▲Geoffrey Hinton博士认为，“歪心狼”的处境也许和今朝的放射科大夫有些类似(图片来源：The Fiscal Times)

“深度进修体系不具有任何解释力”，Hinton博士坦白地说。黑匣子不克不及查询拜访原因。事实上，“深度进修体系越强大年夜，越是不通明。跟着更多的特点被提取，诊断变得越来越精确。为什么这些特点会大年夜数百万个其他特点中选出来，仍是未解之谜。”算法可以解决问题，但不克不及建立问题。

然而，我发明肿瘤学范畴的医学进步经常是由闇练的执业医师，同时也是充斥好奇和具有洞察力的研究人员推动的。事实上，在以前的几十年迈，大志勃勃的大夫一向尽力扮演棒球活动员和物理学家的角色：他们经由过程症状去懂得疾病的心理学原因。为什么皮肤病变的纰谬称界线预示着黑素瘤?为什么一些黑素瘤会自发退化，有时会出现白色皮肤斑块?事实上，临床大夫的不雅察最终导致了当今临床上最有效的免疫药物的创造——皮肤变白本来是免疫反竽暌功的结不雅，这种反竽暌功也可以治疗黑素瘤。这一串发明始于诊所。如不雅越来越多的临床实践被降级为越来越不通明的机械进修体系，如不雅隐性和显性这两种常识情势之间日常自发的密切接洽——知道是什么，知道怎么做，知道为什么——开端退化，我们会不会做得越来越娴熟，但却越来越不克不及从新核阅应当做什么，不克不及在算法的黑匣子之外思虑?

我和哥伦比亚皮肤科主任David Bickers博士谈过主动化的将来。他说，“我试着去读懂Thrun博士的文┞仿，我不明白背后的数学计算，但我知道如许的算法可能会改变皮肤科的实践。皮肤科医师会不会掉去工作?我不这么认为，但我认为必须尽力地推敲若何将这些法度榜样融入临床实践。我们若何为它们付款?机械作掉足误的猜测时该若何界定司法义务?依附如许的算法会不会减弱临床大夫的操作才能或者形象?医学范畴最终会不会培养出技恋人员而不是大夫?”

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本文标题：7个故事告诉你 当人工智能遇上医生会发生什么

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