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加州大学研究团队利用卷积神经网络分析PET脑扫描，在最终确诊前平均6年、且对所有40例测试样本实现100%敏感度识别阿尔茨海默症。美国现有超500万患者，预计2050年达1400万，每65秒新增1例，为第六大死因。
阿尔茨海默症特征性降低脑葡萄糖代谢，但肉眼难辨识。研究者在ADNI（阿尔茨海默症神经影像计划）2100余例PET扫描（1000+患者）上训练模型，90%训练、10%测试。使用NVIDIA TITAN Xp GPU和CUDA深度神经网络库训练CNN。
独立测试组40例患者全被正确识别。但研究者谨慎指出验证集规模不足，需更多数据成熟工具。目前可辅助放射科医生工作，经大规模多机构外部验证和模型校准后，有望整合进临床工作流辅助早期预测。团队计划进一步训练识别β-淀粉样蛋白、tau蛋白异常堆积等特异性标志物模式。
工业技术
过去十年，公司开始掌握并释放人工智能（AI）和机器学习（ML）潜力。虽仍早期，公司开始理解此技术显著影响，助其做更好、更快、更高效决策。 当然，AI和ML非助企业拥抱创新银弹。事实上，这些算法成功仅如其基础好坏——具体指优质数据。 无此，企业将见安装AI和ML目标失败，坏数据不可预见后果在效率和声誉两方面对业务造成不可逆损害。 但另一探索领域待开发：即数据质量能否由自动化和机器学习本身改进维护？ 数据质量差风险 从流媒体服务、聊天机器人、告知超市货架陈列、引导主要交通枢纽，ML以十年前不可想象方式影响生活。 但若算法建立在差数据质量基础上工作会怎样？未来风险可能远超推荐不爱看电影严重。 若开始
V1调查英国1000名商业领袖发现：虽65%人若机器人技术意味少手工流程、增生产力则乐意与之共事——但RPA非支出优先级。 对一些人，AI被视为下一次量子飞跃。前所未有更多企业将其列为首要任务，因其承诺根本性变革行业。但在这所有兴奋中，是否有危险组织忽略其他增值技术（咳咳 RPA）？ 据财务自动化公司V1总监Dean McGlone，答案是肯定的。 McGlone近期就此新研究发声，辩称企业因分心AI炒作，未能实现RPA模仿人类活动、自动化琐碎任务的力量。 他辩称：“为实现最大时间和成本节约，这项改变游戏规则的技术必须走出AI阴影。” V1调查英国1000商业领袖发现：虽65%人若机器人技术意
什么是智能？ 智能可理解为系统为理解、学习并适应新环境而具备的一系列过程集合。 人工智能（AI）定义 AI是机器（尤其是计算机系统）对人类智能的模拟，核心过程包括：学习（获取信息及使用规则）、推理（利用规则得出结论）、自我纠错。典型应用涵盖专家系统、语音识别、机器视觉等。 AI发展简史 远古神话中已有智能机械构想（希腊机器人传说、中国埃及自动装置）。现代AI源于古典哲学家将人类思维符号化的尝试。1956年达特茅斯会议上，John McCarthy正式提出“Artificial Intelligence”术语，学科诞生。如今AI已成涵盖RPA至实体机器人的统称，因大数据爆发而加速普及——A
引言 AI 是人类最迷人、最惊人的发现之一，而我们才刚触及冰山一角。绝大多数领域尚待探索，很难预见 AI 未来将对人类产生多大影响。梳理现有 AI 技术全貌的一种方式，是按其复刻人类能力的程度分类。 AI 分类标准 核心标准：AI 机器在通用性和表现上复刻人类能力的程度。越接近人类、越熟练，等级越高；功能越受限，等级越低。按此标准有两套分类体系。 第一体系：按与人类思维相似度分四类 1. 反应式机器 最古老、最基础的 AI。能力极其有限，无记忆、无学习能力，仅能对固定刺激做预设响应。典型案例：IBM 深蓝（1997 年击败卡斯帕罗夫）。 2. 有限记忆 基于预编程知识与随时间积累的观测数据
