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　　“我想我们这代同龄人，尤其是有着相似技术背景的群体，应该都有共同的记忆坐标。那时候的项目其实更偏向机器学习的范畴，而我一直在思考能否开发出更智能的系统。而近年来Transformer技术的出现让我倍感兴奋——Transformer是由谷歌发表的一篇论文《Attention Is All You Need》提出的一种架构。这篇论文启发了许多公司，不管是 OpenAI 还是其他的人工智能公司，它们的AI系统都是基于Transformer的。我认为这将对医学等领域产生重大影响。要知道，如今我们每个人的工作都需要借助人工智能来完成，也许只是像撰写提案或法律档案这样的简单任务，所以技术的变革确实影响到了每一个人。这就是我的一点小感触。”在谈到自己熟悉并喜爱的专业领域时，Allen显得十分自如。

　　“在我看来，AI与医学的结合是种‘自然选择’，也是必然趋势。原因很简单：人类作为个体，无法掌握全部的知识。而且医学知识在不断更新，今天的权威结论明天可能就会被推翻，但人类的学习能力有限，不可能实时掌握所有最新内容。而AI则不同，您看这张显示卡——虽然它只有16GB，比你的手机存储器还小，但我们却能在这个小小的芯片里植入一个涵盖大学毕业生水平知识的模型，无论是医学、法律还是会计领域。现在用于AI训练的GPU，其显存容量动辄达到数百GB甚至以TB计，这意味着我们可以将人类海量的知识体系都浓缩进这些芯片之中，让它们模拟人类思维，而这是人类自身无法做到的。”Allen拿着身边的显卡进行了对比和详细的解释。