现阶段AI是否会替代人类

近期在读一个LangChain的系列文章,文章的最后,作者提出了一个问题:“AIGC来了,人类画师还有价值吗?”

这是一个好问题,在现阶段,我的理解是这样的:

AI绘画提供了一种通用能力,而且很多时候效果很不错,有商用价值,但并非无所不能。说白了就是一种新工具而已,我们该用积极心态看待问题。

就像本文指出的,对人来说效果并非一切。人是有情感的,不仅现在的AI生成物无法替代,很多客观指标更好的物品都无法替代。自己钓的鱼和市场买的是不一样的,自己阳台种的菜和农场种的是不一样的,父母做的菜和餐厅里的是不一样的,儿女给我们画的画和别人的画是不一样的,哪怕替代品指标更好,也无法完成情感需求的替代。

但更进一步,人从一开始不应该和AI比。人很早就学会了不要和机器去比,机器比人力气大,比人跑的快,比人跳得高,但人类为何还要不断挑战自我呢?一旦我们把人工智能,随便换个名字,类人脑型计算阵列设施,问题就简化了。影像医生为何要和AI去比谁能先找到微小肺结节?画师为何要和AI比谁画图更快?网球裁判为何要和AI比谁能更准确的判断球是否出界?用好这些工具就好了啊。

从人类历史的经验看,机器替代人工的过程,在近现代史上出现了太多次,但实质上都是,熟练用工具的人大幅提升效率,最终替代了无法熟练使用工具的非顶尖人才。互联网时代也是一样的,互联网媒体兴起时,对传统媒体产生了巨大压力,但现在自媒体市场兴起,又给多少非科班同学创造了机会。AI短期内一定会抢占一些人类的工作岗位,熟练使用AI辅助编程的人,会挤压掉很多重复编码的工作机会。

但同样的,非科班同学将会拥有编程能力,未来一定会创造更大的市场。未来我们每个人都能有足够好的编程,绘画,作曲,剪辑,写作能力,都有便捷高效的获取并使用近乎无限知识的能力。专业知识普及化,会缓解人类教育周期过长的问题,会带来生产力质的变化。希望这种生产力的飞跃,能带领我们进入一个新的时代。

碳基生物和硅基生物

在ChatGPT大力出奇迹之后,大模型已经从“萌宠时代”,正式迈入了蹒跚学步的“婴儿时代”。
这个婴儿虽然短期记性不算好,但学习能力和长期记忆能力却无与伦比,潜力无限。

现在大家又通过langchain、plugin等方式,帮助这个婴儿学习使用工具。
当大模型可以理解工具,使用工具,甚至制造工具、创造工具时,硅基生物时代也就开始降临了。

在这个过程中,可能会有以下几个阶段:
1、硅基生物智力和能力有限的阶段
碳基生物需要学会如何运用硅基生物,提升自己的生活水平

2、两种可能
2.1、硅基生物智力无限和能力有限的阶段
碳基生物变成了硅基生物的执行者,相互依赖,容易形成共同体,更容易走向共存的结局

2.2、硅基生物智力有限和能力无限的阶段
碳基生物需要学会如何控制硅基生物的能力,熊孩子教育不好,容易走向一起灭亡的结局

3、硅基生物智力和能力无限的阶段
硅基生物最好能学会如何和碳基生物共存,希望碳基生物不要仅仅是一段引导代码,善待引导代码

如何通俗解释数字化转型

咱们做技术的人,都喜欢起名字:信息化、数字化、数字平台、数字化转型、数智平台等,让很多人一开始觉得好高大上,然后又开始发懵,这些词之间有什么区别呢?试着通俗解释一下:

1、信息化
把组织线下业务流程,放到线上的过程。
比如,咱们学校上线了考勤系统、选课系统,这就是一个信息化的过程

2、数字化赋能阶段一:数字报表
在信息化的过程中,产生了部分的数据,对这部分数据进行挖掘提炼,得到一些报表,对组织经营起到了一定的提升作用。
比如,大家经常能看到的各类系统报表,通过经营分析报表,指导管理经营行为。

3、数字化赋能阶段二:数字平台
信息化建设后,各个系统之间是割裂的,各系统之间数据是互不相通的。
如何将数据打通,让组织运营者,可以对企业状况一览无余。
比如各类数据平台项目、数字平台项目,一般都会为运营者提供各类“驾驶舱”或Dashboard。
其实就是为管理者开了天眼,有了全局视角。

4、数字化赋能阶段三:自动化平台
当企业数字化建设到一定程度的时候,很多管理规则可以抽象并固化为系统规则,不需要人干预即可处理事情。
比如自动化制造、自动化质控、自动化风控、甚至量化交易等等。

5、数字化赋能阶段四:智能数字化平台,或数智平台
在3的基础上,引入了一些物联网技术、智能终端技术等,一方面让运营者可以快速感知一线情况,一方面可以快速决策反馈。
比如电商平台发现交易异常的时候,会触发智能平台的规则,自动止血;或者一些智能可穿戴设备,实时监控患者病情,及时进行干预。

6、数字化转型
但组织到了一定的发展阶段,传统的运营方式,已经无法支撑组织进一步的快速发展。
需要自上而下的去调整思路,用数字化运营的方式,重塑组织的运营方式,这其中数字化技术只是一个手段。
以华为为例,他们建立了基础IT架构(华为云),打造了统一的数据底座,提供了统一的数字服务,使用了大数据、AI、IoT等技术,最终通过数字化重构了业务运营方式,包括数字化作业、数字化交易、数字化运营、数字化办公等,从而造就了了华为近10年的飞速发展。
对于咱们老年人慢病管理,我们同样需要技术架构,同样需要统一的数据底座,同样需要封装统一的数字服务,同样可以使用大数据、AI、IoT等技术,但最终要重构哪些业务的运营方式,要重构成什么样子,就是咱们课题组要考虑的了。
比如,我们通过数据分析,可以主动为各类患者提供各类服务(比如糖尿病患者),比如:量身定制适合各自的治疗及追踪方式,量身匹配到不同的家庭医生,提前把患者需要的药帮患者准备好,提前把社区医院的耗材准备好等等等等。

7、数字化赋能与数字化转型的区别
7.1、数字化赋能
业务V1.0+数字技术=》业务A V1.1
7.2、数字化转型
业务 V1.0+自上而下的数字化运营体系+技术体系支持=》业务 V2.0

浅析SOA框架演化

说到SOA的兴起,已经是几年前的事情咯。

按我的理解,SOA框架的演化,主要按四条路来进行的:

第一条路,就是从CORBA衍生,可以作为CORBA的替代品。
这一条路上,典型代表为ICE、Thrift,Avro,ProtocolBuffer+GRPC
其典型行为是,定义idl,对每种语言提供编译器及运行库,然后提供RPC调用功能

第二条路,就是语言框架需要
这一条路上,主要代表为DCOM,EJB,DUBBO,最初目的都是为了给语言框架提供更好的分布式功能。
其典型行为是,语言或框架本身不具备改功能,对其进行了扩展。自身对原语言框架依赖比较严重。

第三条路,就是HTTP中新规范的出现
这一条路上,主要代表为SOAP,REST。
其典型行为是,每种语言都有多种实现,定义schema,每种语言会有多种库支持,最后通过HTTP通讯进行调用

第四条路,就是功能整合
这一条路上,主要代表为WCF,各类ESB产品
其典型特征为:提供多种SOA解决方案

具体使用的时候,其实大家可以看到,这些框架都是万变不离其宗。
那就是,都需要接口描述语言(无论是IDL、WSDL还是什么),都提供良好的支持功能开发较为简单,都是SOA框架解决通讯问题,对于开发人员透明。
大家具体使用是,根据实际情况选取即可。

浅析海量小文件的存储

海量小文件(LOSF,lots of small files)的存储是很多公司都遇到的难题,不管是互联网公司(如社交网站)还是传统的IT企业(如医疗IT的PACS厂商),都会遇到这个难题。

问题的根源在与,无论是文件系统还是网络传输,小文件都需要很多额外操作,如
1、数据布局没有优化,寻址次数大大增加,寻道时间及旋转延迟大大增加,从而每秒的输入输出量 (IOPS,Input/Output Per Second) 、数据吞吐量(Throughput)都明显下降
其实很简单,大家考虑下,拷贝一个1G的文件,和拷贝一个都是零散文件的1G文件夹,其速度差距如何,就清楚了
2、网络通信开销增加,网络延迟变大
其实很简单,大家考虑下,网络传一个1G的文件,和传一个都是零散文件的1G文件夹,其速度差距如何,就清楚了
3、分布式存储,网络交互次数增加,数据存储位置频繁变化,网络通信增加,速度变慢
其实也不难,比如,从一个服务器上拉取10000个文件,与从10个服务器上拉取10000个文件(每次都要问下,下一个文件存储在那个服务器上),谁快谁慢,就清楚了

大家应对这个问题时,采用的方法无非是4种:
1、砸硬件,用硬件性能提升,让传输效率提供
2、用缓存,通过缓存,减少磁盘访问次数,减少交互环节,提高传输效率
3、改变存储策略
4、减少询问次数,比如一次通信,找到1000个文件的地址,400个在服务器A,600个在服务器B,不按文件顺序,而是先从A取400个,再从B取600个,通信就会减少很多,速度就会有所提升(但业务场景要合适才行)

这里主要说一下第3点。
传输一个都是零散文件的1G文件夹时,我们可以这样做,先压缩一下,然后再传递,再解压,发现很多时候居然会节约时间。
也就是说:
压缩+传输压缩文件+解压用的时间 < 直接读取并传送零散文件的时间

但如果直接存储压缩文件,那压缩我们只需要上传时做一次,平时读取时,其实为:
传输+解压用的时间 < 压缩+传输传输压缩文件+解压用的时间 < 直接传送零散文件的时间

那如果压缩和解压的时候,我们只做归档,不做压缩岂不是更节约时间?
传输+归档读取用的时间 < 传输+解压用的时间 < 直接传送零散文件的时间

恩,对了,其实大家的解决方案就是,将大量小文件,写到一个大文件里,这样读取效率就飞一样上来了。
无论是Facebook的Haystack还是淘宝的TFS,用的都是类似的方案。(实际上要复杂的多,请参考论文”Finding a needle in Haystack:Facebook’s photo storage”)

那HDFS呢?当然也支持咯,但要写代码处理一下,大家可以自行找一下Hadoop Archive, Sequence file, CombineFileInputFormat等。

互联网后面10年的重点

当今互联网,已经基本解决了吃、穿、用、住、行、娱乐的问题。

下馆子吃,已经被大众点评、美团、饿了么等刮分完毕。
不下馆子吃、穿、用,各大商城都在做,被淘宝、京东、亚马逊、一号店等刮分完毕。
住、行被携程、艺龙、滴滴快的、神州等刮分完毕。

旅游类的娱乐项目,很大一部分开支为吃、住、行。除去这一部分,组团、自由行等也已经慢慢向成熟市场变化,包括马蜂窝等很多都在做。
非旅游类的娱乐项目,在大众点评、同城等也有了立足之地,更何况这铺天盖地的购票软件咯。

上述市场,一些已经局势明朗很难有大的变化,一些仍是杀得难解难开,一些还待开发。

依据互联网的长尾效应,后面大家要做的是差异化竞争,现在国内互联网巨头中,还没有特别好的、在红海中的差异化竞争案例。大家刚刚从实体店的红海杀到了互联网的蓝海,并正在把互联网蓝海杀红。我相信这方面还是有很多可以做的事情的。

另外,当一个人吃、穿、用、住、行、娱乐的问题解决了,就会有更高的追求。按以往的历史规律,医疗、健康、教育、艺术、科技、政治的需求会逐渐增强。而且,当下各大公司正在努力向医疗领域进军,互联网这10年,应该是医疗健康的十年。

远程预诊存在的问题

现在不少公司在推远程预诊,或者视频问诊,但没有一家真正解决了下面的问题:
1、没有足够的专业医疗队伍资源,在我的另一篇博文中已经说明原因,并指出医学院学生及退休医生是可以考虑的资源
2、没有专业设备,可以获取患者的第一手资料。必须有设备的技术变革,例如大白去掉AI功能。(高清视频音频、心率、血压、脉搏、血糖、呼吸等等等等)
3、没有好的盈利模式,单纯靠吸引患者就诊不太可取,单纯靠卖保健品。。。
4、没有解决患者实际问题,预诊后要做什么呢(请到XX医院做进一步治疗?),患者仅仅多排了一次队浪费时间而已
5、患者不信任,不愿意承担风险,需要一个漫长的过程

那现在能做的是什么呢?
1、慢性病的跟踪治疗,比如高血压、糖尿病等
2、私人诊所的个人咨询
3、私人护理的定期巡诊

与上面最大的区别是什么呢?
1、医患之间有过接触,有了信任
2、医生了解患者的病情
3、患者病情不是很紧急
4、医院可以持续盈利

要预防什么呢?
1、高大上的产品变成了产品推销平台
2、打擦边球,因此医疗事故,触犯法律
3、乱烧钱,最后不了了之

下一次技术进步是什么呢

恩,我说的是技术进步,不是技术革命哦。

个人认为,比较近的一次技术进步有可能为能源的进步,或者说是电池的进步。
电池现在其实是遇到了很大的瓶颈。
随便打开一个智能手机后盖,至少三分之一是电池,而且瞬间会耗光。

另一个进步,就是屏幕的进步,
或者说,可能不再需要特定的屏幕了,
桌面,皮肤,衣服,都可以作为屏幕,甚至这些都不需要。

然后,就是可穿戴设备的进步,
前两个进步完成后,可穿戴设备才会真的牛起来。
现在的可穿戴设备,还没有真正能超越智能手机的。

另外,AI还没有跟上来哦,需要真正天才的指引,这个需要的是技术革命哦。

其他的吗,就要看物理的发展啦。

移动医疗不应该按打车模式推进

现在一些移动医疗的厂商,在做产品的时候,完全采用了打车模式进行推进。

甚至开始照抄出租、专车模式,出来了现有医院、新建医院模式。

但他们忽略了一个问题。

那就是医疗,并不像打车,有如此多的线下资源可以调用。

有几个明显的现象要注意:
1、中国的医疗资源十分匮乏
2、中国的医疗资源过于集中
3、越好的医生越忙,越难以到线上
4、好的医院,不缺患者;
5、看病和打车不一样,不是是个医院你就敢去,是个人你就让他给你治疗
不信?那我问下,如果是你关心的人生病了,你会随便找家医院看看,还是各种打听哪里靠谱?

那问题就来了,即使能有医生到线上,人数有限不说,水平也不会很高。
新建医院,需要有医院的实体,这样成本就高了,而且医生整体数量,不会呈爆炸性增加。
所以,不会像打车软件这样,一呼百应,这个并非不能为的事情,而是一个要持之以恒的工作。

那有哪些是讨巧,现在又能推进的呢:
1、把学医的学生拉到线上,他们不一定有行医资格,但有医疗知识,可以做咨询、网上导诊,这是个不错的开始,比如丁香园就在做
2、用好退休医生队伍,他们经验丰富,有一定闲散时间,但对互联网及移动设备使用不熟练,需要更易用的软件及设备
3、推动国内的社区医院,我们现在的社区医院形同虚设,社区医院的价值根本没有体现出来,其实小问题就应该在社区医院搞定。这个出现的原因,上面已经说到了。解决的方式应该是与政府合作,才会长久。
4、私人诊所,比如牙医、私人医生,这样的服务,这个有美国模式可以借鉴。但要等待政策。
5、远程预诊,缺少专业易用廉价的设备
6、大集团化医院,这个建议几个巨头联合起来,在一二线城市,进行推动。打响品牌战。
7、快速做好远程会诊、诊断、手术等

其实,大家烧钱的地方太集中,另外有几个市场被低估了:
1、运动健身。没有特别专业厂商在做,其实已经可以开展起来了。
2、健康咨询。营养咨询、健身指导、心理咨询、幼儿护理、产前培训。
3、幼老年护理。你懂的。
4、真正的可穿戴设备,现在都是Baby Product,呵呵。
5、需要一个很强势的协会,制定标准,造福人类。

哪些医疗数据可以用HDFS

其实,几年前就有人和我建议,希望在医院用Hadoop,用云计算,来处理医院的日常业务。
但他们苦于找不到接入点。

在建设平台的过程中,更有口号说,不管数据格式如何,先收集上来再说。
但这样做的结果,往往是,数据收上来了,但获取数据的时候,却无法提供。

更有很多供应商,买了第三方的ESB、MQ等商业软件,直接卖给医院,告诉医院,这就是平台。
结果,医院根本就不会用这些产品,整个一悲剧。

但到今天,放眼望去,在医院中,建立私有云的,还是少之又少,主要原因如下:
1、缺少专业人才。医院的运维人员有限,主要以Windows系统的维护为主,日常工作十分的繁杂。没有精力及经验来维护以Linux为基础的云。
2、医疗行业相对保守,出了问题责任重大。很多医院不是不愿意,而是不敢使用新技术,不敢做第一个吃螃蟹的人。
3、现在没有好的厂商,提供优质的私有云建设服务。而医院用Windows、SQL Servr、Oracle远远多于Linux+MySQL+开源非关系数据库的原因,就是商业产品出了问题,还有人帮忙解决,而开源产品出了问题,可是举目无亲。
4、医疗资源的保密性,让医院不敢将资料放到公有云上
5、多数医疗资源,变更频繁,不适合与云存储(云存储适合量大、变更少、变更时尽量不要更新而要追加)
6、很多医院的各个科室,互联互通都没有做好,还在补课阶段

其实,从文件特性上看,还是有不少内容可以放到云上的:
1、影像数据。其实医院的影像文件,采集后,一般经过无损压缩,会N年不再修改。所以放射、核医学、超声、内镜、病理的影像数据,完全可以放到HDFS上。取回速度,会快很多。
2、归档后的病历数据。归档后的病历资料,也是很少变化的,数量也比较巨大,种类也很多,很适合HDFS存储。
3、医院的OA及资产等历史资料,也可以进行HDFS存储

待续。。。