二、人工智能是真的敗了嗎?

說實在看到IBM把沃森賣掉的時候,讓人有一些沮喪,因為到目前為止,人類已經(jīng)經(jīng)歷了好多次人工智能的大潮,每次都是潮起的時候大家期待巨大,但是潮落的時候一切又都?xì)w于沉寂,連IBM都要賣沃森了,難不成這次人工智能大潮是真的要失敗了嗎?

首先,沃森的失敗不在AI而在人類。其實,我們縱觀大多數(shù)報道,可以得出一個結(jié)論,這次之所以IBM要拋棄沃森并不是因為沃森不夠出色,原因在于IBM的人工智能雖然很強(qiáng)大,但是美國的醫(yī)療數(shù)據(jù)系統(tǒng)卻是各自為戰(zhàn)的孤島,雖然沃森可以閱讀海量的醫(yī)學(xué)論文,但是卻非常難以接觸到真正的海量病例,病例信息都是個性化信息,無法真正有效梳理,這就導(dǎo)致了整個沃森難以真正獲得其足夠成長的數(shù)據(jù)來喂養(yǎng),讓人最大的感覺就是沃森像是一個喂不飽的孩子,缺乏足夠的數(shù)據(jù)最后讓其失去了成長的潛能。另一個重要原因則是沃森不能賺錢?對于IBM這樣的公司,或者美國這樣的資本大國,不能賺錢就是最大的過錯,沃森的問題是已經(jīng)10年了,沃森都沒能找到一個足夠賺錢的商業(yè)模式,最終成為了IBM的棄子。

其次,人工智能的應(yīng)用空間其實很大。弄明白了沃森失敗的原因之后,我們再來看人工智能到底有沒有失敗?沃森可能是敗了,但是并沒有敗在技術(shù)上,而是敗在了人類的系統(tǒng)和資本上。然而,我們從人工智能的角度來說,其實人工智能并沒有失敗:

一是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域依然空間廣闊。從沃森這些年的表現(xiàn)來看,人工智能雖然不能完全替代人類醫(yī)生,但是其本身強(qiáng)大的搜索和診斷能力已經(jīng)足夠成為人類醫(yī)生的助手了,其實我們很多時候?qū)τ谌斯ぶ悄艿睦斫馐怯袉栴}的,對于當(dāng)前來說其實人類醫(yī)療并不是需要人工智能醫(yī)生全面擊敗人類醫(yī)生,而是能夠成為人類醫(yī)生的助手,舉例來說,就像中國這樣的人口大國,我們的人均醫(yī)生數(shù)量是嚴(yán)重不足的,在很多社區(qū)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)的基層衛(wèi)生醫(yī)療場所中醫(yī)生的經(jīng)驗也是非常不足的,卻需要負(fù)擔(dān)海量的病人看病,在這樣的情況下完全可以借助沃森這樣的人工智能助手,實現(xiàn)人工+智能,由人工智能幫助人類醫(yī)生進(jìn)行診斷、識別、搜索、處置,從而幫助醫(yī)生更有效率地治療病人,只要搭配的好,一個經(jīng)驗不足的年輕醫(yī)生+人工智能助手甚至可以發(fā)揮出不少經(jīng)驗豐富的老醫(yī)生的水平,這無疑對于醫(yī)療的普及具有極其重要的作用。當(dāng)然,這僅僅是一方面,人工智能在幫助醫(yī)生進(jìn)行診斷,進(jìn)行處置,提升治療效率方面將會有極其廣闊的空間,這其實就是當(dāng)前人工智能的最大的價值,不是人工智能取代人類醫(yī)生,而是人工智能幫助人類醫(yī)生效率更高、診斷更準(zhǔn)確。

二是人工智能的數(shù)據(jù)孤島難題需要更有力的組織力破除。對于美國來說,各個州都是相互獨(dú)立的體系,在這個獨(dú)立的醫(yī)療體系之中,各家醫(yī)療機(jī)構(gòu)想要實現(xiàn)診斷數(shù)據(jù)和病例數(shù)據(jù)的共享是非常困難的,但是這一點(diǎn)如果放到中國其實都不是問題,在中國強(qiáng)大的公立醫(yī)療體系和強(qiáng)悍的組織能力面前,想要讓中國各大醫(yī)院的數(shù)據(jù)形成一個規(guī)范的數(shù)據(jù)庫至少不是一個完全天方夜譚的事情,數(shù)據(jù)孤島問題在中國其實比美國至少在制度層面容易解決的多,這是人工智能難題在中國被解決的優(yōu)勢所在。

三是人工智能的盈利問題其實需要大規(guī)模應(yīng)用解決。當(dāng)前,人工智能最大的難題是前期投入巨大,回報周期相對較長,但是其優(yōu)勢在于一個成熟的人工智能醫(yī)療應(yīng)用可以同時服務(wù)眾多使用者,這其實就是可以降低成本的優(yōu)勢所在,對于人工智能來說只要能把應(yīng)用和用戶體驗做好,那么完全可以探索出一條足夠支撐其發(fā)展的商業(yè)模式。比如說,構(gòu)建起一個多級化的用戶體系,對于普通個人用戶進(jìn)行醫(yī)療保健服務(wù),對于醫(yī)生進(jìn)行醫(yī)療助手服務(wù),根據(jù)不同按需付費(fèi),這就有可能把海量的成本分擔(dān)出去。

沃森敗了,但人工智能醫(yī)療并沒有失敗,IBM出現(xiàn)的問題不在技術(shù)而在商業(yè)模式,希望更多的公司可以吸取IBM的教訓(xùn),真正找到一條可以走得通的道路,只有這樣才能不會重蹈IBM的覆轍。