人工智能为什么越来越看不懂了？
被媒体瞎吹一波看得懂才是奇了怪了，听听行业内的大佬来正本清源一波就大概清晰了，阅读时间大概一小时，需要一块完整时间静心阅读http://mp.weixin.qq.com/s/3sKfJnPayDCCosKVP3Jz8Q
说一下医学领域的人工智能的观点吧。 医疗大数据，从认识到普及，进步了不少，三年多的时间，这个领域发生了巨大的变化。临床数据公开透明可以得到最大化地利用数据，分享知识、分享理解，促进医学突破、促进病人医治。 这波概念热潮震荡之后应该越来越专业化，然后稳健发展。我们也恰好处在最好的时间点上，让大数据智能和医学更好融合，架构之后是细节劳动密集智慧密集的打磨，来解决医学和公共卫生问题。 我们也看到Google旗下著名的肿瘤大数据公司的FlatIron。 https://meetinglibrary.asco.org/record/146168/abstract 上面的链接是他们公司三年来发表的文章，失望地大跌眼镜，产出寥寥，质量不高，几乎是会议摘要。健康大数据的公司前景很美，但是不确定混杂因素也真的挺多。 很有可能我们写了python的算法，对海量临床数据进行深度学习，计算机也得不出个所以然，医学是概率科学，无尽的可能性，不是我们想不到，而是我们感知不到，更别提数据采集了。 所以人工智能对于有效可能性的相关性探索或许有价值，对认识尚不完全的领域做探索，其实就是用一个坑去解释另一个坑的感觉。 行为学，心理学，临床医学，一切可能有主观偏倚的随机性的变量，都是深度学习的障碍。