新华社新德里11月20日电印度一个研究小组利用机器学习模型，对皮肤黑色素瘤相关17个关键基因的标记进行识别，区分原发性或转移性黑色素瘤的准确率可达89%。相关论文近日发表在英国《科学报告》杂志网站上。机器学习即用计算机模拟人类的学习行为，是人工智能核心算法之一。此前，其他关于黑色素瘤的研究已经报告了这17个基因中的11个，该研究小组首次将其余6个基因的标记用于鉴别黑色素瘤类型。其中表现最好的一个模型区别转移性还是原发性黑色素瘤的准确率超过89%。

研究还发现，RNA、微RNA等基因标记物不仅能用于区分黑色素瘤类型，还可以帮助判断转移性黑色素瘤的发展阶段等。

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目前人工智能领域应用的算法主要包括神经网络、深度学习等。自2017年起，人工智能进入产业化元年，安防、金融等需求规模化涌现，AI+行业应用层出不穷。短期，人工智能在金融领域会取得较大发展；中期，随着大数据技术和数据的积累，会推动人工智能在医疗方面取得新的突破；从长期来看，无人驾驶将成为人工智能最具发展前景的行业。此外，安防、服务、教育等应用具备国内的现实可行性。我们认为，对于人工智能应用，数据能力，产品化能力，渠道能力是核心竞争力。

人工智能从架构上分为三层，基础层、技术层和应用层。基础层主要是为人工智能技术（含算法）提供计算能力以及数据输入，包括超算/云计算平台，GPU/FPGA/NPU等人工智能芯片，以及相关的数据资源以及大数据工具。技术层是整个人工智能的核心，包括算法和AI技术，该层是在基础层的基础上，开发算法模型，并通过海量识别训练和机器学习建模，开发面向不同应用领域的技术，如语音识别、图像识别等。应用层是将人工智能技术与应用场景结合起来，实现商业化落地，这个部分是国内人工智能发展最为活跃的领域，呈现出百花齐放的态势，主要应用包括智能安防、智能投顾、智能客服、智能家居、无人驾驶、机器人等多个领域。

因人工智能的发展可能深刻改变经济和社会面貌，为抓住产业革命的机遇，世界各国都出台了促进人工智能产业发展的相关政策。我国政府对此也高度重视，先后出台了一系列产业政策，将有助于创造良好的人工智能产业环境。

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