科大讯飞，你确定用13万道题库训练出来的医考系统是真正的人工智能吗？

作者Dr.2，MediCool医库董事长     

前几天，科大讯飞李翔在某次公开会议上，给我们做了科大讯飞在医疗领域人工智能战略的分享，原话是这么说的：

“今年科大讯飞的机器系统通过全国的国家医师资格考试，而且该系统考了456分，这个分数在安徽省可以排到前100名。大家可能会说就是一个笔试，而且是有题库的，我们也有遇到过这样的质疑，但是越有这样的质疑我们越开心，因为我们才知道这个人他不了解什么是临床医师资格考试，这个考试确实是有题库，但是出的试卷不是从题库里出题的，只是出题的方式而已，所以讯飞是这样一个过程，而且这是一个断网断服务器的情况下，可不是联网的，它就是训练13万道题的一个模型，训练出来之后让他去参加这个笔试环节，得到这个分数”。

一番话彻底暴露了该演讲者根本不了解什么是执业医师资格考试，也忽略了一个事实，医考是一个水平考试，每年的执业医师考试跟之前多年的考题都是有大量重复的，很多是原题，有些是把A型题变成X型题，有些只是换了一个马甲，有的病例题只是改了基本信息。

也许有人会说，既然这样，是不是所有人经过训练都可以通过呢？这一点是毋庸置疑的，经过这种高强度训练大部分都能通过。

所以执业医师有前置条件两个：

1. 医疗本科或者大专工作数年；

2. 首先通过问诊和操作考试。

其实就把13万道题库全部公布又怎么样，我算从看到掌握这道题需要两分多钟（有些病例题看完就要三四分钟），且永远不用复习的话，30万分钟差不多五千小时，每个工作日学习10个小时，这样一共需要500个工作日，差不多两年时间，跟上大学的学习时间是一样的！（大部分学生能用一半时间学习就不错了）

如果机器系统用进行题库来进行所谓训练的话，其本质就是一种刷题库，即机器答题的时候是用类似作业帮或猿题库这种拍照、识别、比对确认等方式来答题。这种方式本身并没有什么价值，因为系统只会做选择题，和Waston系统能够输出主观判断和意见相比，这是两个完全不同的概念。

执业医师资格考试，每年都会有20%的新题，剩下大部分是原来重复的题目，这是一个事实，因为水平考试本身就是希望医生掌握重点知识，比如心肺复苏，医学伦理，三羧酸循环，免疫应答等等，原题再现或者换个马甲是铁板钉钉的事情，不可能刻意难为学生，把之前考过的题目屏蔽。

因此我再次质疑，如果科大讯飞错误的题目是否大部分都来自20%的新题，或者换了马甲的原题，我想内部人会更清楚！

第二点，该讲者对技术和医疗的理解我们不说了，但演讲中完全暴露了刷题库的逻辑，13万道题库将会涵盖非常多原题。他想当然地以为科大讯飞的海量题库训练方式和阿法狗用10万盘棋谱的围棋训练是同样原理！其实科大讯飞是用13万题库进行训练，本质是机械训练，考试时大部分是原题重复或者换马甲而已，但是alpha go是用学习过的规则和棋谱，对弈的时候重新判断，乃至于新一代系统主要采用自己对弈的学习方法，这是真正的人工智能，结合已经有的数据，用算法解决新的问题，而不是原样copy！这两个方式完全不同。检验的方式其实很简单，就是公布错题与每年新题（不在13万道题库）之间的错误关系！

如果题库原有的都答对，新题错了一大堆呢？之前我只是有这方面的质疑，该位老总公开演讲告知此系统是十三万道题库训练出来的，我认为该公司有必要在内部加强人工智能基础知识的培训，避免神助攻！

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