人工智能机器人战胜李在石围棋-围棋机器人战胜人类

最近由谷歌公司发明的阿尔法狗机器人与围棋界的顶尖高手中国的柯洁进行世纪对决，与一年前不同，这次比赛就有很多人认为柯洁必败。结果不出意料，除了第一场柯洁险败外，另外二场人类的高手均是明显劣势。这据说是阿尔法狗最后一次与人类比赛围棋，因为在经历了一年的关注后，人类已经承认在围棋这个领域，人类已不再是人工智能的对手。有人哀叹人类会被机器打败并统治，有人欢呼这是人类智慧的又一高度。这三场比赛中笔者只看了第二场，粗看机器人似乎也并没有走出什么非常夸张的棋，听说它的选择是根据胜率而并非所谓的感觉。机器与人最大的区别有人说是它犯错误的机率很低，不会受情绪和心理波动的影响，总是表现得很冷静。

笔者是一名医生，也是一名围棋爱好者，很多年来笔者从未想过在围棋的竞技中，机器能赢得人类，即使是在上个世纪末国际象棋比赛中深蓝战胜了人类，笔者依旧认为围棋是很难战胜人类。原因是围棋与象棋和国际象棋不同，它的走法不受规则的限制，比如象棋的规则马走日、象飞田，而围棋可以任意走子只要有2个活眼即可；其次是它的棋盘要大得多，19*19总共361个位点，原则上它是可以有2的361次方的走法，也有数学家说其实是有10的171次方，这是一个无法形容的数字，理论上说自围棋发明至今，人类还没有出现过2盘一模一样的棋盘变化，甚至永远都不可能有。人类的智慧在围棋中也体现的淋漓尽致，因为每一步变化棋手都要想到之后数十步的变化，这对人的运算能力、分析决策能力、判断能力和纠错能力和临场应变的训练是非常强大的。以往的计算机是难以与人类配敌的，所以以往在电脑上即使是最强大的的软件笔者也轻松击败。

这几年人工智能经过数十年科学家的潜心研究，通过各种算法终于在最近几年大放异彩，已经在人类生活工作中的众多领域发挥了重大的作用，显示出其影响和改变人类生活的无限可能。比如说在医疗领域，近一年笔者们不断听说人工智能在影像诊断（如北京各大医院超声科和人工智能在甲状腺超声良恶性鉴别）、病理科、皮肤科（美国皮肤科医生和人工智能在网络诊断皮肤病变）等多个比赛上全面超越医生。与1-2年前许多医生还对人工智能不置可否或者不屑一顾不同，越来越多的医生对人工智能既充满了期待，也充满了很多担忧。

那么在笔者眼里，人工智能到底能做些什么？是能帮助人类医生，还是要代替人类医生？我们要如何迎接这个时代？

先说一个例子，前不久门诊有一位患者通过网络找到笔者，告诉笔者她的病情和虽不曲折但始终得不到确切诊断及治疗的焦虑，而且她还在二所全国知名医院就诊过。笔者看了一眼说这个病应该就是肺泡蛋白沉积症（简称PAP），可以进行肺泡灌洗明确，后来的确就是本病。PAP是一个罕见疾病，笔者在三甲医院工作11年，平均一年只遇到此病1~2个，但是这个病却是很好诊断的疾病，首先它有特征性的影像学改变，基本上只要你遇到过1~2个病人后就不会忘记。但如果一个年轻的医生或者是从来没遇到过这个疾病的医生，就很有可能误诊和漏诊了。以往在我们传统的意识里，常常会认为越老的医生水平越高，因为他见的病人多经验越丰富，因为临床医学是一个实践性很强的医学。但是现在有很多情况正在发生着变化，随着几个世纪特别是近半个世纪以来人类在影像学技术、实验技术、信息化技术等领域的突飞猛进，我们已经进入了从简单物理诊断到多方位多角度诊断疾病的时代。随着我们对于疾病认识的深度不断加深，有些检查特异性已经非常高，这就导致了我们的诊断水平到了一个很高的起点。人工智能通过海量学习后，反而对有特征性的少见疾病诊断水平高于人类，也许作为人类医生我们要谦卑地向机器人请教，可以让我们的病人少走很多弯路。

在笔者医院每年的门急诊量有240万，每年要做大量的胸片、CT和超声检查，我们的医务人员花大量的时间用于读片分析和写报告，即使同事们如此辛苦但不免出错，其中最重要的原因是过于疲劳和经验不足，有些时间甚至造成了医疗事故。但是据笔者同事所言，在日常工作中，可能80%的影像都是正常的，那么我们能不能让人工智能帮忙筛选出正常的胸片或者CT，而把筛选出来的异常影像呈现给人类医生，让他们将精力放到有问题的病例中深入分析。还有三甲医院看似门诊量很大，医生很忙，但其实很大一部分病人病情很轻，可能就是普通感冒，根本无须跑到医院来就诊。但是作为患者本人没有医学常识人工智能机器人战胜李在石围棋，网上信息又纷繁复杂不知所云，而如果未来开放一个应用软件，我们将症状和一些体征（如皮肤科疾病拍照片）上传，人工智能会通过询问的方式将具体内容充实完整后（如咳嗽的描述需要很多定语的，如发生的时间，与进食的关系，诱因和缓解因素，严重程度与体位的关系，持续的时间，伴随的症状），给出一个概率性诊断（如过敏性鼻炎90%），病人就可以自行到药店买药观察，可能就很大一部分不需要到医院就诊了。这样医生在医院里处理的就是真正复杂疑难的，需要花时间去问病史查体和思考的病例了，也就提高了医生的效率。

还有病人的治疗方案的选择，笔者的老师们的传统模式是根据书本和所谓的经验医学来制订，存在很多错误的偏见和未经证实的谬误。笔者这一代循证医学和大规模的临床试验开始引入医学实践，于是治疗要有证据逐渐深入人心。但是由于医学文献浩如烟海，虽然现在有不少指南让我们能最快和便捷地获取信息，但是治疗的个体化却又不好把握。医生怎么办？花时间查文献没这个时间，但病情的多变性又的确带来挑战。笔者相信人工智能在这一方面是大有可为，设想一下未来，当笔者遇到一个少见的细菌所致的感染性疾病时，通过语音问询人工智能后，人工智能只要在数分钟后就能将最新的文献和指南，以及针对具体病人的情况给出最合理的治疗方案由笔者决定，这样的方案将会在有效性和安全性上提供最佳的平衡。2年前在美国安德森癌症医学中心，已经开始有人工智能为人类医生提供癌症的治疗方案，这不是什么天方夜谭的事情，人工智能是在这么多年来长期大量临床实践的基础上，积累极为庞大的数据基础上进行的，它体现了现代医学越来越科学化系统化，体现了人类对自身认识综合体现。

现在有一个热词叫做精准医学，这反映了人们对未来医学发展趋势的一种渴望。精准医学一定是建立在大数据基础之上的人工智能机器人战胜李在石围棋，而人式智能就是大数据分析的小能手。举一个例子--肺部孤立性结节，因为在临床实践中有大量病人因为肺部结节来就诊，而关于肺部结节也存在很多误区。上个世纪九十年代美国梅奥诊所就曾经做出数学模型来预判结节的性质，此后又陆续有日本、中国等模型出世，这些模型的诞生让我们对结节的性质判断上有很大地提高，减少了对良性结节手术不必要干预，也能避免恶性结节的漏诊。人工智能可以通过这些数学模型给人类医生提供一种概率性结论，来协助医生们的决策。

在我们看到人工智能帮助人类解决很多问题的同时，也有人喊着“狼来了”。是的，人工智能可能会取代很多低级的脑力劳动者，包括初级的医生和律师，因为在短期来看，如果你不是一个善于学习、勤于思考的医生，只满足于日常简单的工作，那么工作对于你而言将是汲汲可危的。想一想现在检验科的大型仪器，只要简单地处理好血后送进机器，机器自然会将数据推送出来，这时候如果你还是只会简单处理标本的话，也许那一天你就会失业。

当然并不是说机器人医生到来了，人类医生就要失业了，且不说临床实践还需要医生的询问病史查体这些技能，短期内机器人还达不到；即使将来能够通过设定程序做到这一点，不要忘记这些程序也是人们在临床实践中获得的，并且存在着一定程度的偏差的。不过作为医生，笔者认为持续地继续教育和自我学习能力将是未来医生的核心竞争力，这些年来各项实验室检测手段和影像技术和药物的更新明显比以往更快了，我们知识的更新速度也加快了，为了不被这个时代所抛弃，我们需要迎头赶上。人类医生不要也不会被机器所奴役，而是更好地利用它们来造福人类。