不仅开发者和企业在使用开源 AI 系统进行产品开发，学者们也开始更多的利用 AI 的帮助，解决人类面临的更为艰巨的社会问题，比如能源、环境以及医疗。

在 Google，有一支由医疗专家所组成的研究团队，利用深度学习技术来帮助诊断癌症和糖尿病性视网膜病变（一种由糖尿病引发的失明）。

受到图像识别在其它领域所取得的进展启发，Google 的科学家们与美国和印度的医疗机构合作，用上百张医疗图像训练出一个基于 TensorFlow 的模型，使其诊断糖尿病性视网膜病变，诊断准确度甚至超过医学专家；斯坦福大学的学者将深度学习应用到皮肤癌的诊断；在北京，两位清华大学的博士生李哲和廖方舟，则致力于研究通过医疗图片来检测肺癌的模型。未来，这些技术都将给患者带来深远的影响。

当今的肺癌检测手段误诊率高，而清华大学博士生李哲和廖方舟研究的癌症影像筛查智能算法能减少误诊率，曾获2017数据科学杯（2017 Data Science Bowl）的第一名。

尽管有了这些令人兴奋的成果，但人工智能仍处于孩提时代，对于其巨大的潜能，我们甚至还未完全揭开它最外层的面纱。

如果我们能够采取合作的方式，为人们提供创新、实用的产品；进一步激励大学、企业和政策制定者之间的合作；通过发表论文和开源 AI 软件，让科学家和工程师更便捷的使用更好、更强大的计算工具及研究成果 ––— 相信我们能够在更为复杂的社会领域取得巨大的突破。也只有通过这些举措，让 AI 成为每个人都触手可及的工具，我们才能真正握住它为人类所带来的不可思议的机遇。

石博盟写于2017年7月7日