盡管基金的交易臺(tái)和醫(yī)生的手術(shù)臺(tái)完全扯不上關(guān)系，但兩位對(duì)沖基金出身的“寬客”卻合力研發(fā)出一種通過(guò)核磁共振（MRI）圖像來(lái)診斷心臟疾病的程序，使其在全球最難的人工智能競(jìng)賽中力壓近千只隊(duì)伍最終奪魁。

　　根據(jù)英國(guó)《金融時(shí)報(bào)》報(bào)道，來(lái)自洛杉磯Crabel Capital Management的Tencia Lee（近日跳槽至一家機(jī)器人創(chuàng)業(yè)公司）以及來(lái)自TwoSigma的QiLiu利用“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)研制出算法，在去年12月的一場(chǎng)比賽中被初步證實(shí)可以通過(guò)圖像有效的診斷心臟疾病。

　　根據(jù)美國(guó)國(guó)家衛(wèi)生研究院首席先進(jìn)的心血管成像醫(yī)師Andrew Arai的介紹，該程序的判斷能力已經(jīng)與熟練的心血管醫(yī)生十分接近。不夠納入實(shí)用的話還需要接受?chē)?yán)格的測(cè)試。

　　在美國(guó)每年有100萬(wàn)患者金融核磁共振檢測(cè)，一旦該程序商業(yè)化后，可為醫(yī)生診斷一位患者的時(shí)間節(jié)省20分鐘左右。提高診斷效率的同時(shí)還可以為患者節(jié)約數(shù)千美元的費(fèi)用。

　  Tencia Lee表示她和QiLiu使用的是一種名為“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的技術(shù)，也是深度學(xué)習(xí)的一種結(jié)構(gòu)，模仿人腦對(duì)信號(hào)處理上的分級(jí)邏輯。與其他深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)相比，其在圖像和語(yǔ)音識(shí)別方面能夠給出更優(yōu)的結(jié)果。

　　所謂“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”是模仿動(dòng)物視覺(jué)系統(tǒng)的信息處理的“神經(jīng)-中樞-大腦”工作過(guò)程，是一個(gè)不斷迭代、不斷抽象的過(guò)程。從原始信號(hào)，做低級(jí)抽象，逐漸向高級(jí)抽象迭代，抽象層面越高，存在的可能猜測(cè)就越少，就越利于分類。

　　Lee稱他們二人此前從未接觸過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的工作，一路上從GitHub（社會(huì)化代碼分享社區(qū)）上得到了不少幫助。他們遇到的最主要問(wèn)題是如何讓機(jī)器人的判斷擁有足夠的準(zhǔn)確度，隨后這個(gè)問(wèn)題變成如何為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)添加更多病例圖像，讓其學(xué)習(xí)并得出改進(jìn)結(jié)果。

　　“我花了超過(guò)3個(gè)月的全部業(yè)余時(shí)間制作出該軟件，”Lee還表示，該類軟件的出現(xiàn)意味著即便是數(shù)據(jù)背景出身的專家也能解決醫(yī)學(xué)上的難題。

　　本次比賽由硅谷一家名為Kaggle的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)主辦，Lee和Liu從993只隊(duì)伍中脫穎而出，贏得了總計(jì)12.5萬(wàn)美元的獎(jiǎng)金。Kaggle每年出面為替大型企業(yè)舉辦超過(guò)50場(chǎng)比賽，其CEO Anthony Goldbloom稱這次比賽是其舉辦過(guò)最難的一次，不過(guò)比起獎(jiǎng)金，贏得比賽后在業(yè)內(nèi)獲得的名聲會(huì)更加重要。

　　深度學(xué)習(xí)這一概念最近因?yàn)楣雀鐰lphaGo機(jī)器人戰(zhàn)勝李世乭九段而被普羅大眾所熟知。除了下棋，實(shí)際上深度學(xué)習(xí)已經(jīng)引申出了很多具有實(shí)際意義的應(yīng)用，比如識(shí)別某一個(gè)圖片中是否有癌細(xì)胞，某一個(gè)鐵路沿線上的軌道是否存在磨損，甚至軍事作戰(zhàn)中，對(duì)方的視線中是否有坦克，都可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)。谷歌的自動(dòng)駕駛，其中很重要的就是識(shí)別道路、交通信號(hào)燈、路標(biāo)等，這都是通過(guò)深度學(xué)習(xí)獲得。