“人工智能教父”预测我不会找到工作。他错了。
作者：Arjun Byju
还有一些人赞同 Hinton 的观点，即放射科医生就像“已经跨过悬崖边缘但还没有往下看的郊狼”——因此他们计划接受薪水最高的工作，勤奋工作并存钱以备不时之需。地板终于掉下来了。但这并没有消除我所在领域的替代幽灵。本月早些时候，76 岁的“人工智能教父”Geoffrey Hinton 被授予诺贝尔物理学奖。Hinton 对神经网络的开创性贡献被誉为引领了当今人工智能的爆炸式增长，但最近他赢得了“
危言耸听者
：在 Google 工作十多年后，他辞职去年，重点是警告公众人工智能对人类构成的风险。然而，在我自己的工作中，Hinton 在 2016 年声名狼藉，当时他预测我的工作现在已经过时了。我是住院医师第二年的医生，但当 Hinton 时我还是一名大学三年级学生建议我们应该立即停止培训放射科医生。
“很明显，五年内深度学习将比放射科医生做得更好。”可能需要 10 年，但我们已经有很多放射科医生了。“他的话是结果。2010 年代末充满了
文章
声称放射学结束;我知道至少有一些人因为这些预测而选择了其他职业。
八年过去了，辛顿的预言显然没有实现。深度学习无法完成放射科医生所做的事情，我们现在面临着最大的放射科医生短缺历史上，一些中心的成像积压了数月。这并不是说 Hinton 对于人工智能在放射学和其他领域的前景的看法是完全错误的。但在我的领域，很明显，他对 2016 年的双曲线预测，就像今天人工智能怀疑论者的预测一样，忽略了人工智能将如何——并且不会——塑造我们的更微妙的现实。未来几年的工作。它需要很长一段时间成为一名放射科医生。大学毕业后，有四年的医学院学习、一年的普通医学预备课程、四年的放射科住院医师培训，然后是一到两年的专科进修培训。
如此广泛的教育意味着工作的复杂性和严肃性，这应该使其无可挑剔，但这也使得算法取代的前景更加令人不安。
我花了十几年的时间学习，结果却因为电脑而失业？鉴于人们对将机器学习应用于放射学的巨大兴趣，这种担忧是可以理解的。在这近 1,000 名中FDA批准至少支持人工智能的医疗设备
76%
设计用于放射学。关于机器学习的论文发表得如此之多，以至于我们领域的杰出组织北美放射学会 (Radiological Society of North America) 拥有专用期刊仅针对放射学和人工智能，主题范围包括小儿神经肿瘤学到数字化乳房断层合成。
虽然目前这些应用程序中的大多数都只是理论上的（我的工作站只有一个基本的内置 AI 软件包），但可以公平地说，每个人都关心 AI。医学生在阅览室里轮流走动，询问我们居民是否认为自己 10 年后能找到工作；工程界人士赞扬计算机推理的客观性，而资深放射科医生则对医学中失落的艺术——人类格式塔感到遗憾。医院管理人员、计算机科学博士、外科医生，甚至我的非医学界朋友都宣称，人工智能的出现要么是为了拯救世界，要么是“吃掉我的午餐”。在我的同行中，一些人预测未来人工智能会减轻我们的负担，最大限度地提高效率，减少错误，并巩固诊断放射科医生的不可或缺性。还有一些人赞同 Hinton 的观点，即放射科医生就像“已经越过悬崖边缘但尚未向下看的土狼”，因此他们计划采取行动薪水最高的工作，勤奋工作，并为地板最终倒塌时存钱。未来被描绘成一场战斗人工智能与医学博士
，我们的任务越来越多一侧，为人类或机器投票。该主题的大部分报道都集中在人工智能与人类放射科医生相比的准确性上，强调人与机器的对抗，这无济于事。当蒸汽机在我们身后缓缓驶来时，像约翰·亨利这样的放射科医生会在山上猛烈撞击吗？或者，放射学领域的人工智能最终会像赛格威、Fitbit、谷歌眼镜、比特币或希拉洛斯一样——最好的情况是一个漂亮的工具，最坏的情况就是一个彻头彻尾的骗局？这是一种错误的二元论——会导致毫无根据的绝望或鲁莽的沙文主义。这模因
关于人工智能的巨大失败的说法和包括诺贝尔奖获得者在内的人们一样愚蠢，他们说我们都会被取代。从我的有利位置来看——在该领域内，但只是我的旅程的开始——似乎最确定的是我们将绘制一条中间道路。作为柯蒂斯·兰格洛茨说
一句值得重复的口头禅是：并不是人工智能将取代放射科医生，而是“使用人工智能的放射科医生将取代那些不使用人工智能的放射科医生”。放射学职业生涯的长度以及我们培训期间所掌握的技能可以让我们适应新技术。我的一些导师年龄足够大，还记得
气脑图，一种从患者大脑周围排出脑脊液并用空气代替的技术，然后当患者在旋转中旋转时获得 X 射线。精致的、隐约中世纪的轮床。
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