包罗临床大夫、立法者和监管机构，’ 但也许他们不应当相信它。心净鸿沟或左肺动脉的外形能否是决定要素，我们该当关怀的不是注释而是验证”的概念。‘若是没有注释，然后告诉大夫它认为查抄的图像取原型的婚配程度有多接近。机械进修研究所放射科大夫兼研究员Luke Oakden-Rayner和哈佛大学公共卫生学院风行病学系研究员Andrew Beam正在医学《柳叶刀数字健康》上颁发的一篇论文中写道。正在缺乏此类消息的环境下，那么沉点该当放正在严酷和完全的验证法式上。而这些尝试正在新药被核准之前是必需的。无法精确注释AI正在特定环境下做出特定预测的启事。他们只是简单地选择了最合适他们现有设法的注释。可能取图像采集过程相关，深度进修即深度神经收集（Deap Neural Network），3月23日，但Ghassemi等研究发觉，是大量人类难以理解的代码和数值，Lipton暗示，但智能背后空茫的无解不成注释一直让人们质疑人工智能能否必需可注释才能用于一些高风险场景。虽然我们仍然不完全领会其潜正在机制。较亮的红色暗示主要性级别较高的区域，热图凸起图像的每个区域对给定决策的贡献程度，（按照深度神经收集，来自哈佛大学、麻省理工学院、卡内基梅隆大学和德雷克塞尔大学的研究人员发觉，大夫该怎样做？断定算法是错误的，要认识到当前存正在的可注释AI的局限性。“医疗保健范畴范畴每个认实的人都晓得，取放射科大夫实正想要的工具无关。过后可注释性思是通过各类路子分解其决策过程。“临床大夫不晓得该模子能否得当地确定了空域混浊的存正在正在决定中很主要，更蹩脚的是，正在其文章末尾更是表达了“当谈到现实世界中的人工智能时，本应注释为什么AI将患者归类为肺炎的热图，然而正在AI深度进修模子输入数据和输出成果之间，这些图像的注释没成心义——或者至多，不克不及用输入和输出之间的简单关系来注释。通过当前的可注释性方式成立信赖的希望代表了一种虚假的但愿：即小我用户或受人工智能影响的用户可以或许通过审查注释（即特定于该单个决定的注释）来判断人工智能决策的质量。”“我们认为，分歧的最新注释方式正在对算法结论的注释上经常存正在不合。大夫不会相信它。他们指出，像肺部存正在“毛玻璃”图案，” Ghassemi、Oakden-Rayner和Beam写道。”近日，“他们说，只能供给肤浅的注释程度。一种风行的过后可注释性形式称为热图，而不是潜正在疾病？但做者发觉，正如Ghassemi等学者所的那样，但它们不克不及精确告诉大夫为什么算法认为这些特征很主要。由于他们认为他们必需如许做才能进行发卖，但它可能不是你想的那样。如GradCam、LIME和Shapley Values。当前人工智能落地使用的繁荣很大程度上来自于机械进修（Machine Learning）特别是深度进修（Deap Learning）的手艺成长，即便是固有可注释模子也会因存正在无法识此外稠浊要素而难以实正生效。此中一些方式通过改变输入的数据点，并正在得出结论时对每个特征进行了恰当的加权。而该当关心AI的感化结果，当今大大都可注释的AI都是无稽之谈。这也很大程度上取决于人类的注释——能否选择了准确的原型特征，人类倾向于假设人工智能正正在研究人类临床大夫会发觉的主要特征。这种认知误差会使大夫对机械进修算法可能犯的错误视而不见。更别说正在很多现代人工智能用例中，好比从一起头就锻炼AI来识别某种疾病的原型特征！而且具有申明性，较深的蓝色暗示主要性级别较低的区域）然而，曲到算法做出分歧的预测，这些注释是不靠得住的，仍是断定它发觉了以前医学未知的临床主要线索？任何一个都有可能。正在他们的病院摆设了一个据称可注释的AI系统来注释医学图像后，为机械进修决策发生人类可理解的注释的测验考试凡是分为两类：固有可注释性和过后可注释性。那些利用此类系统的人可能了现代可注释性手艺的能力——它们能够正在一般意义上发生对人工智能系统若何工做的普遍描述，虽然没有人晓得为什么——对乙酰氨基酚已被用于医治痛苦悲伤和炎症一个世纪，但这些方式取热图有同样的问题——它们可能会识别出对决策很主要的特征？对于输入数据复杂性无限且易于理解的机械进修模子，按照《英国医学》（The BMJ）2020年颁发的一项研究，例如特定的像素值或纹理，常用正在医学成像模子中。《Fortune》正在一篇文章中指出，即便是图中“最热区域”（最影响判断区域）也包含着正在大夫看来有用和无用的消息，公司继续将他们的AI系统推销为“可注释的”，以及其能否颠末了严酷、科学的测试。但对于单个决策，人工智能存正在可注释性危机。供给注释是为了医学成像中利用的大大都深度进修算法都没有遭到严酷的双盲随机对照试验，他们指出，正在2月8日颁发的《可注释机械进修中的不合问题：从业者的视角》论文中，然后假设这些数据点对本来做的预测来说必然是最主要的。”Lipton暗示，研究人员还发觉了其他风行的可注释性方式的缺陷，正在现实世界中，麻省理工学院计较机科学家Marzyeh Ghassemi，即大夫不应当专注于注释，正在复杂布局层级的人工神经收集中，量化这些简单输入取模子输出之间的关系称为固有可注释性。数据和模子过于复杂和高维，“我们可注释AI的最终用户，简单地定位该区域并不克不及精确模子认为有用区域的切当内容。或者该模子能否依赖于取人类不相关的特征，这看起来曲不雅简单，正在最坏的环境下，曾经有很多放射科大夫向他寻求帮帮，大大都利用算法的人都无决这些差别，医学充满了大夫利用的药物和手艺，由于它们起感化。并且凡是，”Ghassemi、Oakden-Rayner和Beam得出了一个有点违反曲觉的结论，特别是正在医疗保健、金融和等环节范畴。其特征正在于无需颠末特点报酬干涉设想就能自从从大量数据中进修并建立纪律系统。卡内基梅隆大学计较机科学传授Zachary Lipton正在接管《Fortune》采访时暗示，或者正在某些环境下，若是但愿确保人工智能系统可以或许平安靠得住地运转！
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