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半人馬人工智能時代

大多數人都知道俄羅斯象棋大師、前世界象棋冠軍加裏·卡斯帕羅夫與超級計算機下棋的故事。雖然加裏在1996贏了前六局,但在壹年後與IBM深藍的復賽中落敗。象征意義巨大。它向很多人傳遞了壹個信號,機器/計算機/AI正在追趕人類。畢竟,加裏此前曾斷言,自己絕不會輸給電腦。DeepBlue和Kasparov的故事告訴了我們很多關於機器和智能的事情,以及人工智能在醫療保健中是如何體現的,以及為什麽它必須以人為本。

然而卡斯帕羅夫由此受到啟發:人類能否與人工智能齊頭並進?次年,即1998年,卡斯帕羅夫舉行了世界上第壹次半人馬象棋。這裏的半人馬借用了西方神話中的比喻,但含義從半人半馬變成了半人半艾。卡斯帕羅夫證明,利用人類和人工智能在各自層面上的優勢,當組合成壹個“半人馬”時,就足以擊敗純人類和純計算機玩家。

半人馬國際象棋旨在提高和改善人類的表現。換句話說,妳可以提高性能水平,減少錯誤數量,從而提高質量。Alpha Zero似乎否定了半人馬國際象棋,因為它可以自學國際象棋,很可能打敗了世界上最好的棋手magnus carlsen [[1]]。如果我們讓芒努斯·卡爾森和電腦對抗阿爾法零,誰會贏還不清楚。但半人馬國際象棋的重點是通過機器增強人類的表現。這個故事說明了人和機器的互補作用,同時隨著我們的快速進步,顯示了人工智能越來越強大的力量。然而,醫生在醫療保健領域所做的事情比象棋或其他遊戲復雜得多,將醫生與AI配對可以讓我們兩全其美。

同樣,人工智能和臨床醫生的結合將增強人類醫生、其他臨床醫生(如醫師助理和實習護士)和其他醫療保健服務提供商的技能和能力。Clive Thompson在2013出版的《比妳想象的更聰明》(企鵝出版社)壹書中描述了壹種新的智能。我們可以用創新的方式增強人類的思維。今天是醫療保健的半人馬時代。智能系統和人工智能護理系統可以改變醫療保健。

IBM的深藍計算機[[2]]演示了人工智能,因為它在國際象棋中擊敗了壹位大師,這在以前只有人類才能做到。IBM Watson使用機器學習和自然語言處理來展示智能,因為它打敗了Jeopardy!遊戲中最成功的玩家,是我們認為只有學習知識的人才能完成的事情。谷歌開發的Alpha Go作為人工智能系統,在4000年歷史的戰略圍棋中擊敗了18世界冠軍李世石,顯示了機器的智能。

在AI對人類的每壹次勝利中,我們都能識別出共同的AI特征。對了,這些特征也描述了當今AI的局限性,所以它們是實現以人為本的AI的關鍵。我們來比較壹下AI在遊戲和醫療方面的特點,因為這樣做有助於我們理解人類和AI的關系。以人為本的AI醫療的特點見表1。

表1遊戲中的AI特性和醫療中的AI特性

醫療的半人馬時代人工智能就是讓人做決定。人工智能增強了機構和醫生的能力。半人馬保健的壹個例子,病人K是真實的。患者K因頸部左側出現腫塊而就診於其主治醫生(PCP[[3]])。經過檢查,他的PCP結論是脂肪瘤(脂肪組織),無害。幾天後,患者K的專科醫生看到了腫塊,表示了擔憂。病人K和他的妻子說:“哦,沒關系。我們的保健醫生看過了,結論是無害的脂肪組織。”醫生問病人K是否介意觸摸他脖子上的腫塊,他同意了。對她來說,它感覺像腫瘤壹樣堅硬,而不像良性脂肪塊那樣有彈性和流動性。她建議病人K做CAT掃描,但他和他的妻子不同意。畢竟,他們的PCP確定他們的腫塊是無害的。在內科醫生的再三催促下,他們不情願地決定進行CAT掃描,發現腫塊很可能是癌性腫瘤。早期發現意味著癌癥仍然處於局部狀態時可以切除,患者K不需要更多的全身治療,如癌癥化療。直到今天,這對夫婦感謝醫生堅持讓他們做CAT掃描。這個故事告訴我們,我們需要提高所有醫生的能力,這樣他們也可以成為專家。醫生有句話:“不去想,就不會發現”。這個故事講述了為什麽人工智能被用來增強醫生的作用。PCP和AI工具(即centaur health care)的結合可以產生巨大的影響。

Centaur醫療保健至關重要,因為在壹些國家,如美國,患者對其護理人員的信任可能並不總是必要的。而在中國,情況正好相反:人們普遍認可全科醫生和專科醫生的區別,因為兩者在專業培訓上差別很大。中國正尋求利用人工智能來糾正這些培訓失衡。[[5]]中國缺全科醫生,也知道要提高他們的效率,沒必要讓所有的全科醫生再接受三到四年的培訓。平安好醫生平臺,擁有近3億註冊用戶,提供人工智能輔助診斷系統,是人工智能作為基層醫生助手的量產範例。

同樣的挑戰在美國也是真實存在的,盡管在普通民眾中並不廣為人知。在美國,PCP壹般是讀完醫學院,有三年的實習期。全科醫生(GP)醫學院畢業後有壹年的實習期,僅此而已。像內分泌學家這樣的專家需要完成同樣的教育,包括實習,外加三到四年的額外培訓。因此,全科醫生、初級保健醫生和專科醫生之間的知識基礎差異可能是巨大的。全科醫生或初級保健醫生的知識往往是廣泛而淺薄的,而專科醫生的知識則是狹窄而深刻的。像患者K這樣的患者,認為這些醫生的執業水平是壹樣的。他們可能在同壹水平上看待患者的常見病和多發病,但專家比保健醫生看到罕見的潛在影響特征。對於專家來說,診斷壹種不尋常的疾病是壹項普通的工作。因為專家往往會接受更多的訓練,他們會“思考”,這樣才能“發現”。意想不到的後果可能是更多不必要的檢查和醫療費用的浪費。我們需要人工智能通過促進醫生的知識庫來提高他們的能力。在這個例子中,人工智能可以增強鑒別診斷,然後可以幫助提供者確定最佳診斷方法,同時限制不必要的測試。

半人馬健康(Centaur health)是壹種提倡以人為本的人工智能的理念和方法,或者說人類和機器共同努力,增強彼此的優勢。