《ChatGPT时代的医疗革命:人工智能对医疗行业的颠覆性影响》
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《ChatGPT时代的医疗革命:人工智能对医疗行业的颠覆性影响》

ChatGPT 的问世正在引发医疗行业的颠覆性变革。它以强大的学习和逻辑推理能力吸收大量医疗知识,使得从基层医务人员到专家医生 potentially都能被 AI 取代。尽管如此,ChatGPT 并不会直接替代人类工作,它只从事一些助理类型的工作,如与患者沟通、提供初步诊断意见等。同时,GPT 大模型也在在线问诊平台上发挥作用,使得在线问诊平台可以不需要真人医生,而是通过 GPT 吸收的医疗知识去回答用户的问题。这将极大地提高医疗行业的效率,并推动整个大健康产业的颠覆性发展。
《ChatGPT:人工智能对未来的冲击与机遇》
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《ChatGPT:人工智能对未来的冲击与机遇》

2023年初,美国人工智能研究实验室OpenAI发布了一款名为“ChatGPT”的人工智能聊天应用。这款模型能通过学习人类语言进行对话,并根据聊天的上下文进行互动,协助人类完成任务。它的出现使得撰写邮件、论文、脚本,制定商业提案,创作诗歌、故事,甚至敲代码、检查程序错误都变得易如反掌。然而,这也引发了人们对于是否会导致工作岗位被人工智能取代的担忧。一位医生测试了ChatGPT的科普能力,认为其回答相当严谨,至少比国内大部分内容平台要靠谱。
人工智能助力医学诊断:医生与聊天机器人的“平局”
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人工智能助力医学诊断:医生与聊天机器人的“平局”

最新研究发现,医生的决策能力很强,但可借助ChatGPT等人工智能辅助诊断,提高诊断准确性。ChatGPT利用概率推理对疾病可能性进行评估,相较于人类医生在患者检查结果呈阴性时表现更优。未来,医生与人工智能联手工作将使诊断更准确,提高人类与人工智能的集体智慧。
ChatGPT助力医生诊断:概率推理让诊断更准确
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ChatGPT助力医生诊断:概率推理让诊断更准确

新研究表明,医生的决策能力较强,但可借助AI辅助诊断,提高诊断准确性。研究人员通过让550名医疗从业者在五个病例上进行概率推理来诊断,结果表明,ChatGPT-4聊天机器人的诊断准确度超过人类医生。未来医生与AI联手工作,将有助于提高患者诊断的准确性。
《问答之间:人工智能的智能与局限》
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《问答之间:人工智能的智能与局限》

这篇文章探讨了人工智能领域的一些批评观点,包括Hubert Dreyfus和Jaron Lanier关于计算机无法具备智能的观点。作者认为,这些观点并未完全准确,因为它们混淆了两个重要的问题。文章指出,为了回答这些问题,需要对“智能”这个概念达成共识,并将其视为解决复杂且认知上具有挑战性的问题的能力。最后,作者分析了近年来人工智能技术创新的结果,如ChatGPT等大语言模型的表现,以及它们在某些领域的应用和局限性。
《人工智能:符号处理还是身体经验?》
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《人工智能:符号处理还是身体经验?》

这篇文章探讨了人工智能是否具备智能的问题,指出批评家们混淆了两个重要问题,即“智能”的概念以及计算机是否能解决复杂认知挑战性问题的能力。文章认为,尽管Dreyfus和Lanier等AI批评家认为计算机无法具备智能,但事实上,随着神经网络和机器学习的发展,计算机已经在某些方面展现出了智能。文章提到,ChatGPT等大语言模型在生成文章、科研和生成代码等方面表现出强大的能力,尽管也存在一些缺陷,如潜在的种族偏见和性别歧视,以及倾向于凭空编造事实等问题。
《ChatGPT:引领精神分裂症研究的革命性突破》
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《ChatGPT:引领精神分裂症研究的革命性突破》

这篇文章主要探讨了ChatGPT在精神分裂症领域的前景。作者认为,ChatGPT结合自然语言处理技术和脑机接口技术,可制作成一种轻便式帽子来检测精神病患者的幻听和妄想。同时,ChatGPT强大的知识图谱和推理能力有望帮助患者走出错误观念和认知。此外,由于采用了强化学习技术,ChatGPT在道德伦理方面也能作出符合人类期望的回应,从而引导人们的思想和精神健康的发展,甚至实现大脑神经元网络的精确重塑。
《ChatGPT:精神分裂症领域的创新治疗手段》
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《ChatGPT:精神分裂症领域的创新治疗手段》

这篇文章主要探讨了ChatGPT在精神分裂症领域的前景。作者认为,ChatGPT结合自然语言处理技术与脑机接口技术,可制作成轻便式帽子检测精神病患者的幻听和妄想。其强大知识图谱和推理能力能检测出幻听、妄想中的错误之处,并借助智能引导帮助患者摆脱错误观念和认知。此外,ChatGPT因使用强化学习技术,能在道德伦理层面按照人类期望做出回应,从而引导人们思想、精神健康的发展,甚至实现大脑神经元网络的精确重塑。
《人工智能大模型:机遇与挑战》
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《人工智能大模型:机遇与挑战》

本文介绍了人工智能大型模型的发展与应用,重点关注数据安全问题。随着深度学习驱动的语言模型(如ChatGPT、PaLM)在自然语言处理等领域的应用,我们面临着数据搜集、存储、传输和处理的隐私、安全和产权风险,以及模型访问、使用和控制的困难。同时,大模型可能引发模型滥用、黑客攻击和数据泄露等安全威胁。尽管如此,大型模型仍具有潜力帮助我们挖掘海量的数据中更深层次的信息和知识。
人工智能大模型:机遇与挑战
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人工智能大模型:机遇与挑战

这篇文章主要探讨了人工智能大型模型的发展与应用带来的数据安全挑战。随着深度学习驱动的语言模型如ChatGPT、PaLM等的广泛应用,数据搜集、存储、传输和处理的隐私、安全和产权问题日益凸显。同时,大模型的复杂性和跨领域知识储备带来新信息的同时,也增加了模型滥用、黑客攻击和数据泄露等安全威胁。当前,类ChatGPT的人工智能大模型在各领域融合发展的过程中不断产生新的数据安全问题。