15年内人工智能将达人类智慧 20年内攻克癌症
奇点大学校长雷·库兹韦尔在接受采访时称，15年内人工智能将达到人类智慧，20年内人类攻克癌症。
“机器人在2029年能够达到人类的水平”张铎（以下简称张）：在今年的CES大展上，我们看到了能从手掌上起飞的自拍无人机，电视的分辨率都出到了8K的清晰度，像在去年的CES上还是4K的，发展非常迅速，然后今年的CES展上展出的虽然不少，但没有一款让大家感到惊艳的。展会上的机器人还都是冷冰冰的，星球大战中“斯瑞皮欧”和“奥图”的那样机器人迟迟。所以在当前感觉以机器人为主要方向的的进程很缓慢，现在的机器人发明家们都遇到了哪些技术瓶颈呢？雷·库兹韦尔（以下简称雷）：我们每次创造出一种新的人工智能技术后，它不再被做叫人工智能，而叫做语音识别，机器人学，图片识别，或字符识别。人工智能还未到人类的水平，但它已经能做一些了不起的事。一个很好的例子是，的超级计算机“沃森”能够参加美国的一档叫做《危险边缘》的智力问答节目，那是一个很深奥微妙的语言游戏，沃森所有的知识来源于包括维基百科在内的200亿个语言文档，在那场人机大战中，有一道押韵类的题目要求从问题中寻找答案，题面是：起泡的糕点配料发表了一通长篇乏味的演讲。沃森回答说：“meringue-harangue（蛋白酥皮的喋喋不休）”它的回答正确，但这问题这太难为它了，那道题世界上最厉害的两个人类选手都没答上来，沃森最终的得分比那俩“最强大脑”的得分加起来都多，机器完爆人类。无人驾驶汽车已安全行驶了一百万英里，没发生任何事故。过去大家认为，只有人类才会开车。我们如果让沃森那种级别的机器人去开我们的小汽车，那将变得更加简单。现在的计算机在识别，分析上已经做得很好，和给复杂的图片作出准确的文字说明，这些人们也能做到，但电脑做得也还不错。今天人工智能比五年前的情况进步很大。机器人现在能做很复杂的事，它们自然地躲避障碍，穿过一个杂乱的房间。我总说，机器人在2029年能够达到人类的水平，这不是2029年，大家再等个15年吧。他们还有很多东西我们人类做不到，你能从20亿个网络文档中分分秒找出那个你想要的吗？他们能翻译各种语言，虽没有我们人类翻译得那么好，但还不错。我经常用机器翻译来看其他语言写的邮件，他们的翻译结果也都能看得懂。它们也在慢慢进步。如果人工智能做不到那些人类能做到的事，人类会很抓狂：这机器怎么这么蠢，连那个都不会！早在几年之前，机器已经能够分辨出猫和狗的区别。所以每次电脑发生问题时&我们都会把它丢一边抱怨道“这货不够智能”，所以你看新闻报道中的人工智能和人们在日常生活中真正接触到的人工智能还是有差距的，因此，AI在大家眼里看起来很高大上，然而真正的AI也确实该做到那么高大上，也许它今天最大的用处还只是谷歌一下或者一下。爆料：人工智能已经在用于军事武器的研究了张：人类该如何应对随着人工智能高度发展所带来的危机？是否就只能像《终结者》等电影里展现的那样，机器人虐杀人类。未来高度智慧的机器人和人类还能好好相处吗？雷：目前人类和机器还很和谐，不过我想爆料下AI已经在用于军事武器的研究了。但你看那些关于未来的科幻片，套路无非是AI出现，然后跟人类一起打架，或者俩人类为争一个AI而杀得你死我活，那些都是骗小孩的，AI机器人与人类绝不是一两个人的事，实际上是二十亿人的事。现在拥有智能手机的人通过很简单的操作便可知古今天下事，这是我们几年前所不曾有的一项技能。今天的一个非洲小孩借助智能手机知道的东西比15年前中国或美国总统的都多，所以这些技术很有力量。其实，我觉得，AI让世界更和平。有一本书叫做《The&Better&Angels&of&Our&Nature》，作者Steven&Pinker在那本书讲的是呈指数下降的暴力。你在今天死于战争或被人砍死的几率比几个世纪前少得多。部分原因是现在我们与人的沟通更智能，所以我们对别人的理解更充分，矛盾便减少很多，世界也因此更和谐。长生不老离我们还有多远？张：未来随着各种植入技术、人工以及虚拟躯体技术的成熟，人类的平均寿命也会一直延长，那么长生不老离我们还有多远呢，我们这一代还有希望跟得上吗？雷：对于长生不老&抵抗衰老和疾病，我想说三点：第一，我们现在可以做很多事情来保持年轻和克服疾病。拿我本人来说，我30年前被诊断患有II型糖尿病，但我制定了自己的抗病计划，至今25年间都未发病。第二个方面是基因技术，重新为我们的生命设计程序，从根本上将我们的生命就是软件，我们的基因就是数据序列，就像软件设计。在我们人类身体里一共有23万个被叫做“基因”的软件程序，以前我们对它们很没辙。现在我们可以对这些“软件”进行编程。我们可以通过“RNA干扰”把有害的，致病的那些基因关掉。我们可以通过基因治疗来添加新的基因或是改变旧有的基因，这样我们可以进化得很快。基因治疗从某种程度而言也是一种信息技术，它的发展遵循我所提出的“加速循环规则”，正在以指数级的速度迅速向外扩充，计算机性能每年都会提升一倍，生物技术其实也一样。我们从开始绘制基因图谱到现在已经有十多年了，其中的一些成果已经用于临床实践。在10-15之后健康与医学会变得很不一样,那时我们能够把造成疾病和衰老的基因和基因程序关闭。跨过生物学，第三个方面我们聊聊纳米技术。在我们的血流里会有百万个纳米机器人像T细胞那样保卫着我们的免疫系统但是它们更加的智能，比如说免疫系统不能对抗癌症，它觉得那是你的正常细胞所以不会杀死它们。我们的免疫系统对逆转录病毒同样无效，对此有多种不同的解释。但我们可以创造一个比T细胞更聪明的纳米智能机器人让它到可以关闭衰老基因的地方去来完成那些T细胞做不了的任务。衰老并不是必然的，它是一种我们可以控制的进程，但不是1个进程，有11种让人体衰老的进程，对每一种进程我们都有应对的策略，现在便有一种让它们慢下来的策略。我们有时候会看到一些七八十岁的人，我现在其实都68岁了，但在生物学测试中我的生理年龄比实际年龄小；我们也会看到一些看起来很老的老年人，他们的生理年龄大于实际年龄。借助今天的知识能够让衰老放缓，但未来，我们会有更多强大的技术真正地从源头上关闭衰老让我们永远年轻，最终我们会拥有虚拟的身体面对一些虚拟的环境。所以我们不仅能够决定生命的长度，还能决定生命的广度。机器和人会融为一体，我们会像《阿凡达》中那样借助一个虚拟的身体活在增强的现实之中。到那时数百英里外的人借助那些和真人别无二致的虚拟体也可以坐在我们身旁。未来计算机将进入身体和大脑，大脑将和云连接张：当前阶段机器正变得越来越聪明，在未来他们也可能会获得自主的意识，不再听令于人。但作为人工智能的乐观者，我觉得在2029年之后，人类是会再度超越那些已高度智能的机器人，我知道您对此也是非常乐观的。能再预言下在奇点之后，人类要经多久才能控制住那些脱缰的智能体呢？雷：我觉得计算机2029年能达到我们人类的智慧，实际上我一直就真么想的。跟今天的AI圈里大家的看法一样，我1999年做的那个预测，然而在斯坦福的一次会议中，当时其他AI科学家所达成的共识是得几百年，所以我当时30年的预见很是鹤立鸡群。今天，我能猜到很多人的想法还是20或30年后，但以现在的科技发展速度，15年都算多的。但是在本世纪30年代，我们会比那些智能体更聪明，尽管现在绝大部分的计算机还不在我们身体和大脑里。然而差不多已经有人在做了，一些帕金森症患者脑子里会被植入一种芯片（脑起搏器），来重启他们被帕金森症抑制的大脑。但目前大多数计算机虽不在我们体内，但它们已经离我们身体很近了，我的就在腰带上（展示了下他腰带上的手机），我可以把它拿出来接近我们人类的技术，它让我比10年前更聪明了，最终它们会进入我们的身体和大脑，借助它们其实我们还可以将大脑和云连接，通过把我们个人的想法扩展到云端的方式，我们思考问题会变得更加深入。那是2030年的事。全球脑的实现会让我们人类更聪明。尽管大多数计算机还在我们的体外，但这个过程已正在发生。20年：人类攻克癌症张：请预测下人类大概在哪一年能攻克癌症？雷：我有一个跟麻省理工学院的科学家们已经做了8年的项目，我们已经找出了癌症的病因，那是一种特殊类型的细胞——癌症干细胞，它们会繁殖别的癌细胞，然后这些癌细胞会造成一个肿瘤。今天的疗法包括化学疗法和放射疗法。这些治疗并不能杀死造成癌症始发因素的癌症干细胞，这就像你把一个蜂巢里的除蜂王外所有的工蜂都消灭光了，但那个蜂王还会繁殖出更多的工蜂然后再次填满蜂巢。这是为什么癌症会复发，这也是为什么癌症会扩散，因为有这种特别的癌症干细胞。查明病因之后，我们便在培养皿里让它们生长，我们已经找出了许多可以杀死它们的药物，但我们要学会像调制鸡尾酒那样掌握好它们的种类与比例。我们不久后便会在威斯康辛的医学学院进行下一步实验。这就是我们在癌症上所做的一个项目。
无论我正在做的这个项目成不成功，大家都不要灰心，世界上还有好多好多诸如此般振奋人心的计划。我们已经找到了癌症最基本的成因，攻克癌症的医学技术接下来会进行指数型的发展。在进行信息处理的基础上。我们尽会竭尽所能地去控制癌症在内的那些绝症。癌症是一种遗传性疾病，不只是你出生时自然获得的基因，它还会通过基因遗传到你新增殖出的细胞，贯穿你的一生。大人的细胞和孩子们的细胞不一样，你的细胞是不断增殖的，它们增殖时，有时会发生错误，某些区域的错误会触发那些干细胞生产出癌细胞已经有好多计划在控制那个问题了。我们应把它作为一种可以管理的疾病，像慢性病，而不再是致命的绝症。在十年内，我确信不出20年我们就可以真正的攻克癌症。所以，小朋友，你是完全有机会赶得上的。
本文来源：虎嗅网
作者：张铎
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人工智能能帮人类更有效的抗击癌症吗？
13:12:42&&&来源：环球网&&&责任编辑：吴楚&&&字号：&|&
美国科学家计划利用人工智能对抗癌症。
作为美国&抗癌登月计划&、精密医学计划、美国国家战略计算计划三项国家性计划的结晶之一，美国能源部与美国国家卫生研究院下属的国家癌症研究所合作，发起&先进癌症计算解决方案的联合设计（Joint Design of Advanced Computing Solutions for Cancer，JDACS4C）&。作为负责人之一，美国阿贡国家实验室计算、环境与生命实验室副主任Rick Stevens透露，联合设计的首个试点项目成果将在2017年的第二季度公开。
该项目于2016年6月正式宣布启动，并在8月到位了第一笔资金。&抗癌登月计划&是美国总统奥巴马在2016年1月宣布的一项科研战略目标，旨在加快癌症研究，总预算近10亿美元。
之所以称为联合设计，是因为该项目将攻克三个基于计算机深度学习的抗癌难题：
1.RAS分子项目。从分子层面上，了解RAS/RAF通路的蛋白质相互作用。RAS基因在上世纪60年代被发现是癌基因，存在于30%的癌症患者中。通过结合模拟和实时筛选数据，针对RAS基因及相关信号通道，科学家希望能找到新的诊断和靶点治疗方法；
2.临床前筛查。发展药物反应的预测模型，在临床试验前进行最大化地药物筛选，为癌症病人提供精准医疗方案。具体操作是对临床前和临床试验时的癌症数据进行筛选，结合小鼠模型中的新数据，通过反馈循环让实验模型指导计算模型的设计，建立肿瘤药物反应的预测模型；
3.人口模型。根据生活方式、所处环境、癌症种类、医疗体系，从百万个癌症病人的病历数据中自动分析、获取最佳的治疗策略。海量数据来自美国国家卫生研究院、美国食品和药物管理局、制药公司和第三方付款机构。
这三个难题基于不同的生物尺度，对大数据分析和深度学习提出了高要求，由来自不同领域的科学家团队在数据采集、数据分析、模式公式、模拟运行上开展合作。美国能源部和国家癌症研究所各有所长，前者有精良的计算机专家资源，而后者拥有不轻易对外公开的癌症数据资源。如果挑战成功，现有的传统科学计算应用将被超越，推进百亿亿次级计算机的应用，并在人工智能的帮助下，将癌症治疗在精准化方面上一个台阶。
雄心勃勃的同时有重重困难。生物信息、病理报告、病历信息往往是非结构性的，它与机器学习所依靠的结构性信息存在一条&沟&，如何在非结构性和结构性信息之间转化、翻译是难点之一。
另一方面，要想有高精度的预测和解释模型仍具挑战性。比如对药物的治疗效果进行判断时，计算机可以精确得知结果，但得到的结果是机械性的，不具备解释原因的能力。Rick Stevens设想，将机械化的模型和机器学习的模型结合起来，可以解决这一问题。
出现英特尔、IBM等公司身影
提高深度学习的能力，需要回归到高性能计算机（HPC）的研究，离不开高性能计算机供应商的身影。在接受国际高性能计算网站HPCwire的采访时，Rick Stevens透露，&先进癌症计算解决方案的联合设计&项目已和英特尔、Cray、NVIDIA、IBM等公司达成合作关系。
2016年8月，英特尔耗资4亿美元收购了Nervana Systems公司，Nervana虽是初创企业，但在深度学习领域是排头兵，拥有专为深度学习打造的全方位优化的软件和硬件堆栈，号称处理器速度将可达到GPU的10倍。
除了高性能计算机，Rick Stevens和同事还在评估最适合的深度学习框架，其中不排除谷歌、微软、Facebook等公司。另一方面，Rick Stevens和同事也在和美国著名的人工智能实验室劳伦斯&利弗莫尔国家实验室合作，比如其实验室名为LBANN的可扩展人工神经网络框架。
是美国&抗癌登月计划&的目标之一
美国&抗癌登月计划&正式发起是在日，美国总统奥巴马在他任内最后一次的国情咨文演讲中宣布了这个消息，旨在让抗癌的研究进展速度翻一番，减少时间成本，在5年内取得原本可能需要10年取得的成果。
美国是人类最早登上月球的国家，在20世纪60年代至70年代的&阿波罗计划&中，曾组织一系列载人登月飞行项目。登月对美国来说有着重要的符号意义。将抗癌研究项目命名于此，可见美国在对抗癌症的决心。
在最后一年的总统任期中，奥巴马&快马加鞭&地落实计划。基于&抗癌登月计划&，美国当地时间12月13日，奥巴马签署了总额高达63亿美元的法案，用于癌症研究、戒毒康复和精神健康服务。
值得一提的是，美国副总统拜登是&抗癌登月计划&的负责人，领导着&白宫抗癌登月计划特别小组&。拜登的儿子因脑癌在2015年去世，痛失亲人的经历驱使拜登发起这项提议，并得到了奥巴马的支持。
&先进癌症计算解决方案的联合设计&开展的部分原因是为实现&抗癌登月计划&十大任务之一&&建立癌症数据共享系统。6月6日，拜登宣布启用抗癌登月计划的首个大型开放数据库。数据库整合了美国国家癌症研究所多个癌症研究项目、共计1.2万名癌症患者的数据，为科研人员储存、分析和分享癌症基因组数据及相关临床数据提供平台。
[责任编辑：吴楚]
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&& &美国&抗癌登月计划&旨在加快癌症研究，科学家计划利用人工智能攻克这个项目中三个基于计算机深度学习的抗癌难题。
美国科学家计划利用人工智能对抗癌症。
　　作为美国&抗癌登月计划&、精密医学计划、美国国家战略计算计划三项国家性计划的结晶之一，美国能源部与美国国家卫生研究院下属的国家癌症研究所合作，发起&先进癌症计算解决方案的联合设计（Joint Design of Advanced Computing Solutions for Cancer，JDACS4C）&。作为负责人之一，美国阿贡国家实验室计算、环境与生命实验室副主任Rick Stevens透露，联合设计的首个试点项目成果将在2017年的第二季度公开。
　　该项目于2016年6月正式宣布启动，并在8月到位了第一笔资金。&抗癌登月计划&是美国总统奥巴马在2016年1月宣布的一项科研战略目标，旨在加快癌症研究，总预算近10亿美元。
　　之所以称为联合设计，是因为该项目将攻克三个基于计算机深度学习的抗癌难题：
　　1.RAS分子项目。从分子层面上，了解RAS/RAF通路的蛋白质相互作用。RAS基因在上世纪60年代被发现是癌基因，存在于30%的癌症患者中。通过结合模拟和实时筛选数据，针对RAS基因及相关信号通道，科学家希望能找到新的诊断和靶点治疗方法；
　　2.临床前筛查。发展药物反应的预测模型，在临床试验前进行最大化地药物筛选，为癌症病人提供精准医疗方案。具体操作是对临床前和临床试验时的癌症数据进行筛选，结合小鼠模型中的新数据，通过反馈循环让实验模型指导计算模型的设计，建立肿瘤药物反应的预测模型；
　　3.人口模型。根据生活方式、所处环境、癌症种类、医疗体系，从百万个癌症病人的病历数据中自动分析、获取最佳的治疗策略。海量数据来自美国国家卫生研究院、美国食品和药物管理局、制药公司和第三方付款机构。
　　这三个难题基于不同的生物尺度，对大数据分析和深度学习提出了高要求，由来自不同领域的科学家团队在数据采集、数据分析、模式公式、模拟运行上开展合作。美国能源部和国家癌症研究所各有所长，前者有精良的计算机专家资源，而后者拥有不轻易对外公开的癌症数据资源。如果挑战成功，现有的传统科学计算应用将被超越，推进百亿亿次级计算机的应用，并在人工智能的帮助下，将癌症治疗在精准化方面上一个台阶。
　　雄心勃勃的同时有重重困难。生物信息、病理报告、病历信息往往是非结构性的，它与机器学习所依靠的结构性信息存在一条&沟&，如何在非结构性和结构性信息之间转化、翻译是难点之一。
　　另一方面，要想有高精度的预测和解释模型仍具挑战性。比如对药物的治疗效果进行判断时，计算机可以精确得知结果，但得到的结果是机械性的，不具备解释原因的能力。Rick Stevens设想，将机械化的模型和机器学习的模型结合起来，可以解决这一问题。
　　出现英特尔、IBM等公司身影
　　提高深度学习的能力，需要回归到高性能计算机（HPC）的研究，离不开高性能计算机供应商的身影。在接受国际高性能计算网站HPCwire的采访时，Rick Stevens透露，&先进癌症计算解决方案的联合设计&项目已和英特尔、Cray、NVIDIA、IBM等公司达成合作关系。
　　2016年8月，英特尔耗资4亿美元收购了Nervana Systems公司，Nervana虽是初创企业，但在深度学习领域是排头兵，拥有专为深度学习打造的全方位优化的软件和硬件堆栈，号称处理器速度将可达到GPU的10倍。
　　除了高性能计算机，Rick Stevens和同事还在评估最适合的深度学习框架，其中不排除谷歌、微软、Facebook等公司。另一方面，Rick Stevens和同事也在和美国著名的人工智能实验室劳伦斯&利弗莫尔国家实验室合作，比如其实验室名为LBANN的可扩展人工神经网络框架。
　是美国&抗癌登月计划&的目标之一
　　美国&抗癌登月计划&正式发起是在日，美国总统奥巴马在他任内最后一次的国情咨文演讲中宣布了这个消息，旨在让抗癌的研究进展速度翻一番，减少时间成本，在5年内取得原本可能需要10年取得的成果。
　　美国是人类最早登上月球的国家，在20世纪60年代至70年代的&阿波罗计划&中，曾组织一系列载人登月飞行项目。登月对美国来说有着重要的符号意义。将抗癌研究项目命名于此，可见美国在对抗癌症的决心。
　　在最后一年的总统任期中，奥巴马&快马加鞭&地落实计划。基于&抗癌登月计划&，美国当地时间12月13日，奥巴马签署了总额高达63亿美元的法案，用于癌症研究、戒毒康复和精神健康服务。
　　值得一提的是，美国副总统拜登是&抗癌登月计划&的负责人，领导着&白宫抗癌登月计划特别小组&。拜登的儿子因脑癌在2015年去世，痛失亲人的经历驱使拜登发起这项提议，并得到了奥巴马的支持。
　　&先进癌症计算解决方案的联合设计&开展的部分原因是为实现&抗癌登月计划&十大任务之一&&建立癌症数据共享系统。6月6日，拜登宣布启用抗癌登月计划的首个大型开放数据库。数据库整合了美国国家癌症研究所多个癌症研究项目、共计1.2万名癌症患者的数据，为科研人员储存、分析和分享癌症基因组数据及相关临床数据提供平台。
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人工智能能帮人类更有效的抗击癌症吗？
&&&&美国科学家计划利用人工智能对抗癌症。
&&&&作为美国“抗癌登月计划”、精密医学计划、美国国家战略计算计划三项国家性计划的结晶之一，美国能源部与美国国家卫生研究院下属的国家癌症研究所合作，发起“先进癌症计算解决方案的联合设计（Joint Design of Advanced Computing Solutions for Cancer，JDACS4C）”。作为负责人之一，美国阿贡国家实验室计算、环境与生命实验室副主任Rick Stevens透露，联合设计的首个试点项目成果将在2017年的第二季度公开。
&&&&该项目于2016年6月正式宣布启动，并在8月到位了第一笔资金。“抗癌登月计划”是美国总统奥巴马在2016年1月宣布的一项科研战略目标，旨在加快癌症研究，总预算近10亿美元。
&&&&之所以称为联合设计，是因为该项目将攻克三个基于计算机深度学习的抗癌难题：
&&&&1.RAS分子项目。从分子层面上，了解RAS/RAF通路的蛋白质相互作用。RAS基因在上世纪60年代被发现是癌基因，存在于30%的癌症患者中。通过结合模拟和实时筛选数据，针对RAS基因及相关信号通道，科学家希望能找到新的诊断和靶点治疗方法；
&&&&2.临床前筛查。发展药物反应的预测模型，在临床试验前进行最大化地药物筛选，为癌症病人提供精准医疗方案。具体操作是对临床前和临床试验时的癌症数据进行筛选，结合小鼠模型中的新数据，通过反馈循环让实验模型指导计算模型的设计，建立肿瘤药物反应的预测模型；
&&&&3.人口模型。根据生活方式、所处环境、癌症种类、医疗体系，从百万个癌症病人的病历数据中自动分析、获取最佳的治疗策略。海量数据来自美国国家卫生研究院、美国食品和药物管理局、制药公司和第三方付款机构。
&&&&这三个难题基于不同的生物尺度，对大数据分析和深度学习提出了高要求，由来自不同领域的科学家团队在数据采集、数据分析、模式公式、模拟运行上开展合作。美国能源部和国家癌症研究所各有所长，前者有精良的计算机专家资源，而后者拥有不轻易对外公开的癌症数据资源。如果挑战成功，现有的传统科学计算应用将被超越，推进百亿亿次级计算机的应用，并在人工智能的帮助下，将癌症治疗在精准化方面上一个台阶。
&&&&雄心勃勃的同时有重重困难。生物信息、病理报告、病历信息往往是非结构性的，它与机器学习所依靠的结构性信息存在一条“沟”，如何在非结构性和结构性信息之间转化、翻译是难点之一。
&&&&另一方面，要想有高精度的预测和解释模型仍具挑战性。比如对药物的治疗效果进行判断时，计算机可以精确得知结果，但得到的结果是机械性的，不具备解释原因的能力。Rick Stevens设想，将机械化的模型和机器学习的模型结合起来，可以解决这一问题。
&&&&出现英特尔、IBM等公司身影
&&&&提高深度学习的能力，需要回归到高性能计算机（HPC）的研究，离不开高性能计算机供应商的身影。在接受国际高性能计算网站HPCwire的采访时，Rick Stevens透露，“先进癌症计算解决方案的联合设计”项目已和英特尔、Cray、NVIDIA、IBM等公司达成合作关系。
&&&&2016年8月，英特尔耗资4亿美元收购了Nervana Systems公司，Nervana虽是初创企业，但在深度学习领域是排头兵，拥有专为深度学习打造的全方位优化的软件和硬件堆栈，号称处理器速度将可达到GPU的10倍。
&&&&除了高性能计算机，Rick Stevens和同事还在评估最适合的深度学习框架，其中不排除谷歌、微软、Facebook等公司。另一方面，Rick Stevens和同事也在和美国著名的人工智能实验室劳伦斯·利弗莫尔国家实验室合作，比如其实验室名为LBANN的可扩展人工神经网络框架。
&&&&是美国“抗癌登月计划”的目标之一
&&&&美国“抗癌登月计划”正式发起是在日，美国总统奥巴马在他任内最后一次的国情咨文演讲中宣布了这个消息，旨在让抗癌的研究进展速度翻一番，减少时间成本，在5年内取得原本可能需要10年取得的成果。
&&&&美国是人类最早登上月球的国家，在20世纪60年代至70年代的“阿波罗计划”中，曾组织一系列载人登月飞行项目。登月对美国来说有着重要的符号意义。将抗癌研究项目命名于此，可见美国在对抗癌症的决心。
&&&&在最后一年的总统任期中，奥巴马“快马加鞭”地落实计划。基于“抗癌登月计划”，美国当地时间12月13日，奥巴马签署了总额高达63亿美元的法案，用于癌症研究、戒毒康复和精神健康服务。
&&&&值得一提的是，美国副总统拜登是“抗癌登月计划”的负责人，领导着“白宫抗癌登月计划特别小组”。拜登的儿子因脑癌在2015年去世，痛失亲人的经历驱使拜登发起这项提议，并得到了奥巴马的支持。
&&&&“先进癌症计算解决方案的联合设计”开展的部分原因是为实现“抗癌登月计划”十大任务之一——建立癌症数据共享系统。6月6日，拜登宣布启用抗癌登月计划的首个大型开放数据库。数据库整合了美国国家癌症研究所多个癌症研究项目、共计1.2万名癌症患者的数据，为科研人员储存、分析和分享癌症基因组数据及相关临床数据提供平台。
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