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1001ch.com幸运飞艇走势规律新型的人工智能技术正

发布时间:2019-04-03   来源:未知    
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  随着监管者、保险公司和医疗账单服务公司开始在其软件系统中使用人工智能,一些企业可能会学着利用基本算法的漏洞钻空子

  去年,美国食品药品监督管理局(Food and Drug Administration)批准了一种医疗设备上市。通过拍摄用户视网膜的图像,它就能自动筛查糖尿病患者因视网膜病变而失明的征兆

  这种新型的人工智能技术正在医学领域刮起一阵迅猛的旋风。利用新技术,科学家开发了不同的系统,能够通过各种各样的影像来识别疾病的征兆,这些影像包括肺部 X 光片和 C.A.T.(又称计算机 X 射线轴向分层造影扫描仪)大脑扫描图像等。这些系统承诺,医生能通过它们以更低成本且更有效地评估病情

  类似的人工智能系统很有可能“走出”医院,为医疗保健监管者、医疗账单服务公司和保险公司的计算机系统提供帮助。人工智能有助于医生检查病人的眼睛、肺部和其他器官;同理,它也能够帮助保险公司确定赔付金额和保费

  理想的情况下,这些系统将有助于提高医疗保健系统的效率。但美国哈佛大学和麻省理工学院的一组研究人员警告说,这些系统可能会产生意想不到的后果

  本周四(当地时间 3 月 21 日),上述研究人员在《科学》(Science)杂志上发表了一篇论文,提出了发生“对抗攻击”(adversarial attacks)的可能性。对抗攻击是指通过操纵小块的数字数据,达到改变人工智能系统行为的目的。例如,如果有人篡改了肺部扫描影像的一些像素,就会误导人工智能,把没病的判断成有病,或者把有病的误判成没病

  论文的作者指出,未来几年,软件开发商和监管者在构建人工智能系统和进行相应的技术评估时,必须把上述可能发生的情况考虑在内。黑客可能入侵系统,造成病人误诊,但这还不是最让人担心的问题。更让人感到关切的是,医生、医院和其他组织可能会操纵医疗账单或保险软件上的人工智能系统,想方设法获得尽可能多的收入

  塞缪尔芬利森(Samuel Finlayson)是哈佛大学医学院和麻省理工学院的一名研究人员,也是上述论文的作者之一。他提出警告的原因是:医疗保健行业有大量的资金往来,其计算机系统中存有医疗保健的跟踪访问记录,利益相关者只需稍微改动系统的医疗账单编码和其他数据,便可从系统中骗到钱。而人工智能可能会使该问题变得更严重

  芬利森称:“医疗信息本身就很不明确,再加上财务激励政策经常相互矛盾,使得高风险决策因一点点信息变动就会出现摇摆。”

  这篇新发表的论文,对所谓“对抗攻击”发生的可能性,表示了更多的关切。从人脸识别服务和无人驾驶汽车到虹膜扫描仪与指纹识别器,这类攻击的目标可谓包罗万象

  很多人工智能系统在设计和构建时都会采用某种方式,其中包含一个基本层面;而对抗攻击正是充分利用此处的缺陷实施的。人工智能越来越多地受到神经网络的驱动;神经网络是一种复杂的数学系统,主要通过分析海量数据自主学习如何完成任务

  例如,神经网络可通过分析成千上万的眼部扫描图,学会如何筛查糖尿病患者因视网膜病变而失明的征兆。这种“机器学习”是建立在巨大规模的基础上的,因为人类的行为可通过无数不同的数据块定义;但机器学习也可能产生自己意想不到的行为

  2016 年,美国卡耐基梅隆大学的一组研究人员在眼镜框架上印出各种图案,成功骗过了人脸识别系统,让其误以为戴眼镜的是名人。当研究人员戴上这些眼镜时,系统把他们错误识别成米拉乔沃维奇(Milla Jovovich)和约翰马尔科维奇(John Malkovich)等名人

  一个由中国研究人员组成的团队也设计了类似的骗局。他们让人戴着帽子,把红外光从帽沿下方投射到这些人的脸上。红外光是人眼不可见的,但它可以欺骗人脸识别系统。戴帽子的人是亚洲的科学家,但系统会误认为他是另外一个人,比如说白人音乐家 Moby

  研究人员也发出警告:对抗攻击能欺骗无人驾驶汽车,让它们看错东西。只需对路标做较小的改动,就可导致汽车把停车标志错误地识别为避让标志

  去年年底,美国纽约大学坦登工程学院(Tandon School of Engineering)的研究团队设计了虚拟指纹,骗过了 22% 的指纹识别器。也就是说,使用这些指纹识别器的所有手机或个人电脑,其中 22% 可能被解锁

  这项研究产生了深远的影响,因为生物识别安全设备和其他人工智能系统得到了越来越普遍的应用。印度已经实施了全球最大的基于指纹的身份识别系统,用于分发政府补贴和分派服务。各大银行正在给自动取款机加上人脸识别技术;与 Google 同属一家母公司的 Waymo 目前正在对无人驾驶汽车进行上路测试

  现在,芬利森及其同事已经在医学领域发出了同样的警告:随着监管者、保险公司和医疗账单服务公司开始在其软件系统中使用人工智能,一些企业可能会学着利用基本算法的漏洞钻空子

  例如,如果保险公司使用人工智能评估医学扫描影像,医院可通过操控扫描结果,尽量增加赔付金额。如果监管者建立了人工智能系统,以对新技术进行评估,设备制造商可通过改变图像和其他数据,以欺骗该系统同意监管批准

  在上述论文中,研究人员已经对以下对抗攻击进行了论证:通过篡改良性皮肤病损影像上的少量像素,可以欺骗诊断用人工智能系统,导致其误判为恶性。他们也发现,仅仅通过旋转影像,也能达到同样的目的

  如果对病人病情的书面描述作少量改动,也可改变人工智能的诊断:“酗酒”的诊断结果与“酒精依赖”的不同,“腰痛”(lumbago)和“背痛”的诊断结果也会有所区别

  反过来,以某种方式改变诊断结果很容易让保险公司和医疗保健机构受益,它们最终会从中牟利。研究人员指出,一旦人工智能深深植根于医疗保健系统,各个公司将逐渐利用人工智能的行为,为其带来最大利润

  芬利森称,最终的结果可能会伤及患者。医生对医学扫描影像或病人的其他数据做出了改动,成为了保险公司使用人工智能牟利的工具;但这些改动最终会成为病人的永久记录,将对以后的一系列诊断产生影响

  其实,这种情况有时候也会发生。人们已经发现,某些医生、医院和其他组织在操控软件系统,以控制医疗保健行业数十亿美元的资金往来。例如,有的医生为了提高赔付金额,只需稍微改动一下医疗账单编码。比如说,把简单的 X 光片变成了更加复杂的扫描影像

  哈姆莎巴斯塔尼(Hamsa Bastani)是美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院的一名助理教授,对医疗保健系统的操纵有深入的研究。她认为,这是个重大的问题。她指出:“一些行为是无意识的,但并不是所有的行为都如此。”

  作为一名机器学习系统专家,巴斯塔尼提出质疑:引入人工智能是否会让问题变得更加严重?在现实生活中想要实现对抗攻击是很困难的;目前还不确定监管者和保险公司是否打算采用容易受到对抗攻击的这类机器学习算法

  她补充道,我们需要留意监管者和保险公司。她说:“无心之举总会带来意想不到的后果,尤其是在医疗保健领域。”



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