人工智能医疗前景

1、新药研发

新药研发的痛点是周期长，平均为10年；费用高，每款新药研发费约15亿美元；成功率低，约5000种候选化合物中才有1种能进入II临床试验。结合AI技术的药物研发将会显著提高研发效率并降低成本。目前，在药物研发中，AI应用于，包括药物挖掘、新药安全有效性预测、生物标志物筛选等。

2、辅助疾病诊断

实际上，诊断就是数据分析过程，从基因序列到影像分析，病人会产生大量数据，机器学习应需而生。通过AI分析技术与机器学习相互结合，极大地提高了医疗服务质量和预后。3、辅助治疗

AI技术还可以用于辅助临床决策。例如选择合适的用药剂量，制订安全有效的个体化治疗方案，其中最成功的辅助治疗案例是IBM Watson在肿瘤辅助治疗方面的应用。

4、健康管理

情感识别是AI一个热点领域。该领域已经衍生出了很多优秀技术，从语言、表情、语音中识别人的情感和情绪。http://GingerIO 和 Mobile Therapy 公司通过挖掘用户智能手机数据来发现用户精神健康的微弱波动。人工智能也可用于识别疾病风险和降低风险的措施。为个体设计个性化的健康管理计划，通过个人健康档案数据分析建立个性化健康管理方案。

深度学习的快速发展，不仅使机器学习得到许多实际的应用，还拓展了整个AI（人工智能的）的范围。 它将任务进行拆解，使得各种类型的机器辅助变成可能，具体分为以下几类应用：

1、无人驾驶汽车：深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理，可以用于感知周围环境、 识别可行驶区域检测、以及识别行驶路径识别。

2、识别及分类：识别出中的对象，并建立关键词，对进行分类。

3、机器翻译：基于深度学习理论，借助海量计算机模拟的神经元，在海量的互联网资源的依托下，来模仿人脑理解语言，形成更加符合语法规范、容易理解的译文。

4、目标识别：即不仅可以识别出是什么物体，还可以预测物体的位置，位置一般用边框标记。

5、情感识别：通过深度学习，帮助计算机识别新闻、微博、博客、论坛等文本内容中所包含情感态度，从而及时发现产品的正负口碑。

6、艺术创作：通过深度学习，让计算机学会根据不同的作曲家风格进行音乐编曲或者基于各流派画家进行绘画创作。

在较长一段时期内，情感一直位于认知科学研究者的视线以外。直到20世纪末期，情感作为认知过程重要组成部分的身份才得到了学术界的普遍认同。当代的认知科学家们把情感与知觉、学习、记忆、言语等经典认知过程相提并论，关于情感本身及情感与其他认知过程间相互作用的研究成为当代认知科学的研究热点，情感计算（ affective computing ）也成为一个新兴研究领域。

众所周知，人随时随地都会有喜怒哀乐等情感的起伏变化。那么在人与计算机交互过程中，计算机是否能够体会人的喜怒哀乐，并见机行事呢？情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统，即赋予计算机像人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力。

目前情感计算研究面临的挑战还很多，例如，情感信息的获取与建模问题，情感识别与理解问题，情感表达问题，以及自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现问题。显然，为解决上述问题，我们需要知道人是如何感知环境的，人会产生什么样的情感和意图，人如何作出恰当的反应。而人类的情感交流是个非常复杂的过程，不仅受时间、地点、环境、人物对象和经历的影响，而且有表情、语言、动作或身体的接触。因此，在人和计算机的交互过程中，计算机需要捕捉关键信息，识别使用者的情感状态，觉察人的情感变化，利用有效的线索选择合适的使用者模型（依据使用者的操作方式、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等构建的模型），并对使用者情感变化背后的意图形成预期，进而激活相应的数据库，及时主动地提供使用者需要的新信息。

情感计算研究的发展在很大程度上依赖于心理科学和认知科学对人的智能和情感研究取得新进展。心理学研究表明，情感是人与环境之间某种关系的维持或改变，当客观事物或情境与人的需要和愿望符合时会引起人积极肯定的情感，而不符合时则会引起人消极否定的情感。情感具有三种成分：主观体验（个体对不同情感状态的自我感受）、外部表现（在情感状态发生时身体各部分的动作量化形式，即表情）和生理唤醒（情感产生的生理反应）。从生物进化的角度我们可以把人的情绪分为基本情绪和复杂情绪。基本情绪是先天的，具有独立的神经生理机制、内部体验和外部表现，以及不同的适应功能。人有五种基本情绪，它们分别是当前目标取得进展时的快乐，自我保护的目标受到威胁时的焦虑，当前目标不能实现时的悲伤，当前目标受挫或遭遇阻碍时的愤怒，以及与味觉（味道）目标相违背的厌恶。而复杂情绪则是由基本情绪的不同组合派生出来的。

情感是一种内部的主观体验，但总是伴随着某种表情。表情包括面部表情（面部肌肉变化所组成的模式），姿态表情（身体其他部分的表情动作）和语调表情（言语的声调、节奏和速度等方面的变化）。这三种表情也被称为体语，构成了人类的非言语交往方式。面部表情不仅是人们常用的较自然的表现情感的方式，也是人们鉴别情感的主要标志。通过使用特定的仪器，我们可以对面部的微小表情变化进行研究，甚至可以区分真笑和假笑：人在真笑时面颊上升，眼周围的肌肉堆起，大脑左半球的电活动增加；而人在假笑时仅有嘴唇的肌肉活动，下颚下垂，大脑左半球的电活动不明显。脸部运动编码系统FACS通过不同编码和运动单元的组合，可以在脸部形成复杂的表情变化，其成果已经被应用于人脸表情的自动识别与合成。

人的姿态即身体表情，一般伴随着交互过程而发生变化，并表达着一些信息。

语调表情是通过语音的高低、强弱、抑扬顿挫来表达说话人的情感。在人际交往中，语音是人们最直接的交流通道。

在情感计算研究中还可以使用很多种生理指标，例如，皮质醇水平，心率，血压，呼吸，皮肤电活动，掌汗，瞳孔直径，事件相关电位，脑电EEG等。研究发现，惊反射可用作测量情感愉悦度的生理指标，而皮肤电反应可用作测量情感生理唤醒程度的生理指标。

很显然，开展认知科学研究不仅仅是为了满足人类智慧上的好奇心，更重要的是服务于人类，提高人类的生活质量。情感计算有广泛的应用前景。计算机通过对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而可以帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们理解自己和他人的情感世界。计算机的情感化设计能帮助我们增加使用设备的安全性，使经验人性化，使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化。

情感计算是一个高度综合化的研究和技术领域。通过计算科学与心理科学、认知科学的结合，研究人与人交互、人与计算机交互过程中的情感特点，设计具有情感反馈的人与计算机的交互环境，将有可能实现人与计算机的情感交互。情感计算研究将不断加深对人的情感状态和机制的理解，并提高人与计算机界面的和谐性，即提高计算机感知情境，理解人的情感和意图，作出适当反应的能力。

你还记得前几日的这个热搜吗？根据牛津经济研究所6月25日发布的报告显示：未来10年机器人将取代全球2000万工作岗位！

其实，这几年机器人每隔一段时间就会以各种“方式”进入大家的世界。

一、机器人目前如何参与人类的生活？据麦肯锡全球研究院报告称，未来全球大概有375亿人口将面临重新就业，其中中国占1亿。那么目前机器人都是怎么出现在我们的生活当中？又改变了我们什么呢？

阿里未来酒店

从登记入住、退房结算到客房的清洁打扫安排全部由机器人完成。仅仅依靠人脸识别技术便可以让顾客自由出入，并且机器人还会为你引路，避免找不到房间。如果不想去餐厅吃饭，可手机点餐，机器人便会将食物送上门。

海底捞无人餐厅海底捞被大家所认可的就是服务。但对机器人这个区域，海底捞还是要“参与”进来的。从洗菜工、配菜员、传菜员到等位区服务员和表演人员，除了管理岗位外的其他岗位几乎全部被替代。

京东JOY’S智慧餐厅没有一个真人厨师、没有服务员，只有一个个机器在后厨流畅的操作，各大菜系应有尽有。同样也是机器在通道上来来回回的传菜，传菜机器人还会自动避开通道上的障碍。据说到2020年，餐厅技术与独家菜谱将全面开放，全国加盟店可达1000家。

德克士、五芳斋越来越多的商家与公司也纷纷加入了“无人营业”的大军。与此之外还有无人快递、无人驾驶、日本机器人“妻子“机器人使我们的生活更智能，但与此同时也在无形中取代着某些事物。英国BBC电视台预测，将近一半的普通职业从业者面临着50%被人工智能取代的危险。

二、哪些职业最容易被机器人取代？时代的变迁，就会对人类造成或多或少的冲击！机器人的出现，哪些职业最容易被取代呢？如电话推销员，工作内容重复且单调；如打字员、速记员，只需语音识别技术便可取代；如财务，这个需要信息搜集整理工作的岗位，不仅需要严格的逻辑还需要一定的技能基础，但目前全球已有四大会计事务所推出财务智能机器人同时银行职员、前台、保安、清洁工、司机等众多职业被取代的可能性都非常大。而这些职业都有这几个共同点：1、大量重复性劳动；2、工作技能要求低，通过训练即可掌握；3、不需要与时共进。

但事物总有两面性，机器人的出现能取代某些岗位，但也会带来新兴职业。

三、机器人能够带来哪些新兴职业？报告显示，2000万岗位被取代，但智能发展创造的新职位会和取代的一样多。

在这里，不得不提智能机器人开发。机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置，它的任务是提高生产、制造或服务效率。智能机器人软件开发，就是开发具有人工智能的程序，为机器赋予灵魂，让机器人更好的为人类服务。

随着互联网的快速发展，人类生活越来越智能。智能机器人开发也是一个新兴的领域，并占据了许多优势。

1、政策支持截止2018年，国务院、工信部、科技部等部门及31个省纷纷出台机器人相关政策，在项目支持、平台建设与应用示范方面营造良好生态环境。2、人才红利截止2017年，我国机器人项目获得投资总金额超200亿元人民币。预计2023年我国机器人产业规模达260亿美元。给行业将带来诱人的人才红利。3、消费趋势如十年前智能手机开始普及一样，在下一个十年平均每人将至少拥有三台机器人。机器人革命时代来临，将逐步走向消费终端。4、技术驱动人们对智能化要求的提高促进了机器人产业发展，在这样背景下，机器人技术发展将一日千里，未来将在柔性、人机交互、情感识别等技术上飞速发展。与此同时，机器人也在快速地渗透各个领域， 代替人工已势不可挡！

未来已来，我们又该如何不被机器人所淘汰呢？首先要了解自己的爱好特长，发挥优势；其次要了解目前最火、最具有前景的行业；要保持学习的思想，学习新的知识和技能。来北大青鸟北京嘉荟计算机学院，掌握前沿的IT技术，成为IT达人。

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前景可以的。

人工智能工程技术人员是指从事与人工智能相关算法、深度学习等相关的多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。人工智能专业就业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化通信、机械制造等。

人工智能是国家战略的核心方向，影响着国民经济的很多领域，已成为一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志。

目前人工智能的研究发展已经达到了较高的水平，同时它的研究内容也在逐步扩展和延伸。对人的情感和认知的研究是人工智能的高级阶段，它的研究将会大大促进拟人控制理论、情感机器人、人性化的商品设计和市场开发等方面的进展，为最终营造一个人与人、人与机器和谐的社会环境做出贡献。心理学家认为，人工智能下一个重大突破性的发展可能来自与其说赋予机器更多的逻辑智能，倒不如说赋予计算机更多的情感智能。对人的情感和认知的研究是在人工智能理论框架下的一个质的进步。因为从广度上讲它扩展并包容了感情智能，从深度上讲感情智能在人类智能思维与反应中体现了一种更高层次的智能。对人的情感和认知的研究必将为计算机的未来应用展现一种全新的方向。在这个领域的研究中主要包括情感计算（Affective Computing）、人工心理（Artificail Psychology）和感性工学（Kansei Engineering）等。

人工心理理论是由中国北京科技大学教授、中国人工智能学会人工心理与人工情感专业委员会主任王志良教授提出的。他指出，人工心理就是利用信息科学的手段，对人的心理活动（着重是人的情感、意志、性格、创造）的更全面再一次人工机器（计算机、模型算法等）模拟，其目的在于从心理学广义层次上研究人工情感、情绪与认知、动机与情绪的人工机器实现的问题。

日本从上世纪九十年代就开始了感性工学（Kansei Engineering）的研究。所谓感性工学就是将感性与工程结合起来的技术，是在感性科学的基础上，通过分析人类的感性，把人的感性需要加入到商品设计、制造中去，它是一门从工程学的角度实现能给人类带来喜悦和满足的商品制造的技术科学[4]。日本已经形成举国研究感性工学的高潮。

欧盟国家也在积极地对情感信息处理技术（表情识别、情感信息测量、可穿戴计算等）进行研究。欧洲许多大学成立了情感与智能关系的研究小组。其中比较著名的有：日内瓦大学 Klaus Soberer领导的情绪研究实验室。布鲁塞尔自由大学的D Canamero领导的情绪机器人研究小组以及英国伯明翰大学的A Sloman领导的 Cognition and Affect Project。在市场应用方面，德国Mehrdad Jaladi-Soli等人在2001年提出了基于EMBASSI系统的多模型购物助手。EMBASSI是由德国教育及研究部（BMBF）资助并由20多个大学和公司共同参与的，以考虑消费者心理和环境需求为研究目标的网络型电子商务系统。

我国对人工情感和认知的理论和技术的研究始于20世纪90年代，大部分研究工作是针对人工情感单元理论与技术的实现。哈尔滨工业大学研究多功能感知机，主要包括表情识别、人脸识别、人脸检测与跟踪、手语识别、手语会成、表情合成、唇读等内容，并与海尔公司合作研究服务机器人。清华大学进行了基于人工情感的机器人控制体系结构的研究。北京交通大学进行多功能感知机和情感计算的融合研究。中国科学院自动比研究所主要研究基于生物特征的身份验证。

当前国际人工智能领域对人工情感合认知领域的研究日趋活跃。美国人工智能协会（AAAI）在1998，1999和2004年连续组织召开专业的学术会议对人工情感和认知进行研讨，国内的研究者也开展了许多的研究工作和学术活动。2003年12月在北京召开了第一届中国情感计算及智能交互学术大会。2005年10月在北京召开的第一届情感计算和智能交互国际学术会议，集合了世界一流的情感计算、人工情绪和人工心理研究的著名专家学者。这说明我国的人工情感和人工心理的研究在逐步展开并向国际水平看齐。

对情感计算的研究大致可以分为情感识别、情感建模和情感反应三大部分，这其中情感识别无疑是最基础，也是最重要的部分。

综上所述，对人的情感和认知的研究，包括对情感识别的研究，无论在理论上还是实践中都已经受到了研究者广泛的关注，对这一问题的研究具有重要的理论和应用价值。对这一问题的研究将最终推动人工智能的进一步发展，实现人机和谐的目标。

IEEETransactionsonAffectiveComputing、TPAMI。

1、IEEETransactionsonAffectiveComputing：现在是中科院二区期刊，影响因子破7亿了，人工智能方向CCF-B类期刊，澳洲A类期刊。

2、TPAMI：是面向人脸、肢体动作这类图像的情感计算。对话中的情感识别任务在现实生活中应用领域广泛，因此受到了越来越多的关注。对话中的文本，既包含了说话人信息，又与前文联系紧密。