张世豪 冼丽英 高敏 陈志晓

    在1956年，由几位科学家在达特茅斯会议提出了人工智能概念。得益于计算机技术和互联网的高速发展，人们看到了人工智能在诸多领域的巨大潜力。随后，高科技公司和社会资本踊跃进入并积极参与和推动人工智能的发展。如今，人工智能可谓是如火如荼，四处开花结果。目前，基于深度学习的人工智能已经影响了病理学以及与其相关的行业的工作模式。为什么基于深度学习的人工智能在医学界、学术界乃至工业界受到如此广泛的关注？病理学科面临什么样的窘境？基于深度学习的人工智能将如何解决这些问题？本文将带着上述问题，介绍基于深度学习的人工智能在病理诊断的应用进展，并简要分析在这一领域的发展。

    1 深度学习、机器学习与人工智能的关系

    人工智能是计算机科学的一个分支，它是一种产生出与人类智能相似表现的智能机器，是人们试图通过研究、开发人工智能来模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统[1]。

    学习是人类具有的一种重要智能行为，机器学习是一种实现人工智能的方法。实现机器学习最基本的做法是通过算法来使机器解析数据、并从数据中学习规律。

    深度学习是一种实现机器学习的技术，在机器学习中深度学习是一种基于对数据进行表征学习的方法[2]。由于无监督学习训练深度神经网络和残差网络的出现，深度学习被人们有争议地认为是一种独立的学习方法。

    2 深度学习的由来

    从机器学习模型的层次结构维度来看，机器学习的发展历程经过了两个阶段，分别是浅层学习和深度学习 ......