南韓棋手與AlphaGo圍棋對戰落幕了,AlphaGo以四比一的局數勝出。

 

圍棋的變化遠遠比象棋繁複,棋局的變化是十之後一百七十個零,比全宇宙的粒子數目還要多,就算是當今最強的電腦亦不能計算其所有的可能性。人類透過不斷學習,總結經驗,才能創造新的棋法。電腦能否像人類一樣學習,汲取經驗,是這場比賽的矚目之處。當今棋王的勝負,被視為人類的勝負,是人類的最後防線。如今人類輸了,是否代表電腦從此可取代人類呢?醫學美容的執行者又可否由電腦替代呢?

 

AlphaGo所用的人工智能,背後連接着數百部侍服器,分析對手的每一步棋,從而選擇最高勝算的一步。電腦分析過去大量的歷史數據,整合後再得出結果,這是最理想,最完美無暇的結果。事實上,IBM超級電腦Watson,可以每秒運算500G資料,15秒讀完1,000萬份病歷,只要醫生輸入病情後,很快便有最好的治療方案。醫學美容又可否如此呢?

 

試想像,只要輸入病人資料、過往病歷和臨床評估後,便得到最好的診治方案,醫生就可被取代嗎?例如:病人要求改善皺紋,根據病人的病歷、皮膚種類和問題,醫生輸入資料後,便立即得到最佳治療方案,方案可以是激光、注射肉毒桿菌素等等。病人得到方案後,又會否得到最佳的治療呢?醫學美容極為複雜,除了醫學知識和評估外,加上美的觀感、病人的喜好和醫生的技術等因素都決定治療的方向。就算有最佳的治療方案,只要病人不同意這些治療,或者有自己的風險取向、美的取向(尤其是現時美容趨勢不斷改變的情況下)等,這些治療可能變得不合適了。

 

醫學美容結合了醫學和美學兩方面,電腦最多只能協助醫生制定治療方案,最終會由醫生和病人商議後才能決定最好的個人化方案,執行亦要由醫生負責。人工智能的勝利,並不代表是人類的失敗。反而人類應該視人工智能為我們的好幫手,減省時間做搜集和分析資料,多些時間做好評估病人的情況和溝通,始終醫學並不是單靠數據便可,亦要有良好的溝通技巧和經驗的累積才成。希望人工智能將來能大放異彩,協助人類得到最好的醫療服務吧!