未来的世界是多对多的协作,在不同领域,针对不同对象,解释目标不一样,比如金融领域要对监管可解释,而医疗领域一定要赢得医生和病人的信任,所以在不同的领域,怎么样做好可解释,是业界考虑的重点。
AI系统很多算法背后运作机制的未知,带来了风险的未知以及对它的不信任。京东探索研究院算法科学家何凤翔讨论时认为,可以从理论和实验两个路径中去寻找算法背后运作的机制,当理论研究遇到困难的时候,很多实验学科可以作为对于机器学习研究的启发,比如说新药上市前要做双盲实验,就能够提升人们对新药的信任程度,这种方式可以引入到AI落地的信任度解决方案中。
中国对医疗保健行业的关注不仅仅在于成为AI技术的全球领导者。根据去年的人口普查,过去长期施行的独生子女政策导致了人口老龄化:65岁以上人口超过1.58亿,再加上劳动力短缺,迫使政府将工作重心转至提升医疗保健领域的自动化上来。早在2016年,中国就开始努力将医疗数据整合到一个数据库中。与美国类似,中国也存在数据混乱、缺乏互操作性等问题。
中国政府去年发布了一项人工智能计划,目标是到2030年中国能成为人工智能研究领域的全球领导者。医疗保健是中国首批人工智能应用的四大重点领域之一。