今年2月,IBM的超级计算机沃森赢了冒险!对其两个人类对手,肯詹宁斯和布拉德拉特。
沃森的胜利取决于它的力量在语音识别和理解人类语言口语能力用于游戏节目冒险!。这个故事是最有趣的发展,在沃森的庆祝赢得在全国性的电视节目上,IBM将与细微通信合作探索沃森如何帮助医学诊断和治疗在医院环境中,使用语音识别和快速索引数据的能力从案例研究和病史的患者。
这种发展引出了一个问题:当电脑会擅长做我们的工作,他们应该取代人类吗?
要回答这个问题,我们看看第二篇文章所写的卡斯帕罗夫国际象棋大师,与著名的深蓝,超级计算机程序由一个完整的团队的人下棋。卡斯帕罗夫的职业生涯跨越的关键时期计算机发展从疲软的棋手到一个不可战胜的。但是最有趣的发现是,当脆弱的人类玩家与几个电脑,平均比国际象棋大师或最好的超级计算机。
卡尼曼,诺贝尔经济学奖得主,解释了为什么这是描述人类的直觉是如何工作的。首先,好的直觉需要数年才能达到——追逐等的研究表明,棋手需要10年的专门研究和竞争拥有良好的心理的董事会模式,让玩家没有计算所有可能性识别一个不错的选择。
第二,直觉很容易受到偏见的影响或信息的方法。一个例子是锚定的现象。当人们被问到“或多或少是德国车的平均价格超过100000美元吗?“之前给德国汽车的平均价格的估计,参与者将“锚”在奔驰和高端汽车估计。相反,当另一组的受访者被要求一个不同的锚固问题”是德国汽车或多或少的平均价格超过30000美元吗?“他们锚定便宜的汽车和给一个较低的估计。
第三,人类直觉是不一致的。戈德堡创建简单的诊断算法的研究基于29心理学家使用的标准区分神经质和精神病人。心理学家29然后从他们的知识与算法建立区分新组患者。研究者发现算法区分神经质的精神病患者更准确地比心理学家从模型派生的。卡尼曼认为,这是因为人类的判断不一致。
最后也是最重要的是,直觉只在有限的环境中工作,提供良好的线索和快速反馈。这解释了一个脆弱的人类团队玩家和普通电脑变得如此强大。在此设置中,人类使用由计算机计算提供准确的线索和快速的反馈做出决策。关键是一个好的过程与人类和电脑玩对方的长处——电脑更善于处理信息,而人类更擅长战略规划。
电脑的发展创造了一个即将到来的转变如何行医。当我们努力限制人为错误和拉伸有限的资源,扩大医疗保健缺医少药地区,计算机扮演着重要的角色。减少医疗错误,计算机可以帮助医生专注于战略思维,而不是从记忆回忆医学知识。增加获得医疗,卫生工作者的我们可以依靠一个团队由计算机辅助算法简单的医学问题,而指的是人类的医生和他们的直觉覆盖的计算机算法对于更复杂的情况。
总的来说,考虑到常见的医疗条件是常见的,医生专家的角色将会改变我们更依赖电脑和中级卫生专业人员。2022年卡塔尔世界杯积分榜这种转变应免费医生履行一个更大、更复杂的医疗保健作用,还有待确定。
像肯詹宁斯的妙语,他最后的危险回答,“欢迎我们新的电脑霸主(医生)。”
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