英国伯明翰新研究论文:机器人需要掌握新理念
本文作者:小蛙 2019-08-14 10:11:07 浏览量:1935 评论量:3

如果机器人要在不久的将来有效而安全地与人合作,他们需要知道为什么他们要工作。简而言之,这意味着机器需要理解人类的动机,而不是盲目执行没有上下文的任务。

根据位于伯明翰大学的国家核机器人中心的一篇新文章,这可能预示着机器人世界将发生重大变化,但这是必要的。

第一作者伯明翰大学的Valerio Ortenzi博士认为,随着经济体拥抱自动化,连通性和数字化(“工业4.0”)以及人机交互水平(无论是在工厂还是家庭中),思维的转变将是必要的。大幅提升。

该论文发表在Nature Machine Intelligence上,探讨了机器人使用物体的问题。“抓”是很久以前在大自然中完善的一种行为,但它代表了机器人研究的最前沿。

大多数基于工厂的机器都是“笨蛋”,盲目地拾取在恰当的时刻出现在预定位置的熟悉物体。让机器拾取随机呈现的不熟悉的对象需要多种复杂技术的无缝交互。这些包括视觉系统和高级AI,因此机器可以看到目标并确定其属性(例如,它是刚性的还是灵活的?);并且可能需要夹具中的传感器,因此机器人不会无意中压碎已被告知拾取的物体。

即使这一切都已完成,国家核机器人中心的研究人员也强调了一个基本问题:传统上被认为是对机器人的“成功”把握可能实际上是真实世界的失败,因为机器没有考虑到目标是什么,为什么选择一个对象。

“自然机器智能”(Nature Machine Intelligence)论文引用了一个工厂中的机器人示例,该机器人拾取一个物体以便交付给客户。它成功执行任务,安全地保存包装而不会造成损坏。不幸的是,机器人的抓手遮住了一个关键的条形码,这意味着无法跟踪物体,公司也不知道物品是否被拾起;整个送货系统发生故障,因为机器人不知道以错误的方式装箱子的后果。

机器人人工智能更多阅读:人工智能可以产生更准确的乳腺癌诊断

加州大学洛杉矶分校的研究人员开发了一种人工智能系统,可以帮助病理学家更准确地阅读活检组织,更好地检测和诊断乳腺癌。

在JAMA网络公开赛上发表的一项研究中描述的新系统有助于解释用于诊断乳腺癌的医学图像,这些图像对于人眼难以分类,并且它几乎与经验丰富的病理学家一样准确或更好。

“从一开始就获得正确的诊断至关重要,这样我们才能引导患者进行最有效的治疗,”该研究的资深作者,加州大学洛杉矶分校David Geffen医学院的医学教授Joann Elmore博士说。


由Elmore领导的2015年一项研究发现,病理学家经常不同意乳房活检的解释,每年对数百万妇女进行乳房活检。早期的研究表明,每六名患有原位导管癌的妇女(一种非侵袭性乳腺癌)中约有一名出现诊断错误,并且大约一半的乳腺异型性活检病例(异常细胞)给出了不正确的诊断。这与乳腺癌的高风险有关)。

“乳房活组织检查的医学图像包含大量复杂的数据,解释它们可能非常主观,”Elmore说,他也是加州大学洛杉矶分校Jonsson综合癌症中心的研究员。“区分乳腺异型性与原位导管癌在临床上是重要的,但对于病理学家来说非常具有挑战性。有时,医生甚至不同意他们之前的诊断,因为他们在一年后就会出现同样的病例。”

科学家推断,人工智能可以提供更准确的读数,因为通过从大型数据集中提取,系统可以识别样本中与癌症相关但人类很难看到的模式。

该团队将240张乳房活检图像送入计算机,对其进行训练以识别与几种类型的乳腺病变相关的模式,从良性(非癌)和异型性到原位导管癌,或DCIS和浸润性乳腺癌。另外,通过三位专家病理学家的共识确定每张图像的正确诊断。

为了测试该系统,研究人员将其读数与87名美国病理学家的独立诊断进行了比较。虽然人工智能程序与人类医生在区分癌症和非癌症病例方面表现接近,但人工智能程序在区分DCIS与异型性时表现优于医生 - 被认为是乳腺癌诊断的最大挑战。系统正确地确定扫描是否比医生更频繁地显示DCIS或非典型;它的灵敏度在0.88和0.89之间,而病理学家的平均灵敏度为0.70。(灵敏度得分越高表明诊断和分类的可能性越大。)

“这些结果非常令人鼓舞,”埃尔莫尔说。“美国的实践病理学家在原位诊断异型性和导管癌方面的准确性很低,基于计算机的自动化方法显示出巨大的希望。”

研究人员正在研究该系统以诊断黑色素瘤。

西雅图儿童医院的埃兹吉·梅尔坎是这项研究的第一作者。其他作者是华盛顿大学的萨钦·梅塔和琳达·夏皮罗,南俄亥俄病理顾问贾曼·巴特利特和佛蒙特大学的Donald Weaver。该研究得到了美国国立卫生研究院国家癌症研究所的支持。

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最新评论

小白兔  3个月前
机器人人工智能更多阅读:人工智能可以产生更准确的乳腺癌诊断

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fd_tcBmcdgd  3个月前
英国伯明翰新研究论文:机器人需要掌握新理念

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游龙四方  3个月前
机器人会越来越智能的

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没有更多了哦~

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