Login / Register
想象一个最糟糕的场景：地震、飓风、火灾、洪水或其他自然灾害袭击了您居住的城市或城镇。一切都是一团糟。人们四处逃散，秩序混乱。哪里才是安全之地？ 如何找到所爱之人？ 或者，如何确保救援人员能找到您？
又或者：您是一名紧急救援人员，要去营救很多危在旦夕的生命。大楼摇摇欲坠，您能听到尖叫声和呼救声，但能见度很低，您看不到呼救者的位置，也不知道如何安全到达他们身边。当您发现有人需要帮助时，您需要检查他们的生命体征并诊断他们的状况，时间非常宝贵，因为还有其他人在呼救。但，您不可能同时出现在所有地方。
随着人工智能 (AI) 等数字技术的出现，很快，您就无需如此紧张。
接下来我们想象一下有 AI 协助后的同样场景。您的手机会使用 Pokémon™-Go 风格的增强现实叠加元素引导您前往最近的避难所，并一路提醒您采取预防措施，比如在即将进入烟雾弥漫区域时提醒您捂住口鼻，或者在洪水逼近时提醒您前往高地。
无人机会在空中和水里穿梭，进出瓦砾堆、燃烧的建筑物和其他危险区域。它们借助传感器、红外设备、声呐和摄像头产生的数据来搜寻受灾者。一旦发现受灾者，这些智能飞行器会立即向紧急救援人员发送警报，告知被困或受伤人员的生命体征和状况，以及到达他们身边的最安全路线。
机器人也能在废墟中实施急救，甚至营救被困或受伤的人和动物，它们能抬起并清理沉重的残骸、扑灭大火、包扎伤口，并能够在瞬间做出重要抉择。人类医疗急救员穿梭在机器人和无人机之间，利用数据和增强现实技术在虚拟空间隔墙查看状况，处理医疗机器人无法应付的最困难、最复杂的病例。
一个更加危险的世界
自然灾害和人为灾害正在增加。2018 年，仅美国就遭遇了 14 次自然灾害，每次至少造成了 10 亿美元损失。2017 年的情况更糟，根据美国国家海洋和大气管理局的数据，这一年里自然灾害造成的损失达 3,060 亿美元，是有记录以来损失最惨重的一年。
随着灾难在全球范围内变得更具破坏性和更加普遍，搜救人员、消防员和紧急医疗技术人员 (EMT) 在履行拯救生命的使命时面临着巨大挑战。幸运的是，数字技术（包括能模仿人类大脑的特殊人工智能技术）的进步有望彻底改变紧急救援及紧急医疗护理的速度、效率和效果。
这项令人兴奋的技术是如何成为可能的？ 有趣的是，驱动人类思考和机器处理数据的是同一个事物：记忆/内存。没有记忆，人类和机器都无法学习。
模仿人类大脑
神经网络要像人类大脑一样运转，就必须能够快速分析环境、识别语境线索，然后确定最佳行动。这意味着快速摄入数据、将数据发送给多个决策算法进行处理，然后得出最佳行动方案。
人类大脑利用神经元完成这一回路。神经元是大脑中用于传递信息的细胞，电信号会穿过多层这样的细胞，并且每次都会对其中包含的信息进行整理，以激活正确的神经元来识别现实世界的形状、模式和特征，并相应地做出反应。从我们看到问题（燃烧的建筑物）到我们做出反应（跑进或跑出），几乎是瞬间完成，只需要几毫秒，训练有素的紧急救援人员可能还要短。
为模仿这种结构，人们通过将大量节点排列成层（就像神经元一样）设计出了计算机神经网络：
- 输入层，负责收集数据
- 隐藏层，负责处理数据
- 输出层，负责将处理后的信息传递给外部世界
人工神经网络可接收来自摄像头、雷达、激光雷达、陀螺仪、加速度计和其他来源的传感数据，过滤后传送到隐藏层（即一系列编码算法）进行分类和分析，然后传输到输出层。在输出层，机器将做出决策并采取行动。
目前 AI 面临的挑战在于尽快做出正确的决定，确切地说是在瞬间做出正确决定，就像人类能做到的那样。为了追求这一“圣杯”，研究人员正在绘制神经元图，并将他们所知的人类大脑如何处理信息的知识应用于人工神经网络。与此同时，美光正在开发速度更快、密度更大的内存技术，力求实现与人类思考过程相当的数据处理速度，甚至更快。
AI 在灾难救援中的作用
面对日益危险的世界，在拯救生命和财产方面，这些技术进步已经展现出了巨大的潜力：
- 以从建筑物内部紧急疏散为例，计算机神经网络能够同时为多人选择最佳逃生路线，根据每个人的具体位置和能力引导他们到达安全的地方。
- 在丹麦哥本哈根，一款基于神经网络的 AI 平台在接听 911 紧急电话时，不仅能分析呼叫者所说的内容，还能分析他们说话的方式，实时发现心脏病发作或中风等严重疾病。据报道，这款名为 Corti 的平台可帮助调度员和紧急救援人员更快、更有效地为呼叫者提供援助。
- 在美国，NASA 和国防部针对消防员开发的 AUDREY（全称为“通过推理、抽取和整合理解数据的助理”）可分析现场温度和危险程度，引导消防员和其他救援人员穿过燃烧的建筑物，拯救生命。
- AI 还能提供实时洪水预报，帮助社区和紧急救援人员“更好地预测洪水的严重程度”，支持调度员优化资源部署。
- 搭载 AI 技术的无人机可帮助救援人员搜寻失踪人员、到达人类无法前往或因危险而不应前往的地方评估损害及运送物资，以此拯救生命。
- 神经网络甚至能为包括洛杉矶和旧金山在内的整个城市群提供灾害评估和气候变化影响分析，其中一个平台在灾难发生后 15 分钟内即做出了预测，准确度高达 85%。
变革即将到来
如果这一切听起来好得令人难以置信，不妨再想一想。如今神经网络正处于推动变革的前夜，这种变革不仅针对紧急救援，更针对我们日常生活的方方面面。专家们“将 AI 神经网络革命比作 20 世纪初的电力革命”。
美光云计算市场客户项目经理 Gregg Wolf 这样表示。
对于任何紧急事件，反应时间都是拯救生命的最关键因素。而在包括 AI 在内的数字技术中，速度取决于内存，不仅取决于可用的数据量，还取决于访问数据的速度。
神经网络的决策算法需要密集的数学过程和数据分析，这两者都推动了对高速内存和存储的需求。这种需求在超大规模数据中心的云中尤为重要。在数据中心内，类似美光超带宽解决方案这样的内存产品在基于 GPU 或 FPGA 的大数据加速和处理中发挥着关键作用。而美光的 DRAM 和 SSD 产品组合则能够加速整个数据中心的数据流，帮助实现数据的快速传输。
Wolff 表示：“数据中心内部会有大量数据流动，人类很难去定义所有功能和所有代码，然后来回传递所有数据。很多信息可以通过高性能硬件支持的可扩展神经网络传输，从而让人们能够尽可能实时地从这些信息中提取价值。”
就像大脑可以读取手部发出的“烤箱很烫”信号，并指挥手缩回来一样，神经网络也可以从摄像头读取大量数据点，然后准确地指出机器人应该清理哪里的残骸，以此帮助执行紧急救援。如果使用可穿戴传感器，则可以通过多个来源收集数据并在中央数据中心对它们进行关联，然后再进行处理，以便更好地了解整个环境，随后再派遣机器人执行最艰巨的任务。
美光内存使之成为可能
要想提高自己大脑的反应速度，您需要提高记忆力。有无数的应用程序、数独练习和其他工具可以帮您达到这一目的。
同样，神经网络的能力也会随着数据处理的性能提升而增强。美光致力于通过持续开发更快的 DRAM、NAND 闪存和超宽带解决方案来突破性能极限。目前，在神经网络推理所用的基于 GPU 的显卡中，像美光 GDDR6X 这样的显存已成为首选技术。此外，神经网络训练过程所需资源更为密集，需要尽可能高的系统宽带，使得美光 HBM2E 有可能成为这类工作负载的理想之选。
Wolff 表示：“随着时间的推移，每个人都会尝试找到适合自己的硬件，而内存在其中至关重要。美光致力于打造增值解决方案，以满足神经网络训练和推理部署的高宽带需求。”
未来属于神经网络。随着计算机的响应速度开始接近人类，它们将凭借不断提升的速度和效率构成我们生活的底层智能架构。美光将持续支持这场科技革命，助力神经网络造福人类。
当然，这一切都始于人类大脑令人惊叹的能力和结构设计。俗话说得对：杰出的头脑都是一样的。