「AI教母」李飞飞最新访谈！AI for Science，是最具前景的应用方向！

近日， 斯坦福大学神经生物学教授Andrew Huberman在他的播客节目《Huberman Lab》中，与被誉为「AI教母」的李飞飞博士进行了一次对谈。

这次访谈的主题是，如何利用人工智能提升智力、丰富人类生活，不止是作为生产力工具，更是去提升人类的智慧和创造力。

二位还讨论了人类与AI以及机器人的合作如何积极改变人类健康和生活体验，包括讨论了AI与人类认知的根本不同，表示人类的直觉和独特体验无法被AI或机器复制。

下文中，智药局为大家节选了“人工智能用于促进科学发现与医疗领域的发展”（AI to Enhance Scientific Discovery）这一章节的对谈内容并在保留原意的基础上进行了编译，以供行业交流分享。

AI for Science

是最具前景的应用方向

Andrew Huberman：坦白说，人工智能的分析能力，甚至能超越斯坦福、麻省理工、加州理工最顶尖的研究生，而且完成分析只需要相当短的时间。

我想听听你的看法：医疗领域里，普通民众、医护人员与AI该如何协同攻克疾病？我们能否建立全新的科学发现研究范式，让我们彻底读懂人体生物学，从根本上改善人类发展进程？

李飞飞：安德鲁，你刚好谈到了人工智能最具前景的应用方向：科学研究与新发现。

放到生物医学领域，科研突破直接关系人类健康与各类疾病。我认为如今我们完全有能力重构科学研究的整套模式。

长久以来，科研的核心载体始终是人类科学家：前人积累知识、后人继承学习，所有实验推进都受限于人类自身的体力与思维速度。当然，高能对撞机这类大型设备另当别论，但大体而言，人脑、科学家始终是科研的唯一核心。

而现在我们拥有了全新工具：人工智能可以存储海量信息，整合梳理各类知识，还能完成人类无法做到的跨学科融合研究。

举个例子，我们两人都深耕视觉、神经科学与人工智能方向，但我对嗅觉相关领域一窍不通，甚至同行用到的专业词汇大多都不会拼写，人脑根本无力兼顾这么多领域。但人工智能能打破这种学科壁垒。

所以我们必须主动用好这项工具。我总会联想到一百五十多年前电力的出现 —— 电力彻底重塑了人类生活，当时人们既看到无限机遇，也心生惶恐。

我认为我们必须认识到，AI赋能科学发现是最令人振奋的机遇之一，它为人工智能本身和健康领域都带来了无限可能。

回到医疗健康问题上来，我们可以用 AI 整合海量信息，把专业内容转化为临床医生、普通患者都能看懂的形式；从诊断到治疗，患者也能全程参与诊疗过程，可挖掘的应用空间极其广阔。

两位资深科学家讲述亲身经历

AI医生、AI手术机器人…

Andrew Huberman：我不会说人工智能比所有医生都厉害，但几个月前我出现身体不适，AI 成功区分出我的症状是低血压引发，而非眩晕症。当时连专攻前庭系统的耳鼻喉科医生都判断失误了。

我只向 AI 输入了一两天内自身的主观体感描述，它就完成了鉴别，并查明病因是我服用的一款处方药所带来的轻微不良反应。

那种体感很奇特，仿佛整个世界在下坠、天旋地转。我一开始以为是眩晕，可我清楚头晕昏沉和真性眩晕是两种不同症状，于是顺着线索查询，最终确认是药物导致血压过低。

我咨询过数位资深医师，所有人都没能第一时间定位根源。事后我和他们复盘，他们都惊叹 AI 的判断十分精准。

客观来讲，如果我当时直接去门诊就诊，医生会安排更多检查，但 AI 诊断零成本，我仅用一上午就找到了调理方案：摄入高于常规剂量的电解质，两小时后不适症状就完全消失。当然不能排除安慰剂效应，但恢复速度确实非常快。

李飞飞：患者能借助 AI 获得清晰判断，心里也会踏实很多。这并不是说大家不需要就医问诊，但这项工具的价值毋庸置疑，临床医生完全可以将 AI 作为辅助工具使用。

顺带说一件亲身经历：我们这次对话原本要改期，因为我父亲要在斯坦福接受手术，操刀的是一位顶尖外科医师，手术设备是达芬奇手术机器人，属于深度人机协同手术，手术类型为肝脏外科手术。

术后我问这位医师：即便人类外科医生一辈子都不可能完成百万台肝脏手术，但如果整合全球所有肝脏手术的临床数据，是否能训练出全自动手术 AI？

医师无法给出确切答案。我们顺着这个思路深入分析：肝脏器官结构极其复杂，血管密布，每个人的肝脏解剖形态都存在巨大个体差异。即便汇总全球每年所有肝脏手术病例，数据集规模可能依旧不足以训练成熟的手术算法。

这也引出一个关键结论：人工智能依靠数据规律学习，如果可供学习的样本、规律不够充足，使用 AI 时就要格外谨慎，分清 AI 适用与不适用的场景。

这种情况下，医师操控机器人协同手术，远优于训练不足的 AI 独立完成手术；人类医师自身也面临同样的数据局限，毕竟一位外科医生能实操的手术病例数量终究是有限。

人类与人工智能互补协作，反而能实现最优诊疗效果，这正是巨大的发展机遇。

目前一切尚无定论：我们能否搭建肝脏人工仿真模型，无限生成模拟手术数据用于 AI 训练？这些都是摆在我们面前、亟待探索的前沿科学课题。

但像你遇到的眩晕 / 低血压鉴别这类场景，相关病例记录数量极其庞大，数据库积累了充足样本，AI 已经充分学习到对应的症状规律，就能为无法及时就医的人群提供有效参考，作用巨大。

—The End—