據(jù)報道，加州大學(xué)圣地亞哥分校正在開發(fā)和實施的許多人工智能驅(qū)動的技術(shù)和創(chuàng)新可能會推動“人工智能革命”的下一個發(fā)展。從幫助我們管理慢性健康狀況到?jīng)Q定看哪部電影，人工智能的進步可以幫助我們制定決策，加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)，甚至拯救生命。

以下只是校園內(nèi)正在開發(fā)的眾多工具和技術(shù)中的七種，這些工具和技術(shù)有可能從研究領(lǐng)域走向現(xiàn)實世界：

1. 幫助認知障礙患者的社交機器人

美國加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)療機器人實驗室正在開發(fā)的一款人工智能機器人，未來可以改善癡呆癥或輕度認知障礙患者獲得護理的機會并提高其獨立性。用于動機和神經(jīng)康復(fù)的認知輔助機器人（CARMEN）是一款社交機器人，旨在教授與記憶、注意力、組織、解決問題和規(guī)劃相關(guān)的策略。

使用定制人工智能算法，CARMEN 可以了解用戶并根據(jù)個人的能力和目標定制其交互功能。這些互動可能包括教人們形成支持記憶的習慣，比如把東西放在家里熟悉的地方，或者幫助他們設(shè)定和實現(xiàn)他們的認知目標，比如記住社交聚會上的人員名字等等。

一位用戶正在觀看CARMEN原型機解釋其作為認知助手的功能

（圖片來源：加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)療機器人實驗室）

此項目由該實驗室主任、機器人學(xué)家勞雷爾·里克（Laurel Riek）牽頭，她是一名計算機科學(xué)與工程學(xué)教授。Riek 在人工智能和機器人技術(shù)的交叉領(lǐng)域工作了數(shù)十年，他表示像 CARMEN 這樣的機器人具有在該領(lǐng)域取得令人興奮的進步的潛力。作為該團隊研究的一部分，CARMEN 的原型已經(jīng)被用來為美國圣地亞哥喬治·G·格倫納阿爾茨海默氏癥家庭中心的個人提供認知干預(yù)，最近還用于人們的家中。

2. 管理慢性健康狀況的移動平臺

近年來，從智能手表和健身追蹤器到血壓監(jiān)測儀、貼片和生物傳感器，可穿戴醫(yī)療設(shè)備迅速普及，使用戶和臨床醫(yī)生能夠?qū)崟r訪問個人健康數(shù)據(jù)。但是，如果有一種方法可以結(jié)合這些數(shù)據(jù)來生成精確的個性化建議，幫助人們管理高血壓和糖尿病等慢性病呢？CIPRA.ai是一款新的移動應(yīng)用程序，它可以做到這一點，并且基于加州大學(xué)圣地亞哥分校開發(fā)的技術(shù)。

CIPRA.ai 是一款基于加州大學(xué)圣地亞哥分校創(chuàng)建的技術(shù)的新型移動應(yīng)用程序，旨在幫助用戶應(yīng)對慢性病的影響

（圖片來源：CIPRA.ai ）

CIPRA.ai 的理念是慢性病的治療不是“一刀切”的解決方案。該人工智能平臺收集來自個人可穿戴設(shè)備和健康應(yīng)用程序的多維數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)輸入機器學(xué)習算法，算法可以了解用戶并查明其病情的主要原因。然后，應(yīng)用程序每天可以推薦一到兩項專門針對用戶量身定制的有針對性的干預(yù)措施，并且這對他們個人來說，在逆轉(zhuǎn)疾病方面最有效。

加州大學(xué)圣地亞哥分校電氣與計算機工程系教授兼無線通信中心主任 Sujit Dey 表示：“這只是我們在研究實驗室開發(fā)的一項技術(shù)變成了真正的產(chǎn)品。” CIPRA.ai 專為與衛(wèi)生系統(tǒng)合作部署而設(shè)計，允許醫(yī)療服務(wù)提供者獲取患者的建議并跟蹤進展情況，CIPRA.ai 很快將可供加州大學(xué)圣地亞哥分校健康中心的高血壓患者使用。另外，該團隊正在努力將該工具擴展到多慢性疾病平臺，將為糖尿病、心理健康狀況等的管理提供個性化建議。

3. 用于送貨和微交通的自動駕駛車輛

在加州大學(xué)圣地亞哥分校，只需環(huán)顧四周即可瞥見未來。在這里，自動駕駛汽車實驗室進行的研究已經(jīng)走出了實驗室，延伸到了遍布大學(xué) 1200 英畝校園的道路和人行道。自 2019 年首次亮相以來，用于投遞郵件的自動駕駛高爾夫球車已成為校園里的常見景象，該實驗室研究團隊的負責人兼加州大學(xué)圣地亞哥分校情景機器人研究所的負責人 Henrik Christensen 表示，這個項目僅僅觸及了皮毛。人工智能如何改變校園、城市及其他地區(qū)的交付和微交通物流。

Christensen的團隊使用他們?yōu)猷]件投遞車輛開發(fā)的相同底層人工智能算法，這些算法被編程為在到達目的地的途中遵守交通法規(guī)，并檢測沿途的汽車、自行車或行人。而今年秋天的下一個項目是三輪踏板車，經(jīng)過編程，可以在一天中的特定時間自動駕駛到校園內(nèi)的高需求地點。例如，早上，校園中央電車站可能會發(fā)現(xiàn)幾輛踏板車，可供通勤者接送并騎車去上課。當用戶到達目的地后，滑板車就會自行返回到需要的地方。

Christensen教授表示，開發(fā)人工智能算法，讓自動駕駛汽車能夠安全地在大學(xué)校園內(nèi)的行人密集路線上行駛，這是一項有趣的研究挑戰(zhàn)。已經(jīng)商業(yè)化的自動駕駛技術(shù)可以靈活地應(yīng)對高速公路行駛，但密集的城市環(huán)境仍然是一個重大挑戰(zhàn)。

“我們正在努力解決當前自動駕駛公司尚未解決的問題，” Christensen說。

4. 改進大氣河流預(yù)測的工具

斯克里普斯海洋學(xué)研究所西部天氣和水極端事件中心(CW3E)的大氣科學(xué)家和計算機科學(xué)家團隊創(chuàng)建了一種人工智能工具，用于改進綜合水汽輸送 (IVT) 的預(yù)測，綜合水汽輸送 (IVT) 是氣候變化的關(guān)鍵變量。確定大氣河流的存在和強度，并且它已經(jīng)對整個加利福尼亞州的水資源管理者的決策產(chǎn)生了重大影響。

在 CW3E 副主任 Luca Delle Monache 的領(lǐng)導(dǎo)下，該團隊開發(fā)了機器學(xué)習算法，可以在他們所謂的“后處理框架”中篩選大量天氣數(shù)據(jù)。這種方法使他們能夠根據(jù)預(yù)測模型過去所犯的錯誤來改進今天所做的預(yù)測。通過該中心的預(yù)測知情水庫運營 (FIRO) 計劃，這些高度準確、機器學(xué)習驅(qū)動的預(yù)測已被開發(fā)出來，以確定應(yīng)該從水庫釋放多少水以及何時釋放，這不僅優(yōu)化了該州的供水，還降低了風險洪水。CW3E 的研究人員發(fā)現(xiàn)，通過更好地預(yù)測降水量和水庫流入量，水資源管理者每年可以節(jié)省大約 25% 的水。

“機器學(xué)習在基于物理的動態(tài)模型中的應(yīng)用改變了游戲規(guī)則，”Delle Monache 說。“這是一個激動人心的時刻，我們確實做出了有意義的改進和貢獻。”

5. 提供電影推薦的聊天機器人

在流媒體巨頭 Netflix 的資助下，雅各布斯工程學(xué)院的研究人員正在構(gòu)建一個對話式推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以與觀眾進行雙向?qū)υ挘⒏鶕?jù)他們的個人興趣和喜好推薦特定的電影觀看。

“為您推薦：”每次登錄 Netflix、Hulu、Disney+ 或任何其他流行的流媒體應(yīng)用程序時，我們都會看到這些內(nèi)容。這些公司掌握了有關(guān)你觀看的內(nèi)容類型以及你觀看內(nèi)容的時間的數(shù)據(jù)，并采用個性化的機器學(xué)習算法來確定你的偏好。但如果這些推薦系統(tǒng)可以更進一步呢？如果你可以與他們談?wù)撃愕南埠茫⑶宜麄兛梢耘c你對話，或者相應(yīng)地調(diào)整他們的建議，會怎樣呢？ 

正處于將這一想法變?yōu)楝F(xiàn)實的早期階段。在 Netflix 的資助下， 雅各布斯工程學(xué)院的實驗室里專門研究推薦系統(tǒng)的計算機科學(xué)教授Julian McAuley和他的團隊正在構(gòu)建演示系統(tǒng)，以探索這項技術(shù)的可能性以及用戶可能會如何反應(yīng)。隨著過去一年 ChatGPT 等生成式人工智能工具的快速發(fā)展，McAuley 觀察到人們對對話式推薦系統(tǒng)的興趣呈指數(shù)級增長。這項工作涉及將大型語言模型與專注于在高度特定領(lǐng)域提出建議的傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)相結(jié)合。為了訓(xùn)練模型， McAuley和他的團隊正在收集電影評論、Reddit上有關(guān)電影的對話等數(shù)據(jù)集。 

McAuley說：“這個想法已經(jīng)從看起來不可能變成了幾乎觸手可及的東西。”他表示，這項技術(shù)的潛在應(yīng)用可能遠遠超出電影范圍，包括電子商務(wù)、時尚、健身等。“每個人都想?yún)⑴c構(gòu)建和部署這些東西。”

6. 可以進行自動化救生手術(shù)的機器人

加州大學(xué)圣地亞哥分校的工程師正在開發(fā)人工智能技術(shù)，可以裝備手術(shù)機器人來執(zhí)行自動化手術(shù)。

想象一下，有人剛剛在急救人員難以到達的偏遠地區(qū)發(fā)生車禍，幸存下來。但手臂被一塊碎玻璃劃出了一道很深的傷口，并且流著很多血。情況非常嚴峻，直到一架從頭頂飛過的無人機將一個經(jīng)過訓(xùn)練可以修復(fù)失血控制血管的自主手術(shù)機器人降落到地面上。這聽起來就像是科幻電影中的場景，雖然我們不太可能很快看到這種情況發(fā)生，但加州大學(xué)圣地亞哥分校的工程師已經(jīng)在為其奠定基礎(chǔ)。

電氣和計算機工程副教授 Michael Yip 及其工程和臨床合作者團隊正在建造帶有人工智能組件的手術(shù)機器人，可以識別血液、控制出血、縫合、自主執(zhí)行某些手術(shù)程序等。最近，Yip與加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)學(xué)院合作，與美國陸軍遠程醫(yī)療和先進技術(shù)研究中心以及 SRI International 共同開發(fā)了一款 25 磅重的人形手術(shù)機器人，已經(jīng)幫助人類外科醫(yī)生進行血管修復(fù)。開發(fā)能夠識別患者之間的個體差異和解剖結(jié)構(gòu)差異的人工智能算法是一項極其復(fù)雜的工作，但Yip認為這對個人來說是有益的，并表示這些進步有一天可能會拯救人們的生命。

“機器人和自動化不僅是一個潛在的未來，也是醫(yī)學(xué)的未來，” Yip說。“統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，我們沒有足夠的醫(yī)生和外科醫(yī)生來應(yīng)對不斷增加的患者人數(shù)，因此需要采取一些措施來滿足人們所需的護理量。” 

7. 受大腦啟發(fā)的面部識別方法

加州大學(xué)圣地亞哥分校的計算神經(jīng)科學(xué)家建立了一個模仿大腦的突觸記憶系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)它比傳統(tǒng)的面部識別技術(shù)識別更多的面孔。

面部識別技術(shù)就在我們身邊。從我們手中的智能手機到機場和零售店的安全攝像頭，人工智能（以深度學(xué)習算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形式）可以了解我們的長相并在以后識別我們。這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過可變權(quán)重連接，模仿人腦神經(jīng)元之間的突觸。但大腦中的突觸非常復(fù)雜，我們并不完全了解它們的內(nèi)部運作方式：這就是為什么面部識別等典型人工智能技術(shù)傳統(tǒng)上是使用簡單的“突觸”或權(quán)重而不是復(fù)雜的、受大腦啟發(fā)的構(gòu)建的原因之一。

但是，如果建立用于面部熟悉度檢測的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來復(fù)制這些類似大腦的突觸，會發(fā)生什么？這個系統(tǒng)在記住面孔方面會更好嗎？加州大學(xué)圣地亞哥分校神經(jīng)生物學(xué)助理教授馬庫斯·本納 (Marcus Benna) 和同事決定找出答案，因此他們建造了一個。在去年發(fā)表的一項研究中，研究小組發(fā)現(xiàn)他們的突觸記憶系統(tǒng)可以識別更多數(shù)量的面孔，并且當他們添加更多突觸時，數(shù)量比簡單突觸增加得更快。

Benna對突觸復(fù)雜性進行了廣泛研究，他表示，作為一名計算神經(jīng)科學(xué)家，他的主要目標是更好地了解大腦如何工作以及如何克服其局限性，而不是構(gòu)建機器學(xué)習應(yīng)用。但隨著人工智能和神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域日益融合，它們各自的進步被證明是互惠互利的。