每一个生命的出生，都会给家庭带来生机
但是有一部分家庭却因为孩子患有自闭症而苦恼
据估计，每一万人当中，便有六十至一百二十人患有自闭症。
但世界上很多人正在努力，努力让世界更健康、更美好、更光明。
下面，我们可以通过3件事来证明世界在变美好
自闭症的谜题
自闭症一直是个棘手挑战。难就难在，致病的几十种基因的变体只能解释20%的病例，而其他可能的变异，可能与个其他基因有关。
目前，普林斯顿大学计算生物学家OlgaTroyanskaya联手纽约西蒙斯基金会考虑用AI分析人类基因。AI工具帮助揭示可能导致自闭症的基因
Troyanskaya结合了数百个数据集，包括基因在特定细胞中的活跃度，蛋白质相互作用的机理，以及转录因子结合位点和其他关键基因组特征的位置。之后，她们用机器学习创建了基因相互作用图谱，并比较已知自闭症风险基因与成千上百个未知基因，寻找两者相似之处。
他们在《自然神经科学》期刊上发表论文成果，证明另外个基因与自闭症有关。
为了训练这个深度学习系统，Troyanskaya的研究生JianZhou编写了《DNA元素百科》和《表观基因组学》，这两个项目汇编了数以万计非编码DNA的位点如何影响邻近基因。
探寻人类基因组的秘密，并指导对已知疾病的研究，AI正在慢慢推动医学突破。
照片可以“复活”
照片是为了让人们定格某一精彩的瞬间，但如果照片可以动又是怎样的体验呢？
程序员们已经教会了人工神经网络来预测照片中人们的行为。确实，虽然简单的动作可用于“理解”，但算法不能以人为准确的方式猜测所有的动作。
例如，实现程序来计算图片中的跑步者并表示他如何在现实世界中移动。结果，角色“跑出”了照片。但相信有一天人工智能的发展，能够让我们得到类似于《哈利波特》里那样神奇的相册。
快速诊断眼疾
一个国际研究团队曾在美国《细胞》杂志上发表的封面文章指出，他们开发出一种新型人工智能技术，可用于筛查常见的致盲眼部疾病，有助于加快疾病诊断。研究人员使人工智能神经网络学习了识别视网膜、角膜或视神经等眼睛解剖结构后，可在检查全眼图像时更快速有效地进行识别和评估。此外，与传统方法相比，这种新技术可以使用更小的数据集实现更为高效的学习效果。
研究集中在两种不可逆的常见致盲性眼病：黄斑变性和糖尿病性视网膜病。研究人员称，如能早期发现，这两种眼病都是可以治疗的。结果显示，新技术可以在30秒内判断检查者是否需要治疗，准确度超过95％。
从以上三件事来说，AI证实了可以帮助我们让世界变得更加美好。AI将是推动科技发展的最新动力，目前，各个领域已经将AI逐渐融入其应用，在未来AI的发展也将是无可替代的。医疗、无人车等方面都将是AI应用的最大领域。
在图像识别、医疗等人工智能领域，AMAX开发适用于深度学习的软硬件，帮助科研人员对人工智能领域研究有更高的效率及效果。作为全球高性能计算机解决商，AMAX联合英伟达、英特尔等芯片龙头企业，致力于在人工智能方面给您带来最好的体验，并始终将硅谷最新技术融入产品为您披荆斩棘。