自从去年阿尔法狗在围棋界全面战胜人类智慧，人工智能会不会战胜人类甚至取代人类的话题再次被摆在了风口浪尖。
各行各业都开始分析，很多言论说到，中间阶层将会被人工智能所取代，最高端的技术不会被取代，最低端的服务员也不会被取代。但是诸如基层政府工作人员、银行职员、商场售货员、剧场售票员等等职业将会被人工智能所取代。
那么医生呢？医生会不会被人工智能取代？
回答这个问题的时候，我们先来看看医生是怎么看病的，以及我们为什么相信医生能为我们治好病。
我们和医生素未谋面，我们更不知道自己得的到底是什么病。但是，为什么我们可以在任何一个城市，任何一家医院，找到一个人，并且听他的话，在身上扎针、吞下苦药、甚至是允许他对自己开膛破肚呢？
其实我们去找医生看病，是去找一个系统。我们报警是相信司法系统，打官司是相信法律系统，不是相信哪个警察或者哪个法官，如果没有这档子事，我根本不知道你是谁。然而，正是因为有了系统，我们才愿意相信每个警察都会秉公办事，每个法官都会公平判决。甚至麦当劳里售卖的汉堡都具有一样的水准，每一个修理工都能把我家的水管修好。一个个看不见的系统及其内含运转的潜在准则才是社会运行的规则。
下面再回到一个老问题，为什么很多人质疑中医？
老中医，又是一个神乎其神的词语。所谓的老中医，很多甚至连医师资格证都没有考取。他们说自己不屑，因为理论不同。他们告诉患者，信则有不信则无，心诚则灵。又如何可以相信？
同样的疾病在不同的中医面前，可能会得到截然不同的治疗方法，正所谓一人一方。你相信谁？曾经，中医学院的院长给我们讲课，介绍中医的时候把中医比作相当于张飞的矛，异常锋利，但是如果不拿在张飞的手上，就丝毫没有用处，甚至会伤及自己。那么如何知道谁是张飞，谁配得起这支长矛？
标准化做得不好，系统做得不好，这就是中医引人质疑的原因。但是西医就致力于做标准化。很多人都问我，看病要不要去找哪个专家，请医生吃饭或者送礼。这个问题很有代表性，很多医生都会这样告诉他们的亲朋好友：你的红包，根本不会影响你的诊断和治疗，可能会让医生的态度更好一点，更耐心地回答你的问题，仅此而已。本来要割了你的阑尾，如果你不送钱就切掉一半留一半；送的钱多了医生开刀的时候就会大发慈悲，顺便把你的胆结石也治好，你觉得这可能么？在医疗系统里，所有的治疗都是有规则的，这个规则是千百年来传承下来，并且不断完善的。
尤其是在美国的医院，医疗资源相对于中国更为均衡，大小医院医生的水平也都基本一致。在中国，由于三甲医院的医生见过的患者更多，他们做出正确诊断治疗的概率更高。即使如此，患者也是相信一个系统，就是三甲医院的医疗系统，而并不是某个医生。患者选择三甲医院而不是社区医院，相当于把自己的生命交给了三甲医院较为完善的医疗系统。
为什么人工智能是更好的医生？
因为人工智能最擅长的就是通过算法的升级，不断完善地系统。
1.人工智能可以减少误差。
下面我们来看看医生是怎么看病的。看过诊断报告的人可能会熟悉，很多报告上会这么写：“A疾病可能性大，B疾病不能排除，C疾病可能性较小，建议进行XX检查进一步确诊。”很显然，医生给出的答案也是一个概率，但是这个概率相对比较模糊，是根据医生的经验给出的判断。虽然患者看不到一丝的思维过程，但是其实医生看病，是在用概率学诊断。根据蛛丝马迹，抽丝剥茧，最后分析出概率最高的疾病。虽然A的可能性最大，但是很多时候诊断结果却是B，医生也没法做到百分之百的准确。
循证医学已经是非常火的名词了，为什么各个医学会每年都要做大量的临床试验，为什么要出各种各样的指南？就是为了把疾病的判断和治疗标准化，让医生的每个选择都是有据可循，人的思维可以不断修正，无限地接近理性，但是正因为是人，是人就不能完全避免主观判断。
那么我们再看看人工智能的计算方法。很多人都看过“最强大脑”的节目，百度机器人在人脸识别、声音识别上给出的也是概率。毫无疑问，机器人的概率更加理性和精确，可以减少更好地降低我们犯错误的几率。
打个比方，感冒可能诱发心肌炎。如果说这个比例是1%，也就是100个病人里面可能有一个会得心肌炎。但是对于单个医生来说，王医生可能看了500个病人都没有；李医生可能看了10个病人居然有2个。因此，他们的经验可能会影响自己对概率的判断，王医生可能会轻视心肌炎的概率，而李医生会高估心肌炎的概率。但是我们知道这个1%是大数据统计的结果，不管是王医生的轻视还是李医生的高估，都会对此后患者的诊断带来不利的影响。这时候只有人工智能，这个冷冰冰的死理性派，才能根据不同患者的真实情况，给出一个最准确的概率。代表人工智能的阿尔法狗可不会因为上一步棋走的不好，就影响走下一步棋的心情和判断。
这里并不是说人工智能给出的概率就一定正确，但是一定会把偶然误差的概率降到最低，也就是避免非理性的判断。比如给出我们A疾病的概率70%，B疾病25%，C疾病5%，就能很容易做出选择；当然还有一些疑难杂症，可能会A疾病概率51%，B疾病概率49%，这时候就需要医生综合评估，给出诊断，并且可能需要根据病情的变化，进一步修正判断。说实话，51%和49%，即使让医生判断，正确率也高不到哪去，甚至很多疾病，治好了，或者治不好都无法做出准确的判断，这也是现代医学的局限性所在。
2.人工智能可以不断学习。
阿尔法狗之所以战胜围棋大师，最重要的原因是因为它可以不断学习。但是随着算法的优化，我们告诉计算机的内容越来越多，通过多个维度的计算分析，计算机给我们的答案就更加准确。人的经验也会增加，随着见到病例增多，经验丰富的老医生常常比年轻医生能做出更加准确的诊断。但是老医生也会老眼昏花，也会犯糊涂，所有的积累到了退休那一天就烟消云散了，运气好的可能一部分教给了年轻医生，一部分写成了教科书。这些经验，不是白来的，是在一个个血的教训中积累的。但是这些知识，年轻医生总是记不住，记了又忘，非得自己遇到血的代价才能印象深刻。
我们无法训练出更牛的医生，因为一个人的时间和精力有限，超长的训练时间并不划算，况且医生的成长需要在许多病人身上付出代价，但是我们可以优化出更好的系统，和训练人来说，成本的差距是显而易见的。
3. 诊断的标准化，治疗的个性化？
没有两个病人是一模一样的。说的没错。个性化确实是我们的诉求，诊断上要标准化，但是治疗上要个性化。举个最简单的例子，开药。比如说，抗生素治疗肺炎，一般在2周左右。
有的医生判断患者病情比较重，就一次开了3周的药；有的医生开了2周，告诉患者2周以后再复查看看，刚好下次门诊的时间刚好是在2周之后的同一天；有的医生只开了20天的药，因为想要凑个整；有的医生开了18天的药量，因为这个医生更有经验，知道18天的药量刚好是3盒，不会浪费。所有的这些处方都完全符合规则，甚至有的还非常细心地为患者考虑了。
还有一个问题，大家常常会遇到。药物说明书上写了，每天三次，每次2-4颗。那到底吃几颗？其实这个问题的影响因素很多，患者的体重有影响，患者的药物代谢速度有影响，甚至每个患者对药物的反应不同也有影响。你可能会注意到，所有的药品说明书上都写着“遵医嘱”。其实也就是根据医生以往的经验判断，怎么又是医生的经验？于是乎，保守医生会说一次吃2颗，激进的医生说一次吃4颗。
但是，这就是最优的结果么？抛去社会因素不说，把所有可能影响患者药物用量的因素综合考虑，设计一个算法绝对是最优的方案。只需要给这个数值规定一个范围，避免计算的低级错误即可。
于是乎，我们发现诊断的标准化，和治疗的个性化，人工智能都可以帮我做到。那医生还能做些什么呢?
什么是人工智能取代不了的？
你可能会说，创造性工作是无法取代的。那么事实真的如此么？
我们一般把医疗可以分为临床和科研。临床是已经证实的东西，我们正在把老一代的经验一步一步重复地应用在新的患者身上。就像厨师做菜，你点什么我做什么，唯一不同的就是可以根据客人的口味多放点盐，或者少放点辣椒，这是毫无疑问是可以取代的。
而科研，就是创新菜。医学之所以不断发展，就是因为许多新治疗方法不断出现。新药物的发现，新疗法的发明，这些似乎是人工智能无法完成的。
但是，有件事非常恐怖。那就是不要小看人工智能。就拿我们的基因研究来说吧，哪种基因可能对于哪个疾病的发生有影响，这就是现阶段全世界大大小小的实验室都在夜以继日研究的内容。它们有的研究肺癌、有的研究中风、有的研究先天畸形、有的研究抑郁症，但是归根结底，就是找到靶基因。
现阶段，科学家只要能找到和新的疾病相关的基因，就可以发表论文了。如果通过调控这个基因可以在细胞水平或者动物水平看到疗效，就可以发表非常高水平的论文了。因为找到这个疾病基因也是一个非常不容易的事情，需要对以往的研究有着深刻的理解、甚至有一定的运气，才能在那么多的基因里找到可能的位点。
不过很庆幸，也很可怕，在人工智能革命之后，这类的研究都要失去意义了。因为计算机最擅长的就是大数据的分析，最终解决基因研究问题的一定不是医学家，而是计算机工程师，因为计算机提供的数据处理能力和效率，远远超过雇佣一大堆研究生在实验室里一个个的试。打个比方，已经证实A基因在肺癌中有作用，你发现了它对肝癌也有作用，这样的内容已经不算创新了。研究模式可复制，这类看似新发现很快也会被人工智能取代。第一个吃螃蟹的人是创新，后面你再红烧吃、清蒸吃、油炸吃都算不上什么创新了。
那么人类还有什么优势？似乎唯一难以取代的只剩下创新模式的开发者。因为人工智能没办法去做第一个吃螃蟹的人。不对，你又错了。第一个吃螃蟹也不能算创新了，因为你只要吃过鸡，人工智能就可以去尝试用同样的方法去吃螃蟹、吃海螺、吃乌龟、吃章鱼，人工智能可以模仿你吃鸡的样子把所有看上去能吃的都吃一遍。
如果按照这个思路，爱迪生一生的几千个发明的价值都会被抹杀，比如众所周知的钨丝灯。在那个年代找到合适的灯丝材料是极其不易的，千百次的试验才选择了钨丝。不可否认，那样的工作在那个年代极具创新价值。但是通过计算机的模拟，此类的研究可以在瞬间完成。再比如原子对撞，看看撞出什么，这些实验在计算机的处理能力面前也变得容易了许多。
然而，提到爱因斯坦的研究，《相对论》的体系，似乎人工智能遇到了一点问题。因为研究方法是人教给计算机的，唯独模式上开天辟地的内容，才无法被取代。类似的理论还有“熵”的提出、“弦理论”的内容，这些极具想象力的抽象理论是人类仅存的优势。
其实，人工智能就像一个聪明的孩子，你只要教他，他都能学会，你不教他，他也可以模仿。他唯一做不了的东西，只有一个，就是你脑海里那些还没有成型的思维和理论，甚至是幻想。因为一旦定型，他就学得会。然而这些幻想，就是人类发展的最原始动能。人类有幻想，有需求，才有了现在科技高度发展的社会形态。
我们幻想能飞，于是有了飞机；我们幻想能无距离地沟通，于是有了互联网；我们幻想有东西帮我们思考，于是有了人工智能。而人工智能没有需求，它们只需要充电即可。
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