都说人工智能要灭绝人类,这些公司却在用它给人类续命

2014 年,理论物理学家史蒂芬·霍金给脱口秀主播约翰·奥利佛讲了一个故事:科学家打造了一台人工智能电脑,然后问它“世界上有上帝吗?”电脑回答“现在有了。”然后插头闪过一道光,科学家再也关不掉这台电脑了。

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这个故事只是吓唬奥利佛的笑话,不过近年来,霍金和越来越多科学、科技界的领袖都开始坚持 人工智能 (AI) 威胁论的观点,自然也引发了不少人的反驳。有威胁、没有威胁,双方各有论点,更客观全面的看法是:直到真的能够自我更新的 AI 出现之前,它还是一种纯粹的工具。工具没有善恶,要看用它的人。

如果说 AI 有一天会灭绝人类,至少今天有人还在用它给人类续命:以下几家公司或机构,正在医药/医疗行业应用人工智能相关技术,提高医药的研发和测试速度,尝试找到不治之症的治疗方法。


用机器代替肉眼寻找寄生虫

一直以来,医疗工作者通过肉眼观察采样玻片中的寄生虫,从而确定采样对象是否被寄生虫感染,以及感染了何种寄生虫。但在一些疾病(比如疟疾)肆虐的地区,有经验的工作人员本身短缺,让传染病预防和救治难度急剧增高。

Intellectual Ventures Laboratory(IVL)总部位于美国华盛顿州,业务主要是在一些高新科技诞生的种子期就投入资金去加速研发,从而将它们应用到人道主义或商业用途。IVL 孵化了一种名为 Autoscope 的系统,核心是用人工智能图像识别技术,基于形状和外观鉴别寄生虫。Autoscope 今年在泰国实地测试,成功鉴别了 170 块玻片中的寄生虫。

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乍一看,人工智能怎么这么厉害,居然都能识别寄生虫了!

其实在目前,大多数人工智能核心都是经过训练的神经网络。就拿计算机图像识别能力来说,需要用海量的图片数据去进行训练。而训练的对象就是神经网络,一种极其复杂的计算机程序。用什么训练它,它就增强什么方面的能力——在 Autoscope 的案例中,给它看成千上万张含有寄生虫的照片。当然,这只是一个形象的说明而已,真正训练过程要复杂得多。

听音问诊

同理,如果用语音作为资料来训练神经网络,它就能逐渐听懂各种方言,甚至明白说话者的意图,判断他的性格甚至身份等等。

这也让过去医生“听脉”的问诊方式,进入了人工智能时代。

winterlightWinterlight 实验室训练了一个机器学习软件。它对阿兹海默症患者和健康人的演讲进行分析,从语料中找到语速、语调和语法的区别,找出规律。普通人用这个软件去测试,能够得知自己未来罹患阿兹海默症或其他认知障碍的风险有多高。

Winterlight 宣称,这项技术能够帮助人们提早预测抑郁、中风、失语、自闭症、多动症等认知障碍,进而进行预防或提早接受治疗。

让癌细胞去死

细胞靠代谢葡萄糖生存,但有其生命周期,到期就会死亡。但当细胞里的线粒体失灵,细胞除了葡萄糖之外还可以代谢乳酸,并且拒绝死亡。这样的细胞多了,人就得了癌症。

癌症治疗的难点在于这个过程发生了很难通过药物治疗逆转,一些非重要器官可以切除,重要器官怎么办?

波士顿生物医疗公司 Berg 使用人工智能系统,对比分析从癌症患者和健康人身上采集的样本,试图找到能够“对症下药”的那些关键节点,从而重新激活线粒体正常工作,逆转癌细胞增生,促使它们死亡。

该公司宣称,一个组织样本中的有超过 14 万亿个数据点,无法使用人工来鉴别,这也是他们使用人工智能的原因。目前他们已经开发出一种代号为 BPM31510 的药品,通过了细胞培养试验和动物试验,即将进入临床试验阶段。

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过去医药高度依赖人工研发投入,人力、时间成本都很高,导致过去一款新药从开始研发到问世往往需要 12 到 14 年之久。Berg 用人工智能代替大量的人力,也节省了时间。该公司 CEO 尼文·纳雷因表示,Berg 的技术很快就会揭开癌症的密码,并且为治疗包括帕金森症在内的其他不治之症带来帮助。

对于患者来说,BPM31510 的最重要意义,就是让他们可以不再经历痛苦且昂贵的化疗过程。

和 Berg 同一方向,使用人工智能缩短新药开发时间的还有很多公司,比如旧金山的 Atomwise 等。


使用人工智能来治病和研发药物,听上去效率很高,但并不能抵消掉人们对它的不信任。有人问,有了人工智能还要医生干嘛?还有人说不能完全信任人工智能。

事实上,不能说所有的医生做出的决定都足够“科学”。对于常见病,医生开具治疗意见和处方往往基于经验,肚子疼医生开拉肚子的药,结果发现是严重的脏器疾病,这样的事并不少见。而在那些疑难杂症和不治之症上,医疗机构掌握的信息也并不全面,或者至少不如这些医疗科技公司领先。

当然,大部分医疗科技人士都同意,人工智能可以给出建议,最终的实施,仍应该在权威机构和医生监督下进行。另外,是否采用新治疗方案,也应由医患双方权衡利弊,一起决定。

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