推 : 這篇文先存, 20年後再回來看會不會打臉02/04 16:40
推 : 等到AI診對開放給一般人作參考 AB test的結果是醫生02/04 16:42
→ : 判錯的機會比較高 這職業就被挑戰了 沒那麼難02/04 16:43
如果懂AI就不會說這種話
講白一點AI就是歸納大量資料訓練出模型
前提是要有資料 不然就是規則明確 能夠透過模型產生資料 (例如 棋類)
如果面對未知或是複雜的問題
AI得到的答案可靠度就會大降甚至很好笑
另外目前的 都欠缺可解釋性
就像是超級複雜的curve fitting
出錯時幾乎無法針對個案debug
所以目前為止AI主要都是輔助系統 不是決策系統
兩者的難度天差地遠
而且如果是用圖靈測驗來決定哪個職業會被取代
那會先被取代的是政客和管理層
他們的發言還比較接近劣質AI
如果抓主治跟住院醫師去考試 後者考贏的機會還比較大
但真正面對複雜問題時 主治還是屌打住院醫師
(如果牽涉到人脈等非技術問題 就更複雜了)
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1F推 : 其實實際住過院就知道了02/04 21:51
2F→ : AI要取代醫師就是有很多目前難以克服的難題卡住02/04 21:52
3F→ : 如果醫療過程進步到可以完全排除人為介入，那人跟生02/04 21:53
4F→ : 產線上的貨物又有什麼差別02/04 21:53
很多無知的人以為醫師的功能只有問診跟開藥
5F推 : 臭酸邊緣工程宅保勞保,勞工就是低端,別自己貼金呀02/04 21:56
6F→ : 醫牙的社會地位不是整輩子窩囔在臭酸宅堆裡曾見識過02/04 21:59
7F推 : 不過前期當然是做歸納，後面要更精準如目前GPT模型02/04 22:01
8F→ : 都算是人類給 Label去打分數，未來臨床可能就是把AI02/04 22:01
9F→ : 當作實習醫生在旁邊練習病徵，這樣想像應該就更大了02/04 22:01
10F→ : ，可能可以先當個醫療助理02/04 22:01
人類目前還有個優勢 就是學習速度較快
AI通常需要至少人類百倍的iteration才能有接近的學習效果
DRL做些簡單的工作都需要上百萬的學習次數 醫療很難有這種訓練環境
人類可能練習個幾次就能上手 AI如果練習相同次數會跟廢物一樣
11F→ : 我覺得更屌的是馬斯克想搞的腦機介面吧？現在已經實02/04 22:02
12F→ : 驗在靈長類猴子上面了，可以讓猴子驅動去打字、玩遊02/04 22:02
13F→ : 戲，未來搞不好可以讓男人腦洞大開，增加大腦的算力02/04 22:02
14F→ : 先把人類大腦思考的運作原理解開02/04 22:12
15F→ : 強AI才有可能誕生啦02/04 22:12
※ 編輯: SW222222 (1.162.26.155 臺灣), 02/04/2023 22:13:09
16F→ : 現在的ai 最底層的演算法就註定只能當輔助 不可能 02/04 22:13
17F→ : 變決策02/04 22:13
18F→ : 人腦在面對未知的情況下 臨場反應跟決策會完勝ai02/04 22:14
19F→ : 人腦會失誤的 反而是比較routine的工作 因為做太習02/04 22:19
20F→ : 慣 有時候太放鬆 不小心就失誤 這種ai才會贏人腦02/04 22:19
21F→ : 但醫療中 每個case都有可能是地雷02/04 22:19
22F→ : 你沒辦法事先先挑出不是地雷的給ai去處理02/04 22:19
23F→ : 你要找人類事先先把挑地雷出來02/04 22:19
24F→ : 剩下的非地雷給ai去處理 那表示人類已經先看診完一02/04 22:19
25F→ : 遍了 ai在看第二遍02/04 22:19
26F→ : 那根本沒意義02/04 22:19
27F→ : 反過來 你如果讓ai先看診 那ai一定會漏掉那1%的地02/04 22:19
28F→ : 雷（大病當成小病結案）02/04 22:19
29F→ : 等於你人還不是也要在從頭把關一次02/04 22:19
30F推 : 同意 “現在”的ai不能，但是未來會自己做研究和驗02/04 22:20
31F→ : 證的AI出來就...大家讀書和工作就是做興趣的了02/04 22:20
現實問題多數無法建立模型 需要實例驗證
假設 AI一次能得到1點經驗值 人類能得到100或1000以上
32F→ : 所以ai只要無法對「未看過的狀況」做出超越人腦的02/04 22:22
33F→ : 臨場反應02/04 22:22
34F→ : 那ai永遠都無法看診好嗎 最後人類都是要看第二次do02/04 22:22
35F→ : uble check 根本也減少不了什麼人力02/04 22:22
36F→ : 未來的ai也不能啦 除非有「新的演算法 」02/04 22:24
37F→ : 現在「deep learning」這套演算法注定不可能創造出02/04 22:24
38F→ : 強Ai 都只是弱ai 02/04 22:24
39F→ : 餵在多資料都是弱ai02/04 22:24
40F→ : 客機都不敢不放司機了 lol 遇到哈德遜河那種狀況02/04 22:27
41F→ : ai來開一定死lol02/04 22:27
42F→ : 過去的飛行資料是有出現幾次過哈德遜河那種案例？02/04 22:35
43F→ : 地形 鳥襲 風速 …等等接近的狀況02/04 22:35
44F→ :02/04 22:38
45F→ : 每遇到一次都是臨場未有前例的挑戰lol02/04 22:38
46F→ : 人腦面對這種未知狀況，成功率如果只有1成02/04 22:38
47F→ : 那ai可能只有不到1% ，因為ai沒看過，就會秀下限lo02/04 22:38
48F→ : l02/04 22:38
49F→ : AI真的那麼屌還看啥病，先教我怎麼賺大錢。 02/05 02:43
50F→ : 公車司機每天就踩油門煞車和轉方向盤這麼簡單的動 02/05 02:47
51F→ : 作ai還取代不了就不用拿出來吹了 02/05 02:47
52F→ : 看來醫生真的急了 02/05 06:20
53F→ : 其實美國應該有AI客機 只是乘客看不到機長而已 02/05 06:21
54F噓 : 人脈是啥？喬病房的實力嗎？ 02/05 08:23
例如諮詢相關專家或有經驗的人
※ 編輯: SW222222 (1.162.78.14 臺灣), 02/05/2023 08:25:03
55F推 : 其實醫師這種跟人最接近的工作都被取代掉，那其它的 02/05 09:09
56F→ : 工作應該都死光了 02/05 09:09
57F推 : 好想看家屬跟AI醫師拷貝靠木的畫面www 02/05 09:34
58F推 : 不是我不懂 是你層次低 你的邏輯還停留在AI的技術問 02/05 11:07
59F→ : 題 事實是低成本永遠是文明的大方向 技術問題永遠 02/05 11:11
60F→ : 不會是一個方向的阻礙 到底有多少低能覺得聯考高分 02/05 11:12
61F→ : 你就不會有事 吹成這樣qq 02/05 11:13
62F→ : 就算是法界 到時候也會有新的邏輯把AI合理化 沒救qq 02/05 11:14
63F→ : 到時候所謂的醫生 工作就是在餵AI吃飯qq 02/05 11:16
64F→ : AI被高估不是第一次了 這算第三次高峰 02/05 11:32
65F→ : 第一次是簡單邏輯 之後專家系統 現在是DL 02/05 11:32
66F→ : 每次都會有很有野心 但過一陣子就發現極限 02/05 11:33
67F→ : 也許有一天醫師會被取代 但不會是被DL-based AI取代 02/05 11:35
68F→ : 真的技術考量 會計師會比醫師早被取代 02/05 11:41
69F→ : 會計師input 很清楚就是一堆財報 02/05 11:41
70F→ : 但現實 就是需要一個自然人來承擔責任 02/05 11:42
71F推 : 懂AI的人會取代不懂AI的人，不是AI取代人。 02/06 09:07
72F→ : AI說穿只是個分析工具，真正決定還是人 02/06 09:08