这件事情背后的意义十分深远。对切片做诊断，在过往被认为是需要丰富的医学知识和丰富的临床经验，atv，才可以进行的医学专业行为，如今AI在这方面已经大幅领先。这很像AlphaGo之于柯洁，柯洁站在人类围棋的巅峰，却惨败给只有区区一年经验的AI。二者之间已经不是一个维度的思考方式，AI帮助人类在进步层面大幅提升。

回到切片诊断的案例，因为AI可以作为辅助诊断助手，在多诊断出来的12%的切片中，它可能会发现医生遗漏的问题点，极有可能帮助医生发现过往多年从未发现的问题。也许一群顶级科学家需要10年才能发现的问题点，AI只要几个月就发现了。

这种现象带来一个结果，一方面，专业的医生们会变得越来越高明，通过源源不断地新知识，弥补过往体系中的盲区，科技进步突飞猛进，而另一方面，那些混吃等死的庸医就再无用武之地，AI将全面替代他们。

AI做了什么？AI正在将知识体系不断标准化，不断赋能给更多的人类。

这是我们要的未来吗？

一定是。

随着老龄化社会的到来，人类社会将经历一个新的拐点，生产力不足将成为下一个十年最大最棘手的问题。WHO（世界卫生组织）对老年人的定义是65岁以上，我们国家有时会定义为60岁以上。中国社会老龄化将在2020年全面爆发，届时60岁以上的人群将突破3亿，也就意味着每5个人中，就有一个是老人。

对于老年人而言，衰弱是最大的天敌，由于新陈代谢的缘故，人老了机能就会衰退，进而产生一系列的病变或风险。养老更多的时候依靠的是人力，而人力往往被认为是最大的成本，如何让单个人在单位时间产生更大的生产价值，是未来要解决的核心问题。

如果人力成本不解决，老龄化社会劳动力越来越贵，生产能力不提高，大量的钱都要花在家里的老人养老上，而其他生活支出就变得捉襟见肘。社会将陷入无人消费的消极局面，没有消费，就不会产生价值流转，也就不会有创新，社会也就会停滞不前，挣钱就变得更困难。这是一种恶性循环。

所以，必须未雨绸缪去解决老龄化社会问题。

那么，AI是出路吗？

也许是，或者我相信是。

其实，回到我上面阐述的观点，AI正在做的事情其实是赋能更多的人类。

举个例子。在养老中，最直接的是为老人提供相应的康复护理服务，而其中最关键的是如何降低人力成本。降低人力成本最完美解决方案是让机器代替人进行康复护理的操作，而这其中最关键的一环是，让机器知道该如何操作。

当我们需要对一个老人进行康复时，我们来看看这整个过程是如何发生的：

【STEP 1】专业的康复师采集老人的一系列生命体征；

【STEP 2】康复师诊断，得出老人有衰弱风险，随时可能跌倒；

【STEP 3】康复师为老人制定一系列计划，比如餐饮计划、锻炼计划、安全防护计划；

【STEP 4】康复师根据制定的计划，产出需要支付的费用；

【STEP 5】专业的康复师依靠专业器材，进行具体的康复操作。

在这个过程中，目前的机器最多替代最后一步——通过专业智能设备，辅助老人自主进行康复锻炼。前面这四步，机器目前无能为力，原因就在于，这些知识只存在于各种专业人才脑中。

AI要做的，就是把这些知识学过来，然后不断标准化，最后变成辅助诊断助手，赋能给一些浅层次的人，从而降低人力成本。

这个过程，在康复护理领域拥有一个专业的名词，叫做“评估”，没错，这也正是我和我的团队正在做的产品，我们称之为“优护家智能评估引擎”，用来为康复护理行业赋能。

所以，AI会觉醒吗

也许我们人类需要防备AI的觉醒。

由于知识体系的不断积累，AI在模拟人脑的程度上只增不减，那它对于知识的积累将进入方方面面、各行各业，一个优秀的AI可能具备了多重领域的专业知识，甚至把一些看似难以标准化的事情也给标准化了，比如写歌、写诗、写文章，甚至发号施令。如果AI可以根据复杂的环境变化，找出最优解，从而发号施令时（其实过程很像我上面描述的智能评估引擎），觉醒也就不远了。

总结

在这篇文章中，我阐述了一个核心观点——AI与互联网不是一回事，AI是知识的载体，用以赋能人类。