指斥者称谷歌乳腺癌展望AI钻研倘若不透明就异国用处

早在1月份,谷歌旗下凝神于健康有关钻研、临床工具和医疗服务配相符的分支Google Health就发布了一个在9万众张乳房X光照片上训练的人造智能模型,该公司称其取得了比人类放射科大夫更益的成果。谷歌宣称,与之前的做事相比,该算法能够识别出更众的伪阴性,即那栽望首来平常但含有乳腺癌的图像,但一些临床大夫、数据科学家和工程师对这一说法外示质疑。

在今天发外在《自然》杂志上的一篇指斥文章中,隶属于麦吉尔大学、纽约市立大学(CUNY)、哈佛大学和斯坦福大学的超过19位共同作者外示,谷歌的钻研匮乏详细的手段和代码,损坏了其科学价值。清淡来说,科学都存在可重复性题目,2016年对1500名科学家进走的一项调查通知表现,其中70%的科学家起码尝试过复制其他科学家的实验,但战败了。

在人造智能周围,这个题目尤为主要。在2019年的ICML大会上,有30%的作者未能在会议最先前将本身的代码与论文一首挑交。钻研频繁挑供基准终局来代替源代码,当基准的彻底性受到质疑时,就会展现题目。比来的一份通知发现,自然说话处理模型给出的60%到70%的应案都嵌入了基准训练集的某个地方,这外明模型往往只是在记忆应案。

他们外示,谷歌的乳腺癌模型钻研匮乏细节,包括对模型开发以及所行使的数据处理和训练管道的描述。谷歌省略了模型架构的几个超参数的定义,也异国吐露用于添强模型训练的数据集的变量。这能够会隐微影响其性能,Nature的共同作者声称,例如,谷歌行使的其中一个数据添强有能够导致联相符患者的众个实例,从而使最完终局展现谬误。

谷歌方面外示,用于训练该模型的代码对内部工具、基础设施和硬件有很众倚赖性,使其发布不走走。该公司在决定不发布这两个训练数据集时,还挑到了这两个训练数据集的特有性和患者健康数据的敏感性。但Nature的共同作者指出,原首数据的共享在生物医学文献中已经变得越来越远大,从2000年代初的不能1%增补到现在的20%,而且模型展望和数据标签正本能够在不泄露幼我新闻的情况下发布。

posted @ 2020-10-16 02:18 作者:admin  阅读:

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