据北京日报消息，近几天北京顺义区局部聚集性疫情传播链的破解很大程度依赖于人工智能技术。具体来说，在取得授权的前提下，人工智能技术团队利用自然语言处理技术等助力疾控部门快速提取出患者活动轨迹，并通过时间、空间的交集情况分析患者发病前后的可疑接触点，通过这样的流调轨迹地图，帮助疾控人员迅速锁定管控范围。
十多年前，我们还在畅想人工智能会给人类生活带来哪些改变，仅仅十年间，人工智能技术就突飞猛进，从语音识别到智能音箱，从自动导航到无人驾驶，人工智能给世人带来太多惊喜，在疫情特殊时期，基于人工智能技术的远程办公、零接触服务等为商业活动的正常开展起到了极大推动作用，在商业场景下，人工智能技术也已经在各个行业得以良好发挥。
让我们回顾下这十年来人工智能在实际应用中所取得的一系列成就：
AlphaGo
人工智能近几年来最广为人知的事件就是AlphaGo在最复杂棋类游戏——「围棋」上击败了人类 选手。年12月，DeepMind提出的MuZero让一种人工智能模型掌握多种游戏，包括将棋、国际象棋和围棋。
理解语言，并与人对话
Vaswani等人年发表的《AttentionIsAllYouNeed》带来了级联效应，使得机器能够以前所未有的方式去理解语言。得益于Transformer架构，AI现在能够编码、写散文、生成商业创意，只有人类想不到，没有它做不到。
这应该是目前比较广泛地被企业应用的AI技术了，比如一些技术实力强的研发企业可以让机器理解自然语言文本的意义，展开一系列语言处理的工作，上海珍岛自主研发了一系列AI自然语言处理技术，囊括了由词法分析、关键词提取和拓展、新闻摘要、情感分析、智能文本分类、敏感词检测、智能写作、智能会话机器人等模块的全链条AI技术体系。
解码生命
DeepMind开发的深度学习算法「Alphafold」破解了出现五十年之久的蛋白质分子折叠问题。计算机视觉被证明可以帮助诊断，而解决蛋白质折叠问题甚至能够帮助研发人员开发新药。
神经网络
年，由AlexKrizhevsky等人设计的卷积神经网络「Alexnet」以远超第二名的成绩夺冠，在ImageNet数据集上的视觉识别错误率为15.3%，降低了一半。现在，手机和商场中的人脸识别应用都应该归功于年的这项工作，识别准确率的提升使研究者能够进行医学成像模型的部署，这些模型具备高置信度。
机器学习即服务
Schmidhuber教授上世纪90年代初提出元学习概念，元学习指在有限训练示例的基础上，使机器学习模型学习新技能并适应不断变化的环境。元学习将机器模型的优化部分自动化了，自动优化带来了一个新的行业MLaaS(机器学习即服务)。
让机器拥有自主学习能力，不断学习以更好地服务于人类工作是这类技术的应用方向。珍岛基于强大的AI机器学习技术能力，融合网络神经算法，应用在客服系统中，不断完善客服话术，至今珍岛智能会话机器人已经被电商、金融领域客户大量采用，助力客服场景更智能，解决客户问题更高效，其能够精确适配业务需求，自动解答大量通用性强的问题，提升客服效率，将所需知识集成在软件机器人，可用于各种APP系统，作为助手机器人，帮助用户快速解答问题。
生成对抗网络(GAN)
该算法在年提出，并得到广泛应用，甚至已经侵入了人类工作的 一道壁垒：创作。GAN生成的一幅画甚至在佳士得拍卖会上以破纪录的价格——40万美元成交了。GAN的另一面是被用于恶意目的，以致于像Adobe这种公司不得不研究新技术来鉴别伪造内容。
专家预测未来人工智能会在神经形态计算、强化学习等领域继续发挥作用，技术的进步是一方面，另一方面是形成稳定安全的实际应用方案应用到解决实际问题中，这方面珍岛的实践给业内做了很好的表率。
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