ChatGPT救命!4岁男孩3年求医17位专家无果,大模型精准揪出病因量子位2023-09-17 13:05北京量子位2023-09-17 13:05北京
AI与物理

ChatGPT救命!4岁男孩3年求医17位专家无果,大模型精准揪出病因量子位2023-09-17 13:05北京量子位2023-09-17 13:05北京

克雷西 萧箫 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI “怪病”缠身3年求医无果,最终竟然被ChatGPT成功诊断! 这是发生在一名4岁男孩身上的真实经历。 某次运动后,他身体开始剧痛。母亲前后带她看了17名医生,从儿科、骨科到各种专家,先后进行了MRI等一系列检查,但没一个真正找出病因。 他的母亲没抱太大希望地尝试求助ChatGPT,后者却根据描述和检查报告,直接给出了正确的建议。 话题一出冲上知乎热榜,Reddit热度也飙升至2.3k。 有网友表示,GPT这次真的很让人激动: 每个医生的办公室都可以配备一个AI助手,并将它与自己的诊断结果进行比较。 还有网友cue了下谷歌专门训练的辅助医疗诊断大模型Med-PaLM,想知道它的诊断结果如何: 对于大模型而言,这几乎是个完美的测试任务。 所以,这具体是怎么一回事? 究竟是什么样的“怪病”? 故事的主人公名叫Alex,他的母亲Courtney一共有两个孩子。 2020年的一天,Alex的保姆告诉Courtney,Alex每天都要服用止痛药,不然就会疼到崩溃。 接着,Alex又出现了磨牙的症状,父母把这两件事联系到了一起,认为可能是由换牙或者蛀牙引起的疼痛导致的。 于是母亲带着Alex去看了牙医,Alex长达三年的寻医之路便正式开始了。 由于牙医检查之后没有发现任何问题,但提出鉴于Alex正在磨牙,推荐他们去看专业治疗气道阻塞的正畸医生。 正畸医生发现,Alex的上颚太小,导致呼吸困难,于是给Alex放置了一个扩张器。这种治疗方式的确起到了效果,母亲一度认为Alex的病马上就要痊愈了。 很合理,但现实往往是不讲逻辑的。 妈妈很快又发现,只有四岁的Alex个子突然不长了。 这一次,妈妈求助的是一名儿科医生。 医生认为Alex可能是受到了新冠病毒的影响,但妈妈对这个解释并不满意。不过,妈妈还是在2021年初带着Alex去复查了。 医生告诉妈妈,Alex的个子“长高了一点”,但发现Alex的左右脚有些不平衡,建议他们选择物理治疗。 这次妈妈倒是相信了医生的话,但在物理治疗开始之前,Alex又出现了头痛的症状,而且越来越严重。 物理治疗的事只好先搁置一下,母亲先带Alex去看神经(内)科医生,结论是Alex患有偏头痛。 在和头痛进行抗争的同时,Alex还被精疲力竭的症状困扰着,于是又被带到了耳鼻喉科医生那里检查是否有鼻窦问题影响睡眠。 经历了这番波折之后,Alex终于开始接受物理治疗,他的物理治疗师认为,Alex可能患有一种名为Chiari畸形的先天性疾病。 这种先天性疾病会导致头骨与脊柱相接处的大脑出现异常。 母亲开始对此展开研究,带着Alex看了新的儿科医生、小儿内科医生、成人内科医生和肌肉骨骼医生等。 最终Alex看过的医生多达17位,可以说几乎踏遍了能想到的所有科室,甚至被送入急诊,但依旧没能检查出个所以然。 直到ChatGPT让整个事件出现了180度大逆转。 抱着试一试的心态,母亲注册了一个ChatGPT账号。 她将Alex的症状和MRI报告中的注释一并输入,其中有一个细节,就是Alex无法完成盘腿坐的动作。 ChatGPT给出了诊断——脊髓栓系综合征(TCS)。 当然Courtney并没有直接相信,得到答案之后她先是找到了Facebook上的一个患儿家长交流群。 结果看了里面的讨论之后,母亲觉得这些症状和Alex真的是太像了。 这一发现让几近熄灭的希望之火重新燃了起来,事后母亲回忆说,自己在电脑前坐了一整晚,经历了所有的一切。 带着这一结论和Alex的MRI报告,找到了神经外科医生。 这次终于是找对人了,神外医生看了一眼MRI就给出了和ChatGPT一样的结论,并指出了栓系的具体位置。 再后来的事情就比较顺利了。Alex接受了手术治疗,目前正在进行康复。...
ChatGPT:从文本到图像的全方位进化
AI与物理

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OpenAI近日发布博客称,ChatGPT已具备看、听、说的能力,这是GPT-4大型语言模型推出以来最大的一次功能更新。随着技术迭代,生成式AI正进入多模态之争阶段,各科技公司纷纷推出新产品和功能,通过人工智能技术打破传统搜索引擎和聊天机器人的局限性,为用户提供更丰富和精准的交互体验。ChatGPT现在具备语音交互和图像识别功能,这将使聊天机器人更接近真实生活。
ChatGPT:自然语言处理模型的挑战与局限
AI与数学

ChatGPT:自然语言处理模型的挑战与局限

这篇文章主要探讨了ChatGPT作为自然语言处理模型的特性,强调了训练数据在其中的重要性,特别是对于数学应用题任务的训练不足可能导致的错误。作者认为,尽管ChatGPT在大规模语料库上表现出色,但在特定形式的数学任务上,其问题和局限性 becomes apparent.