| 2022年底，openAI發(fā)布基于新一代大語(yǔ)言模型的通用人工智能對(duì)話系統(tǒng)ChatGPT，瞬時(shí)引爆全球AI新浪潮，發(fā)布幾個(gè)月來(lái)，熱度持續(xù)升溫，不斷火出圈，似乎無(wú)處不在，無(wú)所不能。使用過(guò)的用戶無(wú)不感嘆它的 ”全知全能“：“只有你想不到，沒(méi)有 ChatGPT 辦不到！”，它可以在美國(guó)大學(xué)入學(xué)“SAT”考試中拿到1410分高分，超過(guò)絕大多數(shù)人類，沖刺哈佛不是夢(mèng)；它可以通過(guò)谷歌 Level 3 的工程師面試拿到18 萬(wàn)美元年薪;它甚至可以變身蘇格拉底，在你提問(wèn)時(shí)不直接告訴你答案，而是一步步引導(dǎo)你自己得到答案。ChatGPT所代表的新一代生成式人工智能技術(shù)也被稱為繼蒸汽機(jī)、電氣革命、信息革命之后的第四次工業(yè)革命標(biāo)志性技術(shù)，代表著人類科技文明又進(jìn)入了一個(gè)全新時(shí)代。短短幾個(gè)月，ChatGPT已經(jīng)改變了很多人的生活，它可以寫作，繪畫，作曲，推理，編程，算數(shù)無(wú)所不能，學(xué)生用它做作業(yè)，老師用它批改作業(yè)；程序員用它寫程序，一個(gè)人頂一個(gè)團(tuán)隊(duì)；文員用它生成文案，幾秒鐘可以干完過(guò)去幾小時(shí)甚或幾天的活；有人用他寫的論文順利博士畢業(yè)；有人用它一個(gè)月寫了20部小說(shuō)全部發(fā)表；一些游戲公司開(kāi)始用它繪圖并裁員60%以上美工...而這一切突如其來(lái)的變化，讓人們?cè)隗@喜之余又有些不知所措。政府、科學(xué)家和精英們?cè)谒伎祭^續(xù)發(fā)展人工智能是否導(dǎo)致人類對(duì)文明失去控制；大企業(yè)們會(huì)擔(dān)心在變革中被淘汰而爭(zhēng)相上車研發(fā)自己的大模型；普通人在擔(dān)憂自己的工作會(huì)不會(huì)被AI取代而失業(yè)。還有因此衍生一系列的倫理問(wèn)題，法律道德問(wèn)題等等，都讓人們對(duì)這個(gè)新事物是又愛(ài)又怕。縱觀人類史上幾次類似的重大的生產(chǎn)力革命，科技會(huì)超越和取代一部分人類的能力，確實(shí)會(huì)導(dǎo)致一部分人引以為傲生存技能突然沒(méi)了用武之地，但是同樣為人類文明打開(kāi)新的篇章，從而養(yǎng)活更多的人類，創(chuàng)造更多的職業(yè)，讓人類生活的更加精彩。唯一不同的是，過(guò)往的科技革命都是替代的人類的體力或者機(jī)械的重復(fù)腦力勞動(dòng)和記憶力等，而本次的升級(jí)則開(kāi)始觸及人類深層次的思維和智力，沖擊必然會(huì)有的，造成一部分的人失業(yè)也是必然會(huì)發(fā)生的。但是潘多拉的盒子已經(jīng)打開(kāi)，擔(dān)心已然是多余的，我們更多要思考的是如何去擁抱新事物，如何去投身這場(chǎng)變革。首先取代肯定是不可能的，因?yàn)橹嗅t(yī)不僅僅是門醫(yī)學(xué),更是一種文化,一種基于宇宙和人體整體觀念的生命智慧哲學(xué)。如果有一天人工智能已經(jīng)達(dá)到可以全面取代中醫(yī)師的程度，那么只有一種可能，那就是人類已經(jīng)被人工智能取代了，中醫(yī)也就沒(méi)意義了。從這個(gè)角度而言，中醫(yī)的根本是以人為本的，絕不是一個(gè)冰涼機(jī)器能取代的。不過(guò)從另一個(gè)角度看，一個(gè)人工智能通過(guò)學(xué)習(xí)中醫(yī)知識(shí)能不能成為一個(gè)優(yōu)秀的中醫(yī)師呢？也就是成為一個(gè)黃帝內(nèi)經(jīng)描述的“問(wèn)而知之謂之工”，拋開(kāi)由醫(yī)入道成神成圣的范疇，專心做一個(gè)不知疲倦療效穩(wěn)定的醫(yī)工呢？這種可能是存在的，但是目前還有三個(gè)難題: 1）中醫(yī)流派眾多，法無(wú)定法 相對(duì)來(lái)說(shuō)，人工智能成為一個(gè)優(yōu)秀的西醫(yī)師比成為一個(gè)中醫(yī)師要容易的多，因?yàn)槲麽t(yī)是完全標(biāo)準(zhǔn)化的，所有規(guī)則都是固定的。就算是上一代人工智能技術(shù)，都可以很好的駕馭西醫(yī)的知識(shí)和規(guī)則，比如十幾年前的IBM醫(yī)療AI沃森就已經(jīng)超過(guò)大多數(shù)醫(yī)生的診斷能力。但是對(duì)于中醫(yī)而言，傳承幾千年下來(lái)，有真?zhèn)鞯?，假傳的，失傳的；也有守舊的，創(chuàng)新的，編造的。縱然有如四大經(jīng)典這樣的指路明燈，但是也不妨礙歷代醫(yī)家從各個(gè)角度的個(gè)人解讀與發(fā)揮，數(shù)萬(wàn)本中醫(yī)古籍，足以迷亂后人，逐漸形成各種風(fēng)格各種流派的，有殊途同歸，也有漸行漸遠(yuǎn)，甚至于針?shù)h相對(duì)，格格不入。但是卻有一個(gè)共同點(diǎn)，能流傳下來(lái)的，一定是有療效能治病的。是的，同一個(gè)人同一個(gè)病，可以有很多種種方案，還能都有效，而且每個(gè)醫(yī)師都認(rèn)為自己方案才是最正確，別人的都是歧途，這就是中醫(yī)的現(xiàn)狀。每一次中醫(yī)治病就是患者個(gè)體和醫(yī)師個(gè)體兩個(gè)量場(chǎng)之間的一次獨(dú)一無(wú)二的交互，對(duì)于以人為本的中醫(yī)來(lái)說(shuō)，貌似本就該如此。但是對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，那就是一路坑，你讓AI單學(xué)一個(gè)傷寒雜病論，會(huì)是個(gè)不錯(cuò)的醫(yī)工；但是如果讓AI機(jī)械學(xué)習(xí)古今數(shù)十萬(wàn)醫(yī)書(shū)后，你覺(jué)得它還能會(huì)看病嗎？2）AI具有很大的不確定性 現(xiàn)階段的AI，包括最先進(jìn)的GPT-4，回答問(wèn)題都具有很大的不確定性。這種不確定性來(lái)自多個(gè)方面，一是來(lái)自訓(xùn)練的海量數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，AI自身是很難甄別的；二是AIGC的模式下，可能同一個(gè)問(wèn)題，AI每次的回答都會(huì)有所不同，輸出很不穩(wěn)定。技術(shù)強(qiáng)如谷歌，年初在其大模型聊天機(jī)器人首秀也翻車，回答錯(cuò)誤問(wèn)題導(dǎo)致當(dāng)天市值蒸發(fā)7172億。而其后各大廠商發(fā)布各自大模型，不約而同的都是放錄像，而不敢現(xiàn)場(chǎng)演示，被網(wǎng)友戲稱發(fā)布了個(gè)ChatPPT。不過(guò)ChatGPT更智能一些，似乎覺(jué)得這個(gè)答案不太合理，于是發(fā)揮了其一本正經(jīng)的胡說(shuō)八道的特長(zhǎng)，硬是生編了一套符合邏輯的虛假信息來(lái)圓。這也是生成類AI的另一個(gè)不靠譜之處，遇到不太確定的問(wèn)題，它也會(huì)言之灼灼的胡編亂造信息給你，當(dāng)你發(fā)出質(zhì)疑后，它會(huì)迅速認(rèn)錯(cuò)然后另編一個(gè)，讓你哭笑不得。所以這樣的這樣的AI醫(yī)生來(lái)開(kāi)藥給你，你敢吃嗎？3）診斷數(shù)據(jù)采集難以標(biāo)準(zhǔn)化 中醫(yī)診斷要求是望聞問(wèn)切四診合參，對(duì)于AI而言就是現(xiàn)在流行的多模態(tài)。但是這個(gè)信息采集是無(wú)標(biāo)準(zhǔn)的，目前最普遍的做法就是問(wèn)診信息，也就是通過(guò)癥狀匹配治療方案，因?yàn)榘Y狀是可以做到相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)。如果加入醫(yī)師的舌診和脈診輸入，那就千差萬(wàn)別了，對(duì)醫(yī)師要求也很高。輸入千差萬(wàn)別，指望AI能穩(wěn)定輸出，那就是天方夜譚了。所以即便有些AI接收舌像和脈象，也只能做輔助參考，不敢用于決定性診斷。當(dāng)然也有一些自動(dòng)分析舌照，或是自動(dòng)采集脈象的，這個(gè)數(shù)據(jù)就能標(biāo)準(zhǔn)很多，雖然同樣受光線，角度，以及設(shè)備敏感度制約，但是比靠醫(yī)師輸入來(lái)采集信息，還是要靠譜的多。所以這個(gè)難題，說(shuō)難也不難，技術(shù)上其實(shí)很容易實(shí)現(xiàn)。但是讓中醫(yī)師接受標(biāo)準(zhǔn)化診斷數(shù)據(jù)，代替自身的四診合參，這個(gè)不是一般的難，甚至是無(wú)解的難。接下來(lái)我們聊聊，這三大難題有沒(méi)有可能被突破？要搞清這個(gè)，我們就需要深入了解下AI的技術(shù)原理，如果你從網(wǎng)上搜ChatGPT的實(shí)現(xiàn)原理，能找到的大概都是一堆數(shù)學(xué)公式。但是我們是搞中醫(yī)，不是搞算法的。所以這里我盡量拋開(kāi)數(shù)學(xué)，嘗試在邏輯和哲學(xué)層面與大家探討一下AI的發(fā)展和原理。人類對(duì)于人工智能的向往源遠(yuǎn)流長(zhǎng)，無(wú)論是西周的偃師造人還是古希臘神話的黃金機(jī)器人，都是基于人類模擬自身的樸素夢(mèng)想。而早在計(jì)算機(jī)誕生之前，阿西莫夫就提出了機(jī)器人三定律，把神話變成了科幻。1946年第一臺(tái)計(jì)算機(jī)誕生后，人工智能終于有了實(shí)質(zhì)性的研究和實(shí)踐。從十九世紀(jì)五十年代起，掀起了第一波人工智能熱潮，奠定了人工智能的研究路線和算法。70多年過(guò)去了，不但路線沒(méi)有偏離，算法其實(shí)進(jìn)步也不大，唯一突飛猛進(jìn)的大概就是算力了。當(dāng)時(shí)的研究路線有三派：邏輯學(xué)派（符號(hào)主義），仿生學(xué)派（連接主義）和進(jìn)化學(xué)派（行為主義）。這三個(gè)方向其實(shí)也代表著人類認(rèn)識(shí)世界的三種思想。邏輯學(xué)派基本代表了現(xiàn)在科學(xué)的普遍世界觀，這個(gè)世界是規(guī)則是世界，主宰世界運(yùn)行的是一系列的真理和定律，一切行為現(xiàn)象背后都有其規(guī)律可循，把人類認(rèn)知和思維的基本單元稱為符號(hào)，認(rèn)知過(guò)程就是在符號(hào)表示上的一種運(yùn)算，所以叫符號(hào)主義。符號(hào)主義人工智能正是秉承這一世界觀，為人工智能設(shè)計(jì)一條條基礎(chǔ)邏輯和規(guī)則，讓人工智能在其框架內(nèi)運(yùn)行。因?yàn)榉峡茖W(xué)界的主流世界觀，且有清晰的邏輯規(guī)則及可控性，可解釋性，從人工智能誕生以來(lái)，符號(hào)主義就一直是絕對(duì)的正統(tǒng)學(xué)派，長(zhǎng)期在人工智能研究中處于主導(dǎo)地位。目前市面上的商業(yè)人工智能系統(tǒng)，絕大多數(shù)的是這一類。仿生學(xué)派則認(rèn)為無(wú)論世間多么復(fù)雜的的事物，都是由最簡(jiǎn)單的單元相互連接和傳遞的結(jié)果，世界是如此，人腦也是如此，所以叫連接主義。連接主義立足于人腦仿生學(xué)研究，創(chuàng)立了神經(jīng)元及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型，以此模擬人腦的學(xué)習(xí)和思維過(guò)程，開(kāi)辟了人工智能的另一條道路。但是受限于算力，連接主義長(zhǎng)期停留在理論階段，少有實(shí)質(zhì)性突破，但是算法和模型也在不斷進(jìn)步中，隨著算力的提升，連接主義的人工智能2010年開(kāi)始逐漸從各方面碾壓上符號(hào)主義的人工智能，并在2016年AlphaGo（阿法狗）對(duì)決圍棋世界冠軍李世石一戰(zhàn)成名天下知，取代符號(hào)主義，奠定其當(dāng)下人工智能研究的主流地位。如今的ChatGPT的成功則是證明了這條路已經(jīng)走通，因此也聚焦了全世界的目光和資源。進(jìn)化學(xué)派認(rèn)為世界源于感知，而智能源于感知的信息反饋，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是世界之所以表現(xiàn)這樣，是基于人類的眼耳鼻舌身的感知，而人類的智慧來(lái)源，就是對(duì)這些感知信息的提取，處理，存儲(chǔ)。所以行為主義基于控制論，通過(guò)研究生物進(jìn)化機(jī)制，模擬人在控制過(guò)程中的智能行為和作用，形成了“感知—行動(dòng)”的智能模擬控制系統(tǒng)。行為主義的研究和發(fā)展遠(yuǎn)不如符號(hào)主義和連接主義廣泛和深入，目前主要應(yīng)用在機(jī)器人領(lǐng)域，不是我們今天探討的關(guān)鍵。接下來(lái)我們從中醫(yī)AI的角度來(lái)深入探討一下，現(xiàn)在我們知道早期都是符號(hào)主義人工智能，靠的是工程師固化知識(shí)點(diǎn)、規(guī)則和邏輯，人工智能按部就班執(zhí)行，是否智能取決于設(shè)計(jì)者預(yù)判了多少場(chǎng)景固化了多少邏輯，優(yōu)點(diǎn)是邏輯清晰，輸出可控，可解釋，可信度高;缺點(diǎn)是現(xiàn)實(shí)世界知識(shí)無(wú)限，場(chǎng)景無(wú)限，不可能完全固化，也不能自我學(xué)習(xí)，導(dǎo)致長(zhǎng)期以來(lái)人工智能都被成為人工智障。當(dāng)然后期也發(fā)展出了隨機(jī)森林，知識(shí)圖譜等技術(shù)，讓人工智能不再那么死板，不再完全依賴于工程師的邏輯固化，具備了一定的學(xué)習(xí)和推理能力。目前市面上的中醫(yī)AI大都是以知識(shí)庫(kù)與決策樹(shù)為基礎(chǔ)的早期智能。因?yàn)榉?hào)主義的智能是沒(méi)有理解能力的，醫(yī)書(shū)肯定是看不懂的，所以推理邏輯來(lái)源只能來(lái)自兩個(gè)方面，一、醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的格式化邏輯；二、海量病歷的機(jī)器學(xué)習(xí)。前者的問(wèn)題在于沒(méi)有人可以把自己的經(jīng)驗(yàn)做無(wú)損的完全格式化總結(jié)；后者的問(wèn)題在于病歷收集難度以及可信度，尤其是可信度，正是我們上面提到的第一個(gè)難題，來(lái)自不同醫(yī)師，不同流派的，記錄不規(guī)范并且療效不明的海量病歷，恐怕只能讓機(jī)器越學(xué)越糊涂。在此兩者之外還有一個(gè)患者基本信息采集難以規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)化的大問(wèn)題，就算人工智能的推理能力足夠好了，使用者輸入的信息不標(biāo)準(zhǔn)不能如實(shí)反映患者真實(shí)情況，結(jié)果也會(huì)是一塌糊涂。所以經(jīng)常有朋友問(wèn)我現(xiàn)在有沒(méi)有靠譜的中醫(yī)AI？我也只能呵呵了。幾千年來(lái)，能把自身經(jīng)驗(yàn)最少損失，最大化療效的格式化邏輯總結(jié)，唯仲景一人。所以，就目前而言，一個(gè)以傷寒論為準(zhǔn)則，以最簡(jiǎn)單方證對(duì)應(yīng)為邏輯，只開(kāi)經(jīng)方的最簡(jiǎn)陋中醫(yī)AI，反倒可能是療效最好的。當(dāng)然問(wèn)題也是很多，比如上一波席卷全國(guó)的新冠，典型的發(fā)熱，惡寒，身痛癥狀，在經(jīng)方有多少種可能？不說(shuō)AI，全國(guó)經(jīng)方醫(yī)家也給出各不相同的答案，有推薦麻黃類的葛根湯，麻黃加術(shù)湯，麻杏甘石，大小青龍等，也有柴胡桂枝湯，桂枝二越婢一湯，桂枝加附子湯等等，或是理中四逆輩，真武湯，白通湯等。如果采集信息不標(biāo)準(zhǔn)，輸入癥狀不完全，AI恐怕也只能聽(tīng)天由命。還有一種就是精心調(diào)教的大師專家系統(tǒng)，假如你信服和學(xué)習(xí)某位大師，用基于該大師經(jīng)驗(yàn)的專家系統(tǒng)輔助診療，還是幫助很大的?，F(xiàn)階段中醫(yī)AI雖然面臨問(wèn)題很多，但是最大的優(yōu)勢(shì)是不存在我們上面提出的第二個(gè)難題，一經(jīng)固化的邏輯，具備可以解釋，可追溯能力，發(fā)現(xiàn)不可靠回答就可以及時(shí)改正，不存在隨機(jī)性和不確定性。如今的人工智能領(lǐng)域連接主義大行其道，風(fēng)頭無(wú)二，在超強(qiáng)算力和大模型（LLM）的加持下，已經(jīng)初步具備了學(xué)習(xí)，思考，理解，創(chuàng)造和多模態(tài)（文字，圖片，聲音，視頻等通通掌握）能力。如果讓大模型來(lái)學(xué)習(xí)中醫(yī)，能做到什么程度？這條路還沒(méi)有人探索過(guò)（也許現(xiàn)在已經(jīng)有人在做，但是我不了解，如果有朋友同道已經(jīng)在做，希望可以聯(lián)系我，我們多多學(xué)習(xí)交流，互通有無(wú)）。我們這里只能從原理上分析一下，那么這新一代人工智能是如何推理的呢？微軟報(bào)告里是這樣描述的“我們過(guò)去幾年，人工智能研究中最顯著的突破是大型語(yǔ)言模型（LLMs）在自然語(yǔ)言處理方面取得的進(jìn)展。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于Transformer架構(gòu)，并在大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)體上進(jìn)行訓(xùn)練，其核心是使用一個(gè)自我監(jiān)督的目標(biāo)來(lái)預(yù)測(cè)部分句子中的下一個(gè)單詞。”這話有點(diǎn)難懂，我們這里也不是探討算法和數(shù)學(xué)原理。簡(jiǎn)單而言，這個(gè)新一代智能還是秉承著連接主義的基礎(chǔ)世界觀，復(fù)雜事物都是由最簡(jiǎn)單的單元相互連接和傳遞的結(jié)果，它認(rèn)識(shí)世界只有一個(gè)維度——概率。以文字處理為例，它通過(guò)海量的現(xiàn)實(shí)世界文字分析，得出在各種場(chǎng)景，各種語(yǔ)境下，每一個(gè)詞可能出現(xiàn)的概率。在智能問(wèn)答或者生成文案時(shí)，根據(jù)你的提問(wèn)或者文案要求，然后根據(jù)每個(gè)詞的概率組合成一句話或一篇文章。應(yīng)用在中醫(yī)領(lǐng)域，它可能是通過(guò)學(xué)習(xí)所有的中醫(yī)知識(shí)，建立各種維度的概率，如方，藥，穴位，療法等等，在接受一個(gè)患者信息后，通過(guò)概率給出各種治療方案。這個(gè)東西已經(jīng)很難理解，而且也遠(yuǎn)不是我描述這么簡(jiǎn)單，大模型會(huì)在某個(gè)時(shí)刻突然變聰明，其變化如同神話里的注靈般,讓傀儡瞬間具備靈性。就連其創(chuàng)作者也說(shuō)“我們沒(méi)有解決為什么以及如何實(shí)現(xiàn)如此卓越的智能的基本問(wèn)題。它是如何推理、計(jì)劃和創(chuàng)造的？”這就是大模型的不可解釋性。這種通過(guò)海量訓(xùn)練后，突然暴增的智能性，行業(yè)里稱為涌現(xiàn)（emergence ）。是否具備涌現(xiàn)能力，以及具備多少涌現(xiàn)能力，已經(jīng)是人工智能的分水嶺。同行的朋友見(jiàn)面第一句話，往往是“你的模型涌現(xiàn)了嗎？“，但是目前還沒(méi)有人知道人工智能的涌現(xiàn)是如何發(fā)生的，只知道在足夠大的模型，足夠多的數(shù)據(jù)訓(xùn)練下才有可能發(fā)生。既然無(wú)法從邏輯上理解，我們就嘗試從哲學(xué)上理解一下。 上面我們提到人工智能的三種路線代表了三種世界觀，世界的本源是什么樣子，這個(gè)問(wèn)題本就無(wú)解，人類的目前的探索可能甚至未能揭開(kāi)億萬(wàn)分之一。在量子理論問(wèn)世之前，科學(xué)界是決定論一統(tǒng)天下，牛頓用經(jīng)典物理學(xué)塑造了決定論的巍峨宮殿，幾乎無(wú)懈可擊——“這個(gè)世界就是我們可以理解的樣子，宇宙里沒(méi)有任何巧合，一切都是嚴(yán)格遵循規(guī)則，而人類已經(jīng)完全掌握了這些規(guī)則”。后來(lái)愛(ài)因斯坦舉起相對(duì)論的鋤頭挖倒了這座宮殿，但是他仍然是決定論的擁躉，堅(jiān)信“上帝從不擲骰子”。但是由于決定論的宮殿已經(jīng)被他親手挖倒，最終他還是在與玻爾等人論戰(zhàn)30年后敗下陣來(lái)。后世隨著量子理論的完善以及量子糾纏的發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在的科學(xué)界已經(jīng)普遍認(rèn)同，這個(gè)世界就是一個(gè)充滿了不確定性和隨機(jī)的世界，無(wú)論你是否理解或承認(rèn)。在最前沿猜想中，概率和關(guān)系就是整個(gè)世界的基石，宏觀世界的物質(zhì)存在，也不過(guò)的是微觀世界概率與關(guān)系的表象，概率波+薛定諤方程，就是宇宙的最終表達(dá)。是的，物質(zhì)不存在，空間不存在，一切像極了電腦虛擬世界中的一切事物，無(wú)論多么龐雜繁瑣，最終都?xì)w結(jié)于數(shù)字0和1的表達(dá)。當(dāng)然，這也只是科學(xué)猜想。說(shuō)到這里，你是否發(fā)現(xiàn)了什么？大模型的訓(xùn)練過(guò)程，就是把一切數(shù)據(jù)，知識(shí)這些可表現(xiàn)形式拆解為概率和關(guān)系；而大模型的推理過(guò)程，就是用概率和關(guān)系生成文字，圖片或其他可表現(xiàn)形式，像不像量子物理學(xué)的宏觀與微觀？從這個(gè)角度來(lái)看，大模型類的人工智能，似乎發(fā)現(xiàn)了人類尚未發(fā)現(xiàn)的領(lǐng)域，正在從另一個(gè)維度去認(rèn)識(shí)和理解這個(gè)世界。概率作用在于大樣本，知道有50%概率，對(duì)于扔一次硬幣得到是頭還是字毫無(wú)意義，但是你扔一萬(wàn)次甚至一億次，這個(gè)概率就成了定律，結(jié)果就是可預(yù)測(cè)的。所以大模型的根基就是要大，只有足夠多的數(shù)據(jù)，足夠多的參數(shù)，訓(xùn)練出來(lái)的大模型才有可能把概率變成定律。才有可能解決我們上面的前兩大難題，讓人工智能在學(xué)習(xí)中可以自我甄別，在輸出時(shí)可以穩(wěn)定不翻車，通過(guò)海量醫(yī)書(shū)的學(xué)習(xí)和實(shí)踐中的反饋，從另一個(gè)維度理解中醫(yī)，發(fā)現(xiàn)隱藏在概率中的一切理法方藥，成為最強(qiáng)中醫(yī)師，這種可能是存在的。不過(guò)這要依賴于將來(lái)的算力和算法的進(jìn)一步升級(jí)。所以目前看來(lái)，人工智能不僅無(wú)法取代中醫(yī)，就連做一個(gè)輸出穩(wěn)定療效不錯(cuò)的醫(yī)工也是很難的。說(shuō)了半天，結(jié)論似乎是在目前的技術(shù)下，中醫(yī)AI是無(wú)法解決上面三個(gè)難題的，搞中醫(yī)AI是不是就沒(méi)意義了？當(dāng)然不是！上面提到的很多思想和算法是在計(jì)算機(jī)發(fā)明之前就已經(jīng)被提出的，技術(shù)不成熟，不代表不能去探索。不邁出步子，永遠(yuǎn)也到不了終點(diǎn)?；谀壳暗募夹g(shù)條件，這個(gè)三個(gè)難題也是可以規(guī)避和解決的。第一個(gè)問(wèn)題其實(shí)很好解決，縮小范圍，不做通用中醫(yī)AI，做單一流派中醫(yī)AI，在深度學(xué)習(xí)之前，人工篩選所有的知識(shí)，書(shū)本和醫(yī)案，只選某一派甚至某一個(gè)人或者一批理念相近一脈相傳的醫(yī)師著作。比如我們可以找出歷代所有經(jīng)方醫(yī)家的傷寒論著作和醫(yī)案，再配合黃帝內(nèi)經(jīng)，輔行決等基礎(chǔ)醫(yī)理，讓大模型去學(xué)習(xí)和總結(jié)。相信一定能訓(xùn)練出一個(gè)出色的經(jīng)方醫(yī)家，甚至它還能幫我們找出傷寒論所有的錯(cuò)簡(jiǎn)漏條。第二個(gè)問(wèn)題在模型和數(shù)據(jù)量不夠大的現(xiàn)在，只能規(guī)避，也就是不使用AIGC技術(shù)來(lái)生成治療方案，但是并不代表我們就回到上一代人工智能，只能在老路上奔波。我們完全可以用大模型來(lái)學(xué)習(xí)上一步篩選出來(lái)的知識(shí)和數(shù)據(jù)，用以生成完善的知識(shí)圖譜。這種學(xué)習(xí)的效率和規(guī)模絕對(duì)是過(guò)去不可想象的。然后我們通過(guò)人工和實(shí)踐中逐步微調(diào)這個(gè)知識(shí)圖譜，讓其準(zhǔn)確性越來(lái)越高。第三個(gè)問(wèn)題其實(shí)不是技術(shù)問(wèn)題，是個(gè)理念的問(wèn)題。初期我們可以拋開(kāi)，但是在實(shí)踐中配備標(biāo)準(zhǔn)化的舌像采集和脈象采集或者經(jīng)絡(luò)采集設(shè)備，積累一定數(shù)量的病歷數(shù)據(jù)后，再次用標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練模型，這樣新的智能就不會(huì)受到信息采集者的主觀干擾，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的輸入輸出。另外，通用AI不容易實(shí)現(xiàn)，但是做專家專病的AI就相對(duì)容易的多。總之，隨著ChatGPT的問(wèn)世，一扇新的大門已經(jīng)打開(kāi)，新的生產(chǎn)力已經(jīng)上線，對(duì)于各行各業(yè)而言，終究要投身其中擁抱變化，這是早晚的事情。中醫(yī)診療AI不一定成熟，但是在客戶服務(wù)，患者關(guān)懷，醫(yī)患溝通這些方面，現(xiàn)有AI技術(shù)已經(jīng)很成熟，大家還是要多多關(guān)注。 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