌우의 두 개의 슬릿을 동시에 지나치지 않으면 동시에 간섭이 발생하지 않으므로 양자 세계는 병존하는 동시에 두 개의 입자가 동시에 마모됩니다. 2 개의 간격 후에.
많은 사람들이 지금 당장 문제에 대해 생각하고 있습니다. 전통적인 컴퓨터는 복잡한 문제를 해결할 능력이 있습니다. 양자 컴퓨터를 사용하여 모든 가능한 답변을 동시에 검색 할 수 있습니다. 즉 이론적으로 컴퓨터는 가능한 모든 대답을 동시에 검색 할 수 있습니다. 그런 다음 즉시 응답을 계산하면 컴퓨터의 컴퓨팅 성능이 빠르게 향상 될 수 있습니다.
나는 인공 지능에 대해 당신과 함께 공유하기 위하여려고하고, 인공 지능이 1960 년대의 기본 개념은 인공 지능의 급속한 발전이 오늘. 그 이유를 제기하고있다이다, 주로 세 가지 주요 트렌드는 무어의 법칙의 반복에 따르면. 요약 18 개월마다 무어의 법칙의 두 배에 따르면, 단지 18개월, 양자 계산하면 두 배가 될 수 있지만, 완전히 정량적에서 변화를 질적하기 위해, 우리의 컴퓨팅 파워가 증가하고 있으며, 지난 40 년 동안 거의. 생산 및 사물의 인터넷뿐만 아니라, 빅 데이터, 빅 데이터와 기계가 정말 도움이 학습 할 수 있습니다, 심지어 최고의 알고리즘, 다음 데이터가없는 강력한 컴퓨터에 도달 할 수없는, 다음 최고의 인공 지능의 많은 원인이, 또 다른 지능형 알고리즘을 발견 , 그리고 급격한 변화가 있습니다.
우리가 비약적인 변화 볼 수 있지만, 나는 그것이 아주 초기 단계라고 생각하지만 그러나 전체 인공 지능, 그것은 여전히 매우 밝은 미래를 전망이다. 당신이 그것을 왜 말합니까? 간단한 비유를 확인, 우리가 본 같은 새들은 비행 사람들은 또한 아주 많이 날기를 원하지만, 초기 학습 비행은 단순한 바이오닉 일뿐입니다. 우리는 우리의 팔에 날개를 가지고 있습니다. 그러나 이것은 단순한 생체 공학이지만 비행의 진정한 실현은 비행의 첫 번째 원리가 수학과 수학 방정식을 이용한 공기 역학은 최고의 비행을 설계하는 데 사용할 수 있습니다. 이제 비행기는 높고 빠르며 좋은 비행을하지만, 새와 같지 않습니다. 매우 중점입니다. 지금은 인공적 일 수 있습니다. 스마트 단순히 인간의 뉴런을 모방하지만, 우리가 현실이 우리가 정말 지혜와 지성, 기본적인 수학 원리의 기본 원리를 이해하는 기초 과학의 주요 혁신의 기회가있다 생각한다이다 인공 지능을 도약과 경계로 바꿀 수 있습니다.
또한 우리는 종종, 튜링 테스트는 기계와 사람의 대화를 말을하는 것입니다 당신은 튜링 테스트를 들었 수? 정말 인공 지능의 사람들의 표준 측정을 도달 할 수있는 기준이 어떤 종류의 말에 요청,하지만 우리는 결국 모르는 뒤쪽에 큰 인간 또는 기계. 대화를 통해, 당신은 하루를 보낼 경우 단순히 그것을 느끼지 않는다, 그 로봇이 튜링은 훌륭한 컴퓨터 과학자이다하지만. 내가 동의하지 않는 사람들의 수준에 도달 한 것으로 보인다 말을하는 것입니다 만, 나는이 결정에 동의하지 않는다. 누가, 감정없는 합리적인 인간의 감정의 많은 예를 들어, 당신은 의도적으로 로봇의 경우 분노 수, 비이성적 인 인간의 뇌를 학습 합리적인 기계가 너무 쉽게하지 않을 수 있도록 또한 진화의 과정이다 어쩌면 당신에 대해 걱정하는 방법이 아니다.
그래서 저는 새로운 기준을 제시하고자합니다. 언젠가는 인간이 지능을 넘어선다고 기계가 어떻게 말합니까? 인간에 대한 가장 좋은 점은 과학적 발견을 할 수 있다는 것입니다. 최선의 기준은 로봇이 실제로 과학적 발견을 할 수있는 날입니다. 사람들은 과학적 발견을 더 잘 알고 있으며, 기계는 그날 사람들보다 많습니다.
나는 최근 'Atom2Vec', 인류의 가장 위대한 과학적 발견 중 하나를받을 인공 지능은 미국 과학 저널에 발표 될에 기사가, 상대성 이론, 양자 역학, 내 화학에서 가장 큰 발견이 썼다 원소 주기율표는 오늘날의 컴퓨터에서 발견 우리가 주기율표이 문제를 모르는 가정, 어떤 상담 상황없이 오늘날의 기계, 그는 자동으로 주기율표를 찾을 수 없습니다 우리는 모든 입력이 존재 과학적인 이름 요소, 이들 화합물의 이름은이 알고리즘 내부에 입력이 기계의 결과는 자연스럽게 주기율표에서 발견된다, 그것은 인간이 가장 위대한 과학적 발견을 생각할 수 있습니다. 다음 우리의 프로그램은 또한 할 수있다, 신약을 발견하는 데 도움이 있습니다 기계에 의해 새로운 재료의 발견에 대한 접근 방법을 학습.
다음으로 인공 지능은 빠르게 발전하고 있지만 인공 지능에서 가장 중요한 것은 데이터입니다. 오늘날 데이터는 완전한 중앙 독점 체제에 있으며 합리적으로 학습하는 데 도움이되지 않습니다. 누구나 페이스 북의 개인 데이터가 적어도 일주일 전에 도난 당했다는 소식을 들었습니다. 오늘날에는 개인이 많은 데이터, 개인 유전자 데이터, 의료 데이터, 교육 데이터 및 행동을 생성합니다. 데이터 등 대부분의 데이터는 중앙 조직에 보관되어 있으며 실제로 분산되어 있지는 않지만 블록 체인을 만들면 데이터 시장을 생성 할 수 있습니다. 따라서 이상적인 세상에서 미래의 모든 사용자는 모든 데이터를 보유하게됩니다. 이것은 완전히 분산 된 저장소이므로 해커가 모든 사람의 데이터를 검게 만들지는 않습니다. 그런 다음 일부 암호화 알고리즘을 사용하면 개인 정보를 보호하기 위해 블록 체인에서 실제로 달성 할 수 있지만 올바른 계산을 수행 할 수도 있습니다.
그래서 우리는 미래에 한 문장으로 블록 체인 전체 개념을 설명합니다. 우리가 믿는 수학 에서요. 우리의 믿음은 수학에 기초합니다. 누구나이 테이블을 기억해야합니다. 많은 사람들이 사진을 찍는 것을 볼 수 있습니다. 가장 기본적인 수학이며, 데이터 시장에서의 개인 정보 보호를 이끌어 낼 수 있으며 합리적인 통계 계산을 할 수 있습니다. 예를 들어, 매우 마술 적입니다 계산 방법은 제로 지식 증명 (zero-knowledge proof)이라고하며 이는 내 데이터가 매우 귀중하다는 것을 증명할 수 있지만 실제 개인 정보가 어디에 있는지는 알려주지 않습니다.
제가 오늘 발표 한 주제는 주로 핵심 개념으로, IT를 실제로 개발할 수 있도록하기위한 것입니다. 심천은 응용 분야에서 좋은 성과를 거두었지만 대학은 세계 지도자가 아니기 때문에 물리학과 수학이 필요합니다. 대학이지만, 가장 핵심적인 투자 인 수학과 물리학의 유형이 IT 분야와 밀접하게 연관되어 있음을 제안합니다.
블록 체인 후, 데이터 시장의 결과로, 우리는 정말 우리는 이제 소수 민족을 차별하는 우리의 쉬운의 가장 큰 사회적 불의 있습니다. 그러나 기계 학습의 과정에서 가장 필요한, 사회가 더 공정 할 수 오늘 속도를 학습 정밀 기계가 90 %에 도달하면 그 데이터 소수. 소유, 나는 99 %의 90 %가, 그것이 데이터를 배운 필요가 없다 할 것입니다,하지만 대부분은 종종 데이터 이전과 동일하지 않습니다 기계 학습의 측면에서 소수 민족 소유의 데이터가 가장 중요합니다. 우리가이 멋진 수학적 알고리즘과 결합 체인의 기초에있는 빌딩 블록이 있으면, 우리가 정말이 시장 데이터, 시장 데이터를 얻을 수 있습니다 내부, 이들 소수 민족 소유의 데이터가 가장 중요합니다.이 경우 우리는 다른 사람과 같은 미운 오리 새끼 때문에 추한,하지만 그냥하지, 백조의 아름다움에 진짜 미운 오리 새끼를 넣을 수 있습니다 내부의 세계에서 진정한 블록 체인에 도달 인공 지능 및 세계 철학의 상호 공존, 그들은 것이다 가장 가치있는.
전체 블록 체인, 우리는 먼저 원칙의 가장 근본적인 이해하지 알고있다. 물리학의 가장 기본 원칙에 관한으로, 물리학 동등 우리 모두가 같은 책 동의 합의에 도달하기 위해, 도, 내부와 동일하므로 오늘날의 세계에서 인문학 내부가 자연 세계에서 합의에 도달하기 위해 예를 들어, 자석은 혼돈 수 있었다, 그러나 그들은 강자성 상태의 방향을 가리 킵니다. 그러나이 현상은 엔트로피 감소의 현상이라고합니다 , 합의에 도달하기 위해, 우리는 엔트로피는 항상 증가하고 있기 때문에,이 합의에 도달하는 것은 매우 어려운 일이다. 다음이 상태의 엔트로피가 혼돈의 엔트로피보다 훨씬 작은, 한 방향으로, 그리고 오늘 당신이 그것을 잘라내려는 매우 어렵다 일. 블록 체인의 시스템과 합의에 도달 할 수는있는 알고리즘은 에너지를 소비 할 필요가입니다.이 것은 무리한 소리를 우리가 왜 처음에 이해하지 않을 수 있습니다, 왜 어떤 에너지 소비 계정 물리학의 제 2 법칙에서, 이것은 매우 합리적인 것은 합의 엔트로피에 도달하기 때문에 최대 있도록 자체는 감소하지만, 전 세계의 엔트로피는 증가해야한다 동시에 합의 제외 몇 가지 추가 엔트로피를 취해야합니다.이 정렬 된 강자성 상태를 달성하기 위해 혼란스러운 상태에서 자석 내부의 자연 세계와 중앙 집중식 메커니즘 경향을 지불하는 피할 수없는 가격 인 매우 유사하다 없다.
나는 스탠포드 대학의 외부에서 수행을 제외하고, 우리의 주요 아이디어는 오늘날의 최첨단 기술의 핵심을 가져다이며 투자는 밀접 첫 번째 원칙의 사용에 연결되어야 또한 설립자 댄 수도, 당신과 함께 공유 여기입니다 오늘 세상을 이해하는 사고 방식.
나는 또한 내가 학계에서 온 말을하고 싶은, 우리는 학계에 가까운 접촉을하는 인공 지능하는 학계 및 산업 분야의 내부를 가로 질러 두 개의 큰 다리를 할 필요가있다 최고의 물리학, 수학 최고 그리고 발견과 알고리즘의 발명품. 1월 8일 올해, 나는 매우 중화 인민 공화국 과학 기술 사람들의 홀에서 국제 협력 상을 수여 사무 총장 사이가 나에게 준 영광으로 생각합니다. 과학의 우리의 전 세계 가장 개방형이며, 대부분의 국경없는 우리가 인공 지능을 해결하려는 정말로 국경을 초월 인류에게 가져올 수있는 과학, 오늘, 양자 컴퓨팅은 우리가하지 자신의 지역에 우리의 눈을 가지고 있지만, 전체 글로벌보고해야합니다. 따라서 모든 인간의 문제이다 온 세상이.이 과정에서 중국은 아주 큰 기회, 우리는 중국에서 정품 원래 기술을 생성 할 수 있습니다, 질문에 대답하기 위해, 우리는 중국 기술의 응용 프로그램에 추가하여 잘 할 것입니다. 오늘은에 대해 이야기 그것은 생각보다 이들은 이러한 원칙 가장 기본적인 물리학 및 기본적인 수학 원리, 우리는 다음,이 점에서 좋은 일을 할 수 있으며, 엔트로피의 증가, 전자 - 양전자의 원칙으로하지만, 가장 기본적인 수준에서, 추상이 오늘의 우리의 멋진 세계가, 정말 전체 IT 산업에 필수적인 과학 기술의 발전 전망을 제공 할 수 있습니다. 감사합니다.
나는 몇 가지 질문에 답해야합니까?
'그래서 당신은 합의를 언급하고, 합의 시스템은 단결을 증가시켜 분산에 의해 작업에 증명합니다.'
'네.'
'이 통합 시스템의 공간에서 만든 방법 때문이다?'
블랭크 체인과 패스워드 통화의 미래는 우리의 현재 세계와 비슷할 것이라고 생각합니다. 오늘날 세계는 M0, M1, M2, 다른 레벨을 가질 것이며, 그래서 가장 기본적인 층이라고 생각합니다. 세계 통화는 일의 증거에 완전히 근거해야합니다. 덤프 한 이후의 단일성이 완전히 투명하기 때문에, 거기에 있어야하기 때문에뿐만 아니라 완전해야합니다. 투명하고 가장 기본적인 수준이라고 생각합니다. 담합의 가능성이 너무 많아서 상태가 유용하지 않다는 것을 알았습니다. 연결된 물건 중 일부는 잃게 될 것이지만 연결되지 않은 물건도 얻게되면 뇌물을 받게 될 것입니다. 행동, 그래서 나는 블록 체인 세계에서 가장 흥미로운 것을 생각합니다.
그것은 완전히 객관적인 무언가가 있고, 그것이 실제 세계, 즉 에너지와 연결되어 있다는 가장 근본적인 수준에 있습니다. 그것은 국가 증거와 관련이 없으며, 그렇지 않으면 인간 비합리성으로 가득 차게 될 것입니다. 그것들은 더 높은 수준에서 유용 할 것이지만, 가장 기본적인 수준에서 M1이나 M0는 완전히 안정적 일 필요가 있습니다.
그래서 나는 여전히 작업이 증명된다고 생각합니다. 또는 공간 시간 증명, 공간 증명이라고하는 또 다른 방법이 있습니다. 용량에 따라, 그것은 또한 일종의 정량적 인 물리적 자원이라고 생각합니다. 나는 그것이 인간을 포함시켜야한다고 생각합니다. 뭔가 있지만, 아마도 그것이 가장 많이 포함되어 있습니다.
저는 대개 양자 계산이 인공 지능에 대한 유용한 검색 알고리즘이라고 생각합니다. 그래서 인공 지능의 가장 흥미로운 방법 중 하나입니다. 그래서 이러한 세 가지 추세가 영원히 함께해야한다는 것은 아닙니다. 실제로 경쟁을 통해 진행될 수 있습니다. .
따라서 양자 컴퓨터와 블록 체인은 서로 경쟁하고 있습니다. 왜냐하면 제작자 코딩 알고리즘이 Compton에 의해 패배 될 수 있기 때문입니다. 반면에 Compton은 인공 지능이 가장 효율적인 검색을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 인공 지능이 필요로하는 것입니다. 그래서이 관계는 우리의 생태 환경에서의 공생 관계와 매우 흡사합니다.
우리는 인간의 생각으로 항상 똑같은 것을 할 것이라고 생각할 수 없습니다. 나는 경쟁의 과정에서 모두 더 강해질 것이라고 생각합니다.
'당신은 글로벌 통화 나 M0 또는 1을 언급했습니다. 저는 당신이 이론 물리학 자라는 것을 알고 있습니다. 그러나 구현 과정에서 또는 iPhone을 예로 들었습니다. 제 iPhone7은 iPhone6을 만났고, iPhone5를 만났습니다. 그러나 달성해야 할 금속층에 대한 합의가 있기 때문에 실제로이 분산 된 시스템에 동의합니다.
'네.'
'현재 암호화에 많은 분열 된 풀이 있는데, 유동성에 대한 증거는 인용되지 않았다. 그래서 우리는 어떻게 우리가 존재하는 격차를 해소 했는가?'
예를 들어, Bitcoin 블록 체인과 Lightning Network 간의 관계는 M1 M2 프레임 워크에 매우 적합하므로 기본적으로 블록 체인은 작업 증명에 완전히 객관적이므로 당사자 들간에 최선을 다하려고합니다. 당사자들은 서로 알지 못하지만 협상과 교환이 필요하지만 비즈니스 문제에 대해 정말로 생각할 때 우리는 지난 10 년 동안 파트너로서 협력 할 수 있었을 것입니다. 우리가 낯선 사람들과 무엇을 할 수 있을까요? 그래서 우리가 할 수있는 것은 서로의 상태 채널에 들어가서 크래 도우를 블록 체인에 올려 놓는 것입니다. 그러나 우리는 여전히 매우 빠른 거래를하고 있지만 여전히 한 달에 하나의로드를 선택합니다. 이것은 M0과 M1 사이의 관계와 마찬가지로 M0, M1, M2, 번개와 Bitcoin 간의 관계와 같다고 생각합니다.
따라서 한 수준 위로 올라가면 안정성은 떨어지고 효율성은 높아질 것이지만 거래 내역은 우리가 이미 신뢰의 역사를 가지고 있기 때문에 비즈니스 파트너가 있다면 서로에게 친숙하며 가장 큰 숫자를 사용할 필요가 없습니다. 안정적인 층 : 더 높은 수준을 구축하고 보편성을 희생 시키지만 그 대가로 효율성이 향상됩니다. '
'나는 천사 입자에 관한 질문이있다.'
'알았어.'
'엔젤 입자는 긍정적이지 않니?'
'네, 절반 정도입니다.'
'자신의 문제에 직면했을 때 실제 세계에서 인증 요소처럼 들린다 ...'
'아니요, 더 정확한 비유에서는 복소수가 두 개의 실수로 표현 될 수 있기 때문에 복소수는 반발 입자처럼 쌍을 이루는 입자 복합물과 같습니다. 실수가있는 경우, 복잡한 쌍은 마치 스스로와 같으므로 천사 입자는 실제 숫자와 비슷합니다.
'나는 이해한다. 이것은 음과 양의 대비라고 생각한다.'
'음과 양, 맞아.'
'중간 요소는 무엇이겠습니까, 천사가 되겠습니까 ...?'
'저는 비유가 곧 나오는 퀴 비트가 있음을 말하는 것이라고 생각합니다. 그러나 실제로 계산을하기 전에 실제 계산을하기 전에 쪼개지 만, 쪼개짐을 통해 그들은 이미 비 국부적이며 서로 얽혀 있습니다. 그러나 고전적인 간섭 자들은 혼란스럽지 않으므로 고전적인 간섭 자로는 제거 할 수 없습니다. 이것이 토폴로지 양자 컴퓨터가 매우 안정한 이유입니다.
'네.'
좋아요, 연설에 관한 몇 가지 주제를 결합하십시오 : 양자 컴퓨터의 에너지를 관리 할 수 있다면 데이터를 안전하게 관리 할 수 있다면 프라이버시 암호화를 통해 데이터를 공유 할 수 있습니다. '
'네.'
"Google의 미래에 대해 어떻게 생각하는지 알고 싶습니다. 진정한 위협과 같습니다. 누군가가 효율적인 검색 작업을 수행하는 양자 컴퓨터를 사용할 수 있다면."
'네.'
'그러면 그들은 누구의 데이터도 제어 할 수 있습니다.'
'나는 유일한 길은 변화에 저항하는 것이 아니라 변화를 받아들이는 것'이라고 생각한다.
'네.'
'그렇다면 구글이 미래의 세계에서이 기술을 습득하고 있음을 어떻게 알 수 있을까요?'
사실, 나는 대답을 가지고 있습니다. 사실, 우리는 다음과 같은 아이디어를 수행 할 수 있습니다. 예를 들어, 개인 데이터, 안전한 방법으로 저장하고 싶지만 계산을 약간 할 수 있습니다. Google Cloud Disk는 Amazon Cloud Disk와 경쟁하십시오. 따라서 Amazon Cloud Disk에 완전히 임의의 숫자를 저장하는 것이지만 Google Cloud Disk에서는 Amazon Cloud Disk에 저장된 임의의 정보와 함께 개인 정보를 저장합니다. 따라서 경쟁이 치열한이 두 엔티티는 정보를 교환 할 수 없다는 것을 예측하는 것은 불가능합니다. 그런 다음 정보를 교환 할 수 없으며 여러 당사자 보안 계산 시스템을 사용하여 계산을 수행 할 수 있습니다. 세부 사항을 누출하지 않고 계산 결과를 얻을 수 있습니다. 따라서이 세계에서 중앙 집권화 된 단체는 여전히 유용합니다. 그러나이를 가능하게하려면 양측이 결탁하지 않고 경쟁하고 있다고 가정해야합니다.
'안녕하세요, 용어 통일성의 사용은 신비한 것으로 보이기 때문에 흥미 롭다고 생각하지만, 또한 매우 유용합니다. 열역학에서는 고전 열역학에서 로그를 가질 수 있습니다. 그러면 통일성을 가질 수 있습니다. 정보의 이론, 그리고 당신은 자유 에너지를 생각 나게하는 에너지와 비유합니다.
그렇습니다. 사실 블록 체 인 세계는 자유 에너지를 추출한다고 생각합니다. 그래서 기본적으로 무언가를 얻었습니다. 그러나 당신이 가진 에너지의 양, 유용량, 사용하는 에너지 - 그런 백인 사람들은 18 세기의 영원한 운동 추구를 상기시켜줍니다. 많은 사람들이 여전히 기적이라고 주장합니다.
'유추를 추측 할 수 있다는 것을 알고 싶습니다. 작동하도록 온도가 필요합니다.'
오른쪽 대 진실한 사실, 온도는 매우 자연 스럽습니다. 에너지 절약과 같은 절약 금액이 있으면 온도 개념이 자연스럽게 나타납니다. 무작위이지만 경제적 인 시스템을 사용할 때마다 이것이 가장 일반적입니다 , 볼츠만 (Boltzmann) 분포라고 부릅니다. 그래서 온도의 도입은 자연스럽지 만, 이것이 내가 사회 과학과 자연 과학의 합류를 본 최초이기 때문에 이것이 정말 흥분되는 이유는 사회 과학의 세계를 제공합니다 M0, M1, M2를 기본 앵커로 생각합니다.
우리가 자연 과학에 접했을 때, 우리는 단결을 정확히 볼 수 있고, 그것이 낭비되었습니다. 그래서 우리는 그것이 왜 합의에 이르렀는지 알 수 있습니다. 그러면 당신은 더 많은 인간적인 것을 만들 수 있습니다. 그러나 가장 기본적인 수준에서, 이제는 사회와 자연 과학의 합의하에 에너지, 단일성 및 정보를 근본적으로 감소시킵니다.
'시간을 많이 보내 주셔서 대단히 감사합니다. 연설에서 다음과 같이 말하고 있습니다 : 블록 체인의 첫 번째 레이어를보고이 기준으로 더 많은 레이어를 작성하므로 다양한 항목을 느낄 수 있습니다. 그리고 기업들은 자체 블록 체인을 구축하려고합니다. 이것이 당신의 연설과 어떤 관련이 있습니까?
'나는 당신이 독특한 것을 제공한다고 생각합니다. 그래서 비트 코인, 블록 체인 및 정리가 많이 달라 지므로 신뢰의 기초이기 때문에 보편적 인 튜링 기계가 필요하지 않습니다. 어쩌면 검은 색이 될 수 있습니다. 그러나 더 많은 과정을 거쳐야만하고, 정리가 더 자연스러워지면 블록 체인 세계의 진화는 생물 종이 진화하는 것과 매우 유사 할 것입니다. 충분히 길게 포크를하면 아마도 다른 종이되지만 항상 가장 기본적인 것들을 가지고있을 것입니다. 모든 생명체는 세포로 구성되어 있으므로이 기본 계약은 변경되지 않습니다. 그러나 조직의 경우 유기체는 다른 세포로 구성되어 있으며 변화 할 수 있습니다.
'네, 설명 해줘서 고마워.'
내 질문은 : 양자 컴퓨팅이 실제로 적용될 수 있다고 생각하는시기는 언제입니까? 발견과 연구가 끝나고 실제로 적용될 때 특정 대기업에서만 파악할 수 있다고 생각합니까?
"좋은 생각 이네요. 나는 양자 컴퓨팅 연구가 이상적으로 열려 있어야한다고 생각합니다. 많은 사람들이 노력하고 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 기업화의 기본 원칙은 주주의 이익을 보호하고자한다는 것입니다. 그들은 자신의 비밀을 보호하기를 원하지만, 인간의 영향력에 관해서는 알지 못하는이 에너지가 많이 소모되는 일에 대해 열린 대학에서 공부하는 것이 낫다고 생각합니다. .
그래서 저는 양자 컴퓨터 방법을 다루고 있습니다. 양자 컴퓨터 연구에 참여하려는 기업은 매우 많지만, 저는 이에 반대합니다.
'양자 컴퓨터 사용에 대한 당신의 예측은 무엇입니까?'
'내 발명품을 포함하고 있거나 포함하고 있습니까?이 방법으로 시도하면 많은 시간이 걸릴 것입니다. 상상할 수 있습니까? 유용한 비트를 제공하려면 70 비트가 필요합니다. 가치가 있다고 생각하지 않습니다.하지만 이 방법은 가치가 있습니다. '
'좋아요, 거의 끝났다고 생각합니다. 마지막 질문 : 당신의 천사 Fermi에 관해서, 그것은 절대적인 제로와 같은 양자 계산을위한 다른 요구 사항을 변경 시켰습니까?'
'아니, 아니지만, 그것은 여전히 실행 중이고, 저온에서 작동합니다. 그러나 불행히도 우리의 방법은 상온에서 작동 할 수있는 초전도체를 발견하면 상온에서 작동 할 수 있습니다. 저온으로 떨어집니다. '
'대단히 감사합니다. 교수님.'Phoenix Network Technology
2. 교육부 : 71 개 대학이 인공 지능 관련 분야를 개설했다.
신화 통신은 항주 6 월 8 (리포터 유 징징이) - Jiaoyu 니어는 최근 "대학 인공 지능 혁신 행동 계획"발행과 혁신 인공 지능의 주요 세계 센터의 건설의 핵심 힘이 될 2030 년, 중국 대학 '세 단계를'분할 제안 재능 고지.
Jiaoyu 니어 "대학 인공 지능 혁신 행동 계획"을 읽어 항주 기자 회견에서 절강 대학에서 8 회의 (이하 ''행동 계획 '이라한다). Jiaoyu 니어 과학 기술 장관, 레이는 에이즈에 대한, 대학 말했다 연구와 기초 연구 및 대규모 데이터 중심의 지식과 학습에 초점을 강화하기 위해 인공 지능의 새로운 세대의 핵심 기술을 집중, 매체 간 공동 처리, 인간 - 기계 협력 정보, 떼 지능 통합, 자율 시스템, 지능형 방향을 향상시킬 수 있습니다.
에이즈에 대한 레이는 인공 지능 대학의 발전이 '세 단계'의 2 가지로 구분됩니다 "행동 계획"에 따라, 말했다 : 첫째, 2020 년, 기본적으로 적응하고 대학 징계 시스템 인공 지능 기술 개발의 새로운 세대의 혁신 시스템의 레이아웃을 최적화 완료, 두 2025이며, 크게 인공 지능 기술 분야의 혁신과 인재 육성 품질의 새로운 세대에 개선 된 대학은 국제적으로 중대한 영향력의 숫자의 원래의 결과를 효과적으로 산업 업그레이드와 경제 구조 조정과 중국의 지능형 사회 건설을 지원했다, 2030 년 세 번째를 년, 대학 지원과 혁신 지향 국가의 최전선 사이에 우리 나라에 대한 보장하기 위해 인공 지능, 재능과 기술의 재능 고원 개발의 새로운 세대를 이끌어 갈 혁신과 인공 지능의 주요 세계 센터의 건설의 핵심 강도가되었다.
"실행 계획"지능 교육, 지능형 제조, 의료 지능형 스마트 도시, 스마트 농업, 스마트 금융, 정의와 정보 및 기타 국가 안보 분야에서의 기술 이전 성과를 수행하는 대학을 지원하는 동시에 '구현'AI + '행동'에 제시 특히 우리는 똑똑한 교육의 발전을 장려해야합니다.
'인공 지능의 미래 전략 기술을 선도하고, 우리가 효과적으로 인공 지능의 발전을위한 새로운 기회를 인식하고 포착해야합니다.'공학 중국 과학원, 공학, 전 부사장의 중국 과학원, 팬 윤해, 교육부 지능 교육 분야에서 다가오는 아카데미 공학 컨설팅 말했다 프로젝트, 개별 교육 지능형 빅 데이터, 크로스 미디어 학습, 평생 학습, 교육 목표에 따라 교육 개혁에 대한 조언의 미래에 대한 패러다임을 제공하고 변화, 개혁과 혁신과 전체 교육 시스템의 아이디어를 추진합니다.
교육부는 인공 지능 및 협업 혁신 센터 건설을 지원하기로 동의 한 것으로 이해된다, 절강 대학, 하이랜드는 인공 지능 분야의 과학 기술 혁신과 인재 육성의 완성을 가속화. Zhaohui 우 절강 대학, 절강 대학의 대통령이 기계 학습 알고리즘, 대용량 데이터 정보에 초점을 맞출 것이라고 말했다 하이브리드 향상 인텔리전스, 인간 - 컴퓨터 협업 인텔리전스 및 기타 주요 과학 개척 문제를 다루고 인공 지능의 선점 효과를 가속화하며 국가 전략적 요구에 부응합니다.
보고서에 따르면 12 월 2017로 2018 년에 교육부의 주위에 86 차 징계 또는 인공 지능의 학제 필드를 설정 71 개 대학 612 '의 새로운 엔지니어링'연구와 실천 프로젝트의 첫 번째 배치를 확인 있었다, 건설 레이아웃 57 개의 개인 정보 프로젝트.
3. Huaying Capital Ji Wei : 2018 년은 투자가없는 기간이다.
6 월 9 일 사랑 잉 자본 상하이에서 열린 연례 총회, 투자자, 관리 파트너 분기 웨이를 설립 회사, 업계 전문가 및 CPT 자본에 의한 투자 대표, 리우 Xianming 파트너 및 기타 임원이 중국을 공유 할 수있는 포럼에 참석 2018 9 년 투자 기록.
중국 최초의 문화 산업 펀드, CPT 이전에 발견 문화 + 소비 + 기술 산업 및 기타 통합 비즈니스 모델 및 완전 개방 '내용 +'레이아웃으로, 현재 문화 '투자 라벨의 머리'의 필드입니다.
주제, 소비자, 엔터테인먼트, 컨텐츠 및 기타 여러 산업 포트폴리오 회사로 총회 '이상적인 Sanxun은'각 분야를 공유 할 수 있습니다. CPT 캐피털 파트너스 리우 Xianming 배당 흐름의 시대에 종료 기본적했다고 말했다 데이터는 첫 번째 것 1. 생산 데이터, 기술 혁신은 상업 변환의 다음 라운드를 주도 엔진입니다.
"CPT 연간 자본 투자 운영 보고서"에 의해 CPT 자본, 프로젝트가 응답하고 높은 벤처를 포착 할 수있는 능력과 야망을 모두 값의 확신을 찾는 방법 웨이 지의 관리 파트너를 창립.
지 웨이는 지난 해에, 자주, 과도한 '수많은'뜨거운 하드 추세로, 2018 범퍼 년 금융 감독은 "정보 관리의 새로운 규칙은"펀드에 대해 정의 된 제약을 많이 도입 콘센트가있을 것이라고 말했다. 그러나 데이터 관점에서 볼 때 2018 년 1 사분기의 투자는 자본금이 프로젝트 책임자에 가까워 투자 사례의 1 %가 투자 금액의 30 %를 차지했기 때문입니다.
레크리에이션, 소비자의 브랜드가 아닌 이벤트가 아닌 투자의 천장 유형의 분야에서 장기 투자 필요, 점차 보안, 금융, 소매 및 기타 산업 발전의 긴 기간 후 점차 불 인공 지능, 체인 블록, 더 많은 응용 프로그램이 그리고 프로젝트가 착륙했지만, 이러한 핫스팟도 장기 훈련이 필요하며, 장기적인 시장 진출은 성장을 촉진시킬 수 있습니다.
이에 따라 Ji Wei는 씨티 캐피탈이 현재 콘센트가없는 투자 기간이며 자본이 장기 및 가치 수익 창출 기회를 선호 할 수있는 시대라고 믿고 있습니다.
지 웨이가 다음 십 년간 중국이 있는지보기의 소비자 지점에서 브랜드의 상승의 황금 년에 인도 할 것이라고 예측, 기업가 팀의 성숙은, 또는 인프라, 상류 생산, 지불하는 다운 스트림 공급망, 물류 인프라에서 매우왔다 완료, 브랜드 시장은 급속한 발발의 단계에 도달했습니다.
그녀는 두 가지 주요 원동력 Huaying 지앤 투자, 사용자의 요구에 혁신적인 변화가 전문 능력을 변경하고 기술을 업그레이드한다는 Office 및 운영 능력은 무겁 저장하는 기능을 잡고 있다고 강조하고 세 가지 핵심 경쟁력을 개발하기 위해 중국을 좌우.
또한, 총회 사이트, 지 웨이는 벤처 캐피탈 분야에서 그녀의 믿음을 공유 : 파도 '한 달'멋진 ''기업가 정신 60개월 멋진 여행의 기간 인 경우, 그것은의 첫 번째 59개월 될 수있다 ' 마지막 사업에 비추어 안내하는 것만 가능합니다.
2008 년 설립 이래, CPT 자본은 약 150 개 기업, 합병 투자 및 인수를 성공적으로 20 개 이상의 프로젝트를 열거 나 종료되었다. 투구 프로젝트, 사례 100 건 이상의 금융의 다음 라운드를 발생, 26 가치 만 500 위안 포함 투자 한 기업의 약 3 분의 2는 6000 만 이상 금융의 후속 라운드, 자금의 총량의 완료를 확인합니다. 인터페이스를
4. 러시아 인공 지능 예측 : 독일 자격 러시아 어려운, 2018 년 월드컵에서 우승;
베이징 6 월 9보고 러시아 위성 네트워크에 따르면, 파마 국가 연구 대학 뉴스, 학생들은 인공 지능 (AI)가 독일이 2018 년 월드컵을 이길 예측 만듭니다.
중국 시대의 의료 안내
AI 메디컬, 중국에 도착
출처 : 경제 옵저버
Ni Hao
인공 지능의 미래는 의료하지만, 중국은 세계 수준의 제안이 있습니다. 제안은, 수요가 학제 배경 니켈 하오 매우 분명, 의료 산업으로의 전환을 만들기 위해 기술 개발. 의료 배경 및 컴퓨터를 높일 수있는 과학적 업적의 높이를 결정 인공 지능이 필요하고 중국 장면은 큰 가능성을 가지고 있습니다.
2017 1월 11 월 2100 만 이상 73 억 명 일일 평균 관중의 양을 통해 국가 외래 및 응급 의료 기관 및. 지속적인 성장에 여전히 높은 품질, 대형 지역 의료 표준 개발의 차이 만에 의료 자원의 불균등 한 분포 또한, 질병 균질화의 진단과 치료를 촉진하기 위해, 일차 보건 의료 기관의 진단과 치료를 향상시키기 위해 최고 의료기관, 줌 품질의 의료 자원과 서비스 기능의 운영 효율성을 개선하기 위해 의료기관 수 있도록 인공 지능 '은 "공동 번영, 국민 건강을 달성 할 개발 목표 할 수 있습니다.
중국의 AI 메디컬 세계 법안
제조 업체에 의해 시작 세 번째 범주 인 시스템 정보 만도, 현재, 의료 인공 지능 관련 기업이 광범위 첫 번째 범주로 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다 두 번째 유형은 필립스, 지멘스 다국적 기업으로;입니다 텐센트, 알리 인터넷 기업입니다. 여러분이하고 싶은 의료는이 세 가지 유형의 의료와 다릅니다.
같은 병원 데이터로, 건강 관리를 할 생각의 엔터프라이즈 플랫폼이 수집 될 경우, 클라우드 사용자에게 결과를 얻을 영화 같은 접근과 임상별로 결합하지만, 그림에 따른 사용자 경험을 강조하기 위해 업로드, 허용하는 방법입니다 초 사용자 시스템의 응답 결과를 얻을, 분명히 플랫폼 기반의 접근 방식은이 목표를 달성하지 않습니다.
시장의 글로벌 모델로 주로 미국에서 의료 연구자, 선도, 국제 거인을 미국의 다국적 환경을 포함하는 차이. 오늘, 중국 - 미국 의료 산업의 차이 자체가 중국을 결정 의료 인공 지능의 중국 기업 개발의 장점 의료 인공 지능에 대한 수요는 미국보다 훨씬 강하다.
첫째, 의사 사이의 불충분 상대적으로 약한. 차이의 미국 의료 표준의 불균형 문제가 아주 작은, 기본적으로, 건강 관리의 수준에서 도시와 농촌의 차이 사이, 지역 사이에 15 개 이상의 교육 년, 일반 개업의 잘 발달 된 시스템이 아닙니다 받아 들여야 너무 많이 상해 세 가지 병원 의사와 중국과 같은 갭 카운티 병원 의사. 그리고 미국 의사가 임상 지침, 이상 진단 및 치료 사례, 더 나은 의료 서비스의 균질화를 존중, 중국은이 점에서 차이가있다.
미국의 다년생 2015 년 미국 GDP의 위 17 %에서 $ 17.4 조했다 유지하면서 둘째, 의료 인공 지능에 대한 미국의 수요가. 세계 은행 (World Bank)의 자료에 따르면 2015 년 중국의 총 보건 지출은 6 %의 GDP에 대한 긴급 차지 중국어 좋지 않다 인민폐로 환산 한 3 억 명 이상이 의료비 20 조원을 소비했으며, 그 중 14 억 인구는 치료비로 4 조 위안을 소비했으며 중국 정부의 의료 투자가 계속 증가하고 있음을 부인할 수 없습니다. 그러나 미국의 의료 자원에 대한 전반적인 투자는 이미 충분하다. 문제를 해결하기 위해 인공 지능을 사용할 필요성은 덜 시급하다.
셋째, 의료 인공 지능의 미국 개발의 인간 비용은 AI가 의료 협력 분야의 의학 전문가가 와야합니다. 상대적으로 높고, 미국의 의사는 이상의 $ 250,000 평균 연봉 인구 피라미드의 사회적 소득이다. 반면, 단지 8 컴퓨터 실무자 백만 달러가 넘는 기술 회사는 많은 수준의 의사가 제품을 함께 개발할 여력이 거의 없습니다.
따라서, 중국의 의료 산업은 기술이나 뷰의 임상 적 적용 점의 깊이와 폭에서인지, 세계 최고 수준의 제안을 가지고, 중국은 의료 인공 지능 세계의 최전선에 있었다. 그것의 가장 큰 장점은 인공과 함께 국가의 발전의 활발한 속도에서 온다 인텔리전스는 적용된 혁신뿐만 아니라 국가 전략 수준까지 향상되었습니다. 의료인의 관점에서 볼 때 의료 인공 지능의 중국 시대가 분명 나타날 것입니다.
AI 의료 촉수
이 단계에서 중국의 부적절한 사회 발전 문제는 의료 분야에도 반영됩니다.
종양학 분야, 예를 들어, 국가 강하게 조기 암 검진에 대한 위험이 높은 종양을 권장하지만, 병원의 용량을하지 급속한 성장 정책을 추진하는 후를 가져 높은 수요 때문에 의사 자원 문제의 부족을 충족시킬 수 없다. 또한, 상위 세 병원 및 병원 등의 문제 의사, 장비 수준의 수준의 전반적인 강도 사이에 큰 격차가 자주 발생 위양성의 경우 수 있으며,이. 차 병원 검사에서 환자, 암,하지만 상위 세 병원 후에을 체결하는 경우 결론은 완전히 다를 수 있습니다. 불균형 부적절한 문제가 또한 소아 분야에서 발생합니다. 자원의 소아과 의사의 부족은 많은 취소 소아 병원, 의사 또는 의료 학교에서 공부하는 다른 부서의. 해 임시 배포하게되었다, 몇 사람은 소아과를 선택할 것 .
차트에 따르면 기업의 초기 의료 인공 지능 레이아웃 중 하나입니다, 초점의 선택에서 두 방향은 첫째, 의료 분야의 요구는 두 번째 차트, 심장에 따라 선택하여 종양의 얼마나 많은 임상 적 가치를하는 것이 얼마나 높은 볼 수있다 현재 세 가지 영역에서 인공 지능에 대한 강한 수요이며 뇌 혈관 질환 및 소아과,.
2016에서지도를 통해 생각의 변화에 따라, 지금까지 의료를 입력합니다. 첫 번째 선택은 선별 링크가 더 나은 일을 할 때, 그들은 다른 분야에서의 복제 여부 수에 대해 생각하기 시작, 폐 암 검진을 연결하는 것입니다. 이러한 혈액 검사 또는 촬영 후, 의사가 특정 결론을 줄 필요가있다,이 세션은, 의사가 차이가 더 분명하다 결론을 내렸다. 또한, 인공 지능에 대해 동일한 임상 거대한 수요. 따라서 방사선 봉사의 원래의 아이디어에서 계획에 따라, 호흡기, 간, 담낭, 종양학, 인공 지능의 제품을 제공 내과 의사에게 초음파, 실험실 및 다른 부서, 레이아웃 서비스로 임상 부서.뿐만 아니라, 차트에 따르면 상위 병원에 방문하기 전에, '도시의 방사선 농촌'될 것 올해는 풀뿌리로 시스템을 밀어 것입니다.
AI 의료 빅 데이터
그것은 종종 언급 된 차트에 따르면, 산업에 대한 심층적 인 지식을 기반으로 인공 지능의 임상 코어를 방문 계획에 따라 될 수있는 데이터의 이해와 처리에 관해서는. '알고리즘의 성능에 대한 이야기는 전문가들이 표준 및 데이터에 대해 이야기하고, 평신도이다' 경쟁력.
대형 의료 데이터를 투명하게 이해하는 가장 기본적이고, 전체 의료 데이터 함께 대규모 의료 데이터 통화, 이것은 단지 '큰 의료 정보'가 될 수 있습니다 말을하지 않는 가장 중요한. 빅 데이터 지원의 핵심 인 데이터로부터 발굴과 통찰력.
예컨대, 인공 지능 복잡한 문서, 정화 용량 차원 축소 및 의료 영상 데이터, 분석 및 품질 관리의 구조 기능에 대한 강력한 데이터 분석 기능을 할 수 공중 보건 데이터와 임상 데이터, 인구의 건강 데이터, 복잡한 의료 데이터의 경우 , 데이터 표준화 기능의 다양 화.
모래 절제 쌀 가루는 질서 메디컬 데이터 즐거운 잔치에 적합한 온도, 최상의 요리, 혼돈 메타 데이터 피드 테이블 세정 나뭇잎.
의료 적으로 큰 데이터를 이해하고 사용할 수있는 경우 다음 단계는 신속한 복제 기능을 확립하는 것입니다. 질병 개발 제품의 한 등급을 개발 속도를 높이기 위해 다른 유형의 질병으로 마이그레이션 할 수 있습니다.
왔다 차트에 따르면 국가가 건강 빅 데이터 제휴가 큰 의료 데이터를 열어 설정. 중국은 2010 년 이후 전자 의료 기록을 개발하고 있지만 원하는 모든 환자는 병원에서 자신의 경우에 발견했다. 그러나 가장 큰 문제는되지 않습니다 수 있습니다 이 병원의 질병을 발견하고 발견 할 수 있습니다. 변화가 없습니다.
데이터 등 구이 저우 성, 지역 분포, 질병의 진행, 폐암 발생률을 가진 사람의 수와 탈감작 웨이 계획위원회의 데이터를 열 수 있습니다 교환이 도움이되는 경우 중앙의 데이터 스토리지를 통해. 이제, 구이 저우는, 데이터 교환을받을 필요가있다 의료 대형 데이터 연구에 도움이됩니다.
데이터 분석 및 처리 완료 후, 인공 지능 치료의 표준화, 공급 된 일차 의료의 확대, 의료 기관의 정도를 강화하고 개선하는 등 전체 차원의 임상 연구 데이터의 준비와 같은 응용 프로그램 시나리오를 구축 할 수있는 강력한 능력을해야합니다 임상 서비스와 과학적 연구 능력은 마침내 똑똑한 병원에 세워졌습니다.
(저자는 의료 차트에 따르면, 대통령, 기자 첸 이반 마감)
연결된
유니콘 기업으로서,
2012 년 국제 기술, 그 사람들
인공 지능 기술은 의료 과학 기술을 입력하는 유일한 의료 설명서를 배치 할 계획에 따라, 등 건강, 도시 공공 보안, 금융, 2016의 분야에서 의료 서비스의 번호를 가지고