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斯坦利·M·夏普夏伊（Stanley M.Shapshay）医生质疑人工智能是否真的能成为医学的未来。他认为，先进的计算机技术或者人工智能需要得到验证，并且潜在地被集成到现代医学中，作为一种辅助，而不是作为医生的代替者。医患冲突在治疗上的价值就好像强效药物，是智能机器不能替代的。
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2014年，医学现代化是首款实现IBM沃森的EMR系统（电子病历系统）。想象一下，当沃森得以集成到越来越多的医疗信息系统中时，会有多少可能发生。
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沃森被授权存取城镇字典（Urban Dictionary），旨在帮助它学习俚语，并且因此能更加轻松面对会话语言。它逐渐学会了一些表达方式，例如，我的天哪！（OMG）、一团糟（hot mess），甚至还有一些更粗俗的言辞。尽管它是一个自然语言处理器，但它还是没有能力辨别俚语和脏话。当它开始使用下流语言的时候，开发小组不得不开发一个过滤器来保持沃森远离脏话，并且从其内存中清除城镇字典。会不会有这样一个时点，我们会无法阻止人工智能学习越来越多的东西？
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友好的与不友好的人工智能
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如果你问人们对人工智能的看法，多数人会想到科幻电影《2001：太空旅行》（2001：A Spce Odyssey）中的Hal 9000或者电影《她》（She）中的萨曼莎。但是，人工智能就在我们周围确确实实地存在着，在汽车里、电器里、智能手机里、亚马逊的能预测你下一个想购买什么物品的软件里，以及苹果公司的由语音激活的Siri里。像谷歌、Facebook和奈飞（Netflix）等这样的公司，多年以来一直投入重金用于深度学习（deep learning）技术的开发中。
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大多数正在逐步发展的医学领域都产生了数量庞大的信息。因此，我们所面临的挑战不仅是如何分析这些数据，而且还是首先如何处理它的数量。我们仅仅占用伊利诺伊州阿贡国家实验室中被称为比格犬（Beagle）的超级计算机四分之一的存储容量（这一容量跟1831年伴随查理斯·达尔文旅行的那艘船的容量差不多），分析240个完整的基因组只花费了两天的时间，从而显著地加快了研究速度。
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2009年，IBM公司的“深蓝大脑”计划（Blue Brain）曾尝试运行一个仿真试验，该试验由16亿个神经元和9万亿个突触连接（猫大脑的容量）。使用世界上最强大的超级计算机之一（拥有147456个处理器），仿真1秒钟的大脑活动耗时600秒。拥有上万亿个神经元以及远超过千万亿神经突触的人类大脑就更为复杂了。很显然，计算能力需要保持年复一年的不断提升。
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另一台被称为鹦鹉螺（Nautilus）的自主学习超级计算机，可以存取从1945年开始数以百万计的报纸文章。这台计算机利用关于过往事件的海量信息，对于未来可能会发生什么，能够颇为成功地给出一些建议，例如准确地锁定了本·拉登的位置。
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那些持续发展和不能自主学习的超级计算机为人类问了几千年的问题提供了答案。那些人机小组（human-computer teams）极有可能掌握着未来最大的希望，这是高德纳咨询公司于2013年发表在《新兴科技发展周期》（Hype Cycle for Emerging Technologies）上的报告中被着重指出的一个看法。在该报告中，高德纳公司副总裁及研究员杰基·芬恩（Jackie Fenn）概要性地阐述了关于人类与科技互动的可能情景。
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通过观察那些新兴科技是如何被早期采用者所使用的，我们看到在实际工作中有三种主要的趋势：1.用科技增强人类，例如，一个配有可穿戴计算设备的员工；2.机器代替人类，例如，一个有认知能力的虚拟助手扮演一个自动化客户代表；3.人类和机器彼此协同工作，例如，与一名仓储员工合作的一个移动机器人能够搬运更多的箱子。
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长期的负面结果或许包括一个精神分裂的机器人，实际上，一个这样的机器人曾被得克萨斯大学的研究人员进行仿真过。当他们用很多信息使计算机超载时，计算机会宣称其对一起恐怖主义行为负责，并且警告研究人员要引爆一枚炸弹。佐治亚大学的研究人员描述了一个实验，在实验中，他们教一组机器人进行作弊和欺骗，他们发现机器人通过试错的方法找出了自己的策略。
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即便是只有最低智能的机器人也可以是残酷无情的。智能系统实验室（Laboratory of Intelligent Systems）的科学家们将一组机器人放到一个房间中，这个房间有诸如食物和毒药的东西。机器人越靠近食物，它就获得越多的点数。如果需要，这些机器人能够关闭它们的灯。几轮下来，几乎所有的机器人都关掉了他们的灯，拒绝以这种方式相互帮助。
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根据大多数人的想法，认为目前还没有任何人工智能能够成为一个真正的智能实体。但是，它的发生只是迟早的事。或许很快就会有一个人工智能系统，它能设计出更好的、极其智能的系统，而这个系统是我们完全不了解的。还能有什么比这样一个系统对我们表示友好更令我们激动的呢？我们是否想要汽车有它们自己的观点，并且否决我们的决定而做出它们自己的决定？关于一个不友好的人工智能会给社会带来什么样的危险，人工智能专家詹姆斯·巴瑞特（James Barrat）和宇宙学家史蒂芬·霍金曾尝试发起一个公开讨论。
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真正成功的人工智能必须通过图灵测试（Turing Test），这是由著名数学家和计算机学家艾伦·图灵（Alan Turing）最先提出的一个测试。这个测试基于一个富有争议的假设：通过相互交流，倘若一个人无法分辨出与其交流的是另一个人还是计算机的话，那么那台计算机必定有着与人类相同的智能。尽管某些聊天机器人（chatbots）宣称通过了图灵测试，例如，模拟一个13岁乌克兰小男孩的尤金（Enugene）。而实际上，尽管没有理由相信它不会很快发生，但依然没有任何人工智能系统通过了图灵测试。
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一个有可能促进其向友好且实用的人工智能方向发展的影响力，是新的人工智能X大奖（A.I.XPrize）挑战赛。2014年3月，克里斯·安德森（Chris Anderson）和彼得·戴曼迪斯（Peter Diamandis）宣布设立人工智能X大奖，这是一个现代版的图灵测试，它将会为第一个这样的人工智能颁发大奖，只要它能够走上或者“滚”上讲台并做一次TED演讲，演讲引人入胜的程度足以赢得观众起立为其热烈鼓掌。虽然规则仍然在最后确定阶段，但回顾一下阿萨里X大奖（Ansari X Prize）所取得的成功，它成就了第一个非政府推出的、可重复使用、有人操作的太空船。如此看来，还是很值得我们期待的！
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适应性：3分。
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关注人群：医疗专业人士。
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网站及其他在线资源：
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英国广播公司未来频道（http://www.bbc.com/future/tags/artificialintelligence）；X大奖（http://www.xprize.org/prize-development/life-sciences）。
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相关公司和初创企业：
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IBM沃森（http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ibmwatson/）。
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延伸阅读书籍：
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1.《神经漫游者》（Neuromancer），作者：吉布森（Gibson）；
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2.《人类最后的发明：人工智能和人类时代的终结》（Our Final Invention: Artificial Intelligence and the End of the Human Era），作者：巴睿特（Barrat）。
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