在新冠肺炎疫情席卷全球之前 ， 人工智能（AI）尤其是其分支——机器学习（ML）技术 ， 已经在几乎所有行业发挥作用 。
新冠肺炎疫情对我们的商业模式、生活方式等很多方面产生了重大影响 ， 但它并未削弱人工智能所发挥的影响 。 在疫情肆虐之际 ， 能够自我学习的算法和智能机器将在抗击疫情的斗争中 ， 以及未来可能面临的其他事件中发挥重大作用 。
美国《福布斯》双周刊杂志网站在近日的报道中 ， 梳理了未来一年人工智能将在重建我们的生活 ， 重新思考商业战略以及应对未来可能的疫情等方面发挥什么作用 。
大数据分析更智能
《福布斯》双周刊杂志网站指出 ， 在当下这场应对新冠肺炎疫情的战役中 ， 我们目睹了迅速分析和解读病毒在全世界传播趋势相关数据的紧迫性和急迫性 。 为此 ， 各国政府、全球卫生机构、学术研究中心和业界同心协力开发收集、汇总和利用信息的新方法 ， 有了这些强大的工具 ， 我们可以实时掌握世界各地的新冠肺炎感染数据和病亡数据 。
例如 ， 《抗击新冠肺炎疫情的中国行动》白皮书指出 ， 利用人工智能和大数据 ， 中国进行疫情趋势研判 ， 开展流行病学调查 ， 努力找到每一个感染者、穷尽式地追踪密切接触者并进行隔离 。
技术进步是这场疫情的致死人数迄今尚不及1918年西班牙大流感的主要原因 。 技术进步包括医疗技术和护理标准的进步 ， 以及使我们能更快定位疫情暴发地并实施封锁措施的通信技术的进步 。 明年 ， 人工智能将被列入能更有效应对疫情的技术发展清单 。
在人工智能技术的加持下 ， 医疗技术领域取得进步的一个重要表现是：科学和医学文献的数量大幅增加 ， 截至今年4月底 ， 就有超过2.8万篇与新冠病毒有关的论文被发表 。 此外 ， 由人工智能技术的另一个分支——自然语言处理（NLP）算法提供支持的专用搜索引擎已经上线 ， 任何人在研究这个庞大的数据集时都可以获得AI帮助 。
目前 ， 科学家们正孜孜不倦地开发新的AI解决方案 ， 以帮助他们解决其他医疗问题（例如癌症等） 。 明年 ， AI在医疗保健领域中的应用将不断加速 ， 不仅仅与对抗病毒有关 。
通过提高能力 ， 我们可以把机器学习解决问题的潜能应用于这些庞大的、实时的全球数据集上 ， 可以更轻易地发现疫情 ， 追踪密切接触者 ， 以及更准确地诊断疾病 ， 并通过预测病毒未来可能的演化方式以开发出疗效更好、效力更持久且更安全的疫苗 。
检测和预防更自动化
我们已经看到 ， 执法人员已经在抗疫中用到了无人机等设备 ， 他们利用无人机来监视人们是否遵循保持社交距离的规定 。 无人机也将应用于其他领域 ， 比如能检测出人群中哪个个体有发热等新冠肺炎症状 。 系统可以利用计算机视觉技术分析无人机摄像头获取的数据 ， 并向相关部门或当地管理人员通报有关病毒传播的统计数据等信息 。
另一个相关的有增长潜力的领域将是面部识别技术 ， 这一技术也与计算机视觉算法有关 。 面部识别技术将重点放在识别个体 ， 而非人群中的模式 ， 因此警察用它来探查人们的隔离情况以及封城的情况 ， 并追踪出现新冠肺炎症状的个体的活动轨迹 。
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