AI Daniel Wu Enda reddedildi: akademik çevrelerde "aşırı abartılı hype" ile suçlandı
Aufei Tapınağı'ndan Xia Yi Yue Paihuai
Qubit Üretildi | Genel Hesap QbitAI
Wu Enda'nın ekibi birdenbire çözülmeyi düşünmemiş olabilir.
Yakın zamanda dünyanın en büyük tıbbi görüntüleme veri seti olan MURA'yı yayınladılar ve bu veri setini 169 katmanlı derin evrişimli sinir ağı modelini eğitmek için kullandılar.
Veri setinin yayınlanmasıyla aynı zamanda, bu AI modelinin kas-iskelet sistemi lezyonlarını tanıma yeteneğinin hala ... radyologlarınkinden biraz daha kötü olduğu ortaya çıktı.
Sonuç olarak, bu olay fitil haline geldi.
Hesaplamalı biyoloji alanında bir savaşçı, California Teknoloji Enstitüsü profesörü Lior Pachter, bu sonucu gördükten sonra, Wu Enda tarafından birkaç ay önce yayınlanan bir Twitter'da ortaya çıktı:
Radyologlar işleri için endişelenmeli mi? Büyük haber: Yapay zekamız (ChexNet) artık radyologlara göre pnömoniyi teşhis etmek için göğüs röntgeni okuyabilir.
Bu büyük haber halkın sıkıntılarıyla yakından bağlantılı ve doğrudan radyologların işsizlik sorununa işaret ediyor, 1.400 kez iletildi ve 2.400 beğeni aldı.
Sonuç olarak, kontrast ortaya çıktı.
Aynı ekip, geçen yıl ChexNet yayınlandığında, radyologların işsizlikle karşı karşıya olduğunu ima etti.
Bu MURA modelinin son performansı, radyologların çalışmalarının kurtarılmış gibi göründüğü anlamına geliyor.
Akademik tartışma
Hatta ChexNet'in pnömoni teşhisi koyduğu "radyologları geride bıraktığı" ifadesi ortaya atıldığında pek çok soru geldi.
Örneğin, Lior'un ortaya çıkardığı doktor, şu anda Stanford'da doktora sonrası araştırmacı olan Harold Pimentel, Wu Enda'nın Twitter'ını gördü ve hemen eleştirdi:
Radyologların endişelenecek bir şeyleri yok;
Araştırma sonuçlarını sunarken herhangi bir noktadan sorumlu olun.
Ve bir sınır ötesi radyolog ve makine öğrenimi araştırmacısı olan Alexandre Cadrin de makalenin sonuçlarının ilginç olduğunu, ancak radyologların "endişelenmeyin" dedi.
Neden endişelenmiyorsun? Sır, ChexNet'in sonuçlarında yatmaktadır.
Harold daha sonra açıkladı:
Makine öğrenimi topluluğunun en az 30 yıldır tıbbi görüntüleme sorunları üzerinde çalıştığını, ancak tanıma sonuçlarının genellikle profesyonel olarak eğitilmiş insanlar kadar iyi olmadığını söyledi. Wu Enda Twitter'da bir paylaşımda bulunduğunda, sanki problem çözülmüş gibi dedi, ancak ortalama puanlarını biraz aşan sadece 4 radyolog buldular.
Doktor Eric Topol ayrıca bize hatırlatmak için makale sonuçlarında şu iki cümleyi işaretledi:
Bu model 4 radyolog ile karşılaştırılmıştır 4 kişi tüm pratisyenleri temsil edebilir mi?
Makine öğrenimini anlayan bir radyolog olan Declan O'Regan, makaledeki verilerin Wu Enda'nın Twitter sonucunu desteklemek için yeterli olmadığına dikkat çekti.Eğrinin altındaki alanın (AUC) istatistiksel bir karşılaştırması, seçilmemiş vakaların harici kör testi ve ayrıntı yok. Normal vakaların oranı yoktur ve yanlış sınıflandırma için örnek verilmemiştir.
Çok fazla şüphe yok, ancak herkes artıyor ve ses yeterince yüksek değil.
Biyologlar, doktorlar ve Wu Enda'nın makine öğrenimi meslektaşlarının yarısı, büyük ölçüde Wu Enda'nın akademik durumu ve etkisi nedeniyle bu Twitter'dan memnun değil.
Lior'un görüşüne göre, akademik çevrenin içinde ve dışında tanınmış büyük bir Vist ve 300.000 Twitter takipçisi olan Wu Enda o kadar sansasyonel ki, meslektaşları, halk ve tüm bilim insanı grubu için iyi bir şey değil.
Meslektaşlar için hasar açıktır. Tanınmış bilim adamları kendi araştırma sonuçlarıyla bağırdılar Sıradan bilim adamları küçük bir mesleği bile ortadan kaldıramazlar Bir makale nasıl yayınlanır?
Halk ve bilim camiası için temel güven bu şekilde ortadan kalkıyor: halk o kadar abartıldı ve tekrar tekrar kandırıldı, kim bilim adamlarına inanır ki?
Şey öyle bir şey.
Lior Pachter
Lior Pachter, Hesaplamalı Biyoloji, Hesaplama ve Matematik Bilimleri Profesörüdür ve şu anda California Teknoloji Enstitüsü'nde öğretim üyesidir. Şu anda ekibi, tek hücreli dizileme teknolojisinin geliştirilmesine ve bunun RNA biyolojisindeki uygulamasına odaklanarak genomik için hesaplamalı ve deneysel yöntemler geliştiriyor.
Bu, internette yaptığı ilk ateş değil.
Örneğin, dört yıl önce, yeni bir blog açan Pachter, arka arkaya üç Xiong makalesi yayınladı ve daha önce Nature Biotechnology'de yayınlanan iki makaleyi şiddetle eleştirdi.
Hedeflerinden biri, tanınmış bir karmaşık ağ araştırma otoritesi olan Albert-Laszlo Barabasi idi ve diğeri, MIT'deki hesaplamalı biyoloji araştırma grubunun başkanı olan Manolis Kellis'ti.
Ayrıntılara girmeyeceğiz. Ancak bu dönemde Pachter'ın tarzı da engellenmedi. O sırada bir rapor şunları belirtti:
"Lyle uzun zamandır blog yazmıyor, Ağustos 2013'ten itibaren yarım yıldan fazla. Ama bu kesinlikle blog dünyasında harika bir şey. Lyle'ın blog stili çok net, yani nasıl ortaya çıkarsanız bakın, önce bir çatırtı yaşayacaksınız. Fat beat. "
Ve yukarıda bahsedilen ikinci eleştiri, Pachter'in uzun yıllar tahammül ettiği bir salgındı ve bir detayı bulduktan sonra tüm gücüyle başladı. Bu profesörün de düşünceli olduğunu ve ateş etmeyi sevdiğini gösteriyor, bu da insanların New York Üniversitesi'nden Profesör Marcus'u düşünmesine neden oluyor.
Yılın belagat ve şimşekleri ile karşılaştırıldığında, Wu Enda'ya yönelik eleştirisi bu sefer "üç uyum ve bir eksik" tavrı olarak görülmelidir.
Marcus'a gelince, Marcus orada olacak.
Şu anda Marcus da bu olaya katıldı ve Twitter'a tekrar ateş etti:
"Aşırı yutturmaca, Wu Enda'nın görüntüleme teşhisinde, arabalarda ve daha genel olarak AI'da alışkanlığı haline gelmiş olabilir."
Gelecek hakkında
Aslında sert konuşan sadece Wu Enda değil.
Daha önce, ünlü Geoffrey Hinton bir keresinde şöyle demişti: Şu andan itibaren radyologların eğitimi durdurulmalı. Derin öğrenmenin 5-10 yıl içinde bu pozisyonların yerini alacağını öngördü.
Kısıtlanmış bir İngiliz olarak Hinton, derin öğrenmenin getirebileceği tıp devrimi konusunda tutkulu. "Çok fazla doktorun verileri verimsiz kullandığını gördüm ve hastanın artzamanlı bilgileri büyük ölçüde göz ardı edildi; doktorların BT taramalarını iyi okuyamadığını ve iki doktorun aynı taramayı yorumlayabildiğini gördüm. ".
Üç farklı durumda doktor, CT taramasına dayanarak karısının ikincil bir tümörü olduğunu, ancak her seferinde yanlış teşhis edildiğini söyledi. Hinton, AI'nın sonunda radyologları işsiz bırakacağına inanıyor.
Yakın zamanda Wu Enda'nın öğretmeni Michael I. Jordan'ın "Yapay Zeka: Devrim Gelmekten Uzak" başlıklı bir blog yayınladığını belirtmekte fayda var.
Bu makalede Ürdün de 14 yıl önceki geçmişini hatırladı, ancak makine tıbbi sistemde kullanıldıktan sonra veri hataları ve diğer nedenlerin "Down sendromu teşhisinin artmaya devam ettiğini" ve bazı bebekler için gereksiz gereksiz sorunlara yol açtığını ima etti. ölüm".
Bu durumdan yola çıkarak Jordan bir noktayı ortaya koyuyor: AI ciddi kusurları açığa çıkarıyor, herkes verilere fazlasıyla bağlı ve derin öğrenme yapay zekanın tamamı değil. Ve muhakeme, nedensellik vb. Konularda daha fazla ilerlemeye dikkat edilmesi önerilir.
Gelecekte, tartışma devam edebilir. Neyse ki, herkesin amacı aynı, yani insan toplumuna nasıl daha iyi fayda sağlanacağı.
Xue Yu: "Kızgın Lyle Pachter"
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! İlgili ayrıntılar için lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesini yanıtlayın.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalama Yazarı
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
