燕山大學資訊科學與技術專業出身的95後大學生譚創創，沒想到自己會與阿爾茨海默症(俗稱“老年癡呆症”)為“敵”。

　　除了上課，他每天主要的工作，是用人工智慧技術分析阿爾茨海默症。過去，大學生做研究主要使用自己的電腦，或者學校的實驗室設備，而譚創創則與社會接軌，他的“武器”來自于亞洲最大雲計算服務商——阿裏雲。

　　2015年上半年，剛剛大一的譚創創闖入了機器學習的世界。他向學校的文冬教授表達了想要參與科研的意願。此後，他開始運用機器學習演算法來研究阿爾茨海默症的診斷。

　　文冬解釋説，通常一次診斷可能需要做十幾個量表(根據病人答題情況判斷疾病——記者注)，耗費大量時間，病人有時也難以堅持。加之病情輕微時，片子上無法準確呈現哪裏病變，就會降低診斷效率與準確性。“機器學習可以提高發現、診斷阿爾茨海默症的工作效率，在患者治療中起到積極作用。”

　　在具體操作上，他們需要把功能性核磁共振和量表中得到的數據分為兩類樣本，一類樣本輸入到機器學習的分類模型中去訓練，學習普通人與病人的不同，再給它一個未知樣本去驗證分類器學習後的效果。

　　項目初期，譚創創用自己的電腦就能完成數據建模和病例圖片的分析。但隨著模型越來越大，電腦處理速度越來越慢，後來係統一啟動就崩潰。幾個月前，阿裏雲在深圳雲棲大會上宣布推出機器學習平臺。譚創創逮住免費試用的機會，把自己想要運作的模型、數據和代碼一股腦兒輸入進去。阿裏雲遍布全球的伺服器瞬間響應，快速給出了結果。

　　但這次對雲計算資源的大規模調用，很快引起了阿裏雲工程師的注意。阿裏雲機器學習運營負責人致電譚創創了解情況，主動為譚創創延長了免費試用期，並將多位阿裏雲高級機器學習專家拉來支援。

　　豐富的計算資源令譚創創如魚得水。在研究過程中，他還順帶向阿裏雲的機器學習平臺反饋一份産品底層硬體的問題，並因此被授予MVP用戶——最有價值技術專家(MVP)稱號在全球范圍內授予為行業作出貢獻的300位專業人士。

　　“可以説現在的研究還只是嘗試。把運算數據過程中的各種可能性提出來，一個一個去試。” 譚創創覺得，現在的人工智慧和大家想像的離得還比較遠，“並不是我把數據給它，它就能告訴我哪兒有問題。”

　　“演算法裏包含了隱含層，但現在不知道這個隱含層中有什麼，裏面的隱含變數代表了什麼意思，這是機器學習理論需要突破的地方。”他認為，人工智慧這股熱潮才剛剛開始。我們只是撕開了一個口子，一群人衝進去發現一片黑暗，連燈都沒有。大家都在自己周邊一兩步的距離內探索，即便如此，人工智慧已經讓我們的生活發生了巨大改變。

　　如今，文冬教授所帶的團隊已經在診斷與康復治療方面取得了一些成果：研發出基于功能性核磁共振數據的阿爾茨海默症早期自動診斷軟件係統、認知評估軟件係統。

　　“我總覺得我像剛入門一樣，還有很多工作、很多實驗要做。”譚創創説。

【糾錯】

責任編輯： 陳熹