未來(lái)，人類醫(yī)生要讓位于AI醫(yī)生？事實(shí)遠(yuǎn)非想象中那么簡(jiǎn)單。

自從今年年初職業(yè)九段柯潔的“人機(jī)大戰(zhàn)”消息再次傳來(lái)，關(guān)于人類和AI的對(duì)抗又一次牽動(dòng)了世界的神經(jīng)。

無(wú)獨(dú)有偶，另一場(chǎng)人機(jī)對(duì)決也在醫(yī)學(xué)界引起了一場(chǎng)地震。6月30日，神經(jīng)影像AI輔助診斷系統(tǒng)“BioMind天醫(yī)智”與25名從全國(guó)選拔出來(lái)的人類醫(yī)生在北京進(jìn)行了神經(jīng)影像判讀大賽，AI系統(tǒng)以絕對(duì)優(yōu)勢(shì)勝出。

這無(wú)疑敲響了警鐘——“醫(yī)生職業(yè)地位是否已被撼動(dòng)”？醫(yī)生將來(lái)是否可能被AI取代？

早在2011年，國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司（IBM）IBMWatson系統(tǒng)與人類醫(yī)生的比拼就顯示了在某些方面優(yōu)于人類醫(yī)生之處。前者的診斷達(dá)到了73%的可信度，人類醫(yī)生的可信度是70%或更低。

這并不意外。近年來(lái)諸多PK顯示，AI不但在影像診斷方面的正確率比人類醫(yī)生要高，同樣在手術(shù)方面也是如此。自2000年到2013年，美國(guó)醫(yī)療手術(shù)機(jī)器人事故導(dǎo)致的患者死亡率遠(yuǎn)比人類醫(yī)生的錯(cuò)誤而導(dǎo)致的死亡率少得多。同時(shí)，隨著計(jì)算機(jī)的小型化、運(yùn)行速度提高，成本降低尤其是從編程發(fā)展到邏輯數(shù)據(jù)挖掘算法出現(xiàn)、大數(shù)據(jù)涌現(xiàn)以及控制理論的重新提出，近20年間，在許多領(lǐng)域，專家的判斷都遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上統(tǒng)計(jì)模型（現(xiàn)今流行的所謂大數(shù)據(jù)）的預(yù)測(cè)。

那么，問(wèn)題來(lái)了，未來(lái)，是否人類醫(yī)生就要讓位給AI？

事實(shí)并非如此。

目前，人工智能尚屬“弱人工智能”（Artificial Narrow Intelligence/ANI），現(xiàn)階段只能專注于完成某個(gè)特定的任務(wù)，例如語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別和翻譯，可謂擅長(zhǎng)于單方面的人工智能，只用于解決特定、具體類別的任務(wù)或問(wèn)題，依據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以此歸納出模型。

亦正因其發(fā)展程度并未達(dá)到模擬人腦思維的程度，所以弱人工智能仍然屬于“工具”的范疇，與傳統(tǒng)的“產(chǎn)品”在本質(zhì)上并無(wú)區(qū)別。無(wú)論是“AlphaGo”還是“BioMind天醫(yī)智”都屬于弱人工智能，分別只懂得下圍棋和讀取神經(jīng)影像成片，不會(huì)開(kāi)汽車，更不會(huì)開(kāi)處方。本質(zhì)上仍只是在某一領(lǐng)域收集了海量數(shù)據(jù)后通過(guò)算法來(lái)認(rèn)識(shí)問(wèn)題的機(jī)器。由于其比人腦能裝載更多的數(shù)據(jù)，算速更快，所以只能算是優(yōu)秀的信息處理者。

打個(gè)比方。人的腿腳可以跑和走，也可爬山，甚至沒(méi)有手的人，腿腳也能代替手臂做事。如果我們駕駛汽車，車輪轉(zhuǎn)起來(lái)比人類的腿腳更快，但其不會(huì)爬山，更不可能干手臂能干的事情，所以，汽車輪子只能是人類腿腳能力延伸的工具，輔助人類走得更遠(yuǎn)、跑得更快，卻不能完全取而代之。

另外，弱人工智能只是機(jī)器，而人類則是具有自我意識(shí)和獨(dú)立意志的強(qiáng)人工智能（Artificial General Intelligence/AGI），屬于人類級(jí)別的人工智能，幾乎勝任所有需求。在思考、計(jì)劃和解決問(wèn)題過(guò)程中，運(yùn)用抽象思維，可理解復(fù)雜理念、快速學(xué)習(xí)并從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，更為得心應(yīng)手。

“強(qiáng)人工智能”系統(tǒng)包括了學(xué)習(xí)、語(yǔ)言、認(rèn)知、推理、創(chuàng)造和計(jì)劃，目標(biāo)是使人工智能在非監(jiān)督學(xué)習(xí)的情況下處理前所未見(jiàn)的細(xì)節(jié)，并同時(shí)與人類開(kāi)展交互式學(xué)習(xí)。在強(qiáng)人工智能階段，由于已經(jīng)可以比肩人類，同時(shí)也具備了具有“人格”的基本條件，機(jī)器可以像人類一樣獨(dú)立思考和決策。AI達(dá)到這一水平，也許還需要數(shù)十年，甚至更長(zhǎng)時(shí)間。當(dāng)然，其最終達(dá)到并超過(guò)“技術(shù)奇點(diǎn)”，出現(xiàn)超人工智能之時(shí)，其對(duì)于人類來(lái)說(shuō)是喜是憂并非當(dāng)下可判。

從醫(yī)學(xué)各專業(yè)來(lái)說(shuō)，目前弱人工智能可能最先涉足的領(lǐng)域是影像學(xué)和病理學(xué)，因?yàn)榇祟悓I(yè)是以辨識(shí)圖像為工作標(biāo)的。目前，AI的強(qiáng)項(xiàng)為語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別和翻譯。在不久的將來(lái)，此類專業(yè)且大量的日常工作可交給機(jī)器來(lái)做。但是在AI發(fā)展的當(dāng)下階段，高年資、經(jīng)驗(yàn)豐富的老專家的知識(shí)儲(chǔ)備和實(shí)踐技能價(jià)值更高。

具體分析，當(dāng)下機(jī)器積累的數(shù)據(jù)仍很有限，當(dāng)其遇到數(shù)據(jù)庫(kù)之外的問(wèn)題時(shí)需要人來(lái)輔助解決。即便隨著數(shù)據(jù)積累，機(jī)器能力越來(lái)越強(qiáng)大，以致于接近窮盡數(shù)據(jù)，但是在內(nèi)科、外科這些臨床科室，工作的內(nèi)容仍離不開(kāi)各方面信息的綜合處理。實(shí)行各種診療手段時(shí)涉及的各方面因素極其廣泛和繁雜，面對(duì)工作內(nèi)容的隨機(jī)性和易變性，弱人工智能目前遠(yuǎn)未實(shí)現(xiàn)此類能力。

此外，醫(yī)生在診療過(guò)程中還摻雜著醫(yī)患雙方的理解、共情、安慰和疏導(dǎo)等多個(gè)心理及溝通過(guò)程，這也是當(dāng)下的弱人工智能難以達(dá)到的。

一個(gè)例證或可說(shuō)明問(wèn)題。數(shù)年前，美國(guó)亞利桑那州一個(gè)曾有兩次暴力性侵兒童歷史的罪犯即將刑滿，而該州法律規(guī)定，此類罪犯即便刑滿，其未來(lái)再次犯罪的可能性也比較大。將其繼續(xù)轉(zhuǎn)至精神病院，還是釋放，陪審團(tuán)說(shuō)了算。為此，研究者利用此案例做了個(gè)實(shí)驗(yàn)。

研究者找來(lái)一百多位可能當(dāng)陪審員的人，把他們分成兩組，讓他們觀看整個(gè)庭審過(guò)程—律師、檢察官、精神病專家，都是真的—唯一的區(qū)別是兩組陪審員看到的錄像里的專家證詞不同。

在第一組實(shí)驗(yàn)中，專家表示自己與罪犯有兩個(gè)小時(shí)的面談，根據(jù)專業(yè)知識(shí)判斷，罪犯仍有強(qiáng)烈暴力犯罪傾向，應(yīng)該繼續(xù)關(guān)押。

第二組中，同一專家，表示自己并未見(jiàn)到罪犯本人，只是將罪犯的所有相關(guān)數(shù)據(jù)輸入某一心理學(xué)模型——而這一模型亦判斷罪犯仍有強(qiáng)烈暴力犯罪傾向，應(yīng)繼續(xù)關(guān)押。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，在第一組實(shí)驗(yàn)中，專家對(duì)陪審團(tuán)的影響力遠(yuǎn)超第二組。這一結(jié)論說(shuō)明，人們更傾向于相信人性化的判斷，而非冷冰冰數(shù)據(jù)和機(jī)器。

盡管AI在飛速發(fā)展，但僅就目前來(lái)看，醫(yī)生的人文關(guān)懷、創(chuàng)新能力和綜合決策能力是AI難以企及的。因此現(xiàn)階段，AI在臨床醫(yī)療中可作為實(shí)驗(yàn)性、輔助性的工具，但依賴其作出診療最終結(jié)果認(rèn)定的路尚長(zhǎng)。

在遙遠(yuǎn)的未來(lái)，比肩臨床醫(yī)生的智能診療系統(tǒng)可為人類健康作出巨大貢獻(xiàn)，但醫(yī)務(wù)人員在進(jìn)一步提升自身技術(shù)水平和專業(yè)素養(yǎng)的基礎(chǔ)上，輔以人情味和人文關(guān)懷進(jìn)行的診療行為永遠(yuǎn)不可或缺。