用AI提高器官移植的成功率
人工智能在醫療方面已經得到廣泛的應用。或許您最熟悉的還是AI系統對腫瘤的篩查以及對腫瘤良惡性的判斷。但其實，AI的醫療應用不僅如此。例如，不為大眾所熟知的，涉及到更為敏感的道德問題與嚴苛的法律的，AI在器官移植方面的應用。
以我國為例，根據計生委統計，我國每年需要器官移植的病人達 30 萬人，而完成器官移植的僅有 1 萬人。這一萬名完成者中，有部分會因為排斥反應而不能移植成功，這一數字在肝移植患者中為1/3，不禁令人惋惜。
除卻醫學層面的科學問題，效率、匹配精確度、公平性等也是導致器官移植成功率不能得以提升的關鍵因素，而這些因素可以通過更精確的數學、統計學、以及大數據科學等方式提升。
澳大利亞新南威爾士大學教授、AAAI執行委員會成員Toby Walsh目前正在與澳大利亞器官及組織管理局合作，幫助其制定捐獻人的器官與病人的匹配機制。Walsh教授早年因其在搜索領域的兩項核心技術——約束編程以及可滿足性方向的研究成果而聞名業界，是多個國際會議及組織的常駐嘉賓。同時，Toby Walsh還為澳大利亞信息與通信技術研究中心（NICTA）提供技術指導。
7月22-23日中國人工智能大會（CCAI2017）將于杭州國際會議中心舉行，Walsh教授將在主會中向中國開發者分享其在人工智能與道德約束相關的研究進展。
會前，CSDN采訪到Walsh教授，以下為采訪實錄。
? 請先介紹目前您正在進行的項目及研究進展
我正在與澳大利亞器官及組織管理局合作，幫助他們重新設計用于將死者器官與病人相匹配的機制。這里有兩個挑戰，首先，我們不知道在未來誰會死亡并且捐獻他們的器官，但我們必須在他們死亡之前就做出決定。第二，這涉及到一些非常困難的道德問題，特別是個人和集體福利之間的權衡。因為我們是在設計一個匹配策略，所以我們必須非常精確地討論這些權衡。
? 根據維基百科，您為人稱道的研究方向為約束規劃及布爾可滿足性，是什么原因讓您從如此細節的研究方向轉向宏觀的關于人工智能的研究？
約束編程和可滿足性是AI的兩個核心搜索技術。 但從更廣泛層面來看，隨著我們開始在AI領域取得進展，比如Google的AlphaGo戰勝人類棋手，公眾開始對AI感興趣，好奇它可能帶給人類什么。因此，我將更多的時間用在考慮AI的未來上，并通過媒體向公眾解釋什么是人工智能。您可以在我的博客上閱讀更多內容。http://thefutureofai.blogspot.com/
很快，我的新書即將面世，這是一本由Black Inc.發行的書，并且配有中文版，如果你感興趣的話可以從以下網址了解一下。https://www.blackincbooks.com.au/books/its-alive
? 您在很多會議及學術組織擔任要職，請問在相關的論文評審及會議工作中有何體會？
我看到，AI產業目前正在呈指數級增長。過去5年來，風投基金及風投交易每年增長50％。這意味著資金每兩年翻一番。風險投資直接影響市場產出。過去5年來，微軟、Facebook等大型科技公司的人工智能和機器學習專利數量每年都增加50％。這意味著人工智能和機器學習專利也每兩年翻一番。現在，算法、數據和CPU結合，共同影響著人們的生活。
? 您說您將大量時間用在思考AI的未來上，那么您對未來人類和機器的關系提出怎樣的設想？
我其實主要擔憂的是，很多人似乎認為未來是既定的，我們需要解決的是如何適應未來。但是我認為，未來是充滿可能的，可能會好，也可能會不好。最終我們走到哪里是由今天所做的決定所決定的。我們到底是想要AI替代人的工作，還是傾向于設計增強人類而不是替代人類的技術？我們到底想不想讓Twitter的機器人和算法決定政治走向？或者我們可以選擇規范人工智能領域。
? 您認為AI發展的下一步需要突破的技術瓶頸是什么？
我覺得最大的瓶頸是人。要使用AI技術還是需要很專業的人來完成，現在的情況是沒有足夠的AI專業人士。
? 您認為隨著AI的發展，哪些社會問題是可以預見的？
最大和最緊迫的三個方面是：技術失業（我們如何適應機器在某些工作中替代人），算法歧視（我們如何確保算法沒有明確或隱含的偏差？）和假消息（我們如何確保人的聲音不被機器生成的內容淹沒？）。
? 這次您在CCAI大會將分享什么主題，觀眾會得到何種收獲？
AI是一種道德上中立的技術。它是好是壞取決于被如何使用。在本屆CCAI大會上，我將談談我以及其他人對這個問題的看法，以及AI將如何被用于好的方面。
非常好我支持^.^
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