人工智能需要依靠人工力量吗?AI为医学、教育学带来什么改变?

今天，小编将在这篇文章中为大家带来人工智能的有关报道，通过阅读这篇文章，大家可以对它具备清晰的认识，主要内容如下。

一、人工智能背后的“人工”

AI数据标注员被称作“人工智能背后的人工”。“数据是人工智能的血液。当下是大数据基础上的人工智能，是数据智能的深度学习时代，可以说谁掌握了数据，谁就有可能做好。”中科院自动化所研究员、视语科技创始人王金桥告诉科技日报记者。他解释，当前的人工智能也被称作数据智能，在这个发展阶段，神经网络的层数越多，神经网络越深，需要用于训练的数据量越大，“比如目前人脸识别做得好的是中青年人脸识别系统，因为年轻人坐车住酒店，采集的数据量大，小孩和老年人数据相对较少。”

但同时，只有数据是没用的。对于深度学习来讲，数据只有加上标签才有意义，才能用于机器的学习和进化。“标注是一个必须的工作。”王金桥说。

王金桥介绍，从数据的收集、清洗、标注到校验都离不开人工。数据标注最基本的就是画框，比如检测目标是车，标注员就需要把一张图上的所有车都标出来，画框要完全卡住车的外接矩形，框得不准确机器就可能“学坏”。再比如人的姿态识别，就包括18个关键点，经过训练的标注员才能掌握这些关键点的标注，标注完成的数据也才能符合机器学习的标准。

不同的数据类型对标注员的要求也不一样。除了一般较为简单、可以通过培训掌握的标注，还有一些需要专业背景的标注，比如在医疗数据标注中，标注员需要做医疗图像的分割，把肿瘤区域标出来，类似工作就需要看得懂片子的医生完成。再比如地方方言或外国文字，需要的也是掌握那门语言的标注员。

二、人工智能为这两大领域带来了什么改变

1.医学领域

比如有数据显示AI在医学影像领域的“读片”的准确率已经与医生不相上下，甚至比医生更准确。但是医学终究是非常严谨的科学，是要面对病人的。比如医学影像可能疑似从有的尺度，给一份片子判定有10个以上的肺部结节。那么具体诊断还是要有医生来最终复合的。另外，AI的意义在于可以与大数据和云计算技术融合，比如这个人上半年有7-8个肺部结节，现在发现有十几个结节，这个就是类似病例档案分析的功能，这个有利于给医生决策。

带来的变化就是，医学影像学专业，在未来的就业中，可能会越来越多的与AI打交道，甚至有可能医学影像科室的用人需求也变少，但效率提高，这个是有可能的。在可以预见的将来，人工智能一定会在医学领域有更多的应用，但是绝对不会取代医生。因为这涉及医学伦理问题，当然在所以医学领域最有可能被AI所赋能的除了医学影像学专业之外，还有就是预防医学专业，未来的传染病防控方面，AI人工智能的数据统计与分析将会发挥较大作用;药学类的药物分析专业，目前也正在被人工智能AI技术所赋能;医学检验等专业未来就业也会越来越智能化，智能化。特别是在基础医学的生物医学等专业有关疫苗等研究。

2.教育学领域

有人说，在全民上网课期间，为什么不能由全国顶级名师录制视频，放到网上播放。甚至以后，学校都不用了，大家在家里就可以享受最优秀的教育资源。所以AI人工智能赋能教育行业后，也不需要那么多老师啦!其实教育和医学非常类似，那就是同样涉及伦理，学校存在的意义在于解决孩子的自律问题，让孩子们在不太成熟的年龄接受集体环境教育这才是实体学校的意义!说白了各类学校，包括大学本专科，读研，不仅仅是知识传授，还有一个社会的和谐与稳定问题，青春少年都撒到社会上必然是不太合适的。所以无论人工智能AI怎么发展，教师职业是不会被取代的。师范类专业目前主要挑战是双减政策和未来的新生人口减少所带来行业规模压缩问题。

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