你知道他们怎么说
生活中有两个确定性，对吧？
死亡和税收。
我们不能摆脱其中之一吗？
看到100年前的预期寿命只有45岁，
你相信吗？
到了1950年代，达到65岁，
今天已经快80了。
明天，谁知道呢？对？
医疗保健取得了巨大进步。
我们消除了曾经杀死数百万人的流行病，
但是生活很脆弱。
人们仍然生病或去世
出于某些原因
应该有一天可以治愈。
如果我们可以改善诊断会怎样？
通过创新来预测疾病而不是仅仅对疾病做出反应？
在这一集中
我们将看到机器学习如何发挥作用
失明的主要原因之一，
使儿子患有神经系统疾病
与家人沟通。
人工智能正在改变我们的思维方式
关于身心
生与死，
还有我们最看重的是
我们的人类经验。
[夸张音乐播放]
[播音员] ...还有我们的另一位共同队长8号！蒂姆·肖！
[人群欢呼声]
[约翰·肖] 我们实现了他的足球梦想，
一路回到六年级
当他的教练说，
“这个孩子将走很长的路。”
从那时起，
蒂姆晚上在卧室里做俯卧撑，
蒂姆是实践中的第一个。
蒂姆认真对待。
[人群尖叫和欢呼]
[口哨声]
[播音员] 8号，蒂姆·肖！
[人群欢呼声]
我不知道他们在外面做什么
而且我不知道他们是谁！
[小罗伯特·唐尼] 只要他能记住，
蒂姆·肖梦见了三个字母...
NFL。
[口哨声]
他从一开始就是天生的。
小时候，他运动敏捷。
他成长为235磅的纯净肌肉，
在23岁时，他被选为职业球员。
他的梦想是真实的。
他正在踢职业足球。
[记者] 您好，我和蒂姆·肖在一起。
您可以从这个赛季开始。感觉如何？
那是惊人的赛前电力，
蝴蝶在那里，我已经准备好打人了。您可能想注意。
嗨，泰坦（Titan）粉丝，这里是Tim Shaw，
边后卫和特种队动物。
他喜欢他的所作所为。
他说：“他们付钱给我打人！”
[人群欢呼声]
我是来给你带来一些真相的
一点真理
所以我们称其为T-Shaw的真相
因为这并非一成不变，但这是我的真实。
[Tim Shaw发言]
[2015年采访的蒂姆] 2012年，
我的身体开始做以前没有做过的事情。
我的肌肉在抽搐，我跌跌撞撞，
否则我就不会像以前那样发挥作用。
我不是同一位运动员，
我不是以前的足球运动员。
[提姆说话]
[唐尼] 到那时为止，这三个字母已经定义了蒂姆的生活
不是那天医生告诉他的三封信。
ALS。
[提姆说话]
好的...
[Downey] ALS，代表“肌萎缩性侧索硬化症”，
也被称为路格里格氏病。
它导致控制志愿肌肉的神经元死亡。
[Sharon Shaw] 他甚至不能挠头...
更好了吗？
...这些物质都不是
以前对他来说太容易了。
他必须考虑自己采取的每一个步骤。
所以蒂姆的食物装在这个小容器里。
我们将其与水混合。
[提姆说话]
[唐尼] 随着疾病的发展，
肌肉减弱。
简单的日常动作，例如散步，说话和吃饭，
付出巨大的努力。
蒂姆经常在晚上打电话给我，
他有语音识别功能
他会打电话给他，
并说：“打电话给爸爸。”
他的电话无法识别“爸爸”一词。
所以，他对我说...
[破音]“爸爸，我改了你的名字。
我在打电话...我现在叫你“溜溜球”。
因此他会在电话中说：“给溜溜球打电话。”
[沙伦] 蒂姆停止了很多沟通。
他只是不像以前那样说话，
我，我很想念。
我想念它。
你怎么看我的红胡子？ -没有意见。
[s]这表示他喜欢
只是不想在镜头前说。
现在，我最喜欢的是您留着车把小胡子的时候。
[Downey] 语言，彼此交流的能力。
这使我们成为独特的人，
使交流成为AI的重要应用程序。
[莎朗]是的，那会很有趣。
[朱莉·卡蒂奥] 我叫朱莉。
我是Google的产品经理。
在过去的一年左右的时间里，我一直在研究Euphonia项目。
Euphonia项目有两个不同的目标。
一是提高语音识别
适用于患有各种疾病的人。
第二个目标是让人们发声，
这意味着实际上要重新创建他们以前的发声方式
在被诊断之前。
如果您考虑交流，
首先要了解某人，
然后被理解，
对很多人来说
他们的声音就像他们的身份。
[唐尼] 仅在美国，大约有十分之一的人
遭受获得性语言障碍，
这可能是由ALS引起的，
中风，帕金森氏症，脑损伤。
解决这是一个很大的挑战，
这就是朱丽（Julie）与一位伟大的思想家合作提供帮助的原因。
[唐尼] 迪米特里（Dimitri）是世界一流的研究科学家和发明家。
他曾在IBM，普林斯顿大学和现在的Google工作，
并拥有150多项专利。
除了成就，
沟通对他来说非常私人。
迪米特里（Dimitri）具有强烈的俄罗斯口音，
而且他聋了还学英语，
所以他从没听过自己说英语。
哦，你呢？哦好的。
[唐尼] 科技还无法帮助他听到自己的声音。
他使用AI技术驱动的实时转录
帮助他沟通。
[Cattiau]好的，太好了。
因此，我们与Dimitri合作训练了识别器
在识别他的声音方面做得更好。
您现在使用的模型用于识别，
您训练了哪些数据？
[唐尼] 那么，语音识别如何工作？
首先，我们的声音被转换成波形，
这实际上只是声音的图片。
然后将波形与转录匹配，
或每个单词的“标签”。
这些地图适用于大多数英语单词。
这是机器学习接管的地方。
使用数百万个语音样本，
训练了深度学习模型
将输入声音映射到输出单词。
然后，算法使用规则，例如语法和语法，
预测句子中的每个单词。
这就是AI可以分辨的地方
在“那里”，“他们的”和“他们”之间。
[Cattiau] Google使用的语音识别模型
对人很好
声音听起来相似的人
用来训练该模型的示例。
在90％的情况下，它会识别您想说的话。
[唐尼] 迪米特里不在90％的位置。
对于像他这样的人，它根本不起作用。
因此，他基于一个样本创建了一个模型。
[唐尼] 但是制作一个新的独特模型
为每个新的和独特的人提供独特的数据
是缓慢而低效的。
蒂姆称他的父亲为“溜溜球”。
其他患有ALS的人可能会称呼父亲为别的东西。
我们可以建造一台机器吗
认识许多不同的人，
以及我们如何快速做到呢？
[Cattiau] 因此，此数据实际上并不存在。
我们必须实际收集它。
因此，我们与波士顿的ALS TDI建立了这种合作关系。
他们帮助我们收集了声音样本
来自拥有ALS的人。
肖·T·肖，这是给你的。
[全部]一，二，三！
[大家欢呼]
我在此接受您的ALS冰桶挑战。
[轻声喊叫]
[唐尼] 当冰桶挑战盛行时，
数百万人参与了这场斗争，并为ALS研究筹集了超过2.2亿美元。
冰桶挑战真的有一条直线
到Euphonia项目。
ALS治疗发展研究所是一个组织
致力于寻找ALS的治疗方法。
我们关注生活。
我们如何使用我们拥有的技术
立即帮助这些人？
是的，他们实际上更吵。
那是个很好的观点。
我几年前见过蒂姆
他被诊断出后不久。
很难公开
但是对我来说很清楚
时间到了。
他试图了解他的生活会发生什么，
但他也想弄清楚
“好吧，我能扮演什么角色？”
所有的冰桶挑战和认识
真的也启发了我
如果我们可以退后一步，
说：“我在哪里可以发光？”
或“我可以在哪里帮忙？”
冰桶挑战发生时
我们大量涌入现金资源，
那给了我们能力
接触我们计划中的ALS患者
与我们共享他们的数据。
这就是给我们足够大的数据集的原因
真正吸引Google。
[唐尼] 费尔南多最初并未出发
使语音识别更好地工作，
但是在更好地了解疾病的过程中，
他建立了一个庞大的ALS语音数据库，
这可能会对Tim和其他许多人有所帮助。
[John]它自动上传了。
[蒂姆]哦。
蒂姆，你做了多少？
2066？
[费尔南多·维埃拉（Fernando Vieira）] 蒂姆，他想找到一切可以帮助的方法。
看到他的热情水平令人鼓舞，
以及他愿意录制很多语音样本的意愿。
[Downey] 要将所有这些数据转化为真正的帮助，
费尔南多与其中一个人合伙
发起Euphonia项目的Michael Brenner ...
嘿，费尔南多。 -嗨，你好吗？
[Downey] ...一位Google研究科学家
和哈佛训练的数学家
谁在使用机器学习
像这样解决科学冰雹玛丽。
蒂姆·肖（Tim Shaw）记录了近2,000句话，
因此我们决定应用我们的技术
看看我们是否可以建立一个了解他的识别器。
[提姆说话]
对蒂姆来说，正确的目标是获得它，以便它起作用
他所记录的东西之外。
问题是我们不知道
这将在多大的范围内进行。
[Brenner] Dimitri记录了15,000多个句子，
这只是不可思议的数据量。
我们不可能期待其他任何人
记录这么多的句子
所以我们知道我们必须能够做到这一点
少了一个人的录音。
因此，尚不清楚它是否会起作用。
[提姆说话]
-那根本没有用。 -一点也不。
他说：“我走相反的方向，”
它说：“我知道是。”
[Brenner]当无法识别时，
我们在语音识别器的参数之间摇摆不定，
然后再给它一个句子，
想法是您将了解它。
[蒂姆的录音] 我们可以去海边吗？
-是！得到它了。 -得到它了。
这太酷了。好吧，让我们再试一次。
[唐尼] 如果蒂姆·肖回声了，
他可能不再觉得自己被定义了，
或受三个字母的约束，
但这是一个很大的“如果”。
当迈克尔和Euphonia团队一起工作时，
让我们花点时间想象一下还有什么可能
在感官领域。
言语。
听力。
视线。
AI可以预测失明吗？
[卡车喇叭声]
甚至预防呢？
[Downey] Santhi的生活并不轻松。
因为她患有糖尿病，这变得更加困难
这影响了她的视力。
[唐尼] 如果桑提（Santhi）很快得不到医疗救助，她可能会失明。
[博士杰西卡·梅加] 糖尿病并发症
包括心脏病
肾脏疾病，
但真正重要的并发症之一
是糖尿病性视网膜病。
之所以如此重要，是因为
这是全球失明的主要原因之一。
在印度尤其如此。
[给予指导]
在早期，它是无症状的，
但是那是可以治疗的时候
所以您想尽早筛选它们，
在他们真正失去视力之前。
在早期，
如果医生正在检查眼睛，
或者您拍下眼后的照片，
您会在视网膜上看到很多出血点。
如今，医生还不足以进行筛查。
我们是非常有限的眼科医生，
所以应该有其他方法
在这里可以筛查糖尿病患者
用于糖尿病并发症。
[唐尼] 在美国，
每百万人中就有74位眼科医生。
在印度，只有11个。
所以只要跟上病人的数量，
更不用说给予他们所需的关注和照顾了，
即使不是不可能的，也是压倒性的。
[博士R. Kim] 我们可能会看到大约2,000至2,500名患者
每一天。
[Mega] 糖尿病视网膜病变的有趣之处
有什么方法可以筛选并解决问题。
挑战在于没有足够的患者接受筛查。
[Downey] 就像Tim Shaw的ALS语音识别器一样，
这个问题也与数据有关，
或缺乏它。
为了防止更多人视力下降，
金博士想解决这个问题。
所以有出血。
所有这些都是分泌物。
[唐尼] 金博士在Google成立了一个团队。
由医生和工程师组成，
他们正在探索使用机器学习的方法
解决一些世界领先的医疗保健问题。
所以我们开始可以训练一个AI模型
可以以某种方式帮助阅读这些图像，
可以减少所需医生的数量
做这个任务。
所以这是正常的看法。
当您开始更深入地看时，
那么这可能是微动脉瘤吧？
-这是这里吗？ -[man]可能是。
[Downey] 团队使用相同的机器学习
让我们整理照片
或在社交媒体上标记朋友，
图像识别。
首先，训练模型
使用带有标签的图片，例如猫或狗。
看了数千个例子之后，
该算法学习识别新图像
没有任何人的帮助。
对于视网膜病变项目，
超过100,000次眼睛扫描
由眼科医生评分
谁将每次眼睛扫描的评分范围从1到5分，
从健康到患病。
然后使用这些图像
训练机器学习算法。
随着时间的流逝，人工智能学会了预测
哪只眼睛显示出疾病迹象。
[博士彭莉莉]这是助手的观点
模型的预测在哪里
实际上投影在原始图像上，
并且很好地拾取了病状。
[Downey] 为了获得实施该技术的帮助，
莉莉的团队与Verily进行了接触，
Alphabet的生命科学部门。
[Mega]那么，印度怎么样？
[Peng]哦，太神奇了！
[Mega] Verily来自Google X，
我们坐在技术，生命科学和医疗保健的交汇处。
我们试图做的是思考大问题
正在影响许多患者，
以及我们如何带来最好的工具
和最好的技术
克服问题。
技术部分是如此重要，方法学也是如此。
如何捕捉正确的图像，
以及算法如何运作
以及如何不仅在这里部署这些工具，
但是在乡村条件下？
如果我们可以加快这一诊断过程
并加强临床护理，
那么我们可以防止失明。
[唐尼] 没有其他更大的问题影响更多的患者。
糖尿病影响全球4亿，
仅在印度就有7000万人，
这就是为什么杰西卡和莉莉的团队
开始在那里测试支持AI的眼睛扫描仪，
在最农村的地区
就像金博士的Aravind眼科诊所一样。
-相机开着吗？ -现在打开。
是的
因此，一旦相机启动，
我们需要检查网络连接。
[Sunny Virmani] 病人进来了。
他们获得了眼后的图片。
一种用于左眼，另一种用于右眼。
图像被上传到该算法，
一旦算法执行了分析，
它将结果发送回系统，
以及推荐推荐。
很好。它已经启动并正在运行。
由于该算法是实时运行的，
您可以实时得到医生的答复，
实时答案又回到了患者身上。
[金] 一旦有了算法，
就像进行体重测量一样。
在几秒钟内
系统会告诉您是否患有视网膜病。
[唐尼] 过去，
Santhi的病情可能要花几个月才能诊断出来，
如果被诊断出来。
[唐尼] 等到眼科医生能够见到她时，
Santhi的糖尿病可能导致她失明了。
现在，借助新技术，
立即，
她可以坐一个小时的公车
去金杜医生在马杜赖的诊所
当天治疗。
[唐尼] 现在成千上万的病人
谁等了几周或几个月才能看到
可以在太晚之前得到他们需要的帮助。
谢谢你，先生。
[唐尼] 视网膜病变
是高血糖损害视网膜的时候。
血液泄漏和激光治疗
基本上“焊接”血管
阻止泄漏。
例行眼科检查可以及早发现问题。
在农村或偏远地区，例如这里，
AI可以介入并成为早期检测系统。
[Pedro Domingos]我认为AI是最重要的应用之一。
在医生稀少的地方。
从某种意义上说，人工智能所做的就是降低智能，
现在想象一下当您降低智力时该怎么办。
人们可以去以前从未有过的医生那里。
受到最多关注的并不是影响力，
但在许多方面它将是最重要的影响。
[家庭愉快地聊天]
[Mega] AI现在是下一代工具
我们可以将其应用于具有临床意义的问题，
因此AI真正开始使医疗保健民主化。
[Mega]糖尿病视网膜病变的研究
让我们大开眼界。
即使在这些图像中，
我们开始看到一些有趣的信号
可能会告诉我们某人患心脏病的危险因素。
然后从那里开始思考
我们在医学中收集的所有图像。
你可以使用AI还是算法
帮助病人和医生
超越给定的诊断？
以癌症为例，人工智能可以如何帮助挽救生命。
我们可以取一个人的血样
并寻找微量的癌症DNA
或血液中的肿瘤DNA。这是机器学习的绝佳应用。
[唐尼] 为什么停在那里？
人工智能可以完成吗
人类研究人员还没有能力做什么？
弄清楚细胞如何运作良好
您可以了解肿瘤为何生长以及如何阻止它
而不伤害周围的细胞。
[唐尼] 如果癌症可以治愈，
也许是心理健康障碍，
像抑郁症或焦虑症。
有面部和声音生物标志物
这些精神疾病。
人们每小时检查手机15次。
所以这是一个机会
几乎可以做一个幸福的检查站
您可以将其标记给个人，
给亲人，
甚至在某些情况下甚至是去看医生。
[布兰·费伦] 如果您看一下整个医学领域，
您如何出色地诊断疾病？
有人工智能
世界上最伟大的诊断专家会有所帮助。
[唐尼] 在Google，
朱莉和Euphonia团队已经工作了几个月
试图为前美国国家橄榄球联盟的明星蒂姆·肖找到方法
让他的声音恢复原状。
[Dimitri Kanevsky发言]
是!因此Zach的团队，DeepMind团队，
建立了可以模仿您声音的模型。
对于蒂姆，我们很幸运
因为您知道Tim拥有NFL球员的职业，
所以他做了多次广播采访和电视采访，
所以他给我们发了这段录像。
嘿，这是特殊的动物Tim Shaw。
圣诞节快到了，所以我们需要找出答案
泰坦队的球员在做什么。
如果您要犹豫，那可能是“不”。
[Cattiau] 蒂姆将能够键入他想要的内容，
原型会用蒂姆的声音说出来。
我一直很喜欢关注。
不知道你是否了解我。
（笑） 她会为你剃光的。
[唐尼] 演说是一回事，
但重塑真实人的发音方式
难一个数量级。
玩Tecmo碗，吃圣诞饼干和火鸡。
[Downey] 语音模仿也称为语音合成，
基本上是相反的语音识别。
首先，机器学习将文本转换回波形。
这些波形然后用于创建声音。
这就是Alexa和Google Home与我们交谈的方式。
现在，来自DeepMind和Google AI的团队
正在创建模型
模仿蒂姆声音的独特声音。
看起来像是在计算。
但是今天早上行得通吗？
我们必须将期望设定得很低。
[Cattiau] 我不知道我们的模型将如何执行。
我希望蒂姆能理解
并从中真正了解技术，
这是一个正在进行的工作和一个研究项目。
[唐尼] 经过六个月的等待，蒂姆·肖即将找到答案。
研究语音识别模型的团队
来他家练习。
[门铃响]
[狗叫声]
[莎朗]好女孩，来打个招呼。
嗨！ -啊，你好！
欢迎。
嗨！ -进来吧。
感谢您的光临。
[莎朗]他以前见过你们中的一些人，对吧？
蒂姆，你好吗？
嗨，蒂姆-很高兴见到你。
-你好。 -你好。
你好
嗨，我是朱莉。我们在相机上看到了对方。
这里比波士顿温暖。
[沙伦]应该的。
[都笑]
好的。
蒂姆，带路。
[Cattiau] 很高兴与Tim和他的父母分享
我们一直在努力。
我有点紧张。我不知道该应用程序
将按照我们希望的方式行事，
但是我也很高兴学习新事物
并听听蒂姆的反馈。
所以我带来了两个版本。
本来应该选的，但我决定只带两个
万一一个比另一个更好，
而且，正如您所知，
这一个在这里受过训练
只用你的声音录音
而这里的那个人是用你的声音录音训练的，
以及来自ALS TDI的其他参与者
谁做过同样的练习... [笑]
好吧
我希望我们可以尝试一下。
我们准备好了吗？
你在说谁
[app chimes]
知道了
[约翰]知道了。
[喘气]
[蒂姆]他要来吗？
[app chimes]
是。
你今天工作吗？
[app chimes]
[咯咯笑]
太好了
[城堡]酷。
感谢您尝试此操作。
-哇！ -很棒。
[约翰]我爱的东西犯了错误，
-然后它纠正了自己。是的
我当时看着它，“不是吗”
然后它就... [模仿应用程序]然后它做对了。
这些是短语
我们实际使用的70％的一部分
训练模型
但我们也预留了30％的词组，
所以这可能不会那么好
但我希望我们也可以尝试其中的一些。
[约翰]所以我们已经做了
是他使用了用来训练应用程序的短语。
那就对了。
现在我们尝试看看它是否可以识别短语
-那不是其中的一部分。 -[Cattiau]是的，是的。
因此，让我们尝试一下吗？
你要我吗
你有时间玩吗？
[app chimes]
之后会怎样？
[app chimes]
嗯所以，在最后一个
这个知道了，而这个没有。
-我们会暂停的。所以...-我喜欢第一个，上面写着，
-“你能帮我洗个澡吗？” -[笑]
-[Cattiau]根本不是他所说的。 -[约翰]我知道，
您必须非常小心自己的要求。
[都笑]
[约翰]所以，当它在解释他的声音时，
这会导致一些错误，
有办法纠正吗？
是的我们要添加选项
你们来修理录音
但是从今天开始，因为这是第一次
我们实际上尝试过
我们还没有。
[Cattiau] 这项工作仍在进行中。
我们有一个语音识别模型
为Tim Shaw工作，
你知道一个人
我们真的很希望，你知道，
这项技术可以为许多人使用。
我还想让你尝试一下
如果可以的话
我们正在与Google的另一个团队DeepMind合作。
他们专门从事语音模仿和合成。
[唐尼] 在2019年，
蒂姆给他年轻的自己写了一封信。
它们是由一名ALS的34岁男子写的字
沟通困难的人
及时退回
到了22岁的美国橄榄球大联盟的风口浪尖。
[Cattiau]因此，让我尝试一下。
我喜欢用这封信，因为它是如此美丽，
所以让我看看这是否行得通。
[蒂姆年轻的声音] 所以，我决定给你写这封信
因为我有很多话要告诉你。
我想向你解释
为什么我这么难说话，
诊断，所有这些，
以及我现在的生活
因为有一天，你会在我的鞋子里，
生活在同样的斗争中。
我忘了是他的声音。
我们的确是。
[app chimes]
很高兴与您合作。
真的很荣幸。
[约翰]想到有一天，
可以与此关联的
当你现在说话时，
听起来像是...
没关系。我们会等。
[Cattiau] 有很多未知的地方
并且仍需进行大量研究。
我们实际上是在尝试先进行概念验证，
然后扩展到不仅拥有ALS的人，
但是中风的人
或脑外伤，多发性硬化症，
任何类型的神经系统疾病。
也许其他语言也知道吗？
例如，我真的很想在法语中工作。
（兆） 这不是一个很好的机会
将技术带入我们正在解决的问题
在生命科学和医疗保健方面，
实际上，这是一个错失的机会
如果我们不尝试带来最好的技术
帮助人们。
这真的仅仅是开始。
[唐尼] 确实只是个开始。
想象一下可能性。
我认为在可以想象的AI和医疗保健的未来
不再有医疗保健，
因为没有人需要它。
您可能拥有直接与免疫系统对话的AI，
实际上是先发制人地制造抗体
对于即将到来的流行病，
并且不会停止。
明天不会发生，但这是长期目标
我们可以指向。
[唐尼] 蒂姆从未听过自己的话
今天之前大声朗读。
他的父母也没有。
[蒂姆] 每一天对我来说都是一场挣扎。
我几乎不能动胳膊。
[约翰]玩得开心。
我不能一个人走
所以我最近开始使用轮椅。
我咀嚼和吞咽困难。
我会杀了一个好猪排。
是的，我的身体正在衰竭，但我的思想没有放弃。
找到人生中最重要的事情，
并为此而活。
NFL，不要让三个字母
定义你...
[人群欢呼声]
...我拒绝让三个字母定义我的方式相同。
[约翰] 蒂姆教给我们的一件事，
我认为这对每个人都是一个教训
从医学上讲，蒂姆的生命已经终结。
实际上，五年前，我们被告知他只剩下两到五年。
我们已经过去了。
他学得很快
今天是我们拥有的一天，
我们今天可以毁了
想着昨天
过去曾经是多么美好
而且，“哦，我是祸患”和“我希望那是那样。”
我们今天也可以毁了
通过展望未来，
就蒂姆而言，
这将是多么可怕。
“这将发生，”
“我将不再能够这样做。”
因此，如果我们选择上述任何一个方向，
它破坏了我们今天的存在。
这对我们所有人都是一个教训。
无论我们是否患有ALS诊断，
尝试看到每一天的美好和祝福。
你今天和我们在一起。
这将是美好的一天。