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拍品不多，一共只有18樣，然而每樣都能說出不少門道。

其中一串寶石項鏈吸引住了她的目光。不太能戴出去，然而非常漂亮。看看簡介，是喀什米爾藍寶石的，主石足足有10克拉，水滴形狀。描述上說，喀什米爾藍寶石礦1887年便被開采殆盡并且停產，大的寶石非常難得。

不懂……

快速看完，阮思澄把目錄名冊合上、還回。

邵君理淡淡地問：“有想要的嗎。”

“？？？”阮思澄說，“沒有。”毫不猶豫。

“行。”

“那，邵總，我先走了，思恒醫療還有事情。”

“行。”

“拜拜。”

邵君理略一點頭。

等阮思澄離開以后，邵君理將目錄名冊翻回到了項鏈那頁，把圖和文掃了一遍——他注意到阮思澄在翻看時曾停留數秒。

…………

除去這次，阮思澄、邵君理幾乎沒有閑聊。

新年跨年那天晚上，阮思澄給邵君理發祝福短信，說：【祝揚清在新的一年蒸蒸日上，也祝您投資的思恒前程錦繡，讓您賺到好多好多！！！】

邵君理回：【已經賺了。】

很多很多。

他指的并不是金錢。

…………

醫院病歷開張以后，再談合作就容易了。阮思澄用云京兒童醫院、j省人民醫院、云京p大三院做例子吹牛逼，又拉來了一些合作，基本都是外省市中電子病歷程度高的摩登醫院。它們對it友好，卻又沒有被太多的公司“騷擾”過。

到二月時，陳一非帶隊將“急診胸痛”部分全部做出來了。

一切都在計劃當中。

資金還能再挺大約兩個來月。他們需在一個月內完成測試、改bug、完善，同時阮思澄與投資公司接觸，等產品一出來立即演示、融資。

就一個月可以融資，時間真的相當緊了。這說明，阮思澄要立即簽termsheet（投資條款清單），催人家做盡職調查，簽投資交易文件。等拿到了過橋貸款，才可以松一大口氣。

在測試時，阮思澄、陳一非、石屹立等人都非常緊張。

對于早早便完成的頭部以及部分腹部，思恒醫療已經完成程序測試。他們將80%的患者病歷用于訓練多層神經網絡，20%的患者病歷用于測試最終的準確率，都沒問題。

現在，思恒醫療需要做的，就是測試剛做好的胸部還有剩余腹部，以及綜合起來的全部腹部。

而這些恰恰是整個項目當中最困難的部分，說不擔心絕對是在撒謊扯淡。

但阮思澄也并不算特別害怕——陳一非的方向、框架沒有問題，邵君理都說了，非常清楚干凈。

他們將胸痛患者的心電圖、ckmb、肌鈣蛋白等等信息輸入軟件，又把許多急性腹痛患者的檢查數據、ct片子、b超視頻也輸入進去，屏住呼吸，拿到ai給他們的診斷結果，急急忙忙地與患者病歷上的“標準答案”比對。

結果如同晴天中的一道霹靂，扇了思恒醫療每個人一耳光。

甚至打得他們耳朵里面嗡嗡直響。

不準。

而且，完、全、不、準，診斷的正確率大約只有一半。

他們用看救命稻草般的眼神看急診醫生cso石屹立，石屹立一一復查，神情同樣痛苦，表示，對于有分歧的患者，病歷上面三甲醫生給的診斷是正確的，而ai給的診斷，是錯誤的。

第32章 裁員（三）

對于ai來說, 讓結果從“不準”到“準”, 不是十分容易，與傳統的“找bug修bug”模式全然不同。

目前在對ai的爭論當中，一個常常被提起的問題就是“算法黑箱”。也就是說，人類不能解釋它的工作原理。

人工智能的核心是“神經網絡”。科學家們模仿人類神經系統，讓機器進行學習。“神經元”們一層一層分布下來，每個單元都能接收部分數據，再將結果向上傳給其他單元。

還是用“貓”來打比方，第一層可以將圖片切割、降維, 得到許多小圖, 第二層在每個維度利用色差尋找邊緣, 三四五層根據勾勒出的邊緣確定各個器官形狀，六七八層通過各個部分顏色判斷毛色、花紋，瞳色……最后頂層得出答案：這是貓、狗、兔子、其他。

2006年多層神經網絡出現以前，機器學習都只處于初級階段, 需要人工提取特征。而2006年后, 它進入到“深度學習”的大時代。人類不監督、半監督, 機器自己分析特征、獨立思考。給一萬張貓的圖片, 說“這都是貓”, 它就懂了，再給一張它沒見過的，問“是不是貓”, 它會說是。人們給它正確答案的數據集, 它便可以進行學習, “看”的越多會的越多，不斷優化自身能力。因此，“人工智能”定義十分清晰，區別是真·人工智能還是噱頭只需要看它有沒有模仿人腦。

然而，對每一層都在提取什么特征，以及機器為何要做這些事情、為什么能得出結論，人類無法解釋。根據輸出，有些提取簡單易懂，比如勾勒邊緣、模糊圖片、突出重點、銳化圖片……可是，在很多時候，人類完全get不到！看著某層下來以后圖片所變成的樣子，只能叫一聲“什么鬼！”有時人類只能提出幾個特征，ai分出好幾百層！

它給了人空前的可能，也給了人無盡的困惑。

就像人類無法摸清大腦的工作原理一樣，他們同樣無法摸清ai的工作原理。

訓練ai這種方式為何能行？它是如何學的？信息存在哪里？為何下此判斷？不知道。

它好像在玄幻境界。碼工時常覺得自己正在養蠱，賊刺激，給蠱蟲喂個這個、喂個那個，一掀蓋子，嚯，出來一個超厲害的東東！

有人說，讓ai向人解釋一個東西，相當于讓人向狗解釋一個東西，聽著so sad。

人類歷史充分表明，只有一個決策可以解釋、分析，人才可以了解它的優點缺陷，評估風險，知道它在多大程度能被信賴。

很多專家說過“必須質疑人工智能為何做出一個決定……”“難道，無人汽車每回出事，企業都說不知原因、ai讓它這么干的？”