人工智能与健康:从习题看科技影响
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更新于2024-06-29
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"2019年度人工智能与健康习题.docx"
这篇文档涉及的知识点主要涵盖人工智能在健康领域的应用、统计学概念、人工智能的分类、自然语言处理、癌症相关知识以及度量衡的历史。
1. 人工智能的分类:文档中提到了三种人工智能类型:超人工智能、强人工智能和弱人工智能。弱人工智能是指设计来执行特定任务的人工智能,而强人工智能则能够在任何智力任务上与人类匹敌,超人工智能则是超越人类智能的存在。
2. 统计学基础:概率是横向比较,即比较不同个体在同一变量上的分布情况。这涉及到数据统计的基本概念,概率反映了事件发生的可能性。
3. 人工智能历史:Hinton教授团队在2012年的ImageNet竞赛中降低了约25%的错误率,标志着深度学习在图像识别领域的突破。
4. 逻辑与智能:早期的人工智能研究者认为逻辑是智能的关键,即通过算法和规则来模拟人类思维。
5. 自然语言处理:文本分类是自然语言处理的基础应用,包括识别文本的主题或情感等。
6. 健康数据:前列腺癌在美国男性死亡原因中排名第二,显示了癌症对公共卫生的影响。
7. 遗传与疾病:乳腺癌1号基因突变会增加患乳腺癌的风险,但不意味着一定会患病。
8. 心脑血管疾病:根据施一公教授的研究,中国每年有大量人口因心脑血管疾病死亡,占总死亡人数的28%。
9. 超人工智能:指的是在所有领域都超过人类的智能水平。
10. 度量衡:古代的“量”是指测量容积的过程,如粮食的容量。
11. 人工智能进展:Tomaso Poggio认为过去15年人工智能的成就主要归功于机器学习,特别是深度学习的进步。
12. 人工智能基础理论:提及了大数据智能和人机混合智能作为我国人工智能研究的方向,但没有提供不适当的表述。
这些知识点反映了人工智能在医疗健康领域的应用,统计学在医学研究中的重要性,以及人工智能技术的发展历程和基础理论。同时,还涵盖了遗传学、公共卫生和传统度量衡的知识,这些都是理解人工智能与健康交叉领域的重要组成部分。
2022-06-04 上传
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