大力推动人工智能技术与其他技术融合性发展

“人工智能(AI)正在驱动医疗的转型，但仍面临数据壁垒、隐私泄露、数据偏差等挑战。”在日前举行的第四届细胞科学北京学术会议“医学的未来——AI赋能医疗健康”上，清华大学教授、中国人工智能协会会长、中国工程院院士戴琼海表示，我们有望通过跨学科人才的深入交流、互学互通，探讨出解决问题的方向，在新的时代创立新的方法，将人工智能更好地运用在医疗健康领域，为人类生活创造更美好的未来。

本次会议由北京市科委、中关村管委会与国际学术出版机构细胞出版社(Cell Press)共同主办，邀请了来自美国、德国、瑞士、英国、斯洛文尼亚等5个国家的20位外籍临床医生、生物医学科学家和人工智能专家与3位国内专家学者，围绕AI在医疗诊断中的应用发展，面临的挑战及未来趋势等相关热点议题进行深入探讨。

细胞出版社旗下期刊《细胞系统》(Cell Systems)主编伯纳黛特·盖尔(BernadettGaal)博士致开幕词，她表示人工智能通过帮助医生更准确高效地诊断疾病并加强诊断后的疾病管理，可以提高人类健康福祉，助力人类健康发展。AI医疗诊断领域方兴未艾，我们享受着AI在疾病诊断、治疗、护理、健康管理上带给我们许多便利的同时，也面临诸多挑战。

中国的自动驾驶企业文远知行便是一个很好的范例。这家公司已在中国数个城市部署了无人小巴和无人环卫车。相较于无人驾驶出租车，它们在运行环境上受到了更大的限制，但与人类司机相比，安全性有了大幅提高。这些车辆在特定环境下运行并收集大量数据后，最终将摆脱这些初期上路的限制条件。

在机器人技术从简单应用通往复杂场景的发展过程中，我们将获得更多数据，从而提升其性能和安全性。举例来说，在未来十年里，通过减少人为失误(这是道路事故最常见的原因)，自动驾驶汽车仅在英国就可以防止47000起严重交通事故发生，挽救3900人的生命。兰德公司的研究发现，即使自动驾驶的安全性仅比人类驾驶高 10%，换算过来也能够拯救许多宝贵的生命。

人工智能和机器学习时代的“电车难题”

机器人技术可以挽救无数生命，那么只要证明它比人类略胜一筹，我们就有充分的理由大举推广自动化技术。我认为，我们应把握一切机会推出对人类有助益的机器人自动化工具，它们初期应在受限制的特定环境中使用，然后再逐步规模化采用，最终获得更多自主权及更广泛的推动。通过这种循序渐进的方式，我们一方面可以收集更多的数据，提升机器人的性能，另一方面能够最大限度地降低危及人类生命的事故。

考虑到可能出现的异议，我们需要共同努力，让大众更了解机器人技术带来的短期阵痛和长期效益。只有这样，我们才能在拥抱自动化技术的进程中，逐渐培养出负责任和严谨的态度，让机器人更好地为人类社会服务。

美国电力研究院(EPRI)是一家独立的非盈利机构，该机构正在与 45 个国家的 450 多家公司合作研发能源。EPRI 高级项目经理 Jeremy Renshaw 表示：“风能、太阳能等大量低容量可变发电资源(如风能和太阳能)的使用以及能够流入和流出住宅的双向电力线路使电网的复杂性成倍增加，而 AI 将在维护电网的稳定性方面发挥关键作用。”

负责管理 EPRI AI 计划的 Renshaw 还表示：“AI 可以通过实现重复或耗时任务的自动化来支持已经捉襟见肘的电网运营商。”

德勤咨询有限公司的负责人 Rick Perez 在公用事业和数据分析领域有超过 16 年的工作经验，他对这个观点表示赞同。

Rick Perez 表示：“未来的电网将是一个由风电场和各种存储技术等数千个间歇性电力来源供电的分布式网络，因此需要先进的 AI 方法和高性能计算来管理这个网络。”