导读 梅奥诊所的研究人员最近发明了一种新型人工智能 (AI) 算法，称为假设驱动人工智能，它与仅从数据中学习的传统人工智能模型有很大不同。在...
梅奥诊所的研究人员最近发明了一种新型人工智能 (AI) 算法，称为假设驱动人工智能，它与仅从数据中学习的传统人工智能模型有很大不同。
在《癌症》杂志上发表的一篇评论中，研究人员指出，这种新兴的人工智能提供了一种创新的方法，可以使用大量数据集来帮助发现癌症等疾病的复杂原因并改进治疗策略。
“这开创了设计有针对性、信息丰富的人工智能算法的新时代，以解决科学问题、更好地了解疾病并指导个体化医疗，”梅奥诊所系统生物学和人工智能资深作者兼联合发明人胡力博士说。分子药理学和实验治疗学系研究员。“它有可能发现传统人工智能遗漏的见解。”
传统的人工智能主要用于分类和识别任务，例如临床诊断中的人脸识别和图像分类，并且越来越多地应用于生成任务，例如创建类似人类的文本。研究人员指出，传统的学习算法通常不包含现有的科学知识或假设。相反，这些在很大程度上依赖于大型、无偏见的数据集，而获取这些数据集可能具有挑战性。
李博士表示，这种局限性极大地限制了人工智能方法的灵活性及其在医学等需要知识发现的领域的使用。
人工智能是一种有价值的工具，可以识别大型复杂数据集中的模式，例如癌症研究中使用的数据。使用传统人工智能的主要挑战是最大化这些数据集中的嵌入信息。
“现有知识和假设之间缺乏整合可能是一个问题。人工智能模型可能会在没有研究人员和临床医生仔细设计的情况下产生结果
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