群集智能才是未来？Unanimous AI比人类医生诊断肺炎准确率高22％

图片来源：Unanimous AI

人工智能(AI)的预测能力可以显著改善医疗保健结果，这已不是什么秘密。此前，人工智能被证明在诊断黑色素瘤方面胜过皮肤科医生，谷歌子公司DeepMind也在最近的一项研究发现，算法在检测眼睛状况方面与临床医生表现相当。

但是如果人工智能可以在人类的帮助下表现得更好呢?这就是总部位于旧金山的创业公司Unanimous AI四年来努力的方向。结果：在斯坦福大学医学院进行的一项研究中，初创公司的系统比单独工作的放射科医师团队诊断肺炎准确率高“22%”，并将错误减少了33%。

斯坦福大学的计算机科学家兼首席执行官路易斯·罗森伯格在接受电话采访时告诉VentureBeat，“人类拥有的经验、知识、智慧和直觉，而这些大数据集中没有得到体现”。 “成为一名放射科医生需要12年时间 —— 与其他医生探讨12年，观察和处理世界，并在他们的脑海中填充数据库。这可谓是无限价值。”

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Unanimous AI平台利用群集智能以提高预测准确性，这是一种生物现象，生物群体通过形成实时系统来提高它们的智力。

罗森伯格解释说：“动物使用反馈循环，这种经进化了数百万年的独特技巧，结合了最佳的洞察力。”

然而，与自然界中观察到的群集智能不同，Unanimous AI通过称为人工群集智能的过程增加了融合。以下是它的工作原理：人类参与者 —— 在这种情况下，斯坦福大学和美国其他机构的放射科医生 —— 使用联网计算机登录Unanimous AI的平台。他们共同尝试用鼠标、触摸板或触摸屏移动光标预测(即诊断)，同时算法实时处理它们的行为。

这是一个两步过程，参与者先在粗略的可能性上融合，然后在改进值上融合，但它比你想象的要快。研究中的放射科医生平均在60秒内确定了50个诊断(最快33秒)，一些参与者比其他参与者发挥更大的影响力。由此，Unanimous AI的算法根据他们的光标运动推断群体成员的信念并相应地权衡他们的贡献。

“在过去四年中，[该系统]从成千上万的问题中吸取了教训。”罗森伯格说，“你可以把它想象成一个反馈循环系统。它正在聚集情绪。“

最后，放射科医师的整体诊断准确率达到82%，而人类专家的准确率为73%。该研究的作者写道：“基于群体的技术非常适合用于医学诊断。”

这是Unanimous AI的技术首次应用于医疗领域，但不是第一次上头条新闻。在2016年，它正确地预测了肯塔基赛马的结果，击败了542比1的赔率。它还预测了过去三年奥斯卡奖得主，比任何一份出版物都要准确，也预测了今年的年度人物、特朗普总统的支持率，以及去年超级碗的确切得分。

罗森伯格在90年代初为美国空军提供世界上第一个增强现实系统的先驱之一，对他来说，群集智能是一种以人工智能单独无法做到的方式来提升人类能力。

“大多数人工智能公司都专注于在大数据中找到模式，基本上，而这只适用于数据，除非你能以一种非常一致的方式将数据放入数据库中。”他说。 “我们要问的问题是，我们如何将一群人联系在一起，让他们更聪明地使用人工智能?我们怎样才能把一群人变成人工专家呢?”

Uninimous AI目前产品组合中有两种产品，都采用系统即服务模式：Swarm Insight和Swarm AI。 前者倾向企业—— 一个客户曾用它来预测用户如何对煎饼的电视广告作出反应;另一个客户是饮料公司Constellation Brands，让它评估客户对其大麻投资的反应。 与此同时，Swarm AI利用公司的员工队伍达成共识;波音公司的工程师用它来辅助驾驶舱设计。