自从2014年被谷歌斥资4亿英镑收购后，人工智能创业公司DeepMind便经常登上各大媒体的头条。当该公司开发的人工智能系统击败了韩国顶尖围棋选手李世石后，关于人工智能的各种可能更是引发了外界的广泛猜测。但由于担心数据隐私问题，利用人工智能技术分析个人病例还是招致很多批评。

140名DeepMind研究人员在伦敦的实验室里开发了许多可以独立学习人工智能算法的软件系统。该公司还在与许多小型组织合作部署这些技术，但实际上，现在已经有很多引人入胜的实际案例涌现出来。

Royal Free NHS Trust

谷歌今年2月推出了DeepMind Health项目，希望利用机器学习系统改善医疗和诊断流程。

第一个项目是与伦敦北部的Royal Free NHS Trust合作的，他们开发了一款可以为临床医生提供尖端分析的移动应用。这款名为Streams的应用可以通过即时分析验血结果来提升急性肾损伤的诊断率。

根据双方签订的数据共享协议，谷歌可以访问该信托基金旗下3家医院的160万病人的加密健康数据，包括Royal Free、Barnet和Chase Farm。虽然谷歌保证只会出于诊断和治疗目的使用这些数据，但这个项目还是引发了很大争议。

Moorfields眼科医院

谷歌与NHS的第二个合作项目是在Moorfields眼科医院实施的。这个项目希望开发一套机器学习系统，以便利用对眼部的数字扫描来识别危害视力的眼病。虽然与NHS最初的在Royal Free项目上的合作重点是病人护理，但这个项目则是完全专注于医学研究。

该项目需要对100多万匿名眼部扫描数据进行分析，以便生成一种算法，从而识别眼病的早期迹象，加快诊断速度。

Moorfields眼科医师皮尔斯·基恩（Pearse Keane）最先想到了这个方案。当他看到谷歌如何利用这项技术帮助电脑学习游戏后，便于之取得了联系。他相信该技术也可以应用于眼科诊断。

伦敦大学学院附属医院

DeepMind与NHS的最新研究合作希望处理头部和颈部肿瘤。在放疗开始前，临床医生可以花费4个小时制作病人身体的详细地图，避免瞄准周围可能遭到破坏的组织。这些信息之后会输入到放疗仪器中，以便在不伤害健康组织的情况下瞄准癌细胞。

DeepMind研究人员认为，机器学习可以将时间缩短到1小时。该团队将分析伦敦大学学院附属医院的匿名数据，从而开发一套放疗分割算法，实现一定程度的自动化。他们希望最终将算法应用于身体其他部位的放疗过程。

WaveNet

虽然医疗技术在DeepMind目前的发展中占据主导，但该公司的机器学习系统还拓展到了音频领域。语音机器人很早以前就出现在科幻小说里，而随着苹果Siri等商用产品的出现，这项技术也已经进入主流。但电脑与人类之间的语言差异还是很大。

DeepMind开发了一套文本-语音转化系统，可以将这种差异缩小逾50%。这个名为WaveNet的系统可以使用神经网络复制人类的声波，而不单纯复制他们使用的语言。Wavenet所需的计算能力限制了它的实用性，但谷歌已经展示了一些自动生成的音频样本。

谷歌

谷歌已经在旗下的很多产品中使用了机器学习算法，包括谷歌地图、Gmail、YouTube和Android。DeepMind的技术今后应该还可以应用于搜索、机器人和物联网领域。DeepMind已经可以在49款雅达利游戏中与人类一较高下，而且还开发了上文提到的AlphaGo。

谷歌甚至使用DeepMind帮助其减少大型数据中心的耗电量。DeepMind算法可以用于预测大量服务器所需的空调冷气——根据用户需求的不同，这些服务器的能耗和散发的热量差异很大。通过这种方法便可帮助制冷系统节能40%，而整个数据中心的能耗也将降低15%。