AI預測人壽命準確率驚人，可科學家卻一點也高興不起來！
AI預測人死亡時間準確率驚人，可科學家一點也高興不起來
神州日知 祗舍
死亡被稱作人類終極黑箱——雖然人人都知道，「死」是生命最後結局，但沒人能預知死亡。
那麼，用數據來預測死亡，靠譜嗎？
如果演算法能預測死亡，會是什麼樣體驗？
2007年，一隻據說可以預知死亡的小貓走紅網路。
最近，斯坦福研究人員開發一種演算法可識別出那些時日無多病患去世時間，從而幫助醫生對他們採用更合適、更人道醫療干預措施。
這個演算法有望在未來用於臨終關懷對象甄別，有助於更合理地配置醫療資源，讓病人從容走完人生最後一程。
「死亡演算法」誕生
2016年年底，斯坦福大學計算機科學系一名研究生Anand Avati和醫學院一個小團隊試圖開發一種演算法，以確定時日無多病患壽命。
研究團隊將目標設定在3到12個月之間——這個時間間隔是臨終關懷最佳區間。
因為超過12個月，臨終關懷服務可能會造成不必要資源浪費，也會造成供應緊張；
相反，如果死亡在3個月內發生，可能並沒有足夠準備時間。
為此，Avati和他的團隊確定了約20萬名患者作為學習樣本。
該團隊主要參數是醫院醫療記錄，數據涵蓋多種疾病，包括癌症、神經系統疾病、心臟病和腎臟衰竭等。
假設一名男子在2017年1月死亡，如果將時間回溯到「臨終關懷最佳時間」，就來到了2016年1月至10月間。
為了在這個時間段鎖定病人，需要在此之前就收集和分析他的醫療信息。
那麼，該怎樣通過這個人信息，就能使醫生準確預知病人會在3到12個月的時間內死亡呢？又需要什麼樣數據才能教會演算法來進行這樣預測呢？
Avati利用了醫院醫生已編碼醫學信息：病人診斷說明，預定掃描次數，在醫院裡度過天數、所做各種手續和醫療處方等等。
這些信息當然是有限的，沒有問卷調查，沒有對話，也不需要用鼻子嗅探化學物質，但它們是一些客觀標準化參數。
這些信息被輸入到「深度神經網路」中，演算法的任務是調整每條信息權重和強度，以便生成一個給定患者在3到12個月內死亡概率分數。
這套「死亡演算法」從近16萬名患者身上採集信息進行自我訓練。
當它學習了所有數據之後，Avati團隊對剩下的4萬名患者進行測試。
這一過程演算法表現很出色，錯誤率很低，演算法認為會在3到12個月內死亡的患者中，90%都得到了應驗。
演算法認為存活期超過一年的患者，95％存活超過12個月。
這個演算法使用數據可以在將來得到很大改進，掃描結果、醫生筆記或病人自我評估都可加入到這個系統，從而提高預測精度。
在2017年11月的IEEE國際生物信息學與生物醫學大會上，Avati對此項研究進行報告。
現在有理由相信，數據是可以幫助人們預測死亡的。但問題是，人類應如何面對這些數字。
用於臨終關懷
所謂臨終關懷，並非是一種治癒療法，而是一種專註於患者將要逝世前幾個星期甚至幾個月時間內，減輕其疾病癥狀、延緩疾病發展醫療護理。
Avati知道，識別出那些處於「死亡時間段」患者，可以幫助醫生對他們採用更合適、更人道醫療干預措施。
目前，有大約80%的美國人都希望在家裡走完人生最後一程，但是，有60%都是在醫院中去世。
如果演算法有效，臨終關懷團隊將更快地搜尋到那些最需要幫助的人。
擔憂再起
如今，人工智慧已在人類生活中佔有一席之地，如語音辯識、影像分析、無人駕駛、自動翻譯等新科技的應用。
不過，一些科學家們憂心，當有一天人類失去自我駕駛汽車、飛行器、致命武器和隱私權的控制權時，人工智慧可能帶給人類毀滅性的災難。
製造電動車的特斯拉老闆馬斯克形容人工智慧是〝召喚惡魔〞。
他說：〝我們應該很謹慎地處理人工智慧。如果要我猜人類最大的生存威脅是什麼，我想那就是AI。〞
英國發明家Clive Sinclair認為人工智慧將毀滅人類，他表示：〝一旦你開始製造抵抗人類和超越人類的智能機器，人類就很難生存，這是無可避免的。〞
生命未來研究所的專家斯蒂芬?霍金則直接了當地說：〝人工智慧發展到最後就是人類滅絕。〞
他說，〝一旦人工智慧發展起來，它會自己啟動，以一種不斷增長的速度重新自我設計。人類無法與之競爭，只能被取代。簡而言之，如果電腦太聰明，對人類而言就是毀滅，沒戲唱了。〞
科學家們一致認為，人類必須有更高的智慧主導人工智慧，這在現今人工智慧的發展已經是迫在眉睫了。你認為呢？
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