燕山大學信息科學與技術(shù)專業(yè)出身的95后大學生譚創(chuàng)創(chuàng)，沒想到自己會與阿爾茨海默癥(俗稱“老年癡呆癥”)為“敵”。
除了上課，他每天主要的工作，是用人工智能技術(shù)分析阿爾茨海默癥。過去，大學生做研究主要使用自己的計算機，或者學校的實驗室設(shè)備，而譚創(chuàng)創(chuàng)則與社會接軌，他的“武器”來自于亞洲最大云計算服務商——阿里云。
2015年上半年，剛剛大一的譚創(chuàng)創(chuàng)闖入了機器學習的世界。他向?qū)W校的文冬教授表達了想要參與科研的意愿。此后，他開始運用機器學習算法來研究阿爾茨海默癥的診斷。
文冬解釋說，通常一次診斷可能需要做十幾個量表(根據(jù)病人答題情況判斷疾病——記者注)，耗費大量時間，病人有時也難以堅持。加之病情輕微時，片子上無法準確呈現(xiàn)哪里病變，就會降低診斷效率與準確性。“機器學習可以提高發(fā)現(xiàn)、診斷阿爾茨海默癥的工作效率，在患者治療中起到積極作用。”
在具體操作上，他們需要把功能性核磁共振和量表中得到的數(shù)據(jù)分為兩類樣本，一類樣本輸入到機器學習的分類模型中去訓練，學習普通人與病人的不同，再給它一個未知樣本去驗證分類器學習后的效果。
項目初期，譚創(chuàng)創(chuàng)用自己的電腦就能完成數(shù)據(jù)建模和病例圖片的分析。但隨著模型越來越大，電腦處理速度越來越慢，后來系統(tǒng)一啟動就崩潰。幾個月前，阿里云在深圳云棲大會上宣布推出機器學習平臺。譚創(chuàng)創(chuàng)逮住免費試用的機會，把自己想要運行的模型、數(shù)據(jù)和代碼一股腦兒輸入進去。阿里云遍布全球的服務器瞬間響應，快速給出了結(jié)果。
但這次對云計算資源的大規(guī)模調(diào)用，很快引起了阿里云工程師的注意。阿里云機器學習運營負責人致電譚創(chuàng)創(chuàng)了解情況，主動為譚創(chuàng)創(chuàng)延長了免費試用期，并將多位阿里云高級機器學習專家拉來支持。
豐富的計算資源令譚創(chuàng)創(chuàng)如魚得水。在研究過程中，他還順帶向阿里云的機器學習平臺反饋一份產(chǎn)品底層硬件的問題，并因此被授予MVP用戶——最有價值技術(shù)專家(MVP)稱號在全球范圍內(nèi)授予為行業(yè)作出貢獻的300位專業(yè)人士。
“可以說現(xiàn)在的研究還只是嘗試。把運算數(shù)據(jù)過程中的各種可能性提出來，一個一個去試。” 譚創(chuàng)創(chuàng)覺得，現(xiàn)在的人工智能和大家想象的離得還比較遠，“并不是我把數(shù)據(jù)給它，它就能告訴我哪兒有問題。”
“算法里包含了隱含層，但現(xiàn)在不知道這個隱含層中有什么，里面的隱含變量代表了什么意思，這是機器學習理論需要突破的地方。”他認為，人工智能這股熱潮才剛剛開始。我們只是撕開了一個口子，一群人沖進去發(fā)現(xiàn)一片黑暗，連燈都沒有。大家都在自己周邊一兩步的距離內(nèi)探索，即便如此，人工智能已經(jīng)讓我們的生活發(fā)生了巨大改變。
如今，文冬教授所帶的團隊已經(jīng)在診斷與康復治療方面取得了一些成果：研發(fā)出基于功能性核磁共振數(shù)據(jù)的阿爾茨海默癥早期自動診斷軟件系統(tǒng)、認知評估軟件系統(tǒng)。
“我總覺得我像剛?cè)腴T一樣，還有很多工作、很多實驗要做。”譚創(chuàng)創(chuàng)說。
