张钹院士：探索第三代AI，需要勇闯无人区的人才
发布时间：2021-09-07 19:11:51 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：7 月 3-4 日，由 CSDN 主办的第三届 AI 开发者大会（AI ProCon 2020）在线上举行。本次大会有超万人报名参与，参与人群覆盖 50+ 领域、4000 家企业。其中有来自行业内 70+ 顶尖企业、开源社区与科研高校的近 100 位行业领袖、技术大咖与研究学者。 他们用更
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网络上有大量的非结构化的数据，我们如何自动地把这些非结构化的数据变成计算机可用的语料库，这个问题在沃森系统里得到很好地解决。
有了大量的语料库后，沃森可以利用多种推理机制来解决“问答”的问题，经过对“问题”进行分析与分解，从语料库中找出候选答案，对候选答案进行评分和排序，最后输出问题的答案。
人工智能改变医疗行业
人工智能应用中另一个大的问题是如何使人工智能技术更加可靠、可信。以医疗系统为例。“医疗”主要有三个要素医务人员、病人和医疗设备和医疗技术。随着医疗技术的发展，医生可以利用先进的设备和技术对病人进行更加高效、准确的诊断。
即使设备和技术有巨大的变化，医务人员和病人的关系始终没有变，也就是说医务人员利用设备和技术为病人治病，所有责任都在医务人员身上，所以病人去看病，主要取决于对医务人员的信任。
设备技术智能化会对医务人员和病人关系起到什么作用呢？由于智能化的设备和技术也参与到诊断过程和疾病的分析过程，这样就产生一个问题，病人和医务人员是否信任设备和技术做出的诊断和决策。所以，当设备智能化以后，我们需要建立一套互信、可靠、高效运行的新医疗系统。
目前的技术，包括人工智能技术，还不足以建立起医生、患者和机器三者之间的信任关系。以医学图像识别为例，假如计算机分析 x光片，诊断出病人患有肺癌，但是目前用深度学习方法做出的诊断是不可解释的，医生也无法信任这个结果。所以，只有解决了深度学习图像识别不可解释的问题，才可以建立起病人对诊断结果的信任。
换句话讲，我们要想让这些人工智能技术在医学诊断中发挥更大的作用，就必须提高它的可信度、可靠性和可解释性等。
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