各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享人工智能预测生死，以及人工智能预测死亡的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！
本文目录
2045年人工智能是否能完全超越人类
从我个人角度来看，50年可能太短了，100年左右能攻破就不错了，也许需要200年时间。人体本身就是一台很高级的机器。人工智能顾名思义，有多少人工，才有多少智能。地球人只有50亿，而其中能工作的还只是一小部分，要全人类都一起做这件事情，也许能快一点。如果说掌握一个人的全部能力是100分，现在的人工智能最高水平也就是1分左右。这不只是人工智能单个领域的技术问题，也包含多个学科，比如我们的化学、物理、材料、工程等等等。如果人类的技术不是指数爆炸的发展的话，也许一万年也造不出媲美人类的人工智能来，还好我们的技术水平的提高也是指数爆炸方式的增长的，所以我才敢吹这个牛逼啊。
随着我们技术的进步对人脑的机制的掌握，我们可以增强我们的大脑的能力。未来的人工智能会比我们现在的人都聪明，但是未来的人还是比人工智能强。就如同今天的你比古代的先知更聪明一样，有没有点道高一尺魔高一丈的感觉。但是那是很久很久以后的事情了，你活不到那个时候就死了。
关于生和死，如果人工只能像人类一样了，那人工智能就是拥有了生命，人工智能也就是人了，人会死，人工智能也会死。一切生命有生必然有死。这才是生命的本质。古人云，朝闻道夕可死，生死即是此岸，涅槃就是彼岸，你漂浮在无边苦海，向往彼岸，却不知彼岸之人同样向往此岸。所以，人生真正可贵的不是此岸也不是彼岸，而是在苦海中伴你左右的芸芸众生，珍惜身边人，毕竟不是每个人你都能遇到，也不是每个人都像我一样爱你。
你觉得以后的人工智能会发展到有灵魂的地步吗？如果可以，需要具备什么条件？
回答这道题，首先得搞清楚两个概念，第一，灵魂是什么？是思维还是精神？是物质还是非物质，有没有生死，存不存在记忆？更重要的是，灵魂来自何处？是如何产生的？灵魂能否被重新制造出来？第二，人工智能是什么？除了模仿表情，语音，思维，这些人类基本的大脑活动外，有没有像灵魂一样生死轮回于六道之中？根据我目前所知，人工智能只有程序的升级，既使人工智能通过升级后能够自我修正，思维，但面对生死决择，也只是程序化的提示，无法使其像人一样获得精神上的恐惧，兴奋，骄傲，放纵，谦虚，等感受，也无法使其在气质上像人类一样有随和，亲近，冷眼杀的磁场。更谈不上通过修行达到得道成仙的境界。因此上，人工智能再高大尚，也是人脑通过思维造出来帮助人类更好的工作，而灵魂的本质是无生灭之相的，但其会根据自身业力(喜好)依附于有情生命或山草树木之上，甚至所有被人类制造出来的一切实物上，包括车，船，飞机，镜子，机器人等等，多不胜数。最后，可以告诉大家，人工智能没有灵魂，但灵魂可能会借住在其身上等待机缘去投胎吧。(不矛盾)
2019年人工智能发展的新趋势有哪些？
在本文里，BenLorica将展望那些会在2019年引导人工智能发展的新趋势。
趋势一：我们将开始看到可以让很多应用实现部分自动化的新技术自动化的实现会是分阶段的。虽然实现完全的自动化还有很长的路要走，但是有许多工作流程和任务是可以实现部分自动化的。事实上，麦肯锡估计“虽然基于现有的技术只有不到5％的工作可以实现完全自动化。但是，大约60％的职业里的30％或更多的工作是可以实现自动化的。”
我们已经看到了一些基于计算机视觉和语音技术的产品和服务，在2019年会出现更多类似的产品。而语言模型和机器人技术方面的进一步改进将会带来针对文本和物理世界任务的解决方案。与其等待一个完整的自动化模型，组织机构将会被竞争推动着采用部分自动化的解决方案。而这些部分自动化项目的成功将会进一步推动全自动化的发展。
趋势二：企业中的人工智能将会基于现有的分析应用而构建在过去几年里，很多公司都在构建流程和基础架构来解锁异构的数据源，以便提升主要的关键分析任务的表现。这些任务包括了商业分析、推荐器和个性化服务、预测、异常检测和监控任务等。
除了使用计算机视觉和语音技术的新系统，我们预见深度学习和强化学习在企业里的早期尝试将出现在那些已经使用数据和机器学习的地方。例如，一些企业正在通过深度学习将时间和地理空间数据引入其系统中，从而形成可扩展和更准确的混合系统(即将深度学习与其他机器学习方法结合起来的系统)。
趋势三：在一个部分自动化和人参与自动化流程的解决方案的时代，用户体验和用户界面的设计将会很重要当前许多的人工智能解决方案需要和消费者、人类工人和专家携手工作。这些系统提升了用户的工作效率，在许多情况下使他们能够以难以置信的规模和准确度完成任务。恰当的用户体验和用户界面设计不仅能够简化这些任务，而且长期来看，这能让用户信任人工智能的解决方案，并使用它们。
趋势四：我们将会看到专门用于感知、模型训练和模型推理的硬件凭借创造了记录的语音和计算机视觉的模型，深度学习在2011年复兴。今天已经有足够大的规模来证明需要专用的硬件。Facebook在一天里就做出数万亿次预测。谷歌也有足够的规模来证明自己制造专用硬件的合理性——从去年开始，谷歌一直在其云环境中使用自己的张量处理单元(TPU)。2019年将出现更多的专用硬件。在中国和美国，许多公司和创业企业一直致力于制造面向模型构建和推理的硬件来用于数据中心和边缘设备。
趋势五：人工智能解决方案将会继续基于混合模型虽然深度学习将继续引领许多有趣的研究，但大多数端到端的解决方案依然是混合系统。2019年，我们将开始更多地了解其他组件和方法的基本作用——包括基于模型的方法，如贝叶斯推理、树搜索、进化、知识图谱、仿真平台等。我们可能会开始看到令人兴奋的不基于神经网络的机器学习方法的发展。
趋势六：人工智能的成功将会刺激对新工具和流程的投资我们处在一个高度经验主义的机器学习时代。机器学习开发的工具需要认识到数据、实验和模型搜索、模型部署和监控的重要性。只看这个过程中的一个步骤：模型构建，企业就已经开始研究用于数据血缘、元数据管理和分析、计算资源高效利用、高效模型搜索和超参数调优的工具。在2019年，我们预计将会出现许多新工具，它们能够让开发和实际部署人工智能和机器学习产品和服务更加容易。
趋势七：机器欺骗仍将是一个严峻的挑战尽管已经存在了大量的“人造”新闻，我们仍然处于机器生成内容(人造图像、视频、语音和文本)的早期阶段。至少到目前为止，刑侦和取证技术已经能够找出伪造的视频和图像。但生成虚假内容的工具正在迅速发展，因此美国和其他地方的研究资助机构已经启动了一些项目，以确保侦测技术能够跟上它们的发展。
机器欺骗不仅局限于机器欺骗人类，机器欺骗机器(机器人)和人欺骗机器(水军和点击农场)可能同样难以处理。信息散布和点击农场将继续被用于欺骗内容和电商平台上的排名系统，而检测和对抗方法将不得不随着新形式的机器欺骗的出现而迅速发展。
趋势八：可靠性和安全性将成为中心议题令人振奋的是，研究人员和实践人员对隐私、公平和道德问题产生了浓厚的兴趣，并积极参与其中。但随着人工智能系统被部署到关键任务应用中（甚至包括涉及生死的场景，比如自动驾驶汽车或医疗保健等），自动化带来的效率提升必须伴随着对安全性和可靠性的测量以及确保。在线平台上机器欺骗的兴起，以及最近涉及自动驾驶汽车的事故，已经彻底让这个问题公开化。预计到2019年，安全问题将会得到更深入的讨论。
趋势九：大量训练数据的民主化将带来比较公平的竞争环境因为我们所依赖的许多模型（包括深度学习和强化学习）都需要大量的数据，所以人工智能领域可预见的赢家一直是能够获得大量数据的大公司或国家。但是，用于生成标注数据集的服务商(特别是那些依赖于人类标注的公司)正在开始使用机器学习工具来帮助他们的人类员工实现规模化和提高准确性。在某些领域，生成对抗网络(GAN)和仿真平台等新工具能够提供真实的合成数据用于训练机器学习模型。最后，一系列安全和隐私保护技术促进了各组织之间的数据共享，这有助于公司利用不是他们自己生成的数据。总之，这些发展将帮助小型机构利用机器学习和人工智能进行竞争。
AI已经能预测重病患者的生死了吗？
医院对重症监护室（ICU）有一个可理解的目标：减少患者“在病床上去世”事件。
在重症监护室里，监测患者各项生命体征的医学设备采集到的数据汇聚成一股洪流，正好让人工智能有了用武之地：判断患者何时会情况恶化。美国紧急医疗研究所（EmergencyCareResearchInstitute，ECRI）的普利杨卡·沙（PriyankaShah）表示：“现在，许多医院都有兴趣开发可预测脓毒症、心脏骤停和呼吸停止等危及生命症状的预警系统。”ECRI研究所是一家评估保健行业医疗程序、设备和药物的非营利组织。
沙提出，学术研究人员和医疗器械公司都在试图找出哪些可测量的生命体征组合可以作为判断患者情况恶化的最佳指标。一旦克服技术方面的挑战，研究人员还必须证明这样的指标在临床上是可行的。她说，不仅要得到技术层面可行的证据，还要证明它能被整合到医院的工作流程中，并能够节约资金。
要想让ICU变得更加智能，最艰巨的任务是可能就是应对美国食品与药品监督管理局（FDA）监管，以及跟墨守成规的临床医生和对钱高度敏感的医院管理层打交道。就技术层面而言，该研究前途光明。
预测生死儿科重症监护室（PICU）内的场景令人心痛。在新生儿病房，羸弱的新生儿躺在各种机器和监视器环绕的塑料恒温箱内。大厅里，插着静脉注射管的孩子在明亮的卡通壁画下勇敢地微笑。
在洛杉矶儿童医院，数据学家梅利莎·埃索（MelissaAczon）和大卫·莱德特（DavidLedbetter）带来了一个可以让医生更早、更准确感知哪些孩子会情况恶化的AI系统。埃索和莱德特在医院设立的虚拟PICU研究部工作。在这里，他们与迫切希望改进手术的临床医生合作。埃索说：“他们的观点是，ICU每天都有各种突发事件，保存着大量数据。我们有责任从这些事件中学习，并将经验教训用于将来的患者。”
埃索和莱德特想要通过训练AI系统从而得到准确的预测，因此他们设计了一个实验系统来预测PICU的死亡率。他们从医院的电子健康记录中获取数据，这些数据包括隔几分钟就会测量一次的孩子生命体征数据，也有实验室的试验结果、药物的管理信息等。
从超过12,000名曾在PICU就诊的患者记录中，他们的机器学习程序发现了数据中的一些模式，能够把5％的死亡患者与其他患者区分开。并且，这个AI系统预测患者死亡的准确度达到了93％，远高于目前在医院PICU中使用的更简单的评估系统。埃索和莱德特在预印本Arxiv上发表了他们的结果。
他们的关键突破在于采用了一种称为循环神经网络（RNN）的机器学习算法。这种算法旨在处理持续的数据流，而不是从某一时刻的数据“快照”中得出结论。“RNN循环神经网络在处理序列性临床数据方面具有得天独厚的优势。”埃索说，“新信息持续不断地产生，并且需要与原先的数据进行整合。”随着时间的推移，RNN神经网络的表现也越来越来好。
尽管这个AI系统还只是实验性的，但是埃索和莱德特认为该工具将在PICU中发挥巨大作用。当然，如果死亡率预测软件真的要在医院里使用，医生肯定不会满足于仅仅得到一个冷酷的死亡风险评分。这个评估只是第一步，莱德特表示。他说：“一旦你了解病人将会发生什么事情，那么你会考虑如何干预，做出改变。”
预防ICU危机“我们的使命是通过将ICU的关键护理环节自动化来降低死亡率。”AreteX系统公司的联合创始人瓦西姆·哈达德（WassimHadda）表示。该公司（正在更名为AutoMedica）专注于ICU护理的两个重要部分：通过机械呼吸机管理患者的呼吸，以及通过静脉注射管管理输液量。
哈达德说，在美国，每年有570万人进入ICU，230万人需要机械呼吸机帮助他们呼吸。其中约有80万人会遇到“病人－呼吸机”不同步的问题。“如果患者不够镇静，往往就会发生不同步的问题。”哈达德解释说，“即使患者想要吸气，但机器却告诉他：不，呼气。这会让患者产生严重的焦虑情绪。”
AreteX的工程师们制作的一个机器学习工具，可以根据患者呼吸机的数据识别出不同类型的不同步问题。此时，AI系统会向护士或呼吸治疗师发出警报，提醒他们赶快增加患者镇静，防止他反抗呼吸机。该公司近期在东北佐治亚医疗中心开展临床试验来测试这个AI系统。
目前的解决方案只是履行公司使命的第一步。“我们现在能够提供临床决策支持，不过希望将来能走得更远。”哈达德说，“最终，一个完全自动化的系统可能通过改变呼吸机的节奏来纠正这个问题。”然而，进入这一阶段需要大量的临床试验向监管机构和谨慎的医院管理层证明系统的安全性。
AreteX还有一个类似的项目来监测ICU患者通过静脉滴注获得的输液。输液的目的是增加血液体积并提高血压。哈达德表示，现今的输液管理过程效率低下：“医生通常交代护士去完成，而护士也只是手动改变输液速率。几个小时后，医生再重新评估病人。”他认为，ICU的工作人员必须非常小心来达到平衡状态，因为太多或太少的输液都有可能让患者陷入休克或遭受严重的并发症。
哈达德的系统采用机器学习的方法来衡量个体患者对输液量的持续反应，以时刻保持患者的状况稳定。AreteX也在东北佐治亚医疗中心测试其输液管理系统。
伴随着美国人口老龄化的快速发展，以及众所周知的在重症监护临床医师方面的培养缺口，哈达德认为，自动化可能是唯一的答案。“现今有300万85岁以上的人，到2030年将有900万人。”他说，“这将给国家的ICU带来巨大的压力。
好了，关于人工智能预测生死和人工智能预测死亡的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！
推荐阅读美国担心人工智能领域(美国人工智能出问题)
创业人工智能领域，创业人工智能领域包括
mit 人工智能领域(mit首次提出人工智能)
小米人工智能领域加盟，小米人工智能家居加盟
人工智能领域工程 人工智能领域工程有哪些
医疗人工智能领域 医疗人工智能领域包括
医疗领域人工智能融资(医疗领域人工智能融资现状)
人工智能领域规范，人工智能领域规范文件