為什么Google的AI僅限于診斷26種皮膚狀況

2022-09-07 00:29:02 編輯：楊民春來源：

導讀最近有報道稱，谷歌的AI系統可以準確診斷出26種皮膚狀況，與董事會認證的皮膚科醫生相當。結果發表在題為皮膚疾病的鑒別診斷的深度學習系統...

最近有報道稱，谷歌的AI系統可以準確診斷出26種皮膚狀況，與董事會認證的皮膚科醫生相當。結果發表在題為“皮膚疾病的鑒別診斷的深度學習系統”的論文中。然而，皮膚病學會的一個消息來源列出了70種常見的皮膚疾病。在英國皮膚基金會提出了一個同樣廣泛的名單。

Google的AI系統只能使用上面提到的70種列表來檢測37%的皮膚狀況。那么，如果AI這么聰明，為什么它不能檢測所有皮膚狀況呢?

對于初學者來說，AI智能可以用兩個詞來概括：“精度”和“召回率”。精度是機器對給定問題的預測精度。機器并非天生就聰明。他們必須接受大量數據的培訓，然后才能達到人們可能認為“類似人類”的準確度水平(僅針對一個用例)。

一臺機器能夠成功評估并做出有意義的預測的用例越多，其“召回率”就越廣。最終的AI機器能夠保持高度的精確度和廣泛的召回率。

在Google公告中要注意的一件事是，要應用于26種疾病的AI的診斷精度與董事會認證的皮膚科醫生“相當”。那句話說，診斷的準確性并不完美。就像訓練有素的皮膚科醫生不會百分百正確。但是，皮膚科醫生和機器在大多數時候都使用有限的召回率來獲得正確的診斷。

在機器學習的世界中，精確度和召回率之間的平衡是我創造的“自動化連續體”。

這里有一些定義作為基礎。自動化是指使用技術使機器，過程或系統能夠比人工更快地執行活動，并具有更高的準確性，并且沒有偏見。

自動化應被視為一個連續體

自動化是一個連續的過程。基本自動化涉及機器遵循預編程的規則來執行和重復可預測的任務。先進的自動化技術使機器能夠模擬人類的言語，思想和行為，包括通過經驗學習和改進。

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