近日，谷歌公布了大型机器人自学数据库，借以增进AI的发展，而这一行径毫无疑问是将AI这项本就不憧憬的技术推上了风口浪尖。毋容无稽之谈AI的发展带来我们前所未有技术体验的同时，也大大向新高度上升。以AI面部辨识技术为事例，以这项技术为主导的人脸识别早已在安防等领域有更为普遍的运用了，而近日，《纽约杂志》公开发表了一篇关于将AI面部辨识技术运用于动物面部辨识的文章，并描写了其突破的难题，环绕其对涉及工作人员的协助，做到了一定的解释。

可见，人工智能环绕传统行业展开发展是当前的主流方向之一，而2020-03-30 小编成要谈的人工显微镜，就是其在医疗领域的全新发展。日前，腾讯人工智能实验室对外宣告，一款将人工智能与显微镜技术互为融合的全新人工智能显微镜转入研发测试阶段。也许很多人会有所疑惑，显微镜的主要功能是“观察入微”和人工智能或许并没什么联系，人工智能显微镜究竟智能在哪呢？只不过要问这个问题并难于，传统显微镜虽然需要协助人们仔细观察到围观世界，但比较的，辨别视野中画面的工作还是由人来已完成，也就是说，传统显微镜只起着仔细观察的起到，检验信息、辨别画面中的内容、计算出来涉及数据、书写报告的过程都是由医生分开已完成的，这对医生的病理学科学知识以及经验都是很大的考验。

当然，这样的医生有很多，但还是不存在供不应求的情况。而人工智能显微镜，智能的地方正是在于在符合显微镜仔细观察职能的同时，构建自动识别、检测、定量计算出来和分解报告。

对于人工智能显微镜而言，只要医生充足专业，那么可观的数据库就是他的经验来源，显微镜作为医生仔细观察微观世界的工具同时，也是人工智能的“眼睛”。人工智能显微镜可以对图像库的深度自学，对显微镜仔细观察到的画面展开一定的辨别与分类，并且可以十分较慢的获得画面中的一些适当数据，将病理切片数字化，通过AI算法辅助分析帮助医生已完成工作。

以疟疾为事例，疟疾是一种显微镜切片无法辨识的疾病，如果利用传统研究手段，不但人力成本和时间成本极大，而且准确度无法确保。但是，通过人工智能驱动的显微镜，在半小时内，AI就可以已完成血片中的疟疾寄生虫的辨识与计数，协助医疗人员更佳的已完成医护工作。就目前而言，AI+显微镜的思路仍正处于发展阶段，像IBM、麦克奥迪等公司都在人工智能显微镜的研究上有大量投放，人工智能显微镜的眼光也会意味着逗留于医疗制药，生物学研究、海洋学研究、农业研究都是人工智能显微镜的重点突破领域。AI作为创意的科技理念，近年来早已获得了充份接纳，清华大学就著手创建昌平校区主攻人工智能应付未来科技发展。

就目前而言，人工智能显微镜作为一种传统仪器与创新科技的交融，一定程度上为未来仪器发展获取了一个不切实际的方向与思路。虽然现在智能化仪器仍正处于发展阶段，但是坚信随着数据库的渐渐完备，技术的持续提高，传统仪器与AI必要的融合将更为密切。

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