(圖/shutterstock)

 

今天在「得到」上看到一篇講述人工智慧的文章，

原標題名為「纽约客：人工智能赢不了醫生」 

這文章帶我們探討機器人是否能取代人類，

分享給大家，希望大家一起思考討論！

 

醫生將被機器人取代？

提起人工智慧，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，

人工智慧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」訂閱專欄《馬徐駿·世界名刊速讀》

介紹了一篇叫做《當人工智慧遇上醫學》的文章，

探討了人工智慧和醫學之間的關係。

這篇文章的作者叫悉達多·穆克吉，

他是一位醫生，

他認為，人工智慧沒辦法取代醫生。

為什麼會這樣認為呢？

 

讓我們一起來看看...

 

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首先要搞清楚

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，

醫生會先問你哪不舒服，有什麼症狀，

再問問你過去的病史，然後進行檢查，

甚至照 X 光，來確定你生了什麼病。

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。

結果證明，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。

 

醫生幫病人看病，是累積經驗的過程

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，

我們再看看人工智慧是怎麼診斷疾病的。

文章說，目前的人工智慧主要通過深度學習，

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資訊，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。

 

 

人工智慧的演算法，

讓他們可以快速學習

斯坦福大學的研究人員，通過深度學習的方式，

教人工智慧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，機器的演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。

這個人工智慧演算法，3 個月裡就看了 13 萬個案例，

而且演算法還可以不斷學習、成長。

 

難道這就說明

人工智慧今後會取代醫生嗎？

作者說，不能。

因為人工智慧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 2 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盒子，

盒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，

是從圖像中提取了某些特徵，但是沒法告訴我們是什麼特徵。

 

 

只有人類醫生才知道的領域是...

而醫生除了知道「知道是什麼」和「知道怎麼治」，

還知道第 3 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，

所以人工智慧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。電腦也是一種工具，

用來放大人類的思維能力，

人工智慧會使人類的頭腦變得更強大。

深度學習的人工智慧，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，人工智慧對人類而言，

意味著更強大的工具，而不是「你死我活」的關係。

 

上面跟大家分享的文章，

是《得到》摘自

訂閱專欄《馬徐駿說雜誌》 的內容，

在 APP 裡還有音訊可以用(泰斯撰稿、顧一菲講述)，

像我一樣利用上下班途中，戴上耳機多聽各方說法，

也是一種做功課的方式喔！

 

人工智慧的存在是為了輔助醫生

並不是為了取代他們喔~

 

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