中英人工智能协会（CBAIA）在伦敦举行第6届年会，热议AI在金融及医疗等相关领域中数据量化的准确性

作者英国华商报

本报讯，英国学术界和金融界的专家学者于11月9日们齐聚伦敦大学学院盖茨比神经科学研究中心，出席中英人工智能协会（China-British Artificial Intelligence Association）2024年会，探讨如何提高人工智能的准确率及其在不同领域的成功应用。

在主题为“用数据为 AI 加冕”的研讨分析会上，伦敦大学学院（UCL）机器学习专家Arthur Gretton教授，大数据运行公司Dolphin DB首席运营官Yangchun Chu,  伦敦大学学院盖茨比计算机神经科学部Peter Latham教授，金融科技公司AlpFin 创始人Chris Ling等分别在会上发表主题演讲，就人工智能数据模型研究中的许多参数如何选择应用等，提出各自见解。

Arthur Gretton教授指出，虽然 AI 可以对各种问题进行预测，例如药物的疗效或政策的影响，但它通常无法准确评估这些预测的不确定性。尤其在疾病治疗方面，人工智能的医疗数据是根据患者疾病的严重程度来确定治疗方法。轻症病例将接受药物治疗，而严重病例需要手术。一般来说，药物治疗的治愈率为 85%，手术的治愈率为 72%。

这些数字，使医院管理人员可能会得出结论，药物治疗是更好的治疗方法，因为它不仅更有效，而且通常比手术更便宜。然而，这个推理忽略了治疗类型与疾病严重程度之间的关系，其中轻度病例适合药物治疗，而严重病例需要手术。这个案例为人工智能研究人员和从业者提供了一个教训。如果数据分析没有充分考虑变量之间的关系（如治疗类型和疾病严重程度之间的关系），则会导致医疗数据的失准而出现医院管理人员的错误干预，由此导致决策失误和治疗无效。对此，Gretton强调仔细检查变量之间的关系，以避免过度简化复杂场景至关重要。这是人工智能研究未来面临的最大挑战之一，也是他和团队一直在探索的主题之一，

Dolphin DB公司CEO Yangchun Chu在演讲中，也分享了人工智能在金融领域的数据处理和应用案例。在数据处理和金融领域的 AI 应用方面，典型的量子对冲基金或量子交易柜台需要处理海量数据，通过交易指令、公司财务数据以及其他相关数据，再根据模型的预测结果，生成交易信号。若其模型表现优秀，能够准确预测回报，则将赚取丰厚利润。

伦敦大学学院 （UCL）盖茨比计算神经科学中心成立于 1998 年，并得到了盖茨比慈善基金会的支持，中英人工智能协会将本次年会举办地选择在UCL盖茨比计算神经科学中心， 也是本次年会的重要亮点。据介绍，该中心成立于1998年，由图灵奖得主、及2024年诺贝尔物理学奖得主之一、被称作“AI教父”的Geoffrey Hinton教授参与创立。该部门专注于了解大脑计算的神经机制，通过结合神经科学、数学和机器学习等不同学科，探索神经回路如何处理信息、如何进行学习和决策，以及这些过程如何产生感知和行为。Geoffrey Hinton教授今年荣获诺奖的理由是“因推动利用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明”致力于通过整合神经科学、数学和机器学习来探索神经回路如何处理信息、学习、做出决策以及产生感知和行为，从而了解大脑计算的神经机制。应邀参加年会的Gretton教授和Peter Latham教授都在UCL盖茨比计算神经科学中心与诺奖获得者Geoffrey Hinton教授一起从事神经科学研究的精英团队。Gretton 教授表示他和团队在利用神经科学来真正理解机器学习的研究还不够成熟。因为认识人类大脑的难度太大，作为机器学习的研究人员，攻破人脑的研究是他们团队一直要努力去实现地目标。

中英人工智能协会（CBAIA） 是一家在英国注册的非营利组织，自2017年创建并发展至今已逐步发展建设成为是英国最大的中国技术协会之一，该协会旨在促进在英国的华人专业人士之间与人工智能相关的交流，并促进中英学术界和工业界在人工智能领域的合作。

(图片来自主办方CBAIA)