→ ceca : AI還是先來學炒股就好...XD 05/10 18:40
推 elfish123 : AI大概頂多幫忙看感冒而已 超廢 05/10 18:52
推 yamiyodare : 一般眼底鏡檢查要點散瞳跟關燈 泰國很多診所做不到 05/10 18:53
→ elfish123 : 取代法匠還比較有可能 05/10 18:53
→ yamiyodare : Google 的 training data 太理想而不現實 05/10 18:54
推 americ : AI到底是什麼...感覺就只是影像辨識太弱 05/10 18:55
推 Xargon0730 : 只要等結果照抄就不怕浪費時間 05/10 18:57
推 nikolas : 人工智慧有個階段需要大量人工 告訴系統什麼是對的 05/10 19:02
→ nikolas : 什麼是錯的 05/10 19:02
推 king22649 : 就做分類而已啊 AI跟AI本來就沒關係 05/10 19:06
推 tony15899 : AI:你已經死了 05/10 19:07
推 ptta : AI:請不要拿石頭開玩笑 05/10 19:09
推 ZMittermeyer: 台灣的刷新聞都是產官學詐騙，你期待都不需要 05/10 19:13
推 chicken8 : 數據收集越多越有利，長期看好爆噴 05/10 19:15
推 elfish123 : 不會有醫師耍白痴輸入數據啦 頂多做圖像辨識而已 這 05/10 19:17
→ elfish123 : 根本幫助不大 05/10 19:17
→ elfish123 : 買了就套牢套到死 05/10 19:18
推 jinhouse123 : 巴菲特：上看10萬點 05/10 19:21
推 castalchen : 先把google翻譯做的像人話再相信你會看病 05/10 19:24
推 aynmeow : 聽起來是執行上的問題 多點錢就可以解決惹 05/10 19:24
推 freeman3310 : 阿發狗已經畢業了 05/10 19:25
推 sarsenwen : AI:這個直接電死 05/10 19:39
推 Sixigma : 電腦視覺就是 AI 啊...不然你期望是什麼？ 05/10 19:39
→ Sixigma : 它就是一堆矩陣去做最佳化啊，還是大家心中的 AI 05/10 19:40
→ Sixigma : 應該是巫術，數學失效的領域？ 05/10 19:40
推 OnePiecePR : 阿法狗爽得很咧，天天玩星海爭霸 05/10 19:43
→ rockken : AI 直接臨床有點恐怖，拿來訓練實習醫生看片可以XD 05/10 19:43
推 Timba : 看敘述 就是母體不夠大 的問題而已 05/10 19:45
推 americ : 解析度太低 影像辨識不出來 跟AI有關嗎? 05/10 19:51
→ americ : 那感覺AI就跟"機器人"一樣阿 根本就只是機械手臂 05/10 19:53
→ americ : 機械手臂加個營幕顯示個人臉 就叫機器人 05/10 19:54
→ americ : 理工的會這樣騙自己嗎? 05/10 19:54
推 Sixigma : 當然有關啊，這是資料和模型訓練的問題，要嘛就是加 05/10 19:55
→ Sixigma : 符合應用場景的資料，要嘛就是用 capacity 更大的 05/10 19:55
→ Sixigma : 模型，這就是DL能成功被應用的前提啊 05/10 19:56
推 xsoho : 這個宏碁子公司也有在賣 05/10 19:56
→ Sixigma : 不然你隨便換一組鏡頭就要換資料和模型，誰想用 05/10 19:57
→ xsoho : 不過google怎麼還沒過fda?看來應該是最近才開始玩 05/10 19:58
推 americ : 若你資料是某個模型 模型是固定的 這樣跟AI有關嗎? 05/10 19:58
→ xsoho : 重點是要過醫材認證，而且演算法不能更新，還要離線 05/10 19:59
→ xsoho : XD 05/10 19:59
推 Sixigma : 你所謂的解析度本來就應該被模型適應，這是技術上 05/10 19:59
→ Sixigma : 能夠被克服的。你所謂的資料是某個模型是指？ 05/10 20:00
推 americ : 如果只是固定的函數 這樣能叫AI嗎? 05/10 20:00
→ xsoho : 哈哈 應該是要問他對工人智慧的定義是什麼 05/10 20:01
→ americ : 沒有學習的功能 只有一個固定的函數 能叫AI嗎? 05/10 20:01
推 lelena : 未來就是AI的天下,學習晶片,大數據分析 05/10 20:01
→ americ : 就算你先把很多資料加進去 那也是有限的 能叫ai嗎? 05/10 20:02
→ xsoho : 智Xㄇ 真的瞭解函數是啥鬼嗎？ 05/10 20:03
→ americ : 你才智X 先去看傅立葉再來靠北 05/10 20:05
推 Sixigma : 他的確是一個固定的函數，而這個函數就是模型，模型 05/10 20:05
→ Sixigma : 是透過大量的資料學習而來的，資料是有限的也沒錯 05/10 20:05
→ xsoho : 這東西關鍵應該在labeling，後續怎麼玩沒那麼重要 05/10 20:06
→ Sixigma : 但基於統計和實務經驗，這個函數可以用有限的資料 05/10 20:06
→ xsoho : 為啥是傅立葉？是不是也要小波一下 05/10 20:06
→ Sixigma : 找到 x 與 y 之間真正的關係，這就是 Deep Learning 05/10 20:06
→ Sixigma : 我發現我口氣太糟了，先跟你道歉，我懂點皮毛而已 05/10 20:07
→ Sixigma : 一不小心就太激動了，不好意思 05/10 20:07
→ xsoho : 光資料發包給印度阿山還是426就會影響很大 gigo聽過 05/10 20:09
→ xsoho : 嗎 05/10 20:09
推 ray2501 : 聽起來很像是 Google 訓練好了用來辨識疾病的系統， 05/10 20:17
→ ray2501 : 但是實際應用上，影像辨識度有問題，過暗是不行的 05/10 20:18
→ xsoho : 資料有限是醫療影像領域的特色，臨床資料不多，個 05/10 20:19
→ ray2501 : 但是死就死在，過暗的影像人工可以用辨別是否有問題 05/10 20:19
→ xsoho : 體變異性大，或者侵入性資料不易取得，也是可以做( 05/10 20:19
→ xsoho : 純研究？)，這領域不可能像電商有這麼多資料可以撈 05/10 20:19
→ xsoho : ，沒那麼容易，連ibm都做到在裁員惹 05/10 20:19
→ ray2501 : 那用的人抱怨是正常的，因為系統沒幫上忙，還拖時間 05/10 20:20
→ xsoho : 視網膜不一定要做到很準，他可以看的資料其實蠻多， 05/10 20:22
→ xsoho : 理想市場大概是在眼鏡行配眼鏡時可以”善意”提醒 05/10 20:22
→ xsoho : 需要看醫生，或者地方診所用來評估風險 05/10 20:22
推 safah : AI 真那麼厲害 歐洲美國就不會預測不到武漢肺炎的 05/10 20:26
→ safah : 趨勢了 05/10 20:26
推 bunjie : 其實嚴格說比較偏向maching learning而已 05/10 20:27
→ xsoho : 應該有預測到拉，但不作為，可能用來累積反中能量 X 05/10 20:28
→ xsoho : D 05/10 20:28
→ patrol : 感覺不行吧 玩玩game啥的 每隻小狗和狂戰都長得一樣 05/10 20:30
→ patrol : 幾d幾d的都可以優化 但每個人都長得不一樣 05/10 20:31
→ xsoho : 建模型還是有用到dl，而且他也是ml一個部分 05/10 20:31
→ patrol : 是要怎麼優化? 未來基因改造成每個人都長一樣時 05/10 20:31
→ patrol : 也許有點用吧? 05/10 20:31
推 SnowFerret : AI是有分級的 事實上計算機也是一種AI 05/10 20:32
→ SnowFerret : 並不是有學習功能的才叫AI 05/10 20:32
→ patrol : 比方說 超人眼中可以發出雷射光 大多數的肥宅只能 05/10 20:32
→ patrol : 發出淫光 但拿ai跑下去會變成超人有病? 05/10 20:33
→ xsoho : 他應該是卡在資料要重取，應該過一陣子就能解決 05/10 20:33
→ patrol : 發出淫光才是ai判斷的正常 05/10 20:33
推 americ : 沒錯阿! 這樣超人確實有病 要抓起來研究 05/10 20:34
→ patrol : 每個人的眼睛長的也不一樣吧 像高加索帥哥看過去 05/10 20:35
→ patrol : 眼神會讓台女融化 一般人看過去 台女無感 05/10 20:35
→ patrol : 肥宅看過去台女暴怒 那誰是異常? 05/10 20:36
→ xsoho : 你知道視網膜可以看出性別或用藥狀況嗎？不需要特定 05/10 20:36
→ xsoho : 人種 05/10 20:36
→ SnowFerret : Google這AI算法是成功的 但實際應用上會遇到影響品 05/10 20:36
→ SnowFerret : 質的問題 應該是當初設計和訓練沒考慮到的 畢竟這 05/10 20:36
→ SnowFerret : 不是AI能控制的 05/10 20:36
→ patrol : 我只是舉個比較好懂的例子啦 因為個體變異 05/10 20:40
→ patrol : 最後你還是要拿病人多次影像前後對照 又要個人化 05/10 20:41
→ patrol : 那ai可以做啥? 05/10 20:42
→ patrol : 比方肥宅平時只能發出淫光 突然間發不出來了 05/10 20:43
→ xsoho : 應該不是多次影像前後對照吧 XD 05/10 20:43
→ patrol : 那一定是發生了什麼異常 比方企鵝CCR之類的 05/10 20:44
→ patrol : 阿 好啦 我承認我只是無聊嘴砲 科科 05/10 20:44
推 zxc1020305 : AI其實定義很廣 但現在多指Deep Learning 05/10 20:51
推 t88965 : 同意樓上，目前確實用於DL DM數據研究分析居多 05/10 20:53
→ t88965 : 要Ai進入主動式互動還要很長一陣子吧 05/10 20:54
→ t88965 : 畢竟AI之所以能辨識還是來自於資料的訓練與餵養 05/10 20:55
→ t88965 : 目前沒有經過大數據訓練過的AI根本不能算AI 05/10 20:55
→ minsu0330 : =158&id=0000554657_L585LQ616RVAJ669FD53V 05/10 20:59
推 kimula01 : 進軍AI法官就不會賠錢了 大數據宣判屌打恐龍法官 05/10 21:03
推 rainsilver : 還好吧 總要時間發展 05/10 21:06
→ rainsilver : AI得到資料夠多 最後就會超越醫師的診斷與治療 05/10 21:06
→ rainsilver : 但是還是很難取代 因為醫病關係不單純看病而已 05/10 21:07
→ rainsilver : 此外還有法律與責任問題 05/10 21:07
噓 carryton : 比較像是護士自尊心作祟故意惡搞AI， 05/10 21:10
→ carryton : 表示自己護理師很行很難被取代 05/10 21:10
噓 carryton : 很多醫生看診都隨心情， 05/10 21:19
→ carryton : 同一個病人看10個醫生8個回答都不一樣 05/10 21:19
→ carryton : 光是這點AI就屌打了， 05/10 21:19
→ carryton : 真正浪費健保的是人是垃圾醫生 05/10 21:19
→ patrol : 如果真如你所說 那ai更慘, 哪個醫生說的是對的? 05/10 21:22
→ patrol : 訓練ai的是醫生吧? 05/10 21:23
推 balow : 某智商高機率不到80的在悲憤什麼 通常覺得自己常遇 05/10 21:23
→ balow : 到垃圾醫生的 都是因為自己是垃圾病人 覺得醫生都要 05/10 21:23
→ balow : 騙自己的錢 也不想想自己那點錢醫生真的要騙錢大概 05/10 21:23
→ balow : 沒時間理你 05/10 21:23
推 aaagang : 是"人"的問題 05/10 21:28
推 chaoliu : 以泰國的醫療人員水準 他們有照訓練餵給AI要的格式 05/10 21:32
→ chaoliu : 嗎? 還不如來台灣試驗 如果還不行 那我就認為AI的 05/10 21:32
→ chaoliu : 水準不行 05/10 21:32
推 t88965 : 訓練AI的是醫生這句話只對一半 05/10 21:32
→ t88965 : 未來應該會有類似醫學AI訓練師之類的角色出現 05/10 21:33
推 elfish123 : 可憐 有廢物再吠 05/10 21:34
→ t88965 : 甚至該說這件事應該是WHO蒐羅世界病例訓練這醫療AI 05/10 21:34
→ t88965 : 就會爆炸強 05/10 21:34
→ t88965 : 理論上啦 顆顆 05/10 21:35
→ elfish123 : 你該感謝健保 不然可能早就掰了 因為沒錢又g8 05/10 21:35
→ elfish123 : 如果我是負責輸入答案的 我就故意在某些比例輸入錯 05/10 21:36
→ elfish123 : 誤答案 05/10 21:36
→ elfish123 : 別對號入座，我沒有指誰 05/10 21:37
推 tom77588 : AI訓練出來如果不能減輕一線人員負擔，根本垃圾 05/10 21:41
推 t88965 : 不過也不用太悲觀，如果能夠讓它訓練到能提早辨識出 05/10 21:44
→ t88965 : 腫瘤啊之類的東西或是找出數據間的關係，即便不能 05/10 21:44
→ t88965 : 當第一線，也大大可以造福社會 05/10 21:44
→ cccict : 資料端問題沒解決模型再好也沒用啦，理想是隨便丟 05/10 21:44
→ cccict : 眼底鏡都可以分析，到最後可能直接設計一款控制角 05/10 21:44
→ cccict : 度跟光線的機器 05/10 21:44
推 t88965 : 總是得一步一步來啦～眼底鏡最大問題應該是能源供 05/10 21:47
→ t88965 : 應，到那一步資料端反而是小事了吧！ 05/10 21:47
→ t88965 : 不過還是希望眼底鏡早點出感覺超強 05/10 21:47
噓 ppdogininder: 台師大弄得？ 哪來的消息 05/10 21:50
推 sdriver : 原來先在泰國上線測試 05/10 22:09
推 hansioux : augmentation調更糊一點再train一次就好 05/10 22:17
推 moboo : 有興趣可以查IBM生醫的文章，也是收攤了 05/10 22:44
→ moboo : 最主要的問題是判斷的人還是醫生所以他的準確率就很 05/10 22:45
→ moboo : 難超過醫生 05/10 22:45
→ moboo : 當然你會說那我就找最厲害的醫生來訓練了，不就屌打 05/10 22:45
→ moboo : 那些菜鳥？但是實際上都是普通的醫生才會加入 05/10 22:45
→ moboo : 雖然現在是出師不利啦，我也建議大家短期不要投資， 05/10 22:46
→ moboo : 但是這個長期還是有可能做起來 05/10 22:46
→ raku : 法律關係還好吧 就一種輔助工具 還是需要有執政的醫 05/10 22:56
→ raku : 師做最後判斷 05/10 22:56
→ raku : AI法官做為真正法官的輔助工具也是很好 例如量刑就 05/10 22:59
→ raku : 可以統一標準了 而不會因為被告長的醜或講話太大聲 05/10 22:59
→ raku : 或法官早上跟老婆吵架而被多判1年 05/10 22:59
→ raku : 現今司法利用科技的程度低的可怕 05/10 23:00
推 yuinghoooo : 成立專門公司可能比較好 05/10 23:25
→ yuinghoooo : 中國這塊搞不好比他們強了 05/10 23:25
→ xsoho : 這個國外很久以前就有提供這樣的服務了，ibm也有在 05/10 23:56
→ xsoho : 賣 05/10 23:56
推 kamichu : 攝影機太爛？ 05/11 00:35
→ kamichu : 還是根本就沒做散瞳？？？ 05/11 00:36
→ kamichu : 不過我猜是散瞳不完全啦 以他們的醫療… 05/11 00:40
推 CuLiZn56 : 不是這樣的，現在有半監督學習，而我們目標是邁向 05/11 01:35
→ CuLiZn56 : 無監督式學習才可以徹底擺脫專業專科醫師專家的束 05/11 01:35
→ CuLiZn56 : 縛(就是避免他們跟我們分股份或要錢啦！) 05/11 01:35
→ CuLiZn56 : AI訓練醫師，或醫師訓練AI都對，主要是看應用的場 05/11 01:42
→ CuLiZn56 : 景，我們做虛擬實境就是訓練醫學生手術(實際上體驗 05/11 01:42
→ CuLiZn56 : 極差，所以醫學生不愛用，這部分瓶頸在於硬體跟不 05/11 01:42
→ CuLiZn56 : 上)，至於專業醫師訓練AI多半在視覺影像圖片上，這 05/11 01:42
→ CuLiZn56 : 部分已經是紅海一片，預計許多公司撐不過今年底， 05/11 01:42
→ CuLiZn56 : 病歷不提了，太敏感，手術機器人則專利在…，目前 05/11 01:42
→ CuLiZn56 : 最成熟還是NLP對話和圖片，其他慢慢搞吧！ 05/11 01:42
推 pipi1983 : 跟特斯拉自動駕駛無法辨識已模糊但人眼卻能輕鬆意 05/11 01:54
→ pipi1983 : 識那是標線的狀況一樣 05/11 01:54
推 CuLiZn56 : 回樓上，上次研究生報進度，我看他的結果無法分辨 05/11 03:54
→ CuLiZn56 : 一塊大黃石頭或黃牛，就覺得目前真能上路還是危險 05/11 03:54
→ CuLiZn56 : 重重，除非是專用車道，去年每次人工智能學院一起 05/11 03:54
→ CuLiZn56 : 出去談轉化，就是智能車沒投資者要投… 05/11 03:54
推 hannah5269 : 虧孟臻還一直想跑去google,可惜了。 05/11 04:09