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拍品不多,一共只有18樣,然而每樣都能說出不少門道。
其中一串寶石項鏈吸引住了她的目光。不太能戴出去,然而非常漂亮。看看簡介,是喀什米爾藍寶石的,主石足足有10克拉,水滴形狀。描述上說,喀什米爾藍寶石礦1887年便被開采殆盡并且停產(chǎn),大的寶石非常難得。
不懂……
快速看完,阮思澄把目錄名冊合上、還回。
邵君理淡淡地問:“有想要的嗎。”
“???”阮思澄說,“沒有。”毫不猶豫。
“行。”
“那,邵總,我先走了,思恒醫(yī)療還有事情。”
“行。”
“拜拜。”
邵君理略一點頭。
等阮思澄離開以后,邵君理將目錄名冊翻回到了項鏈那頁,把圖和文掃了一遍——他注意到阮思澄在翻看時曾停留數(shù)秒。
…………
除去這次,阮思澄、邵君理幾乎沒有閑聊。
新年跨年那天晚上,阮思澄給邵君理發(fā)祝福短信,說:【祝揚清在新的一年蒸蒸日上,也祝您投資的思恒前程錦繡,讓您賺到好多好多!!!】
邵君理回:【已經(jīng)賺了。】
很多很多。
他指的并不是金錢。
…………
醫(yī)院病歷開張以后,再談合作就容易了。阮思澄用云京兒童醫(yī)院、j省人民醫(yī)院、云京p大三院做例子吹牛逼,又拉來了一些合作,基本都是外省市中電子病歷程度高的摩登醫(yī)院。它們對it友好,卻又沒有被太多的公司“騷擾”過。
到二月時,陳一非帶隊將“急診胸痛”部分全部做出來了。
一切都在計劃當(dāng)中。
資金還能再挺大約兩個來月。他們需在一個月內(nèi)完成測試、改bug、完善,同時阮思澄與投資公司接觸,等產(chǎn)品一出來立即演示、融資。
就一個月可以融資,時間真的相當(dāng)緊了。這說明,阮思澄要立即簽termsheet(投資條款清單),催人家做盡職調(diào)查,簽投資交易文件。等拿到了過橋貸款,才可以松一大口氣。
在測試時,阮思澄、陳一非、石屹立等人都非常緊張。
對于早早便完成的頭部以及部分腹部,思恒醫(yī)療已經(jīng)完成程序測試。他們將80%的患者病歷用于訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),20%的患者病歷用于測試最終的準確率,都沒問題。
現(xiàn)在,思恒醫(yī)療需要做的,就是測試剛做好的胸部還有剩余腹部,以及綜合起來的全部腹部。
而這些恰恰是整個項目當(dāng)中最困難的部分,說不擔(dān)心絕對是在撒謊扯淡。
但阮思澄也并不算特別害怕——陳一非的方向、框架沒有問題,邵君理都說了,非常清楚干凈。
他們將胸痛患者的心電圖、ck-mb、肌鈣蛋白等等信息輸入軟件,又把許多急性腹痛患者的檢查數(shù)據(jù)、ct片子、b超視頻也輸入進去,屏住呼吸,拿到ai給他們的診斷結(jié)果,急急忙忙地與患者病歷上的“標準答案”比對。
結(jié)果如同晴天中的一道霹靂,扇了思恒醫(yī)療每個人一耳光。
甚至打得他們耳朵里面嗡嗡直響。
不準。
而且,完、全、不、準,診斷的正確率大約只有一半。
他們用看救命稻草般的眼神看急診醫(yī)生cso石屹立,石屹立一一復(fù)查,神情同樣痛苦,表示,對于有分歧的患者,病歷上面三甲醫(yī)生給的診斷是正確的,而ai給的診斷,是錯誤的。
第32章 裁員(三)
對于ai來說, 讓結(jié)果從“不準”到“準”, 不是十分容易,與傳統(tǒng)的“找bug修bug”模式全然不同。
目前在對ai的爭論當(dāng)中,一個常常被提起的問題就是“算法黑箱”。也就是說,人類不能解釋它的工作原理。
人工智能的核心是“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。科學(xué)家們模仿人類神經(jīng)系統(tǒng),讓機器進行學(xué)習(xí)。“神經(jīng)元”們一層一層分布下來,每個單元都能接收部分數(shù)據(jù),再將結(jié)果向上傳給其他單元。
還是用“貓”來打比方,第一層可以將圖片切割、降維, 得到許多小圖, 第二層在每個維度利用色差尋找邊緣, 三四五層根據(jù)勾勒出的邊緣確定各個器官形狀,六七八層通過各個部分顏色判斷毛色、花紋,瞳色……最后頂層得出答案:這是貓、狗、兔子、其他。
2006年多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)以前,機器學(xué)習(xí)都只處于初級階段, 需要人工提取特征。而2006年后, 它進入到“深度學(xué)習(xí)”的大時代。人類不監(jiān)督、半監(jiān)督, 機器自己分析特征、獨立思考。給一萬張貓的圖片, 說“這都是貓”, 它就懂了,再給一張它沒見過的,問“是不是貓”, 它會說是。人們給它正確答案的數(shù)據(jù)集, 它便可以進行學(xué)習(xí), “看”的越多會的越多,不斷優(yōu)化自身能力。因此,“人工智能”定義十分清晰,區(qū)別是真·人工智能還是噱頭只需要看它有沒有模仿人腦。
然而,對每一層都在提取什么特征,以及機器為何要做這些事情、為什么能得出結(jié)論,人類無法解釋。根據(jù)輸出,有些提取簡單易懂,比如勾勒邊緣、模糊圖片、突出重點、銳化圖片……可是,在很多時候,人類完全get不到!看著某層下來以后圖片所變成的樣子,只能叫一聲“什么鬼!”有時人類只能提出幾個特征,ai分出好幾百層!
它給了人空前的可能,也給了人無盡的困惑。
就像人類無法摸清大腦的工作原理一樣,他們同樣無法摸清ai的工作原理。
訓(xùn)練ai這種方式為何能行?它是如何學(xué)的?信息存在哪里?為何下此判斷?不知道。
它好像在玄幻境界。碼工時常覺得自己正在養(yǎng)蠱,賊刺激,給蠱蟲喂個這個、喂個那個,一掀蓋子,嚯,出來一個超厲害的東東!
有人說,讓ai向人解釋一個東西,相當(dāng)于讓人向狗解釋一個東西,聽著so sad。
人類歷史充分表明,只有一個決策可以解釋、分析,人才可以了解它的優(yōu)點缺陷,評估風(fēng)險,知道它在多大程度能被信賴。
很多專家說過“必須質(zhì)疑人工智能為何做出一個決定……”“難道,無人汽車每回出事,企業(yè)都說不知原因、ai讓它這么干的?”