繡，讓您賺到好多好多?。?！】

邵君理回：【已經(jīng)賺了?！?/br>
很多很多。

他指的并不是金錢(qián)。

…………

醫院病歷開(kāi)張以后，再談合作就容易了。阮思澄用云京兒童醫院、g省人民醫院、云京p大三院做例子吹牛逼，又拉來(lái)了一些合作，基本都是外省市中電子病歷程度高的摩登醫院。它們對it友好，卻又沒(méi)有被太多的公司“sao擾”過(guò)。

到一月時(shí)，陳一非帶隊將“急診胸痛”部分全部做出來(lái)了。

一切都在計劃當中。

資金還能再挺大約兩個(gè)來(lái)月。他們需在一個(gè)月內完成測試、改bug、完善，同時(shí)阮思澄與投資公司接觸，等產(chǎn)品一出來(lái)立即演示、融資。

就一個(gè)月可以融資，時(shí)間真的相當緊了。這說(shuō)明，阮思澄要立即簽termsheet（投資條款清單），催人家做盡職調查，簽投資交易文件。等拿到了過(guò)橋貸款，才可以松一大口氣。

在測試時(shí)，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，思恒醫療已經(jīng)完成程序測試。他們將80%的患者病歷用于訓練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，20%的患者病歷用于測試最終的準確率，都沒(méi)問(wèn)題。

現在，思恒醫療需要做的，就是測試剛做好的胸部還有剩余腹部，以及綜合起來(lái)的全部腹部。

而這些恰恰是整個(gè)項目當中最困難的部分，說(shuō)不擔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(méi)有問(wèn)題，邵君理都說(shuō)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據、ct片子、b超視頻也輸入進(jìn)去，屏住呼吸，拿到ai給他們的診斷結果，急急忙忙地與患者病歷上的“標準答案”比對。

結果如同晴天中的一道霹靂，扇了思恒醫療每個(gè)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生cso石屹立，石屹立一一復查，神情同樣痛苦，表示，對于有分歧的患者，病歷上面三甲醫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(lái)說(shuō),讓結果從“不準”到“準”，不是十分容易,與傳統的“找bug修bug”模式全然不同。

目前在對ai的爭論當中，一個(gè)常常被提起的問(wèn)題就是“算法黑箱”。也就是說(shuō)，人類(lèi)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 )”?？茖W(xué)家們模仿人類(lèi)神經(jīng)系統，讓機器進(jìn)行學(xué)習?！吧窠?jīng)元”們一層一層分布下來(lái),每個(gè)單元都能接收部分數據,再將結果向上傳給其他單元。

還是用“貓”來(lái)打比方。在主要用于圖像識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（n）中，第一層可以將圖片切割、降維，得到許多小圖，第二層在每個(gè)維度利用色差尋找邊緣,三四五層根據勾勒出的邊緣確定各個(gè)器官形狀，六七八層通過(guò)各個(gè)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 )出現以前,機器學(xué)習都只處于初級階段,需要人工提取特征。而2006年后,它進(jìn)入到“深度學(xué)習”的大時(shí)代。人類(lèi)不監督、半監督，機器自己分析特征、獨立思考。給一萬(wàn)張貓的圖片，說(shuō)“這都是貓”，它就懂了，再給一張它沒(méi)見(jiàn)過(guò)的，問(wèn)“是不是貓”，它會(huì )說(shuō)是。人們給它正確答案的數據集，它便可以進(jìn)行學(xué)習,“看”的越多會(huì )的越多，不斷優(yōu)化自身能力。因此，“人工智能”定義十分清晰，區別是真·人工智能還是噱頭只需要看它有沒(méi)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、為什么能得出結論，人類(lèi)無(wú)法解釋。根據輸出，有些提取簡(jiǎn)單易懂，比如勾勒邊緣、模糊圖片、突出重點(diǎn)、銳化圖片……可是，在很多時(shí)候，人類(lèi)完全get不到！看著(zhù)某層下來(lái)以后圖片所變成的樣子，只能叫一聲“什么鬼！”有時(shí)人類(lèi)只能提出幾個(gè)特征，ai分出好幾百層！

它給了人空前的可能，也給了人無(wú)盡的困惑。

就像人類(lèi)無(wú)法摸清大腦的工作原理一樣，他們同樣無(wú)法摸清ai的工作原理。

訓練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(shí)常覺(jué)得自己正在養蠱，賊刺激，給蠱蟲(chóng)喂個(gè)這個(gè)、喂個(gè)那個(gè)，一掀蓋子，嚯，出來(lái)一個(gè)超厲害的東東！

有人說(shuō)，讓ai向人解釋一個(gè)東西，相當于讓人向狗解釋一個(gè)東西，聽(tīng)著(zhù)sosad。

人類(lèi)歷史充分表明，只有一個(gè)決策可以解釋、分析，人才可以了解它的優(yōu)點(diǎn)缺陷，評估風(fēng)險，知道它在多大程度能被信賴(lài)。

很多專(zhuān)家說(shuō)過(guò)“必須質(zhì)疑人工智能為何做出一個(gè)決定……”“難道，無(wú)人汽車(chē)每回出事，企業(yè)都說(shuō)不知原因、ai讓它這么干的？”

何況，不幸的是，如同大腦會(huì )出錯，ai也會(huì )出錯。

于是問(wèn)題來(lái)了：我們能信任ai嗎？我們能在多大程度上相信ai？我們能在生死攸關(guān)時(shí)信任ai嗎？

當然，也有學(xué)者表示：“它能做到就足夠了！”“大腦一直為你工作，你也一直都信任它，即使并不知道它是如何工作的?！?/br>
目前，各國科學(xué)家正致力解開(kāi)黑箱，政府、行業(yè)協(xié)會(huì )也對此有要求，已經(jīng)取得一些成果——不少東西都是數學(xué)。

阮思澄是一直覺(jué)得，這種現象十分正常，沒(méi)有那么邪乎。在人類(lèi)的文明當中，往往實(shí)踐先于理論。比如，老祖宗在打造刀劍時(shí)、發(fā)明火-藥時(shí)，清楚地知道原理嗎？no！都是東西先出來(lái)了，能work了，大家才開(kāi)始研究原因。

ai也是??！慢慢來(lái)嘛。

不過(guò)，雖然如此，攻城獅們寫(xiě)程序時(shí)，也能根據他人經(jīng)驗，知道大概該怎么做。ai能自己學(xué)，但是，攻城獅們需要設置許多參數，比如用哪一種激活函數；如何搭建網(wǎng)絡(luò )結構；分別設置多少卷積層、池化層、全連接層，如何排列架構；用哪一