在今天的世界人工智能大会“健康云峰会”上 ， 有一个“战疫双侠”对话 ， 即“疾控女侠”——复旦大学上海医学院副院长吴凡 ， 以及“硬核医生”——复旦大学附属华山医院教授张文宏之间的对话 。

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双侠对话中 ， 吴凡首先肯定人工智能在此次战“疫”中 ， 在关联分析、叠加其他大数据进行深度挖掘以及预警方面发挥重要作用 ， 而且在不断数据“喂料”之下 ， 机器还有自学习功能 ， 变得越来越聪明 。
但吴凡话锋一转 ， “即便有了这些数据 ， 机器是否就能解决所有问题了呢？那还要人干嘛？”她认为 ， 人和机器、大数据是一个互动关系 。
她说 ， 最典型案例 ， 这次新冠疫情 ， 大家都知道 ， 英国帝国理工学院就给上海预测 ， 说上海这个城市 ， 按照人口密度和人员流量 ， 新冠疫情应该是80万感染者 。但实际上 ， 上海本土病例只有341个（截至6月27日24时 ， 上海累计报告本地确诊病例341例） ， 预测和实际出现几个数量级的差异 。英国帝国理工学院为什么会算错？大家用的都是传染病动力模型 ， 为什么能差这么多？
吴凡说 ， 差别就在于人 ， 就在人的脑袋上 。“模型虽是一样的 ， 但传染病在不同地区 ， 有不同的流行态势和不同参数 ， 而这些参数的估计是靠人来估计 ， 要不然要专家干什么？”上海不仅用传染病动力模型去预测 ， 还加入了人的社会交往的神经网络模型 。同样是2000万人口的城市 ， 你是在家里各归各种地 ， 还是聚集性交往 ， 人的行为模型决定了传染病的传播动力和模式的不同 。“所以这些模式的设定和参数的给定、设置 ， 都需要人基于科学和经验 ， 给出不同的参考值 ， 机器才能算得准 。”
【|英国预测上海80万感染者实际仅341个，疾控女侠吴凡：人工智能为何算错？】栏目主编：张奕 文字编辑：李晔

来源：(上观新闻)

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标题：|英国预测上海80万感染者实际仅341个，疾控女侠吴凡：人工智能为何算错？