新御宅屋 > 都市 > 别和投资人谈恋爱 > 第36节
  拍品不多,一共只有18样,然而每样都能说出不少门道。
  其中一串宝石项链吸引住了她的目光。不太能戴出去,然而非常漂亮。看看简介,是喀什米尔蓝宝石的,主石足足有10克拉,水滴形状。描述上说,喀什米尔蓝宝石矿1887年便被开采殆尽并且停产,大的宝石非常难得。
  不懂……
  快速看完,阮思澄把目录名册合上、还回。
  邵君理淡淡地问:“有想要的吗。”
  “???”阮思澄说,“没有。”毫不犹豫。
  “行。”
  “那,邵总,我先走了,思恒医疗还有事情。”
  “行。”
  “拜拜。”
  邵君理略一点头。
  等阮思澄离开以后,邵君理将目录名册翻回到了项链那页,把图和文扫了一遍——他注意到阮思澄在翻看时曾停留数秒。
  …………
  除去这次,阮思澄、邵君理几乎没有闲聊。
  新年跨年那天晚上,阮思澄给邵君理发祝福短信,说:【祝扬清在新的一年蒸蒸日上,也祝您投资的思恒前程锦绣,让您赚到好多好多!!!】
  邵君理回:【已经赚了。】
  很多很多。
  他指的并不是金钱。
  …………
  医院病历开张以后,再谈合作就容易了。阮思澄用云京儿童医院、j省人民医院、云京p大三院做例子吹牛逼,又拉来了一些合作,基本都是外省市中电子病历程度高的摩登医院。它们对it友好,却又没有被太多的公司“骚扰”过。
  到二月时,陈一非带队将“急诊胸痛”部分全部做出来了。
  一切都在计划当中。
  资金还能再挺大约两个来月。他们需在一个月内完成测试、改bug、完善,同时阮思澄与投资公司接触,等产品一出来立即演示、融资。
  就一个月可以融资,时间真的相当紧了。这说明,阮思澄要立即签termsheet(投资条款清单),催人家做尽职调查,签投资交易文件。等拿到了过桥贷款,才可以松一大口气。
  在测试时,阮思澄、陈一非、石屹立等人都非常紧张。
  对于早早便完成的头部以及部分腹部,思恒医疗已经完成程序测试。他们将80%的患者病历用于训练多层神经网络,20%的患者病历用于测试最终的准确率,都没问题。
  现在,思恒医疗需要做的,就是测试刚做好的胸部还有剩余腹部,以及综合起来的全部腹部。
  而这些恰恰是整个项目当中最困难的部分,说不担心绝对是在撒谎扯淡。
  但阮思澄也并不算特别害怕——陈一非的方向、框架没有问题,邵君理都说了,非常清楚干净。
  他们将胸痛患者的心电图、ck-mb、肌钙蛋白等等信息输入软件,又把许多急性腹痛患者的检查数据、ct片子、b超视频也输入进去,屏住呼吸,拿到ai给他们的诊断结果,急急忙忙地与患者病历上的“标准答案”比对。
  结果如同晴天中的一道霹雳,扇了思恒医疗每个人一耳光。
  甚至打得他们耳朵里面嗡嗡直响。
  不准。
  而且,完、全、不、准,诊断的正确率大约只有一半。
  他们用看救命稻草般的眼神看急诊医生cso石屹立,石屹立一一复查,神情同样痛苦,表示,对于有分歧的患者,病历上面三甲医生给的诊断是正确的,而ai给的诊断,是错误的。
  第32章 裁员(三)
  对于ai来说, 让结果从“不准”到“准”, 不是十分容易,与传统的“找bug修bug”模式全然不同。
  目前在对ai的争论当中,一个常常被提起的问题就是“算法黑箱”。也就是说,人类不能解释它的工作原理。
  人工智能的核心是“神经网络”。科学家们模仿人类神经系统,让机器进行学习。“神经元”们一层一层分布下来,每个单元都能接收部分数据,再将结果向上传给其他单元。
  还是用“猫”来打比方,第一层可以将图片切割、降维, 得到许多小图, 第二层在每个维度利用色差寻找边缘, 三四五层根据勾勒出的边缘确定各个器官形状,六七八层通过各个部分颜色判断毛色、花纹,瞳色……最后顶层得出答案:这是猫、狗、兔子、其他。
  2006年多层神经网络出现以前,机器学习都只处于初级阶段, 需要人工提取特征。而2006年后, 它进入到“深度学习”的大时代。人类不监督、半监督, 机器自己分析特征、独立思考。给一万张猫的图片, 说“这都是猫”, 它就懂了,再给一张它没见过的,问“是不是猫”, 它会说是。人们给它正确答案的数据集, 它便可以进行学习, “看”的越多会的越多,不断优化自身能力。因此,“人工智能”定义十分清晰,区别是真·人工智能还是噱头只需要看它有没有模仿人脑。
  然而,对每一层都在提取什么特征,以及机器为何要做这些事情、为什么能得出结论,人类无法解释。根据输出,有些提取简单易懂,比如勾勒边缘、模糊图片、突出重点、锐化图片……可是,在很多时候,人类完全get不到!看着某层下来以后图片所变成的样子,只能叫一声“什么鬼!”有时人类只能提出几个特征,ai分出好几百层!
  它给了人空前的可能,也给了人无尽的困惑。
  就像人类无法摸清大脑的工作原理一样,他们同样无法摸清ai的工作原理。
  训练ai这种方式为何能行?它是如何学的?信息存在哪里?为何下此判断?不知道。
  它好像在玄幻境界。码工时常觉得自己正在养蛊,贼刺激,给蛊虫喂个这个、喂个那个,一掀盖子,嚯,出来一个超厉害的东东!
  有人说,让ai向人解释一个东西,相当于让人向狗解释一个东西,听着so sad。
  人类历史充分表明,只有一个决策可以解释、分析,人才可以了解它的优点缺陷,评估风险,知道它在多大程度能被信赖。
  很多专家说过“必须质疑人工智能为何做出一个决定……”“难道,无人汽车每回出事,企业都说不知原因、ai让它这么干的?”
  何况,不幸的是,如同大脑会出错,ai也会出错。
  于是问题来了:我们能信任ai吗?我们能在多大程度上相信ai?我们能在生死攸关时信任ai吗?
  当然,也有学者表示:“它能做到就足够了!”“大脑一直为你工作,你也一直都信任它,即使并不知道它是如何工作的。”
  目前,各国科学家正致力解开黑箱,政府、行业协会也对此有要求,已经取得一些成果——不少东西都是数学。
  阮思澄是一直觉得,这种现象十分正常,没有那么邪乎。在人类的文明当中,往往实践先于理论。比如,老祖宗在打造刀剑时、发明火-药时,清楚地知道原理吗?no!都是东西先出来了,能work了,大家才开始研究原因。
  ai也是啊!慢慢来嘛。
  不过,虽然如此,攻城狮们写程序时,也能根据他人经验,知道大概该怎么做。ai能自己学,但是,攻城狮们需要设置许多参数,比如用哪一种激活函数;如何搭建网络结构;分别设置多少卷积层、池化层、全连接层,如何排列架构;用多少个卷积层;用哪一个池化方式;选择多大以及多少卷积核、多大卷积步长和池化步长、多大学习率,又分别从哪层开始、到哪层结束……[注]。也因为没道理可讲,各种奇奇怪怪的结构都有了。层数绝非越多越好,层数越多,说明运行时间越长、传递错误几率越大。
  出于这个原因,对算法的调整、修改,经常就是瞎jb试,比较最终结果。
  调参数能有效还好,数据也有可能不行!要知道,输入数据的大小、像素、嗓声、甚至亮度和对比度、翻转变换、旋转变换、位移……都可以对最终结果产生影响!为啥?还是,不知道。
  因此,现在“经验”并不好用,结果一塌糊涂,可阮思澄和陈一非对于修改全无头绪。
  他们甚至无法估摸不准到准需要耗费多长时间。
  …………
  阮思澄从贝恒那儿继承了个降压方式——搓脸。
  她搓了搓,拨打内线叫陈一非,一起开会。
  “一非,”阮思澄问,“这个结果……要多久能调整过来?”
  气,她想:如果钱纳贝恒现在都在公司思恒医疗不会陷入这种困境。罢免钱纳夺回公章耽误了一个月,贝恒接手、不会,消耗了两个月,接着招聘、挖人,等陈一非入职,又是一个月。
  陈一非答:“思澄,目前……没有头绪。如果说一个月就能全部搞定肯定是胡扯淡。”
  阮思澄:“……”
  “咱们必须有b计划。”陈一非又开口说道,“公司账上还有200万,能坚持到两个月后。也就是说,将将巴巴能挤出来一个月完善产品,一个月出门融资。下个月要还是不准,思恒医疗就会走到穷途末路。”
  “我知道。”阮思澄说,“我问问邵总王总,是否行使增资权利。”
  “行。”
  按照投资协议,邵君理和王选拥有增资权利,有权利但无义务在产品初版出来后以2亿估值再投5%,也就是1000万。其实现在邵君理和王选股权已经太多,34%,但也没办法了,只能以后想方设法强迫天使以低估值出售股权,或者劝诱对方往期权池扔回一点。如能进入a轮,这点应该不难。
  “如果邵总王总拒绝……”
  陈一非的脸孔还是白胖白胖,笑容十分职业,让人非常舒服,可语气中却无半分和蔼可亲,他说:“尽早裁员。”
  裁员!!!
  阮思澄只觉得自己头皮一麻!!!
  她抬起头,没有说话。
  陈一非说:“行政岗位全部裁掉,a轮进来再重新招。产品经理、ui设计,现阶段也可以不要,还有早前从事头痛腹痛的工程师,通通裁掉。”
  顿顿,又道:“我这两月不拿工资,补贴公司。”
  “一非,咱先别提裁员。”阮思澄笑,心里发凉,“我打电话问问增资。”
  “好。”在出现问题时,陈一非并不如贝恒一般逃避,而是依然带着气场,维护着他cto的体面——贝恒都恨不得把自己给缩没。
  …………
  阮思澄在自己肚里打了整整十遍腹稿,终于按下投资爸爸办公室的电话号码!
  秘书接进去,邵君理磁性的声音很快响起:“在。”
  “邵总,”阮思澄的声音当中带着不安,“我想汇报一个情况。胸痛部分,还有腹痛部分……我们刚把测试集给输进去了。”
  “不好?”
  “是……”阮思澄道,“有一大半心脏疾病……ai并没有诊断出来。”
  邵君理的声音一顿,而后才又重新响起:“我期望的结果是比人类医生更快更准。”
  阮思澄咬了咬下唇。传统算法对于波的识别有局限性,而思恒的机器,用cnn和rnn,可以和人一样,将 p-qrs-t作为完整波群进行分析,看数字,看波形,看各种指标,还能根据患者特征读的更好!甚至知道瘦人该什么样、胖人该什么样、小孩该什么样、老人该什么样、孕妇该什么样,比人类医生懂的更多!
  每年许多心脏病患无法确诊被送回家,阮思澄本希望ai可以帮忙。
  而事实是,现在,它失败了!!!
  阮思澄长呼吸了口:“而且……另个部分也不如意……本来,p大易均团队做最难的超声,应该取得最差的结果,可事实上,这一部分在测试中挺靠谱的……贝恒离职以前弄出来的东西反而不行。”
  “腹部本就是不易的。”邵君理道,“不仅仅是图像识别。”
  “嗯。”阮思澄也清楚,毕竟图像识别发展相对较快。
  “具体说说测试结果。”
  阮思澄的思路清晰,一项一项仔细说了,包括哪种病准,哪种病不准,准确率是多少,如果不准,ai都给看成什么了。
  邵君理听完,想:太差了。
  真的,太差了。