❶ 大腦連上AI，我們就可以「不死不滅」嗎

2016年7月，太空探索技術公司（SpaceX）以及特斯拉汽車公司（Tesla）的創辦者伊隆·馬斯克（Elon Musk）又創辦了一家新的高科技企業——神經聯結公司（Neuralink），開發可植入的腦機介面，不過這一消息直到2017年3月才為公眾所知。

真要對每個腦神經元都建立起“微觀層面的電極-神經元介面”，不僅要考慮到腦中龐大的神經元數量（800億以上），還要考慮當前的技術極限——僅能在腦內安置幾百個電極，每個電極一次最多同時測量大約五百個神經元。這樣算下來，要想同時測量800億個神經元是不可能的。所以，能同時記錄的神經元數（馬斯克稱之為“帶寬”）就成了全腦介面的瓶頸。

Neuralink計劃遇到的第二個困難是如何把電極植入腦內。目前所有無創記錄腦活動的技術，要麼空間解析度方面很差，遠遠達不到記錄單個神經元活動的層次，要麼時間解析度極差，不能實時記錄變化迅速的腦活動（圖2）。不用說單神經元記錄，即使是少量神經元記錄，目前的技術都需要帶有創傷性的開顱手術，而這只有當病人面臨生命危險時才可能接受。但是Neuralink的長遠目標是人機融合，這就要求健康人也接受開顱手術。如此一來，安全問題就成了一大障礙。另外，顱內植入手術價格昂貴，而且只有技術高超的神經外科專家才能做，故而難於普及。按照馬斯克的設想，這種技術應該和激光矯正近視眼一樣方便才行。

腦活動記錄主要技術的時間解析度和空間解析度。

即使克服了上述兩大瓶頸，Neuralink也還面臨著其他嚴重阻礙：腦機之間的交流應該是無線的；植入物需要具有良好的生物相容性，不引起排異反應，而且能在腦內環境長期使用；如何在有限的顱內空間安置大量電極；如何實時處理海量數據並由此獲取有用信息。

按照馬斯克創辦公司的一貫策略，Neuralink的近期目標定位於開發醫用可植入的腦機介面，既可以在當前取得實際應用，又能為長期目標做技術准備和籌措資金。

這類裝置可以應用在癲癇患者，癲癇發作前給出預警，提醒病人及時服葯。或者幫助四肢癱瘓的病人利用腦信號控制機器手或計算機屏幕游標。Neuralink計劃在2023年左右將這樣的設備推向市場。

馬斯克的時間表

2020年底前

把腦機介面植入人腦，首先用在四肢癱瘓的病人身上。

8-10年內

有可能把腦機介面設備植入正常人腦中，雖然這在"很大程度上取決於監管部門的批准時間，以及我們的設備在殘疾人身上的工作情況"。

10年內

希望能在健康人之間實現“傳心”（telepathy），即都植有腦機介面的兩個人可以用腦信號直接溝通。

25年內

有望開發出全腦介面，即一個人所有的神經元都將能和人工智慧的載體聯結在一起，並把人工智慧當做自己腦力活動的擴展。另外，擁有全腦介面的健康人的腦可構成了彼此可以直接交流的巨腦，這樣的巨腦會產生出怎樣的新現象，我們現在還無法想像。

已有成就

馬斯克和Neuralink在2019年8月初發表的論文中，介紹了他們迄今為止所取得的三大主要成就：[1]

1 柔性的多"絲"電極陣列

這種絲非常細而柔軟，寬度大概只有4-6μm，內含金電極覆以多聚體絕緣層，每個電極都在絲外伸出一小片以接收信號，這些小片沿絲排列成一串。與目前腦機介面通常所用的電極相比，這種電極非常柔軟，能隨腦的微小活動而活動，因此對腦造成的損傷較小。同時，與目前一般所用的多電極陣列中的電極數相比，多"絲"電極陣列的電極數提高了一個數量級，每個陣列的96股絲中多達3072個電極。

（a）大腦連上AI，我們可以“不死不滅”？

（b）電極“絲”。每個絲中包括32根電極。（a）電極絲外觀，電極伸出絲外的小片排成一列，小片中心距離為50 μm。（b）放大後的電極絲。[1]

2 植入電極的手術機器人

電極絲既細又柔軟，而且數量眾多，需要在短時間內准確植入腦內，要靠手工植入顯然是不可能的。馬斯克的團隊開發了一種像是把顯微鏡和縫紉機結合在一起的神經外科手術機器人。該機器人具有自動植入模式，每分鍾最多可以植入6根絲（192個電極）。每股絲都能以微米級的精度單獨植入腦中，並得以避開表面血管，瞄準特定的腦區。

雖然整個植入過程可以自動進行，但外科醫生依然保留了完全的控制權，如果需要，可以在每次植入皮層之前對電極絲的位置進行手動微調。利用該系統，團隊在19次手術中取得了87.1±12.6％（平均值±s.d.）的植入成功率。

3 可植入腦機介面的晶元

Neuralink的第三項成就是開發出一種可植入腦機介面的晶元。電極陣列被封裝在一個小型的可植入設備中，其中有一塊低功耗的定製晶元，可對3072個電極上記錄到的信號進行放大和數字化。整個3072個通道封裝後只佔用不到（23×18.5×2）mm3的體積。一根USB-C電纜就能傳送所有通道同時記錄到的數據。

馬斯克團隊已把這套系統安裝到大鼠腦中，讀取3072個電極的信息，這比目前在人腦中埋置的腦機介面至少要高出一個數量級。後來他們又將類似系統應用到猴子上，實現了猴腦控制計算機。

長期植入大鼠體內的腦機介面裝置。[1]

下一個目標

目前已開發成功的原型機傳輸腦信號時，只能使用安置在動物頭上的USB介面，相當不便。因此，下一步目標就是實現無線傳輸。

Neuralink把擬議中的無線感測器稱為“N1感測器”。他們打算植入4個N1感測器，其中3個在運動區，1個在體感區，這樣不僅能用腦信號控制外設備，而且還能接受感覺反饋，實現腦與外部設備之間的雙向通信。感測器將與安裝在耳後的外部設備實現無線連接，可通過手機應用程序進行控制。

公司認為這樣能夠較快地幫助人類解決一系列醫療問題，並希望在2020年底之前在5名癱瘓患者身上進行測試，觀察該技術能否幫助患者用大腦移動滑鼠游標並打字。新冠疫情當前，公司向美國食品與葯物管理局（FDA, U.S. Food and Drug Administration）申請的許可能否獲批尚不得而知。

目前在安置這套系統時，外科醫生必須在頭骨上鑽洞才能植入線頭，會給病人帶來不適。公司希望將來能使用激光束在頭骨上打出一系列微小的孔洞，並能像目前的激光治療近視手術那樣自動、無痛和便捷。

擬議中植入人體的無線腦機介面示意圖。[2]

科學界的質疑

盡管Neuralink的已有成就令人印象深刻，但許多科學家對其提出的終極目標深表懷疑。2019年7月，播客《裁決》（Verdict）上發表的一篇文章[5]對馬斯克的宏願提出質疑。文中，人工智慧和機器人學名譽教授夏基（Noel Sharkey）認為，馬斯克為了跟上人工智慧的步伐而對腦橫加干涉是可笑的，沒有任何研究或證據能支持馬斯克所謂的“人工智慧將崛起並殺死我們”的觀點，AI只是一種工具，決定如何使用它的是人。

新南威爾士大學人工智慧和數據教授托比·沃爾什（Toby Walsh）認為，人類需要與人工智慧融合來獲得拯救的觀點值得懷疑，我們無法跟計算機比速度和記憶力，但我們擁有的情商和社交能力、創造力和適應能力，就是人類能夠一直領先於機器的地方。他還表示，馬斯克以不能按時實現承諾而聞名，針對健康人的神經聯結或許要等到幾十年以後。

2020年5月13日，Facebook人工智慧部門負責人、卡耐基梅隆大學計算機科學家佩森蒂（Jerome Pesenti）發布推文，批評馬斯克在人工智慧方面不知所雲，並認為現在還根本不存在人工通用智能這樣的事物，人工智慧的發展離人類的智能還差得很遠。

顯然，對馬斯克人機融合的思想，人們的看法還存在很大的分歧。究竟孰是孰非，還有待檢驗。

就SpaceX和Tesla的情況來看，馬斯克在創辦公司時把近期目標和長遠目標結合起來的做法是有啟發性和有希望的。

在筆者看來，Neuralink的近期目標也有望為殘疾人帶來福音，盡管在時間表上未必能如馬斯克所設想的那樣樂觀。但其遠期目標從原則上和實際可行性上來說都頗成問題，非常可能成為空中樓閣。

SpaceX和Tesla的遠期目標雖然宏大，但基本上是純粹工程技術性的，都有堅實的理論基礎作為後盾。相比之下，Neuralink的遠期目標是“建立全腦介面和腦機融合”——而我們對人腦的認識還非常膚淺，至今都還沒有任何有關腦功能機制的理論框架，可預見的未來也難以發現。因此，Neuralink的遠期目標並非是純粹的工程技術問題，也牽涉到科學問題。而科學上的關鍵問題往往難以完全憑借大量的人力、物力投入就能按計劃實現，有時也要靠機遇和運氣，靠天才的靈光一閃。

Neuralink遠期目標的問題究竟在哪裡？

首先，腦中有860億個神經元，要想同時測量如此巨量神經元的活動，目前看來還沒有實現的可能。

退而求其次，Neuralink 團隊把長遠目標定為同時記錄一百萬個神經元（筆者不知道這個數字是怎麼估計出來的，就其抽樣比例來說，相當於稱如果對8萬個人作調查，就掌握了全世界人的情況，這個預設令人懷疑。）雖然“史蒂文森定律”表明，迄今為止我們能夠同時記錄的神經元數量似乎每過7.4年就會翻一倍。[4]但這是一條經驗定律，是否能永遠靈驗大成問題，即使一直保持這個速度，也要到本世紀末才能達到一百萬的數目，到 2225 年才能記錄大腦中每一個神經元。不過，任何按指數規律增長的過程，到了某個時候必然因其他因素的制約而顯著放緩，甚至變平坦。

此外，由於顱內容積有限，即使是用比電極絲更細的電極，要在顱內植入860億根電極也是不可能的。當然全腦介面的支持者也可以爭辯說，將來也可能發展出完全不同的新型電極，例如利用2011年左右發展起來的神經塵（neural st）技術，神經塵是一種一百微米大小的硅感測器，可以撒進大腦皮層，利用附近軟腦膜上方一個三毫米大小的設備通過超聲波與神經塵進行溝通。但是神經塵本身已經和大的神經元體積相當，所以要在腦中撒進等量的神經塵依舊不大可能。也有人提出可以採用光遺傳學或者使用碳納米管之類的新方法，但到目前為止都還只是一些設想。

即使實現了同時記錄所有神經元的電活動，如何處理這樣超海量的數據也是個大問題，並且光記錄神經元的電信號也未必能反映腦的全貌。因為腦本質上是一種電-化學機器，除了電活動之外，像神經遞質、神經調質之類的化學物質在腦活動中也極其重要，而全腦介面完全沒有考慮這些因素。另一個被忽略的因素是，腦中比神經元數更多的神經膠質細胞的作用尚不明確。關於這些問題以及所謂的“心智上傳”和“數字永生”都只是一種迷思，筆者在和卡爾·施拉根霍夫博士的討論中對此已有詳細的分析[6]，此處不再贅述。

全腦介面的支持者爭辯說：“未來總會有一些過去的人難以相信的普適技術出現……人總是低估人類的群體力量。”此話雖有一定道理，但我們不能把可能性絕對化成必然性。盡管人的群體智慧無與倫比，技術的發展也常常出乎一般人的預料，但是這並不等於說無論什麼樣的設想一定都能實現，特別是在有限的時間內實現。

筆者觀察到一個有趣的現象，那就是在關於揭開腦的奧秘方面，神經科學家往往非常謹慎，而技術專家則往往心雄萬夫、氣沖鬥牛。這可能是技術專家對腦不夠了解的緣故，“無知者無畏”。其實，馬斯克本人也說過：“沒有對技術的充分理解，我認為很難做出正確的決策。”[4]他也承認自己是團隊中對神經科學了解最少的人，那麼由他來對整個項目作出決策是否正確呢？

在Neuralink創辦之初，知名科技博客Wait But Why的博主厄本（Tim Urban）受馬斯克的邀請，到該公司做過長時間的訪問，並與其創始團隊的大部分人進行了深入交談。據此經歷，厄本撰寫了一篇長文。[4]

他在博文中說道：“AI 會自行運行，因為與人的對話太慢了。通信的速度越快，你與 AI 的結合度就越高——通信的速度越慢，結合度就越低。我們與 AI 的結合越差——AI 越獨立——它背叛我們的可能性就越高。如果 AI 完全獨立，並且擁有遠遠高於我們的智能，你如何保證它們的最優化功能不會與人類的利益相背？……如果我們實現了與 AI 緊密共生，AI 就不會獨立出來——它會成為你，並且與你大腦皮層的關系會類似於大腦皮層和邊緣系統的關系。”“為了最小化來自 AI 的生存威脅，他（馬斯克）的策略本質上是讓 AI 力量變得‘民有、民治、民享’。”

以上也許總結了馬斯克創辦Neuralink的核心思想，不過在筆者看來，這些話本身並不成立。首先，人工智慧並不是一個主體，它並沒有主觀性或自我觀，既沒有意識，更沒有意志。而這些到目前為止，這些特質都還只是腦所獨有。然而，腦為什麼會具有這些特質，科學家現在還毫無所知，更談不上讓人造物具備這些特質。所以在可預見的未來，人工智慧只能是一種工具，其為善或為惡都只取決於使用它的人。筆者同意一些人工智慧專家的觀點，根本不應該發展有自我意識的人工智慧，何況根本還談不上存在發展的可能性。

退一萬步講，即使人工智慧有了自我和意志，馬斯克開的葯方也解決不了問題。他一廂情願地認為，只要人和人工智慧融合起來，人工智慧再強大也是人的一部分，受到人的控制。實際上，如果兩者聯合，一強一弱，極有可能是強者佔主導地位。馬斯克既然擔心人工智慧超過人類，那麼兩者融合的結果未必不能是人工智慧成為聯合體的靈魂，人則成了傀儡，成了人工智慧的工具。其他沒有和人工智慧融合的人，則淪為這種聯合體的奴隸或寵物，這種命運與成為人的奴隸並沒有多大區別。至於馬斯克說到，只要讓所有人都和人工智慧融合就可以就可以避免這種危險，也純粹是痴人說夢。同一時間實現所有人的人工智慧融合是不可能的。考慮到一開始時植入全腦介面必定價格昂貴，必定是少數像馬斯克這樣的富人才能負擔，這樣催生出的優勢集團將有能力統治芸芸眾生，這種前景和馬斯克所恐懼的人工智慧專制同樣可怕。

筆者認為，在可預見的將來並不存在馬斯克所描述的危險，他開的葯方對一般人也不解決任何問題。至於在這個問題上，馬斯克究竟是拯救人類的先知，還是又一個危言聳聽的煉金術士，請讀者自己判斷吧！

❷ 醫生可能會被人工智慧替代嗎

完全替代不大可能，替代醫生完成一部分工作是可以的。
人工智慧是需要人力、腦力、開發、高等技術與不斷的研究和嘗試等等一系列超高難度的作業才能完成的科技產品。當然這種研究是得到國家和人們大力支持的發展。它的發展對國際影響力是非常大的。人工智慧也可以定義為高仿人類，雖然不可能會像人一樣具有靈敏的反應和思考能力，但人工知能是按照人類的思想結構等等的探索而開發的研究。
人工智慧的開發最主要的目的就是為了替人類做復雜、有危險難度、重復枯燥等的工作，所以人工智慧是以人類的結構來設計開發的，人工智慧在得到較好的開發後國家也是全力給予支持。人工智慧的開發主要也是為了幫助和便利人類的生活。所以人工智慧的定義一直以來都是以「協助人類」而存在的。人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的.top域名已經被注冊。
以後可能在很多傳統行業，比如銀行，會有人工智慧幫你得到更好的收益。信用卡或其他的貸款會由人工智慧來決定哪些人士可以安全地放貸，而且會還錢。然後再往下人工智慧可以開始動了，就可以進入工業機器人、商業機器人，終進入家庭機器人。

❸ 人工智慧系統是怎麼把人腦疾病診斷出來的

醫生要失業， 「人工智慧」明年可為人腦診病。

「智能醫生」明年6月出診

「為驗證人工智慧診斷的准確性。明年6月底，我們要在北京進行一場神經系統疾病診斷的『人機大戰』，到時候，這台人工智慧機器將和全球最頂級的神經科專家同台競技。」王擁軍頗為自信地說，「我相信那時候機器一定會得到第一名的成績。」

據悉，神經疾病人工智慧研究中心先期已開展了頭部MRI、CT影像人工智慧診斷產品的研發，是全球首款頭部疾病（涵蓋了腦腫瘤、小血管病變、大血管病變、腦卒中等）MRI、CT影像人工智慧診斷的整體應用產品，預計將在明年6月舉辦的天壇國際腦血管病會議上正式推出。

作為世界三大神經外科研究中心之一，也是我國唯一的國家神經系統疾病臨床醫學研究中心，北京天壇醫院每年接診來自全國各地的神經系統疑難雜症患者30萬人次，開展手術10000餘例，擁有全國最大的腦病組織樣本庫及血樣樣本庫。「未來將展現出更多的人工智慧應用場景，比如神經病理切片人工智慧判斷，腦神經疾病病人的智能護理，依據病人醫療數據智能制定治療方案，神經系統疾病的肢體及語言康復訓練等。」王擁軍說。

腦病人的福音啊！

❹ 人工智慧能最終戰勝人類嗎

首先，人工智慧是不可能建立在現代計算機基礎上的。因為現代計算機的一切都是需要人給出模式的。它不可能有創造性的思維能力。
關於人腦和人工智慧，著名的歌德爾定理就一直在被運用到這一領域。計算機到現在有了極大的發展，但是基本原理還是馮·諾依曼提出來的，只是速度和效率大大提高了。從根本上說，計算機的程序，就是一種基於2進制數字運算的命題演算系統。其中給出的公理是有限的，規則是可計算，而判定出命題的真偽時，輸出結果，停機並轉向下一個命題的處理。這就符合了哥德爾第一不完備定理的條件。可如該定理所說，這樣的系統必然是不完備的，也就是說至少有一個命題不能通過這樣的「程序」被判明真偽，系統在處理這樣的命題時，就無法「停機」，用俗話說就是被「卡」住了，永遠不能繞過（舉個很簡單的例子，就是計算圓周率，永遠計算不出結果）。無論你怎樣擴充公理集，只要是有限的，這個現象就始終存在。而無限的公理集對於計算機來說，就意味著無限大的存儲空間，這顯然是不可能的。因此，有些數學家，如彭羅斯就認為，這表明了計算機是有致命缺陷的，而人類的「直覺」不受該定理的限制，所以計算機永遠不可能具有人腦的能力，人工智慧期望中的真正具有智慧的「電腦」，只不過是如「皇帝的新衣」那樣的「皇帝的新腦」。關於這個問題的詳細情況，可閱讀彭羅斯的《皇帝新腦》。
為什麼人腦與電腦有這樣的根本差別呢，彭羅斯認為可能是量子力學不確定性和復雜非線形系統的混沌作用共同造成的。但也有的數學家並不這樣認為，他們指出，人腦就基本意義和工作原理來說，與人工智慧原理的「圖靈機」無根本差別，電腦也存在上述兩種作用，這就說明人腦也要受到哥德爾定理的限制。兩者間的差別，可用包含非確定性的計算系統說明，就是所謂的「模糊」處理。人腦正是這樣的包含了非確定性的自然形成的神經網路系統，它之所以看上去具有電腦不具備的「直覺」，正是這種系統的「模糊」處理能力和效率極高的表現。而傳統的圖靈機則是確定性的串列處理系統，雖然也可以模擬這樣的「模糊」處理，但是效率太低下了。而正在研究中的量子計算機和計算機神經網路系統才真正有希望解決這樣的問題，達到人腦的能力。
對於電腦是「真腦」還是「皇帝的新腦」，還存在很大的爭議，有很多的問題需要解決，很多都是現在世界上的頂尖科學家研究的尖端課題。各方面研究都表明，人腦在「運算」時，的確與電腦的基本原理是一樣的，只不過電腦是用電子元件的「開、閉」和電信號的傳遞體現，人腦則表現為神經原的「沖動、抑制」和化學信號（當然也包括電信號）的傳遞。這與哥德爾定理的條件沒有本質上的差別。而認識過程中的「思維是客觀實在的近似反映，語言是思維的近似表達」這點，正是受哥德爾定理限制的結果。就拿語言（指形式上的）來說，完全可以轉化為有限公理和一定規則下的符號邏輯系統，也就是一種符合定理條件的形式公理系統。該定理恰恰說明，這樣的系統中不完備，存在不能用該系統證實的命題，對於這個系統來說，就是語言對思維的表達不完全，也就是我們常說的「只可意會，不可言傳」。這也與我們經常感覺到的「辭不達意」是相吻合的，任何形式上的語言都不能完全准確的表達我們的思想。還有另一個事實也說明這點，就是翻譯。文對文的形式語言翻譯雖然不難，可是如實地表達原來語言中的准確蘊義就非常難了，甚至可以說是不可能的事情。如果能證明人類的思維也可以轉化為這樣的形式公理系統，那人腦也一定受哥德爾定理的限制。
人工智慧和人腦的問題我們先說到這里。接下去說一下人類毀滅和被什麼替代的問題。如果人類在未進化到一定程度前就被毀滅，那這一話題就無實質意義了。那麼我們就說下人類進化後應該是被什麼所替代的問題。我個人觀點是，人類如果能順利進化，那之後肯定是擺脫包括肉體的所有有形載體的束縛以另一種能量形式存在於宇宙中的更高智慧體。而人工智慧無法避免的需要某種有形載體才能存在。因此被人工智慧所取代的想法太過狹義了。

❺ 神經影像「人機大賽」在京舉行是哪支隊伍獲勝了

全球首場神經影像「人機大賽」6月30日在北京舉行。來自全球25名神經系統疾病診斷專業人士組成「人類戰隊」對決人工智慧應用產品「BioMind天醫智」。經過2個小時的酣戰，後者勝出。

哈佛醫學院神經外科兼放射學教授亞歷珊德拉・戈爾比認為，人工智慧的定位是輔助作用，在實際工作中，放射科醫生要自己讀一下圖像，然後再對比人工智慧的判讀結果，從而避免一些可能發生的誤差。

亞歷珊德拉・戈爾比認為，人文關懷是人工智慧無法達到的，且隨著診斷效率的提升，人類在這方面的優勢會更加凸顯，因此人工智慧並不會取代人類醫生。

作為此次大賽的主辦方之一，國家神經系統疾病臨床醫學研究中心副主任、北京天壇醫院常務副院長王擁軍表示，神經系統是一個萬向鏈接的網路，最適合開展人工智慧研究。「人工智慧通過對海量疾病信息的深度學習，持續提升疾病的診斷效率」，「人工智慧應用在神經疾病預防、診療、預後和康復等階段，都具有無可比擬的優越性，未來將在神經疾病醫療領域帶來一場顛覆性的技術革命。」

據悉，此次BioMind天醫智贏得比賽，大賽組委會將設立「天醫智腦卒中基礎研究基金」，為更多神經系統從業人員人工智慧研究課題提供資金支持。

❻ 人工智慧是什麼電腦有可能戰勝人腦嗎

簡單的說人工智慧就是人類通過編寫程序來讓機器做一些模仿人類思考問題的回過程來控制機器來做一些操答作。就如樓上所說以現在的科技來說電子元件時候出現電腦戰勝人腦的事情是不大可能，也許將來會有。但現在是不可能。

❼ AI醫生能取代人類醫生嗎

目前AI醫生尚不能解決人與人關系中的情感和人文關懷問題，無法察言觀色，也無法「善解人意」並做出安慰和鼓勵。

「BioMind」更勝人類醫生一籌的原因還在於，它是在人類醫生指導下學習腫瘤診斷的。通過系統學習北京天壇醫院近十年接診的數萬例神經系統相關疾病病例影像，對腦膜瘤、膠質瘤等常見病領域的磁共振影像診斷能力相當於一名高級職稱醫師的水平甚至更高。不僅如此，它基本上已經掌握了50種顱腦腫瘤的神經影像，這是任何一名人類醫生都難以實現的。此外，「BioMind」每10分鍾的讀片量相當於一名人類醫生一天的工作量，這意味著診斷結果立等可取。

不過，即便AI醫生優勢明顯，但也並非全然令人滿意。由於強大的學習能力，「BioMind」的准確率應該在90%以上，但實際上並沒有達到這個水準，這說明AI的學習功能還有待提升。同時，AI醫生的強大和准確是建立在對已知病例、特徵、表象等的學習之上，如果接診病例中有稍微不同於既有腫瘤特徵和表象的，它就會不知所措。不僅如此，神經影像需要人類醫生來操作和攝取：在什麼地方、部位和角度攝取，獲得影像的結果和表象是不一樣的。

事實上，對於疾病診斷，判讀影像只是一種方式，還需要結合其他診斷技術，如聽診、體格檢查、化驗來綜合判斷病情，問詢病人病史，查閱大量文獻來對比研判。遇到似是而非的復雜病例，還需要調動人類醫生的經驗甚至直覺來分析判斷，這就意味著對技術本身的超越。譬如，一些十二指腸潰瘍的表現會像胰頭癌，依賴各種影像學檢查都會顯示胰頭像癌一樣腫大，腸鏡檢查也無法正確診斷，唯一的做法是剖腹探查。沒有科學的綜合分析能力，純粹依賴技術，就容易造成誤診。更重要的是，目前AI醫生尚不能解決人與人關系中的情感和人文關懷問題，無法察言觀色，也無法「善解人意」並做出安慰和鼓勵。所有人類醫生都知道醫生的座右銘：有時是治癒；常常是幫助；總是去安慰！

當然，我們不必否認AI醫生的技術水平，其優點可以讓它們作為人類醫生的好助手。開玩笑地說，現階段AI醫生還沒有取得法人地位或行醫資格，所以醫生們並不用太擔心，能為人類負責的只能是人類自己。

來源：光明網-光明日報

❽ 醫學影像學會被人工智慧取代嗎

近年來，人工智慧(AI)以各種方式進入了日常生活，從智能手機的語言識別工具到金融交易專的分析，到屬自動駕駛汽車的演算法，以及各種棋盤游戲，醫學影像非常有可能是不久後的一個根本性的轉變。
AI智能影像產品可以幫助放射科醫生提升診斷的准確率、節省工作量不斷加大的放射科醫生的時間，以及可以進行良惡性檢測和自動生成檢測報告等。本文將從國外媒體報道和國內AI醫療影像企業盤點兩方面來解讀。

❾ 人工智慧可以取代醫生嗎

雖然人工智慧越來越普及，雖然有一部分工作可以代替醫生，但在一些領域，特別是需要豐富臨床經驗的領域還是沒有辦法代替人。
1、以Alpha Go圍棋戰勝李世石為例，圍棋的每一步下法都可以通過窮舉的方式得出，但是病理確實一個非常復雜的過程，影響的因素也是很難估計，基本無法窮舉；
2、人工智慧出現診斷失誤導致醫療事故的代價是巨大的
3、人工智慧的來源也要靠廣大一線的醫生積累的經驗來不斷改進；
綜上，人工智慧不能取代醫生，但可以輔助醫生