AI机器人情感时代来临:情感智能引领未来科技革命
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AI机器人情感时代来临:情感智能引领未来科技革命

文章主要探讨了AI机器人是否会具备人类情感这个问题,指出随着AI技术的发展,AI机器人正逐渐具备类似人类的情感理解和表达能力。文章介绍了一些科学家正在进行的情感学习研究,并通过面部表情数据捕捉和情感数据分析,让AI机器人能够识别、理解并适应人类情感。以谷歌智能助手和微软“小冰”为例,这些AI机器人已经开始能够理解并回应人类的情感,提供更为人性化的服务。
GPT初创公司为医生打造医疗笔记AI助手, 融资$1.5亿
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GPT初创公司为医生打造医疗笔记AI助手, 融资$1.5亿

在如此投资不景气大环境下,该初创公司获得1.5亿美元投资,而且还动了微软的“奶酪”。他们有怎样的生成式人工智能核心技术GPT-AI? 为医生专门打造医疗记录AI助手,能否为国内医生所用?国内医生是否也需要类似的GPT-AI助手?关注详情。 阅读文摘 一家位于匹兹堡的GPT-AI初创公司,日前成功获得投资1.5亿美元,而且竟然挑战微软的Nuance开发的临床医生笔记自动生成服务AI项目。该公司获得如此巨资,这在全球投资紧缩大背景下尤为显眼,除了Nuance前任CEO的加盟鼎立支持之外,该公司开发的GPT-AI辅助工具,不仅可以对接任何医院的电子健康记录软件,并且快速转录和总结医生和患者的诊疗对话和记录,公司CEO认为,他们的GPT-AI医生助手比微软开发的同类产品更优化。首先,该公司与联邦医保下属的医疗电子健康系统集成商合作,旨在覆盖全美国80%的医生,这无疑的具有行业“垄断性”。尽管面临微软这样的超级强大对手,但公司凭借其精准专业知识、快速响应客户需求以及共同研发GPT-AI产品的超强能力,已获得了医界认可。该公司利用这新一轮融资,继续拓展开发新功能,提高在医疗流程中的效率,并且减轻医生的负担,为医疗人员提供更多乐趣和高效率。类似GPT-AI医生助手系统,国内的医生也是工作刚需,是否可以转化应用?值得关注。 AI医学系列讲座三 (2月25日,周日晚8点, Zoom在线) 微信报名:GlobalMD2020 主题:AI辅助液体活检临床监测疾病和疗效 (内容简介点击下图链接) 关注我们,获取生物医学前沿最新资讯
🚀GPT-4何方神圣?四大专家揭秘其真正威力与行业影响💥
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🚀GPT-4何方神圣?四大专家揭秘其真正威力与行业影响💥

文章《AI未来指北》由腾讯新闻推出,聚焦AI领域技术、商业模式和未来发展。尽管AI可能替代部分基础工作,但创意、管理和科研仍受限;巨头们将面临大模型竞争与护城河挑战;多模态技术的影响有限;真正突破在于独立自主性,GPT尚不具备完全自主性;产业应用中,小型模型更划算。过去半年生成式AI技术崛起,企业用户对其需求提升,腾讯科技通过AIGC未来指北探讨相关话题,本期特别讨论了GPT-4的潜力和局限性。
测量古代心灵:北京大学团队打破历史研究界限,使用CCR模型揭示心理学构念
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测量古代心灵:北京大学团队打破历史研究界限,使用CCR模型揭示心理学构念

北京大学研究团队开发了"情境化构念表征"(CCR)框架,使用AI大模型分析历史文本中的心理构念,如集体主义和传统主义。他们通过Transformer模型结合心理学量表与文本嵌入技术,比较了CCR方法、DDR和基于GPT-4的小样本提示法,并在测试中展示了CCR的优越性。该方法解决了量化古代历史心理学研究中语言和模型适配的问题,通过构建中文历史心理学语料库并利用间接监督和对比学习训练,为大规模心理测量提供了一种有效工具。
一文读懂人工智能“AI+医疗”在医疗领域的应用与挑战
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一文读懂人工智能“AI+医疗”在医疗领域的应用与挑战

近年来,ChatGPT 等生成式 AI 大模型展示了巨大的商业潜力,并在人类任务中表现出色。这种具有里程碑意义的技术已经在医疗保健领域证明了有效性。然而,我们也必须认识到生成式 AI 大模型存在一些缺点,例如可能会生成错误信息并有泄露患者隐私等风险。因此,在应用大模型于医疗保健领域时,我们必须建立适当的监管流程和规则,以确保更好地利用它们来提高效率。这样一来,我们可以确保患者的隐私得到保护,同时充分发挥生成式大模型的潜力。 AI 在医疗领域的应用 “AI+”医疗已经不是新闻,早在 2018 年腾讯、阿里、科大讯飞等企业就开始布局 AI+ 医学影像行业,发展至今已经有 70 个 AI 医学影像产品获得了三类证。根据亿欧报告,2023 年人工智能医学影像的市场规模预计为 24 亿元。 除了在 AI 医学影像领域取得突破,近期 ChatGPT 火爆出圈也释放了病理诊断的市场潜力。一些医疗平台机构通过微调 ChatGPT 等底座模型,相继发布了在医疗领域应用的大型模型。国外方面,微软正在基于 GPT-4 开发医疗模型 LLaVA-Med,旨在加速医疗进程,建立更加精准的病理模型。谷歌在 7 月发布了 Med-PaLM 2,这是首个在美国医疗执照考试中达到专家水平的大型语言模型,能够回答各种医学问题。国内方面,叮当健康在 6 月 28 日发布了叮当 HealthGPT,并推出了基于此模型研发的应用型医药 AI 产品,如叮当药师和营养师 AI 助手。另外,今年 5 月,医联也发布了国内首款基于 Transformer...
“华佗在线问诊”,AI医疗没有做不到,只有想不到
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“华佗在线问诊”,AI医疗没有做不到,只有想不到

据澎湃新闻6月1日报道,香港中文大学(深圳)和深圳市大数据研究院所在的王本友教授团队训练并开源了一个新的医疗大模型——HuatuoGPT(华佗GPT),以使语言模型具备像医生一样的诊断能力和提供有用信息的能力。基于医生回复和ChatGPT回复,让语言模型成为医生提供丰富且准确的问诊。 此外,AI+医疗的商业落地也有进一步进展。近日,上海人工智能实验室宣布联合多家国内外顶级科研机构、高校及医院,共同发布了全球首个医疗多模态基础模型群“OpenMEDLab浦医”。 据悉,该模型群在许多方面的表现,都让人惊叹不已。“OpenMEDLab浦医”在语言模型方面提供多场景多轮会话能力,包括导诊、问诊、健康咨询和辅助决策等功能。这些功能可以帮助医务人员更好地处理复杂的医疗问题,提高工作效率。 在图像领域方面,“OpenMEDLab浦医”支持不同影像模态的高精度植入,包括放射影像、病理图像和内镜等。这项技术可以实现前沿研究和临床任务中的检测、分割和分类功能,为医疗诊断提供更精准、快速的帮助。 此外,“OpenMEDLab浦医”可以助力研发高稳定性和高生物活性的蛋白质,从而有望解决蛋白类新药研发过程中的耗时长、耗费高等难题。这项创新医疗技术将有力地推动医疗技术的发展,使医疗诊断更加专业、精准。 目前,“OpenMEDLab浦医”已与多家头部三甲医院及医药企业合作。AI与医疗结合可以很好地弥补我国医疗资源分配不均和缺乏的短板。 AI技术与医疗如何应用? AI+医疗,这种革命性的技术已经悄然走进医疗服务领域,旨在赋予医务人员更强大的能力,提高医疗服务的效率和效果。根据艾瑞咨询的数据,2020-2025年AI+医疗市场规模呈现高增长状态,市场总规模在2025年将达385亿元。 借助人工智能核心技术,AI+医疗不仅可以协助医务人员进行更精准的诊断和治疗,而且还可以创造出全新的医疗应用技术,为病人带来更加便捷和贴心的服务体验。AI+医疗的出现,无疑将给医疗行业带来一次全面的颠覆和提升。 如何颠覆和提升相信是很多财友的疑问?目前来看,AI与医疗行业的确具有很强的场景关联性。按应用场景分类,AI+医疗主要包括AI医疗影像、CDSS、智慧病案、AI制药、医疗数据智能平台、AI医疗机器人、AI基因分析等细分应用技术。AI+医疗的应用,有望彻底改变传统医疗环节,提高医疗效率,带来更优质的医疗服务体验。 影响几何? 笔者认为,AI与医疗可以很好地解决我国医务人才短缺的问题。以我国医疗产业中从业人数较多的医疗影像为例,目前该细分领域医生的数量的增长速度,远远落后于医疗影像数据的飞速增长。 而如果使用AI技术赋能医疗,那么智能病案管理体系可以通过共享病案库来让医生快速找到相关的疾病案例,不仅提高疾病的发现率,也可以弥补医疗资源短缺的问题。 据卫健委的数据显示,我国慢性病患者数量已经突破4亿,超过总人口的三分之一,并且还在持续增长。因此AI技术将为打造更加完善的医疗环境带来巨大的助力。 此外,AI技术的应用可以为医疗行业注入新的动力。它能够快速地收集、分析和预测疾病数据和区域健康走势,提供对重大疾病的联防联控,对重点人群、康复人群等进行有效的管理和预防。 这种“AI+医疗”的模式的发展和完善,可以帮助弥补基层诊疗服务的短板,提高公共卫生服务的效率,解决我国医疗资源相对匮乏和基层医疗服务能力不足的结构性难题,进而促进医疗行业的健康发展。 尾声 随着大模型技术不断革新,AI+医疗应用正通过文本生成、辅助查询等方式,以高效的形式帮助医疗全流程提升效率。与此同时,海外已经有了许多大型模型在医疗领域的成功应用,如谷歌的Med-PaLM 2和微软子公司Nuance的DAX Express。 未来,这种应用有望被纳入到辅助诊疗决策等核心业务系统之中,成为我国医疗体系中不可或缺的一部分。
法律AI:让用法更简单
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法律AI:让用法更简单

2023年5月的最后一天,非常荣幸接受晓海总及北大法宝的邀请,成为北大法宝新AI的产品体验官,也参加了新产品发布会。以下是发言内容: 时隔六年,又一次在北大讲台上。与上次不同的是,这一次,我不再是法律科技的从业人员,上岸成为一名法律科技的用户。 但在长达八年的时间里,一直关注着法律科技的动态。在今天这个场合,请允许我表达对法宝、晓海总及各位同事的敬意. 法律科技,是一个道阻且长的过程,是一个又苦又累的过程,在座的各位还在坚守,非常值得敬佩和尊重。 2017年底我参加北大法律与人工智能中心第一届论坛的时候,发言题目是全世界法律矿工联合起来。大数据是科技时代的石油,大数据从业人员就是大数据时代的石油工人。 看到晓海总带领下的北大法宝,不停的在法律数据的海洋里挖呀挖,种下了智能的种子,开出了智慧的花。在三十多年的时间里,法宝一直在建构自己护城河,积累数据层、拓展应用层,借助大模型时代的技术优势,迎来了属于自己的法律科技的春天。 这种坚持,这种信仰,是值得由衷敬佩的。 晓海总开玩笑说我是法律人工智能之母,这也是自己讲过的一个段子,互联网时代或者说GPT时代的到来,一切留痕的信息都将以新的方式出现,比如,今天会议之后,可能我的百科里就多了一个标签“法律人工智能之母”,开玩笑~ 不过也变相说明了自己对法律科技的狂热。作为一个GPT的发烧友,见证了人工智障向人工智能的转化。之前我从业时做的智能问答,基本上都是专家智能,提前要写好问答对,基本不存在智能。 GPT刚出现的时候,抱着怀疑的态度试用了,尤其是GPT3.5刚开始用的时候,当时觉得法律人稳了,这把还是人工战胜了智能;后续随着通过跟GPT的不断沟通,逐步从这是啥呀,差点意思,哎,还行,到真香的一个过程。 GPT带来的生产力革命,无论定义为iPhone时刻,还是互联网时刻还是印刷时刻,都足以体现这次技术的突破性迭代,请大家务必重视。未来科技能不能取代人工不确定,确定的是肯定会取代一部分不会使用科技的人工。 非常敬佩北大法宝对科技的敏锐性和灵活性,第一时间选择了与大模型的最佳合作伙伴微软进行合作,强强联合,在法律科技领域开启新篇章。最需要重点关注的是,这次法宝产品演示,是直接在生产环境中进行演示,说明还是非常有产品底气的。 我们可以想象一个场景。现在我们打银行的电话,先接通的是智能客服,分流了一部分通用需求,对于没有耐心等待或者有更专业需求的用户,一定还是要转人工的。 所以法宝GPT可以在解决一部分通用法律服务需求的同时,成为一个需求和服务者之间的连接器、分流器,让法律的应用更加方便、快捷。如果说科技让法律更智能,那AI的加入,让用法更简单。 作为产品体验官,最后也说一下试用体会。 主要谈一下对智能问答产品的试用体会。通过多个案例、法规的问答,法宝GPT具有以下特点: 易用性 同时提供多个模型:GPT-3.5/GPT -4,法宝GPT4,法宝GPT3.5。用户可以同时使用上述4个模型,进行横向对比,也可以只选一个模型。 提供方便快捷的官方指令提示。比如是否先行有效、提取关键词、列举相关司法解释、列举法规的上位法、列举法规的下位法。还支持自己定义指令。 稳定性 答案生成速度快,基本上30秒以内都会有答案,语义理解准确,未发生断网,个别出现不响应情况 法条引用基本准确,基本上未发现类似于GPT-4编造法条的情况 实用性 法宝GPT-4可以附带相关法律依据(包括地方性法律和全国性法律) 覆盖智能问答、文书写作、模拟庭审、合同审查、法规起草等多个业务场景 待提升 还有一些过程中需要进一步打磨的地方。 比如法规效力的问题、数据质量,标签体系的问题; 能力边界的问题,GPT通用插件如何嵌入,链接、pdf文档的使用、是否支持用户自己模型的训练; 以及法律用户最为关注的数据安全、数据训练的问题。 又一次,参加法律人工智能的盛典,遗憾的是GPT没有在前两年出现,如果前两年出现了,可能我就不会这么快上岸了。 再次向各位深耕法律科技赛道的同仁们表示由衷的敬意,法律科技的明天将由你们开启~
2020人工智能医疗产业发展蓝皮书:未来医疗世界的智慧革命
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2020人工智能医疗产业发展蓝皮书:未来医疗世界的智慧革命

《2020人工智能医疗产业发展蓝皮书》显示,AI在医疗领域的发展已经进入早期阶段,商业化程度偏低,行业渗透率较低。尽管如此,AI在医疗领域的应用已经取得了一些成果,例如在医学影像、药物研发、医院管理等领域的落地应用,能一定程度上缓解我国医疗资源不足的问题。随着技术的进步,人工智能医疗的发展路径可以分为"计算智能-感知智能-认知智能"三个阶段,并向着更深的层次发展。