En los últimos tres años, Shen Nanpeng, socio gerente global de Sequoia Capital, ha sido nombrado "El mejor capitalista de riesgo del mundo" por Forbes, convirtiéndose en el primer capitalista de riesgo chino en el mundo en ganar este honor.
Li Feifei es el primer profesor de Sequoia Capital y codirector del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Humano de la Universidad de Stanford. La información pública muestra que Li Feifei fue seleccionado como uno de los "100 mejores pensadores globales" y ganó el "Premio Chino de Impacto Global". También es miembro de la Academia Nacional de Ingeniería y de la Academia Nacional de Medicina.
Esta vez, Shen Nanpeng se puso en contacto con Li Feifei para una discusión en profundidad sobre el tema "usar la IA para iluminar el espacio oscuro de la atención médica".
China Investment Network extrajo inmediatamente las maravillosas vistas de Shen Nanpeng y Li Feifei.
Shen Nanpeng:
1. En China, hemos visto la aplicación de la inteligencia artificial en la medicina de diagnóstico. Por ejemplo, en el diagnóstico de los pulmones y las radiografías de tórax, cada vez más personas ven que la inteligencia artificial puede ayudar a los médicos, incluso a los médicos con mucha experiencia, y permitir a los hospitales y a todo el grupo médico compartir sus conocimientos previos.
Li Feifei:
La aplicación de 1. Los sensores inteligentes de IA nos permiten monitorear el giro y el movimiento de los pacientes en tiempo real, lo cual es muy importante para la atención médica y de enfermería. Como puede ver en este pequeño ejemplo, la IA puede desempeñar un papel importante.
2. Cuando fundamos Hai hace unos dos o tres años, éramos profundamente conscientes de que la IA no era solo un campo técnico, sino que también implicaba profundas cuestiones sociológicas y éticas. En esta institución, hemos hecho arreglos muy detallados desde la investigación hasta la educación y la investigación de políticas.
3. El propósito del Índice de IA es informar el estado de desarrollo de la IA global de manera justa, imparcial y completa. Registra los cambios y el impacto de la IA desde la investigación científica y la educación hasta la industria, la industria y el comercio. 2020 es definitivamente un año muy interesante, debido a la nueva neumonía de la corona, han surgido algunas nuevas tendencias en el desarrollo de la IA. Por ejemplo, descubrimos que la aplicación de la inteligencia artificial en la I+D y el diseño de medicamentos cambió significativamente en 2020, lo que tendrá un impacto enorme.
El siguiente es el texto completo del diálogo, editado por China Investment Network.
Shen Nanpeng: Felicitaciones por su elección como académico de la Academia Nacional de Ingeniería y la Academia Nacional de Medicina en 2020. El año pasado publicó un artículo en Nature utilizando la inteligencia ambiental para iluminar el espacio oscuro de la medicina. Entonces quiero que me expliques, ¿cuál es el significado de inteligencia ambiental? ¿Cómo ilumina el espacio oscuro de nuestra atención sanitaria?
Li Feifei: En primer lugar, gracias a Nanpeng y Sequoia por la invitación. Está al otro lado del Pacífico, ¡pero quiero darles los buenos días a todos!
Bajo esta premisa, mis colaboradores y yo descubrimos hace diez años que la inteligencia artificial en realidad traía una nueva oportunidad. Nos ayuda a recopilar dicha información a través de perceptrones. Lo más importante es que no solo recopila información ambiental y del comportamiento humano, sino que también realiza un análisis inteligente para hacernos saber si la condición del paciente ha cambiado y si el comportamiento de los médicos y enfermeras ha afectado el comportamiento de recuperación del paciente. importante. .
La conducción autónoma me ha dado la mayor inspiración. Fue en Silicon Valley. Hace diez años, Silicon Valley fue la cuna de la conducción autónoma. Como director del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford en ese momento, descubrimos que la tecnología de conducción autónoma se produce mediante la integración de sensores, algoritmos de IA y todo el sistema. Esta idea se puso en el ámbito médico, entonces se nos ocurrió la idea de hacer una inteligencia ambiental.
Shen Nanpeng: En los escenarios de aplicaciones médicas actuales, ¿dónde se puede aplicar esto? En China, vemos la aplicación de la IA en la medicina de diagnóstico, como en el diagnóstico de los pulmones y las radiografías de tórax, y cada vez más personas ven que la IA puede ayudar a los médicos, incluso a los médicos con mucha experiencia, y hacer que los hospitales y todo el mundo comunidad médica para poder compartir sus conocimientos previos acumulados. ¿Qué aplicaciones importantes has visto en otros escenarios? ¿Qué escenarios específicos cree que pueden verse alterados en el futuro?
Li Feifei: Esta es una muy buena pregunta.
A lo que nos hemos comprometido no es a reemplazar a las personas, sino a mejorarlas. Usamos muchas escenas de la naturaleza, como escenas en hospitales y escenas en casa.
Lo más importante que encontramos fue la movilidad. En realidad, la movilidad del paciente es muy importante para la prevención de las escaras y en la UCI, pero ¿cómo se mide la movilidad? Si colocas un sensor debajo de la cama, será difícil detectarlo. Ahora hay una manera de invitar a otros a venir a verlo. Por ejemplo, haga que las enfermeras registren los turnos de los pacientes en el historial médico electrónico cada dos horas. Pero éste es un registro muy inexacto y burdo. Si utilizamos sensores inteligentes de IA, podemos detectar los giros y las actividades del paciente en tiempo real. Esta información es importante para la enfermería y el cuidado de la salud. Este pequeño ejemplo muestra cómo puede tener un gran efecto.
Por ejemplo, para algunas enfermedades crónicas en las personas mayores, si se tratan a tiempo, algunos problemas que pueden solucionarse con antibióticos no requieren acudir a urgencias. Pero, ¿cómo podemos saber si el anciano estaba infectado en primer lugar o si su ritmo cardíaco y su respiración cambiaron? O no se ha movido mucho a lo largo del día, su alimentación y su sueño han cambiado e incluso puedes ver que no realiza sus actividades sociales habituales. ¿De dónde viene esta información? Normalmente sólo hay dos. El primero son los cuidadores, ya sean familiares o trabajadores de atención domiciliaria, pero esta información es tremendamente inexacta e insostenible.
La otra son los dispositivos portátiles, que creo que son una tecnología muy prometedora. Pero los dispositivos portátiles también tienen sus propios problemas, especialmente entre las personas mayores, que no son especialmente populares. Además, muchos problemas de conducta en las personas mayores son imposibles de detectar a simple vista. A través de equipos y sensores, se pueden observar y observar continuamente cambios de comportamiento e información médica importante de las personas mayores, y se puede enviar información médica importante a los familiares y al personal médico de manera oportuna. Al igual que una persona mayor con una enfermedad crónica que tal vez sólo necesite una intervención con antibióticos y no tenga que ir a urgencias ni al hospital dos semanas después.
Shen Nanpeng: La aplicación de la inteligencia artificial en la industria médica puede ser una tendencia a largo plazo. El otro es el COVID-19, que es un evento de corta duración, pero ¿cómo promueve este evento la innovación en el sistema médico? Cuando los humanos nos enfrentamos a un desastre de este tipo, por supuesto, por un lado debemos resolver el dolor a corto plazo y, por otro lado, también debemos aprovechar esta oportunidad para promover la utilización innovadora en la industria médica. ¿Qué tipo de experiencia puedes compartir con todos?
Li Feifei: La COVID-19 tiene un profundo impacto en todos los aquí presentes, ya sea en lo personal, en la vida o en la carrera.
Cuando se trata de puntos técnicos específicos, creo que existen los siguientes puntos.
Primero, la telemedicina. Como paciente que ha vivido en los Estados Unidos durante mucho tiempo y a veces solo ha hablado con mi médico de forma remota, siempre me he preguntado por qué nuestra telemedicina no se utiliza más ampliamente. Como resultado, la COVID-19 ha promovido rápidamente las aplicaciones remotas. Por eso creo que promueve el desarrollo de todos los aspectos de toda la ecología relacionados con la telemedicina.
La crisis de salud pública de la que habla es "información sanitaria". Mucha gente dice que COVID-19 no es la primera epidemia, sino la primera información académica. Infodemia también significa que todo tipo de información verdadera y falsa se difunde a gran velocidad. Esto es algo que tiene profundas implicaciones tanto para la tecnología como para la sociedad. Muchos de mis colegas de la facultad de medicina han visto que la tecnología ha desempeñado papeles tanto buenos como malos en la difusión de información. Internet ha propiciado una rápida transmisión de información. Pero la inteligencia artificial IA también provoca la transmisión de información errónea y desnaturalizada. Por tanto, la COVID-19 ha tenido un profundo impacto en varios aspectos.
Li Feifei: Este es realmente un tema muy importante. Como científico y técnico, he cambiado y crecido mucho desde que ingresé al campo de la ciencia hace 20 años. Nunca pensé que la ciencia que tanto amo acabaría convirtiéndose en una fuerza impulsora para cambiar la sociedad.
En este proceso, nos dimos cuenta de un problema muy profundo cuando establecimos HAI hace unos dos o tres años. La IA no es sólo un campo técnico, sino que también implica sociología y ética. Dentro de esta institución tenemos áreas muy importantes que van desde la investigación hasta la educación y los estudios de políticas.
La primera es la economía, que es una ciencia social, pero también es una materia muy importante y muy relacionada con las personas.
Especialmente para los cambios en la economía digital y el mercado de capital humano, la IA ha traído muchos cambios. Ahora contamos con varios de los principales economistas del mundo impulsando esta investigación.
Otra dirección importante es la ley. La ley implica ética, pero la ley en sí se enfrenta a la IA, desde la conducción autónoma hasta la atención médica y el propio gobierno. Cualquier toma de decisiones que involucre a la IA en realidad está desafiando algunos supuestos básicos de leyes pasadas. Los profesores de nuestra facultad de derecho participan en gran parte del trabajo de HAI. Por un lado, están analizando cómo el gobierno puede aplicar la tecnología de inteligencia artificial para que el gobierno funcione de manera más eficiente. Pero, por otro lado, también estoy pensando en cómo elaborar buenas políticas y leyes. Por un lado, seguiré promoviendo la innovación y, por otro, me enfrentaré a muchos problemas que plantea la nueva IA.
Shen Nanpeng: ¿Puedes darme un ejemplo? Aunque aún no esté implementada, ¿cómo puede interactuar la inteligencia artificial con artistas, músicos y pintores?
Li Feifei: Por supuesto. Hace unos dos años o un año y medio, la casa de subastas más famosa del mundo subastó la primera pintura de IA. Fue la primera obra de arte generada por algoritmos del mundo y se vendió a un precio elevado, ya fuera arte social o música. y el arte, de hecho, los algoritmos de IA pueden producir obras muy interesantes. Esto plantea un desafío para los artistas humanos. ¿Cuál es el papel de los artistas humanos? Mi IA puede generar continuamente La noche estrellada de Van Gogh. Si al público humano también le encantan las obras de arte creadas por IA, ¿qué representan los artistas humanos? ¿Es sincero o alguna otra expresión? Así que ahora se está explorando mucho cómo abrir el espacio del arte, porque con tales algoritmos, la expresión y las emociones humanas pueden seguir existiendo y desarrollándose en ese espacio.
Así que invitamos a un profesor de derecho, un profesor de filosofía ética y dos profesores de biología ética. Los cuatro establecieron este comité e interactuaron con nosotros en alta frecuencia y en tiempo real para ayudarnos a pensar en las direcciones de la investigación y cómo promover la tecnología, por un lado, y respetar los valores universales y la humanidad, por el otro. Dejemos que la ciencia cree beneficios en lugar de dañar accidentalmente a los pacientes o a los trabajadores de la salud.
: Hai también publicó el primer informe sobre el índice de inteligencia artificial del mundo. ¿Puedes compartir esto? Se trata de una medida con mucha visión de futuro.
Li Feifei: De hecho, puede que sea el primer proyecto del mundo, dirigido por un profesor titular del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford en 2017. Por lo tanto, después de la fusión del proyecto AI Index en 2019, Hai continuó apoyando este proyecto, por lo que este es el AI Index que lanzamos en el cuarto año.
El propósito de este índice de IA es informar el proceso global de IA de manera justa, imparcial y completa. Es cierta influencia o cambio de la investigación y la educación a la industria, la industria y el comercio. 2020 es definitivamente un año muy interesante, con algunas tendencias nuevas debido al COVID-19. Por ejemplo, la primera es que la aplicación de la inteligencia artificial en la investigación, el desarrollo y el diseño de medicamentos ha experimentado cambios significativos en 2020, lo que tiene un impacto enorme.
La segunda es que la industrialización continúa desarrollándose con fuerza y la IA se está industrializando cada vez más. Representa la entrada de muchos estudiantes de doctorado e incluso profesores a esta industria. Y en cuanto a la IA, todavía existen grandes desafíos de diversidad. La población de IA todavía está dominada por hombres y este desafío aún persiste sin una buena solución.
Shen Nanpeng: Creo que todo el mundo lo está esperando con ansias. Los futuros informes anuales de índices proporcionarán orientación para esta industria. Volvamos a sus primeros trabajos. Como destacado experto en inteligencia artificial en el mundo y líder en inteligencia artificial en China, me gustaría compartirlo con ustedes. ¿Cómo hiciste el proyecto ImageNet en ese momento? ¿Qué tipo de impulso y orientación revolucionaria aporta esto a todo el aprendizaje profundo de la inteligencia artificial? ¿Cuál era la intención original de hacer esto en ese momento?
Desde 2010, ImageNet ha celebrado un Desafío Académico ImageNet anual. El concurso requiere el uso de algoritmos de inteligencia artificial para clasificar 1 millón de imágenes de 1.000 elementos. En 2012, el profesor Geoff Hinton y sus estudiantes en Canadá ganaron el primer lugar en nuestro ImageNet Challenge utilizando un algoritmo tradicional llamado red neuronal convectiva.
Se puede decir que este es un evento histórico, equivalente a la "segunda primavera" de los algoritmos de redes neuronales, que inició el desarrollo revolucionario del aprendizaje profundo y trajo grandes cambios a la última década.
Desde 2012, ¿por qué deberían participar en ImageNet? ¿Por qué debería hacer ImageNet? Alrededor de 2006, la IA todavía era un campo pequeño en la informática. Soy un joven profesor que acaba de graduarse con un doctorado y he estado pensando en cuál es la "Estrella Polar" en el campo de la IA. La Estrella Polar es la búsqueda de quienes hacen ciencia. Yo vengo de la física. Lo que más valoro es dónde están los temas más importantes. La estrella del norte más importante para mí es el aprendizaje visual. La capacidad de reconocer miles de cosas es la habilidad más importante. Si los humanos no tenemos esta habilidad, no podemos hacer nada más. No podemos ir de compras ni hacer compras.
A partir de este momento, creo que es posible que hayamos ido por el camino equivocado antes. Solíamos hacer nuestro mejor esfuerzo para ajustar los parámetros del modelo y observar uno o dos tipos de objetos. Cambiamos nuestra forma de pensar y utilizamos big data para promover el aprendizaje de la inteligencia visual. De hecho, pensé en un diccionario. La categoría más grande de objetos visuales en ese momento probablemente procedía de los diccionarios. El diccionario, llamado específicamente WordNet, contiene 80.000 símbolos de sustantivos, pero algunos sustantivos no son objetos. Por ejemplo, un sustantivo como ira no representa un objeto.
Así que extraje sustantivos de 20.000 a 30.000 objetos. Afortunadamente, 2007 también fue un período de desarrollo muy rápido de nuestra Internet. Con Internet y fuentes de datos, nuestro laboratorio trabajó mucho durante tres años y finalmente compiló más de mil millones de imágenes en un conjunto de datos de 654,3805 millones de imágenes. Nuestra intención original en ese momento era extraer esta Estrella Polar a través del conjunto de datos. Esta es la historia original de ImageNet.
Shen Nanpeng: Creo que esta puede ser una historia que se escribirá en los libros de texto, porque lideró el desarrollo de muchas inteligencias artificiales.
Li Feifei: Tú y Sequoia siempre habéis tenido un gran sentido de la tecnología de vanguardia. Yo también soy un científico. En especial, quiero preguntarle, como socio director global de Sequoia, ¿cuál es su opinión sobre el desarrollo y la aplicación de la IA en la atención médica en los próximos diez años?