王擁軍

最近看了一部獲得2015年奧斯卡最佳編劇的電影《模仿游戲》（The Imitation Game）（圖1），認識了一個新詞——英格瑪（Enigma），也認識了一位破譯英格瑪?shù)奶觳虐瑐悺溝D靈（Alan Mathison Turing）。

“Enigma”來自希臘語，意思是“迷”。英格瑪是德國發(fā)明家亞瑟·謝爾比烏斯（Arthur Scherbius）（圖2）的杰作，他要用20世紀的電氣技術來取代那種過時的鉛筆加紙的加密方法，1918年謝爾比烏斯申請了英格瑪?shù)膶＠?925年開始，謝爾比烏斯的工廠開始系列化生產英格瑪機（圖3），次年德軍開始使用這些機器。在接下來的10年中，德軍大約裝備了3萬臺英格瑪機。謝爾比烏斯的發(fā)明使德國具有了最可靠的加密系統(tǒng)。在第二次世界大戰(zhàn)開始時，德軍通訊的保密性在當時世界上無與倫比。似乎可以這樣說，英格瑪在納粹德國二戰(zhàn)初期的勝利中起到的作用是決定性的。為了破譯英格瑪，以扭轉盟軍不利的戰(zhàn)局，英國首相丘吉爾下令在英國成立了一個專門機構——英國政府密碼學校（Government Code and Cipher School，GCCS），總部坐落在白金漢郡的布萊切利莊園。負責這個項目的重任落在了圖靈的身上，從1938年9月開始，圖靈一直專門負責英格瑪?shù)拿艽a分析。由于圖靈的出色工作，破譯小組掌握了破譯該密碼的一整套方法，從而了解了德軍的動向，使盟軍掌握了戰(zhàn)爭的主動權，為擊敗德軍做出了突出貢獻。1941年5月21日，破譯小組第一次立了大功，他們截獲了希特勒給海軍上將雷德爾的一封密電，將當時號稱世界上最厲害的一艘德國戰(zhàn)列艦“俾斯麥”號擊沉。二戰(zhàn)的戰(zhàn)局迅速扭轉，主動權又回到盟軍的手中。

圖1 電影《模仿游戲》

圖2 德國發(fā)明家亞瑟·謝爾比烏斯

圖3 密碼神器英格瑪機

圖4 英國數(shù)學家艾倫·麥席森·圖靈

圖5 不朽之作《論數(shù)字計算在決斷難題中的應用》

圖6 《計算機器與智能》

圖靈（圖4）生于1912年6月23日。1936年5月，圖靈向倫敦權威的數(shù)學雜志投了一篇論文，題為《論數(shù)字計算在決斷難題中的應用》（On Computable Numbers，With an Application to the Entscheidungsproblem）（圖5）。該文于1937年在《倫敦數(shù)學會文集》第42期上發(fā)表后，立即引起廣泛的關注。在論文中他描述了一種可以輔助數(shù)學研究的機器，后來被人稱為“圖靈機”，這是計算機的萌芽，也是人工智能的起源。1950年他發(fā)表論文《計算機器與智能》（Computing Machinery and Intelligence）（圖6），為后來的人工智能技術提供了開創(chuàng)性的構思。提出著名的“圖靈測試”，指出如果第三者無法辨別人類與人工智能機器反應的差別，則可以論斷該機器具備人工智能。1954年6月7日圖靈自殺身亡，年僅43歲。1956年圖靈的這篇文章以“機器能夠思維嗎?（Can machine think?）”為題重新發(fā)表。圖靈的機器智能思想無疑是人工智能的直接起源之一，并且至今仍然是人工智能的主要思想之一，他被稱為人工智能之父。1999年，圖靈被《時代》雜志評選為20世紀100個最重要的人物之一。

圖靈是天才，他具有超人的智慧。他奠基的人工智能（artificial intelligence，AI）已經成為這個時代最火熱的詞語，人工智能已滲透到各個領域，而醫(yī)學已經成為應用人工智能最火熱的領域之一，腦血管病領域自然也在其中。

腦血管病領域使用人工智能的研究主要是在影像識別和預后判定上（圖7）[1]，盡管取得一些成績，但是成熟的產品和高水平文章仍然沒有出現(xiàn)[2]。促使更多的臨床醫(yī)生對人工智能感興趣，讓更多的人工智能工程師進入腦血管病領域是非常必要的，為此國家神經系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學研究中心所屬的神經疾病人工智能研究中心（圖8）一直致力于此方面的努力。利用其研發(fā)的首代人工智能產品啟動全球首次神經系統(tǒng)疾病診斷的人機大賽（圖9），目的是促使更多的臨床醫(yī)生了解人工智能，并進入這個領域，從而促進腦血管病和整個神經系統(tǒng)疾病領域人工智能的快速發(fā)展。

智慧的對決，天才的相遇。發(fā)揮大腦的智慧，用類腦計算工具，探求腦疾病的征服之路。2018年6月30日，國家會議中心見。

圖7 腦血管病領域人工智能研究

圖8 國家神經系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學研究中心的神經疾病人工智能研究中心

圖9 全球首次神經系統(tǒng)疾病人機大賽

[1]LEE E J，KIM Y H，KIM N，et al.Deep into the brain: artificial intelligence in stroke imaging[J].J Stroke，2017，19（3）：277-285.

[2]JIANG F，JIANG Y，ZHI H，et al.Artificial intelligence in healthcare: past，present and future[J].Stroke Vasc Neurol，2017，2（4）：230-243.