學習英文與了解天下事，為什麼要讀時代雜誌呢？
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當你開始閱讀time時代雜誌增加英文閱讀能力，同時也可以提昇世界觀
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最近，一位澳大利亞的人工智慧博士候選人在 LinkedIn 上發布了一篇關於 SARS-CoV-2 病毒的研究文章。由於極具話題性且號稱準確率可以達到 97.5%，這篇文章很快得到上萬條評論、點讚與轉發。然而，這樣一個模型卻被扒出背後只用了 50 張圖片訓練。 ... 一周搭起準確率達 97% 的模型，事實是？ 此前，一位澳大利亞的人工智慧博士候選人宣布構建了一套深度學習模型，能夠從肺部 X 光片中以 97.5% 的準確率 檢測出患者是否感染了 COVID-19 病毒。因為國外疫情蔓延且醫療設施不足，因此人們對這個成果非常關注，短短時間就收穫到了上萬條評論、點讚和轉發，其還創建了 Slack 工作組，得到了大量讚美。 從目前公布的消息來看，整個項目具有以下特點： 一套經過訓練的 PyTorch 模型 容器化應用代碼 一套 GitHub 庫，並被翻譯為多種語言 正在開發中的 Web 應用程式 正在開發中的移動應用程式 規劃藍圖，有意在 AWS 中利用無伺服器架構託管這套模型 在營銷與贊助方面還有大量後續計劃 而以上的一切，都在一周之內快速完成。隨後，Reddit 網友扒出這套解決方案存在幾個嚴重問題，並對此進行了整理與反駁。 ... 只用了 50 張圖像訓練？ 首先，這些網絡的潛在神經表示非常複雜，因此必然需要使用大量訓練樣本才能完成模型訓練。但截至提交時，這款 COVID-19 檢測工具只見過 50 張肺部影像。 對於這樣一套包含 150 多層、超過 2000 萬個參數的網絡來說，如此有限的訓練樣本集顯然極為荒謬。 ... 數據樣本有問題 此外，樣本中可能存在巨大的數據偏差，這 50 張圖片並不包含相關人員是否感染病毒，而僅根據 COVID-19 急性病例造成的肺部操作做出標記。除非肺部已經被病毒破壞，否則該模型根本無法檢測到感染跡象。此外，即使已經出現肺炎癥狀，如果尚不屬於急性癥狀，仍然無法證明這套模型的準確度。 圖像重複、代碼混亂、模型有問題 最後，這套 COVID 模型基於高人氣基準網絡 ResNet-50。雖然後者確實屬於圖像識別與分類領域的常用方案，但 ResNet 的預訓練一般只涵蓋日常環境下的物體。換言之，ResNet 網絡中的隱藏層更擅長識別幾何形狀與彩色圖像，在 X 射線影像中，我們明顯找不到這樣的模式。也正因為如此，大多數醫學神經網絡才只能選擇從零開始構建的開發方式。 進一步觀察這套代碼庫，我們還發現了不少其他問題。訓練、驗證與測試數據集中包含重複的圖像，大部分訓練過程直接照搬 PyTorch 教程，混有大量不必要的代碼；Github issues 也令人完全無法理解……GitHub 地址： https://github.com/elcronos/COVID-19 項目負責人回應：我說了項目不可用 最初，個別開發者與項目負責人溝通並提出質疑時，對方回應稱： xxx，你好，我們的成果已經得到加拿大 xxx 研究機構放射科醫生的支持與認可 然而，隨著質疑聲越來越多，項目負責人更新了 GitHub 中的介紹，並表示： 儘管該項目的結果「看起來很有希望」，但我明確指出該模型遠沒有可用，因此不應將其用於診斷或任何醫療決定。這是在進行中的工作，我們需要具有相關技能的人員的幫助。我還在 GitHub 存儲庫中指出，我正在尋找能夠改善和收集更好數據集的開發者的幫助。…不幸的是，這個項目引起了相關專家的注意，他們沒有注意模型尚未準備就緒，且需要更好的數據集並幫助創建更好的模型，也沒有閱讀我們的所有免責聲明。就指責該項目具有誤導性，甚至有人暗示我對此有商業意圖。這對我的個人生活造成了一些負面影響，因此，我決定暫時退一步，暫時退出社交媒體。至少在接下來的幾天，我將不活躍於此組中。 完整版聲明參照： https://github.com/elcronos/COVID-19 然而，這位負責人此前還在大肆宣揚此項目，並發起籌款。該項目負責人創建了一個包含多個子頻道的 Slack 討論組，其中有 一個 #marketing 頻道，專門用於溝通以及籌措資金。另外，#sponsors 頻道則負責與潛在投資者交流，向其報告未來的投資回報前景。 Slack 討論組： https://app.slack.com/client/T010AJ5H31N/learning-slack 此外，名為 #datascientists 的頻道中沒多少有用的內容，裡面充斥著熱情滿滿但沒什麼經驗的新手。同樣的，#doctors 頻道情況也差不多，唯一有價值的內容就是來自專業醫療人員的反對意見，例如並不推薦利用肺部 X 射線診斷 COVID-19 感染。最後一個子頻道 #researchers 則幾乎沒人。 另一方面，UI/UX 頻道產出的內容倒是頗為豐富。此項計劃目前已經擁有 5 款不同的徽標，外加一套專門用於移動與 Web 應用程式的介面。因此，對於這份聲明，大部分開發者並不買帳，不少人認為 在當前的特殊情況下，這類存在嚴重問題的項目不應發布並大肆宣傳（甚至有開發者調侃道宣傳的工作量大概是開發工作的 20 倍）。 醫學診斷中的深度學習 深度卷積網絡在疾病的診斷與治療方面確實具有一系列潛在優勢。近年來發表的眾多科學出版物中都在高度關注這一全新發展方向：2016 年，來自倫敦的一組研究人員發表一種新方法，以包含 8 萬張眼底照片的數據集為基礎，能夠以 86% 的準確率診斷出患者因糖尿病引發的視網膜病變。 同一年，來自烏干達的研究人員利用包含 10000 個對象的數據集，評估了卷積神經網絡（CNN）對微觀血液塗片的分析能力。兩位日本研究人員通過包含 55 萬例 CT 掃描影像的數據集，對肺結節進行一輪規模浩大的分類操作。 但前文提到的新冠病毒檢測完全不同，稍微瀏覽其公布的代碼庫，就能看出該作者對深度學習及 AI 技術的認知嚴重不足。更糟糕的是，眾多開發者都在質疑其明顯是想利用此次疫情爆發對自己進行推廣。 說好的代碼改變世界呢？ 深度學習絕不是百試百靈的解決方案。近年來，無數沒有做好準備的企業匆匆在內部建立起數據團隊，最終卻發現成本迅速提升的同時得不到任何有意義的產出。 此前，李飛飛在接受訪談時曾提到：泡沫確實存在，過度誇張、炒作可以說鋪天蓋地。作為科學家，我希望這些泡沫都儘快消散。只有關注堅實內核的人們才能推動 AI 進步並帶來真正的收益，這一點在醫療保健與醫藥等領域尤其重要。 另外，我們絕不應該利用技術製造不公、偏見或者擴大原已存在的不平等現象。對於 AI 技術，我希望儘可能降低它的接觸門檻、增加公平性並緩解種種相關矛盾。只要處理得當，我們完全有機會利用 AI 技術創造出更美好的未來。當然，前提是我們得認真梳理現有 AI 成果，弄清哪些是捏造的、哪些是真實的。
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文章來源取自於：
每日頭條 https://kknews.cc/tech/r64kpn4.html
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