處理如山一般高的成堆文件，這種單調工作景象不是只會出現在夢中，其實法律、醫療和金融等業界許多人的工作現況正是如此。
來自英國、也是我們 Inception 計畫成員之一的新創公司 Evolution AI，發展出一套人工智慧平台，將這些成堆文件化繁為簡，用比人類更快的速度從中擷取和理解重要資訊。
閱讀速度測試的數據指出一般成人每分鐘可以閱讀300個字，一張辦公室文件上約有400個字，代表要兩小時以上的時間才能讀完100頁的文件。
Evolution AI 使用 NVIDIA GPU 來運行的人工智慧平台，可以在2.4秒的時間內讀完（並分析）相同份量的文件。
此舉可從單調的人工處理資料作業裡解放出寶貴人力，將資源投入處理更複雜的工作。
這項技術的能力可不只是這樣。
日前 Evolution AI 與《經濟學人》雜誌合作，分析數千則推特上的發文內容，以揪出假新聞；還自動閱讀每小時更新的英國法庭備審案件一覽表，協助保險公司評估風險的能力。
甚至還跟倫敦大學學院及英國國家衛生署合作，研究發炎對躁鬱症、精神分裂症及憂鬱症等精神疾病的影響性。
過去研究人員只能透過閱讀數百件精神病例報告的方式來進行研究，而 Evolution AI 的 GPU 加速人工智慧平台卻能迅速從20萬件匿名病歷資料裡取出重要的驗血資料。
研究人員將使用這些資料來找出復發和恢復時發炎指標的變化情況，希望能對發炎影響著精神疾病一事提出共同看法。
沒有放諸四海皆準的標準
多虧採用深度學習技術，Evolution AI 跟傳統自然語言處理平台的不同之處，在於它能處理結構式和非結構式的文字。其 GPU 加速平台不會按照明確的規則進行，而是通過觀察來理解文字的意義。
「我們不想打造一個放諸四海皆準的平台，所以我們做出一個能觀察人類操作者行為的平台，它自己會從中學習，這讓我們能從業界裡脫穎而出，且在操作上有著全然的彈性。」Evolution AI 首席科學家 Martin Goodson 說。
AI Podcast：人工智慧如何提升疾病診斷與治療的水準
我們不會永生，然而數據資料推動發展的醫療技術能替人類找出那些只有在比較成千上萬筆病例，才會瞧見的細微發展軌跡，進而獲得更有效的治療方式。
在以下這集 AI Podcast 節目裡，邀請到麻省總醫院臨床資料科學中心的 Mark Michalski，他介紹了人工智慧技術如何找出模式，以提升疾病偵測、診斷與治療的水準。