當人工智能遇上醫學

你好,今天為你講述的,是四月三號發刊的 紐約客雜誌(The New Yorker)裡的一篇文章 – 「當人工智能遇上醫學」。

這篇文章的作者 辛達塔・穆克吉(Siddhartha Mukherjee),是印度裔美國醫生、科學家和作家。
他憑藉著2010年的著作 -《萬病之王》,贏得了普利茲獎、衛報新人獎,並被《時代周刊》選為過去的100年中最佳非小說類作品之一,《紐約時報》則認為它是100部最有影響力的書籍。

我們都知道「人工智能」是近幾年來相當熱門的話題,同時也催生了不同的領域對於人工智能的可能性與影響的探討。
而《紐約客》雜誌裡的這邊文章,就是以一個「醫生」的角度來探討「人工智能究竟能不能取代醫生?」

要理解這個問題,我們首先必須理解「醫生是如何診斷疾病的?」

我們一般認為的診斷方式是「醫生先搜集患者的資料(病歷),並列出可能的原因」,再透過各種訊息的權衡,排除一些可能,最後透過各種檢驗和篩檢,來推斷出最後的結論。

但是研究人員在對醫生的大腦進行研究之後,給出了一個不同的結論。
研究發現,醫生在對一個病症作出診斷時,大腦的反應模式和辨識日常生活事物的模式很相似。

也就是說,醫生在判斷病症的時候,大腦的認知模式就好比在「判斷眼前的這個動物是一隻貓?還是一條狗?」一樣。

看到一條狗的時候,你不會考慮其他動物的可能。
因為你是從「整體上來認知」這條狗的,而不是一一的去比對每一個細節,刪除各種可能之後留下「狗」這個選項。

正因為這種「整體上認知」的模式需要透過大量的例證與時間來養成,所以醫生判斷病症的這種模式,需要透過長期的工作經驗累積才能成立。

而「人工智能是如何診斷疾病的呢?」

人工智能必須透過深度學習,才能模仿人類大腦的運作模式。
例如前面提到的那樣,透過成千上萬張「關於狗」的圖片,從這些圖片中提取狗的「資訊、特徵,與每個細節」,不斷犯錯、被糾正,在一次又一次的調整之後,歸納出一種「識別狗的方法」。

史丹佛大學的研究人員曾經做過一個實驗,他們透過深度學習的方式教導人工智能如何辨識一種惡性腫瘤-「黑色素瘤」。
研究人員在用了13萬張訓練機器正確辨識病變特徵之後,與皮膚科的醫生們一起進行測試。
結果發現,在每次的結果裡,機器對於病症的判斷的精準度都高過皮膚科醫生。

要知道,一個皮膚專科醫生一輩子能看的病例,大概不會超過20萬個。
但是史丹佛大學的人工智能演算法卻能在三個月內累積13萬筆案例,而且未來還可以不斷學習與成長。

「人工智能與人類醫生的診斷差別」

英國哲學家Gilbert將知識分為兩種類型,一種叫「知道是什麼(know what)」,另一種是「知道怎麼做(know how)」。
而這兩種認知方式人類都會,但機器的深度學習卻只能做到「知道是什麼(know what)」,卻不知道「該怎麼做」。

人工智能的深度學習就像是只「黑盒子」,而這個盒子裡的運作方式是很神秘的,沒人知道到底發生了什麼事。

機器告訴我們一個診斷的結論,是從圖像中掌握了幾個特徵,但機器卻無法告訴我們「是什麼樣的特徵?」

就好比是讓一個棒球選手和一個物理學家去判斷一顆球的掉落位置一樣。
棒球選手不知道任何數據、方程式與理論,但他投球、接球過上百萬次,所以能夠精準地判斷球的落點;

但物理學家不同,物理學家是透過方程式與數據來計算球的軌跡與落點。
從結果上來說,兩人得出的結論一樣,都能準確地判斷球的落點。

但棒球選手並不清楚「為何」球會落在那個位置,只知道球的「落點位置」,就像人工智能一樣;
而人類醫生,則是那個物理學家。

而一個醫生在醫學上的重要性,既不是「知道是什麼」,也不是「知道怎麼治療」,而是第三種知識概念:「知道為什麼」。因為唯有「知道為什麼疾病會發生」,才能推動醫學的進步。

所以「人工智能對人類而言到底意味著什麼?」

人類為了放大自己的能力,所以不斷地創造新的工具,創造交通工具、手機、電腦……等。
而人工智能也是如此,它的存在也是為了放大人類的思維能力,為了讓人類的頭腦變得更強大。

所以,作者認為「深度學習的人工智能並不會取代人類醫生」,而是會提供專業的知識與幫助,使醫療人員的能力得到提升。

也就是說,人工智能對人類而言,意味著「更強大的工具」,是可以幫助我們取得更大成就的途徑,而不是此消彼長的競爭關係。

以上,是本週的《國際快訊》,我們下週再見。

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