爱吱声

标题: 【突发奇想】机器学习视角下的中医vs西医 [打印本页]
作者: 沉宝    时间: 2017-2-9 20:46
标题: 【突发奇想】机器学习视角下的中医vs西医
本帖最后由 沉宝 于 2017-2-9 20:48 编辑
% B0 N& J7 @* O2 c1 H& V0 I% V0 ^. k8 n8 O! w
本帖只是把我突然想到的一点记录下来，有些标题党。没有能力展开，不知道放在这里合适与否，不行的话我转到日志去吧。
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$ }6 J/ ~  J2 R2 U, @2 ?0 U- o: r
Google最近的deep learning项目展现另外一种可能，就是从原始数据中构造大量的冗余特征。这些特征虽然质量不如精心构造的特征来得好，但如果数量足够多，极有可能得到比以前更好的模型。
——李沐的博客 http://mli.github.io/2013/03/24/the-end-of-feature-engineering-and-linear-model/$ c) v8 `. o0 n- c( O) Z
8 z9 }* P- ^- ]) l% Y
使用机器学习解决问题的一个典型过程是：1)提出问题并收集数据，理解问题和分析数据继而抽取特征。2)依据这些特征建立预测模型，用大数据训练该模型。3)使用它得到问题的答案。
+ _( a4 h2 W+ G- o. j
3 |! w5 o! W/ g其中，特征这个词大概其对应人的认知中的概念。简单清晰的概念可以使人很容易地掌握。比如说，把人分成男女两类，即使是三岁的小孩，简单地教一下，也可以很快地达到超过90%的辨识率。
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. T/ N6 h  [2 r0 y1 A% Q; C. S对比中医vs西医，西医中的概念是精心构造的高质量的概念，以普通人的智力水平也可以无歧义地掌握。同一种病，可能全世界的专家门都能给出一致的治疗方案。相比之下，中医的很多概念都模凌两可，往往带有大量的冗余。辨证施治，既是中医的优点，有时候也是不得已而为之。一个问题有许多不同的答案，再不就辨证，药方都开不出来了。
9 G0 D, @7 Q6 U. `
; L' W% p* [& H# y2 E然而，本帖一开始李沐的那一段话说明：只要数据量足够大（在医学中就是实践积累足够多），中医有可能得到比西医更好的效果。对于中药（成百上千种效果不明成份的混合物） vs 西药（单一化学分子为主），也可以适用这个想法。
作者: 肖恩    时间: 2017-2-10 05:46
不排除某些中药的确有效，不过这几率也太小了。我是决不会冒险使用任何没通过FDA认证的中药的。
作者: 年轮岁月    时间: 2017-4-5 10:41
中医值钱的是经验，随着经验的累计，老中医值钱了。可是这样的经验如何进行总结整理归纳，并且复制，才是难点。机器学习，也是基于机器可探测或者人可输入的数据进行“思考”的。所以恐怕第一步不知道能不能把中医的数据采集标准化。
作者: 沉宝    时间: 2017-4-5 22:35
年轮岁月 发表于 2017-4-5 10:41
: s1 ?$ O7 t5 V  `  U! L2 ^# T& g中医值钱的是经验，随着经验的累计，老中医值钱了。可是这样的经验如何进行总结整理归纳，并且复制，才是难 ...

4 g+ C0 m& B9 s# b5 g) T大数据，机器学习，某种程度上减少了对原始数据标准化的需求。
作者: 龙血树    时间: 2017-4-5 22:48
本帖最后由 龙血树 于 2017-4-5 22:49 编辑
; T" G/ x' {! ?
# g$ |+ H1 E: W' E1 c2 a西医智能化后，并不比现在西医更好。而且即使诊断了又怎样？
0 ?9 N. B" T. f! R' ~  S. d# E
比如急性胰腺炎，诊断了，然后20%的不存在病因（诊断不出病因），然后，除了个别病因可进行手术外，不存在对证药物。。。难道这不是很可笑的吗？  所谓治疗基本就是吃麻醉类止痛药+或IV+禁食。
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5 \- U. I" U. I3 K8 o擅长吹嘘很重要啊，好不好不重要， 让人无条件信任才是王道。
作者: 沉宝    时间: 2017-4-5 23:35
本帖最后由 沉宝 于 2017-4-5 23:38 编辑 ' F) L; y1 V# h
龙血树 发表于 2017-4-5 22:48' d, D: `: X0 U1 X, [$ b# D3 E
西医智能化后，并不比现在西医更好。而且即使诊断了又怎样？
2 c& t" u6 M$ W/ ]) w$ ?- }, i6 c
. [2 r4 X0 t: O6 Y比如急性胰腺炎，诊断了，然后20%的不存在病 ...
; O6 A) r" m% f: v, F! Q

& Q0 g) h9 T  n+ ^9 N  F. q% v你说的，还是原来的人工智能的水平。
$ I! t/ e; y; C1 W  Y8 \9 |$ T& x+ T4 A; Z3 h. J- I3 B4 L
新的，以围棋和德州扑克上战胜人类为代表，不一样了。( m6 u, N1 ^8 _, ~/ e; E
: H" ~, f% ~  v
大数据，深度学习的效果，其实超越了不少人的想象。当然，论消耗同样能量所能完成的思考，还是人脑的效率高。
作者: 龙血树    时间: 2017-4-5 23:38
沉宝 发表于 2017-4-5 23:35
/ C) Y* p, v  u2 \6 D你说的，还是原来的人工智能的水平。
7 a$ ~* z, \0 W0 x+ h; A
: @1 G- s( W- }: O+ g: Q5 l新的，以围棋和德州扑克上战胜人类为代表，不一样了。
, p5 O; J5 k' a  L* A: }3 y
那么，可以让人工智能找出西医中不存在治疗方案的疾病的治疗方案？
作者: 沉宝    时间: 2017-4-5 23:44
本帖最后由 沉宝 于 2017-4-5 23:50 编辑 - l2 {1 O4 Z1 e: j( |! [$ [
龙血树 发表于 2017-4-5 23:38
' G' X1 j- b5 W5 i9 T那么，可以让人工智能找出西医中不存在治疗方案的疾病的治疗方案？

9 N. B" k* e* o2 W& M
0 R3 O" D2 s' D西医不好说，太具体化，纠缠细节了。我觉得中药有可能。比如说ebola，人工智能搞一份药方出来，效果强于一个平庸的中医师。
作者: 沉宝    时间: 2017-4-6 00:12
本帖最后由 沉宝 于 2017-4-6 00:21 编辑
) O+ b! `! J5 h1 G* ]6 ]  Z6 V* l
龙血树 发表于 2017-4-5 23:38
8 X" ~0 h, u7 w+ V那么，可以让人工智能找出西医中不存在治疗方案的疾病的治疗方案？

  ]4 U1 w% T+ f6 y+ t0 [
+ ]' e5 o8 M! S1 ?, x如果说西医的原创治疗方案，我想人工智能还有更长的路要走。' j# X( f+ b: j  n- j8 |
! X) f$ y7 J; ?
比如说白喉，西医的思路是研究白喉发病的细菌。这需要实验室，需要组织科研，绝非一个智能所能应付的。其实，就是一个真人，只给他笔和纸，他也不行。
作者: 马鹿    时间: 2017-4-6 01:44
龙血树 发表于 2017-4-5 09:48. x0 ^9 x/ ]% L- Q/ y+ Y2 M
西医智能化后，并不比现在西医更好。而且即使诊断了又怎样？ ! U6 N7 @4 }7 V  A; q' U
; K3 a1 F; J0 D* q: {. t$ w; c4 {& E" x, ?
比如急性胰腺炎，诊断了，然后20%的不存在病 ...
8 n; p+ }) R! J9 C1 Q) s: l
以后哪还需要西医， 智能机器诊断， 机器人手术
作者: 一瞬无尽    时间: 2017-4-6 09:08
大数据都是根据已有数据来总结分析得到新模式8 {- M$ d' e2 Q: Y0 _
你这开发新药的话，如何得到数据？
' G6 G7 j! Q  P1 y. a5 u6 t" C/ U先大规模人体实验吗: m& B6 E3 V4 |  P6 ^; f  ?
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医学的数据比广告的数据更复杂我觉得，反正广告分析错了不死人，大不了骗钱而已，广告主也没啥证据告你8 y2 ]- j1 g- N9 ^
作者: cyclouns    时间: 2017-4-6 11:08
年轮岁月 发表于 2017-4-5 10:41! O6 I0 J5 q* C: _1 P" u5 x; k
中医值钱的是经验，随着经验的累计，老中医值钱了。可是这样的经验如何进行总结整理归纳，并且复制，才是难 ...
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不觉得这个从技术上是难点，因为所谓‘老中医’本身就是一种大数据收集的产物，只是要靠这个医生自己去花心思收集、整理和归纳而已。
" W2 j7 q* o2 v: q- @个人认为阻碍大数据收集中医的问题是产权问题：如何做到这种收集后出来的知识可以受到保护？西医可以通过药品和设备专利来保障；但中医，在国内的环境下很难，假设通过大数据研究出来的一个中医成果，什么病症，何种治疗方法，如何用药，怎么保护？病人/病例/药房/医师，任何途径都可能泄露研究成果。0 g+ b) [  i9 ~/ C- s- \: N! {
于是谁都不会做这种费力不讨好的事情。而转向更容易挣钱的‘神秘主义’--说不清道不明了，也就容易浑水摸鱼了--也就导致劣币驱逐良币现象的出现。
作者: 年轮岁月    时间: 2017-4-6 11:30
cyclouns 发表于 2017-4-6 11:084 v/ q$ e; C1 V, j0 K0 t. u
不觉得这个从技术上是难点，因为所谓‘老中医’本身就是一种大数据收集的产物，只是要靠这个医生自己去花 ...

$ t: Z% I; h0 D5 z! r0 K0 O2 j5 r- `1 d
经脉这个概念好像对于西医的探测手段就不存在（至少几年前还是，目前不知道）。
4 u! s0 T( k9 L- W) y! i! z3 P
# x. f  ]; f' R& o. O4 F如果只回到对心率，血压等的探测，就是西医的路数了，中医还有啥发言权？
作者: cyclouns    时间: 2017-4-6 12:18
年轮岁月 发表于 2017-4-6 11:30# N4 }( s5 x" j( b5 B" `# j- l
经脉这个概念好像对于西医的探测手段就不存在（至少几年前还是，目前不知道）。
/ D. w4 E3 K: X8 c% r7 |5 L3 b, i
: O7 _7 J+ Q; t: y如果只回到对心率，血压 ...
( H* _4 c( Y) V, k7 W
经脉这东西中医既然有，就可以通过大数据验证，然后看验证结果是否成立。; W. M4 I( r4 a9 X6 j9 V' ~
即便是脉搏、血压、大数据应该更有用武之地：中医不是很注重脉息的强弱、缓急吗？我相信现代传感器的灵敏度已经可以做到高于人的感觉了，那么数据收集不是什么太难的事情。主要是谁会把这些数据与中医师自身的经验相对照，然后综合、整理，反复验证。我们实际已经有一些仪器能做到基本水平了，但要到更精准，需要和医师共同努力才行。) O' c) K: z9 z3 Y1 Z3 F
http://www.ybzhan.cn/news/detail/43071.html
作者: 沉宝    时间: 2017-4-6 12:30
年轮岁月 发表于 2017-4-6 11:30
- D# M5 t# i$ I+ s经脉这个概念好像对于西医的探测手段就不存在（至少几年前还是，目前不知道）。
7 c; A* h: x# }( z9 A  E! w9 T' {2 s0 c; o$ s  ?
如果只回到对心率，血压 ...

; d' B7 z1 w& }所谓大数据，往往可以在平常中找到有价值的东西。即使在现在的大数据技术出现之前，对已有数据的深度分析也能得到很多新东西。比如说心率，这是普通得不能再普通的了。但把一个人的长时间心率数据收集起来，计算它的波动分布，可以用功率谱表示。至少在二十年前，很多人研究功率谱与健康、疾病、甚至麻醉状态的关系。心率功率谱，给了医生一个了解病人的新维度。
3 |; \% t9 [6 b( D, \
3 E4 n8 E( c* q: d经络现在还不清楚。 也许，它可以从我们已知的各种生理数据中综合，然后深度分析中得到。
作者: 沉宝    时间: 2017-4-6 14:55
一瞬无尽 发表于 2017-4-6 09:08
' H+ W+ m$ c6 Q大数据都是根据已有数据来总结分析得到新模式/ Q/ P+ F1 ~) L, J  f- n6 w
你这开发新药的话，如何得到数据？
7 L3 I, y0 y6 u! |4 G4 D& B先大规模人体实验吗
( W* V& i1 y. X. D6 O
首先，无论是大数据还是传统的数据分析方法，都不能随便出错。在过去的西药开发过程中，每一个错误都带来巨大的损失。但是我们不能因噎废食。( q$ b3 y5 W/ h  |2 H

) j% F  q) {( r按照西医观念开发新药，由于所能做的人体实验数量有限，需要质量非常高的原始数据。在此情况下，传统的实验设计及分析（双盲等）其实更有效。
6 O& _' C6 R: p3 K) @  o( X8 v, o3 f, s
大数据所擅长的是海量的，但是质量不是那么高的数据。比如说甘草，可能被医家用了无数次，但是从来都没有人严谨地设置对照组实验一下。历史上积累的带有各种难以剔除干扰因素的海量数据，过去曾经一度被认为毫无价值（否定中医的论点之一），现在的大数据技术给它们带来了新生。这才是开篇主帖的立意。
作者: 一瞬无尽    时间: 2017-4-6 15:58
沉宝 发表于 2017-4-6 14:55" }4 V! m. A* h6 \$ z
首先，无论是大数据还是传统的数据分析方法，都不能随便出错。在过去的西药开发过程中，每一个错误都带来 ...
历史上积累的带有各种难以剔除干扰因素的海量数据

% {. P! U8 k. @0 W这个东西在哪里呢？我觉得这些历史数据根本没法提取到呀
7 @1 h, V$ y! N8 j& K$ c3 g2 X& z/ F( ?: t6 ?% b- u% p- k- J& c4 y0 Q
能拿到的历史数据顶多是：A医生给B患者开了甘草和其他一大堆草药，B可能好了可能没好这个数据都不一定有$ M) M( k! K/ O" o% j
但B后来又吃了卤煮、鸭子啥的在历史数据肯定是拿不到的
( U: O6 L9 z0 [* a: p4 n5 W从这里分析我觉得garbage in garbage out可能很大
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% A9 L6 J( M. |! B- N7 m' W广告预测那个我也觉得吹牛成分多，当然我也没证据
作者: 沉宝    时间: 2017-4-6 21:49
一瞬无尽 发表于 2017-4-6 15:58
& y8 c3 @+ {: s这个东西在哪里呢？我觉得这些历史数据根本没法提取到呀
1 e" w+ B  p, k' m2 f
$ ^, m) N2 H, a; x6 {/ q能拿到的历史数据顶多是：A医生给B患者开了甘 ...
7 N: }+ \- d; G8 u/ p
对，就像你所说的，历史上的众多医案（http://www.baike.com/wiki/%E5%8C%BB%E6%A1%88）可能只记录了病人服用甘草，而没有记录之后病人是否吃卤煮还是烤鸭，更没有找相似的病人看看不用甘草如何。这是些含有大量杂质干扰信息的数据，但并非彻底无用，因为有经验的医师能够从中总结提取出有价值的东西。
6 u$ Y% a. c9 @
' A, {) q1 f+ Y% g  X& y4 `) O人能提取，当然机器也有可能提取。主题帖的意思是，基于现在新的机器学习的技术，在机器提取之前可能不加人工的预处理，让机器自己挖掘也许效果更好。如果你懂围棋，这个可以比喻成把众多的实战谱直接喂给机器，而不做数据预处理，比如说先分类，这个手筋属于倒脱靴，那个是大头鬼…… AlphaGo就是完全自主学习，结果更深入围棋的本质，超越了人类的棋手。
作者: 猫元帅    时间: 2017-4-7 09:26
马鹿 发表于 2017-4-6 01:44
, P2 I( J- g2 ]9 g  C以后哪还需要西医， 智能机器诊断， 机器人手术

$ d: d  y+ `1 f1 K  k% G- `" Z目前看机器人手术可能还不行。那些做十几个小时手术的，就是因为人体个体差异太大，病情复杂。很多都是打开以后才发现新问题，现场处置的。
作者: 猫元帅    时间: 2017-4-7 09:29
还记得杨晓霞事件吗？
' s* V, ~9 O- L& P& i' Z% k3 ?2 @% L
杨晓霞的病因最终被确定为“多种细菌协同性坏疽”。经过7个多月的努力，北京军区总医院、中国预防医学科学院流行病学微生物学研究所等八所医院、科研所协作攻关，在杨晓霞肌体组织标本中，检测出有12种病菌，其中有8种在人体上很少见到；有两种单独存在时没有毒性，而合在一起时，毒性则成倍增长；有3种在国际细菌学分类手册上，找不到名称和位置。$ P' C  L! Q) [) [2 b% M. W# q6 u

* ~: i& b1 K9 r0 Y" B这种东西，机器怎么学？
作者: amons    时间: 2017-5-24 10:37
一瞬无尽 发表于 2017-4-6 15:58' b1 p7 ?( L% A* c% {- R; q
这个东西在哪里呢？我觉得这些历史数据根本没法提取到呀
: N& i( C1 ]/ @) K: y/ @/ j- I
2 _. p; [* j. S. f% D3 d5 C能拿到的历史数据顶多是：A医生给B患者开了甘 ...

" N$ R. A4 P2 p# t8 |这种看病前后的饮食和作息习惯的，是不是还需要用别的app随时记录自己的基础信息，然后辅助各个类型的分析？那么你平时的一举一动都该自动监测了？想想好怕怕
作者: youyouyuyu    时间: 2017-5-24 11:50
病情无法量化，看病难的是定性！这个无论如何机器做不到
作者: 沉宝    时间: 2017-5-24 22:05
youyouyuyu 发表于 2017-5-24 11:50+ I! ~7 R" ^4 O% w
病情无法量化，看病难的是定性！这个无论如何机器做不到
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下围棋的时候，你觉得局面的好坏是可以量化的吗？一百个棋手可能有一百个不同的看法。
作者: 沉宝    时间: 2017-5-24 22:10
amons 发表于 2017-5-24 10:37
# U, E: b- ]9 n7 i" r+ L+ k' s0 e' |* J这种看病前后的饮食和作息习惯的，是不是还需要用别的app随时记录自己的基础信息，然后辅助各个类型的分 ...

9 ~; _' M5 b, X3 |& j+ ?5 m有更多信息肯定有帮助。至于被监视，现在大街上每走一步路都会有摄像头看到你，慢慢地大家也就习惯了。
作者: youyouyuyu    时间: 2017-5-24 23:01
本帖最后由 youyouyuyu 于 2017-5-25 00:49 编辑 4 ^2 _$ G: p) s) U$ }# W: Z. d
沉宝 发表于 2017-5-24 22:05
3 x  C, q% J( X: F3 t" K下围棋的时候，你觉得局面的好坏是可以量化的吗？一百个棋手可能有一百个不同的看法。 ...

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! C( H+ h. V4 g( C: ]$ T下围棋的时候，可能性是固定的。但是人的病，病征病情（早期中期还是晚期）都不一样。病人的表达，病人的体质都不一样。一样的病在不同人身上就可能完全不一样，非标。而且医学并未完全了解人体奥秘，病情的发病机理，治疗手段也在创新，医学研究是开放性的，，不断有新发现新认识。
7 [; V% P  k2 O3 ~& d- |& q6 ~( {机器人学习就算通过输入治愈病例总结无数成功的治疗手段，也就是个百度搜索，不排除他能治愈些病人，但是不一定就比医生高。变量太多。* F  u& K9 q$ v0 z' P) ^/ E
还有就是下围棋只事关输赢，但看病关系生死。同样的病同样的用药效果不完全一样，比如机器人开的药不那么管用，请问你怎么改程序提高机器看病水平？如何验证BUG。如何总结机器人医术确实提高了？谁去试试？谁敢？7 x0 h/ F- s  R$ z* `/ p9 Y
按照疾病三分之一自愈三分之一通过医疗手段缓解或治愈三分之一没治，你如何处理医患关系？更说不清。+ e% D9 g, H! z9 p- x7 J! `% n
: P& _/ Y- G2 `! H- B9 [- e
到头来会不会机器开的治疗方案里都有早睡觉，多喝水这两句？6 h1 O8 r4 U  M) J

! I8 r/ n3 w  f3 z4 A# |中医可以让机器背药方子可以，但是分析不出体重体质，如何加减。
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2 Z, N  s* {* q# I" p机器如何弄明白阴阳，气血，经脉？脑子里除了1就是0？
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作者: 沉宝    时间: 2017-5-25 03:52
youyouyuyu 发表于 2017-5-24 23:01' ]" E, M& n( |
下围棋的时候，可能性是固定的。但是人的病，病征病情（早期中期还是晚期）都不一样。病人的表达，病人的 ...
下围棋的时候，可能性是固定的。
这句话也对也不对。从数学的角度，围棋的局面的确只有有限种。但在实践上，由于其数量如此之大，其实是不可能穷举的。阿发狗之所以成功，其实是模仿人的思维，先学习一定数量的局面。在对局中面对全新局面时，根据已经学习了的许多相似的局面，综合推测出最佳的下一手，然后再配合以一定程度的计算验证。所以阿发狗的方法是开放的，可以面对未知。
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将来人工智能看病估计也会类似，而不是简单照抄已有的方子。无论西医的鸡尾酒疗法，还是中医的君臣佐使，都说明多种药物配合治疗可以取得1+1>2的效果。也许有一天，面对全新的疾病，人工智能配出来的药方全面超越了人类医生。当然，与平面的围棋不一样，人是立体的，疾病也是多维的，所以人工智能取代医生的过程会比取代棋手漫长的多。
作者: youyouyuyu    时间: 2017-5-25 05:38
本帖最后由 youyouyuyu 于 2017-5-25 05:55 编辑 , z2 R- Z4 ], _2 {* _1 d9 k8 ~3 i  k
沉宝 发表于 2017-5-25 03:52
- M: j8 k/ U& j3 U/ ~这句话也对也不对。从数学的角度，围棋的局面的确只有有限种。但在实践上，由于其数量如此之大，其实是不 ...

' X: L' e; j# t4 g+ ^' q$ e6 q, {. S
怎么说呢，这事越说越大了。你也给了我些启发。
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% x6 t0 t( ~5 w3 G' }6 T5 y0 z我对围棋一窍不通，但我对人的思维方式有些了解。围棋出不了棋盘，从数学来讲完全可以计算出有多少可能，一定是个天文数字。很可能现在最快的计算机也难以应付。但 人是有限的，思维是有极限的，假设一个顶级职业选手会100种套路，每走一步会有若干种选择，然后再假设一下对方的若干种可能，那么世界排名前1000名职业选手掌握的可能不超过1000种套路，有重样的。我不懂围棋，表达不准确。。这么多套路对于机器的计算能力来讲就相对简单多了，可以计算了。' f1 {' R! i0 ?( ?! P8 T5 k. m
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机器计算的是人的可能，并非围棋的可能。3 k; y' n6 T2 `, n( m: ^5 ^, ]! }

% y; I6 `$ K- d0 z! s) p3 N( O应该让两只阿尔法狗对局！哈哈哈。$ G0 m3 F: U1 f4 v/ Z

* K9 i6 f1 x& v* x0 y, @4 T) d人的悟性和创新能力还有灵活性对于机器来说模仿是最难的，因为人类还不会用计算机语言向机器表达。这里面既有逻辑其实也有直觉和随机，还有习惯和想象力等等。
- N& W8 b( P6 N1 w
7 f5 ?9 V/ v' L: I) p人的思维能力是不断的学习认识总结规范下慢慢形成的，其实人的思维是如何形成的，人也还没完全搞清楚。就像鸟儿虽然会飞也不知道自己为什么会飞一样。人也就无从向机器表达。。。。。。" T+ ?5 d+ f: p  z* n/ t+ _2 |

5 z* E- I; a5 B1 I4 @, z医学本身就是人类最尖端的科学。人自己都弄不好呢，还是让机器学工科吧。哈哈哈哈！
作者: 沉宝    时间: 2017-5-25 06:37
youyouyuyu 发表于 2017-5-25 05:38
5 H8 M  D0 j/ g% A% C/ r" M怎么说呢，这事越说越大了。你也给了我些启发。
$ E# m) A& T0 X, ^3 v) r
. `  d  R8 H1 b& |- W$ P4 \+ s! H我对围棋一窍不通，但我对人的思维方式有些了解 ...
机器计算的是人的可能，并非围棋的可能
人可以很灵活，出其不意。如果计算机想要算计人，会输得很惨。  T* o: @, i! y

- X4 p2 T, S& D5 n! r7 G, U阿发狗要学习很多盘棋，人类根本下不过来，大部分学习材料来自于它的左右互搏。有些左右互搏的棋谱公开出来，我看了一两盘，质量很高。; D' O8 f7 r& V2 ?6 O  m5 m4 V

7 _4 O2 t# Y0 _5 ^8 P医学其实并没有那么高大上。对于有相当数量的医生来说，也就是凭经验混饭吃。在医学界，年资很重要，越老越值钱。
作者: 齐若散    时间: 2017-8-28 02:00
老帖新红包啊
作者: holycow    时间: 2017-8-28 02:09
作者: 皇家骑警总监    时间: 2017-8-28 02:30
作者: fish97    时间: 2017-8-28 03:24
这是一个好点子。
作者: leekai    时间: 2017-8-28 03:27
你这是想把机器人累死
作者: 无言    时间: 2017-8-28 04:05
   
作者: 清凉山    时间: 2017-8-28 04:56
本帖最后由 清凉山 于 2017-8-28 05:38 编辑
9 V0 f  R1 {5 F* ]( }) V% Y& ^: [* r+ a: z5 g0 }3 Z1 K7 N' x1 T/ E
有红包拿？
作者: mezhan    时间: 2017-8-28 05:10
只为红包 .....
6 p! I2 H. Y6 E
作者: 重重无尽    时间: 2017-8-28 05:52
沉了个啥宝？
作者: 喜欢    时间: 2017-8-28 06:08
作者: 马鹿    时间: 2017-8-28 07:00
来晚了！            
作者: 视觉错误    时间: 2017-8-28 08:09
作者: laser    时间: 2017-8-28 11:41
作者: 燕庐敕    时间: 2017-8-28 11:47
这个怎么又热起来了？
作者: 沉宝    时间: 2017-8-28 11:56
燕庐敕 发表于 2017-8-28 11:47, t) L; ?4 B" [7 K
这个怎么又热起来了？
9 @' I( ^/ H8 [9 c- @
这一波都是奔着红包来的。其实那红包就是一分钱，居然趋之若鹜。
作者: 燕庐敕    时间: 2017-8-28 12:09
沉宝 发表于 2017-8-28 11:56# f, o: Z" g! h4 D  u
这一波都是奔着红包来的。其实那红包就是一分钱，居然趋之若鹜。
  [4 B* i/ T, {, [" x9 R) k1 f# U
也挺好，省得像西西河一样，大家都觉得你只抢沙发不发主题。
作者: 料理鼠王    时间: 2017-8-28 13:00
作者: jellobean    时间: 2017-8-28 13:01
沉宝 发表于 2017-8-28 11:56
+ v. H+ z$ Z1 _( ?! E+ v8 M这一波都是奔着红包来的。其实那红包就是一分钱，居然趋之若鹜。
2 T: G: b4 D4 f5 J& C3 l
你不一样抢
作者: njyd    时间: 2017-8-28 13:23
？？？？？？？？？？？？？？？？？？
作者: 建丰    时间: 2017-8-28 15:05
作者: 清凉山    时间: 2017-8-28 15:50
一元的红包也抢得这么踊跃
作者: jingfan0410    时间: 2017-8-28 18:08
作者: 老财迷    时间: 2017-8-28 22:50
有宝
作者: MacArthur    时间: 2017-8-29 00:05
作者: 狼人    时间: 2017-8-29 09:51
真的沉淀了哈



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