人工智能：医学人工智能之逻辑问题

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1、临床医药文献杂志2017年第4卷第6期1176JournalofClinicalMedical2017Vol.4No.6医学人工智能之逻辑问题孙康（浙江大学临床医学，浙江杭州310000）【摘要】本文将从人工智能的三大学派出发，结合数据信息知识智慧线性过程，尝试统一这三大学派并且分析医学人工智能在未来能否实现。【关键词】医学人工智能；人工智能；智慧；逻辑【中图分类号】R311【文献标识码】B【文章编号】ISSN.2095-8242.2017.02.1176.021问题思考的缘由逼近从而缩小问题的范围。这就出现一个问题，原有病例智能即智与能，也就是智慧和能力。人工智能这门崭

2、是一个自发过程，现在实际病人患病又是一个自发过程，新的技术科学旨在对人类只能的理论及方法进行模拟，大数据的类比模拟成了拟合那两个自发过程以延伸人类智能扩展人的智能而医学人工智能没有准确哲学问题：生命的不可逆性和不可重复性，医学判断的定义，从它的英文ArtificialIntelligentinmedicine（而非永远不是生命事实的本身，只能参考。MedicalArtificialIntelligent），我感觉医学人工智能这一学所以简单的大数据类比模拟式无法达到人工智能的。3.2符号主义与概率论（数据到信息）科更像是一种人工智能技术在医学上的辅助应用，而非独立在医学领域

3、达到智能的一种尝试，医学人工智能在未来3.2.1西蒙和纽维尔基于物理符号系统的假设，提出了能否独立达到智能呢？符号主义。当前人工智能处于“逻辑主义”“联结主义”“行为符号主义认为：物理符号可以作为人认知和思维过程主义”三大学说三足鼎立的阶段，各自学说进行辅助的人工的基本单元，而符号是可以运算的，认知过程可类比为符智能尝试。但是统一是人们一直追求的目标。本文尝试用号表示程一种运算。符号主义认为既然人与计算机都可以DIKW理论将三大学说联系起来，并且论证医学人工智能的认为是一种符号系统，我们就能够用计算机来模拟人的智逻辑问题和是否能独立达到智能（强人工智能）这个问题。能行为,

4、这便可以用计算机操作符号来对人的认知过程进行模拟。这种思路和人左脑的逻辑思维（抽象）类似，人的2DIKW模型认知系统机理的研究，人认知过程符号的描述，输入计算机的符号的处理，便是模仿人认知过程的途径，人工智能实现的方法，简而言之便是IBM所提出的认知即计算3.2.2不确定性问题的解决由于数据到信息的过程基于归纳，而培根的概率论（从经验到定理到公理）需要基于确定性的模型，从而常识以及不确知的知识表示存在逻辑问题。贝叶斯概率是解决这一逻辑问题的方法，它将概率解释为对一个不确定的命题信任程度的概念。设有一事件S：1代表发生，-1代表不发生，0代表一无所知，以此建立医学诊断数学模

5、型构架。人如何获得智慧，一直是一个难以解决的哲学问题一个不确定的常识转化为置信度问题，对于复杂的医学（甚至苏格拉底说真正的智慧是认识到自己的无知），人诊断，还需要将一个个常识信息联系起来，人们通过贝叶斯类的智慧积累可以从经验开始，对于人工智能来说，原始概率和条件概率找到了从常识信息到诊疗知识的桥梁。素材的积累并不一定要基于数据，可以基于传感器的感3.3从条件概率到联结主义（信息到知识）知。但是在基于电子病历和医学书籍的医学人工智能系3.3.1条件概率统，原始素材需要从数据开始。在大数据时代，医学人工设有事件A与事件B，P（A

6、B）记为事件A在B智能的发展有了可能。从数据到

7、智慧需要解决：从医学数事件发生下的概率。若只有两个事件A，B，那么，据到医学信息需要解决如何转化这一问题；从医学信息到医学知识需要解决如何判断这一问题；从医学知识到医学设若有完备事件组B1,B2,B3,...Bn-1，人工智能智慧需要解决如何适应（我认为是智能机器如何适应人类，以及如何适应未来的疾病和医学发展）。Bn，对于事件A则有3如何达到智能3.1迷信大数据的失败------大数据的类比模拟大数据实质是一种挖掘式查询，通过对数据的搜索和3.3.2联结主义解析寻求答案。一般做法为将某个疾病提炼为某些特定病联结主义从认知科学神经学心理学等现代科学成果出症，对案例数据进行搜

8、索类比和修正获得解法。发，把人类智能解释为人脑高层网络的活动，它通过神经然而这做法本质是通过分析病例以及分析记录病例者网络和网络间的连接进行智能的模拟。的思维方式，为某待诊断的病征划定多个假设的解，步步3.3.3由此20世纪80年代提出人工神经网络（ANN），万方数据2017年第4卷第6期临床医药文献杂志2017Vol.4No.6JournalofClinicalMedical1177它由神经元结构模型、网络连接模型、网络学习算法等要3.4.2机器也可以以适应周围环境素组成1948年维纳在《控制论》中指出：“控制论是在自控人工