联想的“AI时代”新野心

除了在企业内部应用人工智能技术，联想也在逐步向外界提供人工智能产品。

面向开发者，除了服务器、工作站等硬件销售，联想推出了LiCO人工智能超算平台，支持人脸识别、深度学习和自然语言等一系列人工智能产品及解决方案。联想还在 2019 年推出了ThinkStation P920 AI工作站，让企业客户部署人工智能解决方案，从而降低了企业使用AI的设备门槛。

联想也进入了人工智能医疗领域，参加了全球肝脏肿瘤病灶区CT图像分割挑战大赛，并获得了冠军。这种技术主要应用于肿瘤的自动检测与分类、CT图像中肿瘤数据的自动标注、集成肿瘤特性的三维模型展示和诊断报告自动生成。目前，LeHealth已经与北京大学首钢医院合作落地。

但徐飞玉在峰会演讲中提出了另一个问题：机器学习的预测准确率很高，但得出结论的学习过程仍是一个“黑箱”，很难解释预测的原因。导致用户不敢接受人工智能做出的决策。

一些研究者只在乎算法模型的有效性。但人工智能技术涉及到商业落地的时候，用算法诊断肺癌的医生、用算法预测商品需求的库存管理部门，都需要一个解释，才能接受人工智能的指导。

徐飞玉回忆，她与业务集团一起合作的时候，比如跟供应链的决策者说要提高或者是降低1%，就需要做出解释。因为少订1%的显示器服务部件，但最后用户需求却达不到满足，业务部门就要承担责任，或者认为算法出现差错，所以能够解释人工智能的决策过程，对决策者来说是很重要的。因此，研究者必须去建立“可解释的人工智能”，研究深度神经网络建立联系的过程，去解释决策的科学性。

因此，徐飞玉鼓励研究者们去“打开机器学习的黑箱”，找到因果联系，去解释为什么模型会得最终的结论，去做“负责任的人工智能”。

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