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Google AI 研究人员参与的一个团队在《Nature Methods》上发表论文，报告其使用 AI 进行高精准重建神经元方面的工作。论文可能帮助神经学家更好地理解大脑的结构和功能。 来自 Google 的研究团队训练了一个人工神经网络，将 663 GB 斑胸草雀的大脑图像转换并构建出每一个神经元和突触的 3D 模型。 研究了自动化神经结构难题 12 年的论文联合作者说，全面地研究大脑中神经元的真实模式，以前对于神经学家来说不可能。本项研究成果的重要性就在于可以完成的神经科学数量相当可观。 数据来自电子显微镜，德国研究机构 Max Planck Institute 从 2012 年就收集了这些数据以供研究。数据就好比是数千张大脑切片的 2D 影像，层层累积就形成 3D 图像。 神经元的形态极为复杂且相互缠绕。神经学家如果手动操作，1 立方毫米样品大约需要 10 万个小时去标记。AI 只需要若干天便可完成。 这种自动化操作流程的尝试此前已有人做过，不过 Google 的算法精准度是之前自动化方法的 10 倍。突破在于训练 AI 一次只追踪一个神经元，而不是同时追踪所有的。 接下来，研究人员将利用数据来搞清楚鸟雀是怎么学会唱歌的。 https://qz.com/1327196/google-is-using-ai-to-see-inside-the-brain-like-never-before/

Bloomberg 报道说，Google 开发出的 AI 能够根据病人的医疗历史记录，预测病人的健康状况甚至因疾病而死亡的可能。Google 的技术比其他技术预测速度更快，准确率更高。 Google 的 AI 使用了神经网络，后者在整合数据、分析和学习数据方面效果良好。算法是通过提取 PDF 等历史文件中的笔记记录信息，来作为预测的依据的。Google 的这个系统能够据此预测一个病人住院后多久出院、再度住院可能性和死亡可能性。 一个例子是，医生收治一位病人，预测此人有 9.3% 的可能性死亡。Google 的算法报告称其死亡可能性为 19.9%。病人不久去世。 Google 的这项技术可以用于帮助医生对病人病情作出更好的判断。Google 是尝试使用 AI 技术解决若干医疗健康难题的公司之一。AI 与人类相比优势在于它可以迅速处理大量的数据信息。 AI 能够预测人类的死亡这个消息，可能引起那些担心 AI 有可能掌控人类的人新的担忧。Google 的此项技术还存在一些道德层面的问题需要考虑，比如医院可以用它来分配稀缺的病床，或者辅助作出某些医疗保险覆盖方面的决定，病人很可能正急需此类保险以进行医疗救治。 http://www.businessinsider.com/google-ai-predict-when-patients-die-2018-6