Day79◊紐約客:人工智能不贏不了醫生

2017/05/19
Day79◊紐約客:人工智能不贏不了醫生
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今天這條音頻和你聊聊,人工智能不能取代醫生。
提起人工智能,我們都會想到它強大的學習能力,以至於有人擔心,是不是有一天,人工智能會替代很多人類技術含量很高的職業,比如說醫生。最近,“得到”訂閲專欄《馬徐駿·世界名刊速讀》介紹了一篇《紐約客》4月刊的文章,叫做《當人工智能遇上醫學》,探討了人工智能和醫學之間的關係。這篇文章的作者叫悉達多·穆克吉,他是一位醫生,也是《眾病之王——癌症傳》、《基因:親密的歷史》兩本書的作者。悉達多·穆克吉認為,人工智能沒辦法取代醫生。

首先,我們要搞清楚,醫生是如何看病的。平時我們去醫院的時候,一般看病的過程都是這樣的,大夫會先問你哪不舒服,有什麼症狀,再問問你過去的病史,然後進行化驗,甚至拍片檢查,來確定你得了什麼病。

但是這篇文章說,可能醫生看病的過程,並不像我們想的那麼簡單。研究人員曾經對醫生的大腦進行過研究,想瞭解他們是怎麼做出診斷的。結果表明,當醫生做出診斷時,他們大腦裡發生的模式,和人們認出生活中事物的模式很相似。也就是說,認識病的過程,有點兒像你認出來某一種動物的過程。比如,你看到犀牛的時候,你不會覺得犀牛是別的動物,你是從整體上來認知犀牛的,這是一種認知模式,是長期工作積累的經驗。醫生做診斷,也是一個長期積累經驗的過程。

說完醫生是怎麼看病的,我們再看看人工智能是怎麼診斷疾病的。文章說,目前的人工智能主要通過深度學習,就是模仿人類大腦的運作模式。文章裡舉了個例子說,深度學習就好像小孩學習認識狗的過程。小孩子先要看到小狗,然後大人告訴他,這種生物叫狗。當然小孩可能會看錯,比如把狼當成了狗,這時候大人會糾正,小孩就會自己糾正錯誤的認知,通過一次一次地糾正,最終小孩知道了什麼是狗。機器的深度學習也是這樣。它會從已分類的圖片裡提取信息,這個是狗,這個不是狗。然後觀察成百上千張歸類的圖片,歸納出狗的特徵,最終形成自己認識狗的方法。

斯坦福大學的研究人員,通過深度學習的方式,教人工智能如何辨別一種叫做黑色素瘤的惡性腫瘤。在用了將近13萬張圖片來訓練機器正確識別病變之後,結果每次測試當中,機器的算法都優於專業的皮膚科醫生。你要知道,一個全職的皮膚科醫生,一輩子大概會看20萬個病例。這個人工智能算法,3個月裡就看了13萬個案例,而且算法還可以不斷學習、成長。

難道這就說明,人工智能今後會取代醫生嗎?作者說,不能。因為人工智能和人類醫生的診斷是有區別的。

一位英國哲學家曾經把知識分為了兩類,一類叫“知道是什麼”,一類叫“知道怎麼做”,這兩種認知方式,人類都會,但是機器的深度學習,只知道是什麼,不知道怎麼做。機器的深度學習更像是一個黑匣子,匣子裡面的工作方式是很神秘的,沒有人知道到底發生了什麼,機器得出診斷的結論,是從圖象中提取了某些特徵,但是沒法告訴我們是什麼特徵。

而醫生除了知道“知道是什麼”和“知道怎麼治”,還知道第三個知識領域:為什麼。只有知道為什麼疾病會發生,才能推動醫學的進步,所以人工智能是沒辦法代替醫生的。

文章說,從古至今,人類為了放大自己的能力,不斷地創造新的工具,用汽車、飛機代替了雙腿,手機代替了人的喉嚨和眼睛。計算機也是一種工具,用來放大人類的思維能力,人工智能會使人類的頭腦變得更強大。深度學習的人工智能,不會取代醫生,它們會提供專業知識和幫助,使專業人員的能力增強。換句話說,人工智能對人類而言,意味著更強大的工具,而不是“你死我活”的關係。
以上觀點,供你參考。

本文源自:《紐約客》4月刊《當人工智能遇上醫學》、“得到”訂閲專欄《馬徐駿說雜誌》4月20日《人工智能vs真人醫生,誰贏?》
音頻稿:泰斯
講述:顧一菲

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