第四百七十四章 银河制药登顶 (4/7)

像的技术，我们正在收集大量的核磁共振的图像资料以及判别资料，以对我们的图像医疗人工智能系统进行训练，训练完成后，我们的医疗人工智能系统，能够对核磁共振图像的人工智能识别，为专业医疗人员提供辅助性的建议！”

    “这一套系统，我们将会在后续搭配我们的核磁共振系统一起推向市场，这一块上预计能够为我们我们的核磁共振设备带来额外的技术性优势！”

    方玉林说到这里的时候，重点解释起来了银河制药在医疗人工智能领域的发展。

    “随着人工智能的发展，我们认为人工智能在医疗领域里也会掀起一番新的技术革命，这一点在Yun AI以及GTAI的陆续大规模应用都能够看的出来。”

    “我们公司，现在也在今年年初新发布的GTAI3的基础上，开始部署训练我们的医疗人工智能！”

    “我们预测，医疗人工智能系统，将会为我们公司提供新的营收增长！”

    “当然，大量医疗数据的收集以及后续训练也需要时间以及成本，我们已经和国内的五十多家大型医疗进行了合作，以收集进行训练！”

    人工智能在医疗领域的应用，其实早就有了，智云集团发布了Yun AI后，就有很多人会向Yun AI咨询相关的医疗问题，Yun AI也会根据自己搜集整理的资料给予参考性的回答。

    但是Yun Ai虽然系统强大，然而它毕竟是一个大型的通用人工智能，在医疗领域上所搜集并训练的资料也都是一些公开资料，受限于其训练用的医疗资料的局限性，其医疗数据是不充分的，不严谨的。

    人工智能的算法再好，也得有充分的数据来进行训练啊……你都不给资料让它学习，它怎么会啊！

    再者，Yun AI作为一款模仿人类思考的人工智能，有时候会‘太聪明’……聪明到会编造假的东西哄骗用户！

    这就是人工智能领域里的‘幻觉’……目前的Yun AI以及GTAI这两款智云集团的大型生成式AI，都具有或多或少的幻觉，就连谷狗他们自己搞的性能不太行的人工智能，也具备这种特性。

    具体表现为，它为了逻辑自洽，会自行夸大，甚至编造各种参考资料，数据。

    这是用来的数据、模型结构以及底层算法的问题……智云集团的在人工智能领域里的底层算法技术再厉害，模型结构做的再好，也得依赖大量搜集整理的数据来训练人工智能模型！

    这个问题展开来说就比较复杂了，只能说是目前技术条件下，生成式人工智能技术的一个通用的缺陷。

    所以，用Yun AI这种通用大型生成式AI，直接当医生用是不靠谱的……尤其是用户反复询问，质疑它的时候，它往往会改变最初的推理结果。

    但是，银河制药的人，依旧看到了人工智能在医疗领域里的应用价值。

    先是搞了一个图像医疗人工智能，用来判读核磁共振等医疗图像，现在则是准备进一步扩大到其他领域，判断分析各种医疗信息，然后给医生一个参考性的分析结果。

    这种专业的医疗人工智能，也不是面向普通人的，而是面向医院以及医生的，为的是给医生减轻工作量，提升医疗诊疗的准确性，给医生查缺补漏使用。

    这也是人工智能在各行各业的普遍应用第一个比较典型的例子！

    人工智能，远远不是Yun AI这种超大型的通用生成式AI这么简单，实际上在很多行业，乃至

本章未完，请点击下一页继续阅读