根據在美國 IBM Almaden 研究中心舉行的一場感知運算研討會上發表之技術簡報,巨量資料(big data)分析學不但能模仿人腦,甚至有可能取而代之。
在該場研討會上,風險投資業界資深人士、也是Sun Microsystems 共同創辦人的Vinod Khosla呼籲,科技演進應該朝向藉由把更多醫療決策交由智慧型系統進行,以減少人為疏失。他認為,目前的醫療都仰賴醫學專家的意見,因此往往是:「根據一連串通常正確比錯誤來得多的偏見(bias);我懷疑我們是不是需要讓人類跳出該種循環。」

Khosla列舉了許多研究,量化人為疏失對醫療診斷與治療方面帶來的影響;他主張應該投入更多資源在醫療感測器與分析學方面的研究,而他自己目前也投資多家開發相關技術的新創公司,包括AliveCor、Ginger.io、Kyron、Quanttus等。

「資料科學在未來十年為醫療領域帶來的貢獻,將比生物科學來得多。」Khosla指出,目前的一些數位醫療產品,像是協助學步幼兒/復健者的裝置,未來將會因為消費者需求而提供更複雜的功能:「我認為改變將來自消費者主導的醫療保健領域,而我希望有少數幾個典範能顛覆整個產業利益結構。」

此外,感知運算研究學者Jeff Hawkins則展示了他的新技術成果“Grok”,是一種運用於人腦新皮質(neocortex)的技術,能藉由建立「SDR (sparse distributed representations)」模式追蹤大型資料集(large datasets)。

Grok是以Hawkins的公司所開發的一種SDR演算法為基礎,並以開放源碼形式釋出:「我們不知道該如何以數學形式來描述它,但我認為這會是感知運算的基本功能區塊。」

該軟體已經在亞馬遜(Amazon)的雲端服務上使用,能針對異常資料流進行快速偵測以及排名,並提供能快速對那些資料流進行調查的工具。Hawkins將該種工具形容為安裝在一個功能非常基本之大腦、也就是尺寸僅「老鼠大腦新皮層的千分之一」上的「單一感測器」──就像是一隻耳朵。

「我們看到了一些不尋常的東西──而我們不知道那是如何發生、或是其根源;」他表示,這需要在一個既定系統中建立物理模型,並去理解一切可能是如何運作。」

無論如何,Hawkins聲稱Grok是一種能支援包括金融、電子商務,以及製造業等多樣化應用領域的巨量資料分析工具;澳洲業者CEPT Systems已經在自然語言識別方案,採用了Grok核心的開放源碼演算法。

編譯:Judith Cheng

(參考原文: Big Data May Mimic, Replace Brain,by Rick Merritt)

資料來源:電子工程專輯

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