癌症几期如何判断？
一、癌症几期如何判断？
目前TNM分期系统已广泛应用于临床。根据这个分期系统，癌症可分为I、II、III和IV期。在TNM分期系统中，t指原发肿瘤。根据原发肿瘤的大小及周围组织浸润的程度和范围，t分为T1、T2、T3和T4。指淋巴结。根据肿瘤淋巴结转移情况，t指淋巴结N分为N 0、N 1、N 2、N 3
二、人工智能 战胜癌症
随着科技的不断进步，人工智能的应用正在逐渐渗透到我们生活的方方面面。而其中，医疗领域是人工智能展现出巨大潜力的领域之一。近年来，人工智能技术在医学诊断、药物研发、病例分析等方面都取得了一系列突破性进展，给医疗行业带来了革命性的变革。
人工智能在医疗领域的应用
在癌症治疗方面，人工智能的应用更是备受关注。癌症作为一种致命的疾病，传统的治疗方式往往需要耗费大量时间和资源，且治疗效果并不尽如人意。人工智能技术的介入为癌症治疗带来了新的希望。
通过对大量的医疗数据进行分析，人工智能可以快速识别患者的病情，为医生提供更准确的诊断和治疗方案。此外，人工智能还可以帮助科研人员加速药物研发的过程，发现更有效的抗癌药物，从而提高治疗效果，缩短治疗周期。
战胜癌症的新希望
随着人工智能在癌症治疗中的广泛应用，越来越多的患者看到了战胜疾病的新希望。传统的治疗方式往往存在诸多限制和不足，而人工智能技术的引入为癌症患者带来了更多选择和可能性。
不仅如此，人工智能还可以帮助医生实现精准医疗，根据患者的个体特征制定个性化的治疗方案，提高治疗的针对性和疗效。这将极大地提升癌症患者的生存率和生活质量，为他们赢得更多宝贵的时间。
未来展望
随着科技的发展和应用场景的不断拓展，人工智能在医疗领域的作用将会越来越大。随着算法的不断优化和数据的不断积累，人工智能将能够更准确地预测疾病的发展趋势，为医生提供更精准的治疗方案。
未来，我们有理由相信，借助人工智能的力量，我们将能够更好地战胜癌症这一致命疾病，让更多的患者重获新生。
三、人工智能和癌症诊断
人工智能在癌症诊断中的应用
随着科技的飞速发展和人工智能技术的不断进步，人工智能在医疗领域的应用逐渐成为现实。其中，人工智能在癌症诊断中的应用备受关注，对于提高诊断准确性和治疗效果起着重要作用。
人工智能技术通过对大量的医学数据进行分析和学习，可以帮助医生更快速、更准确地判断患者是否患有癌症，提供更科学的诊断方案和治疗建议。在癌症诊断过程中，人工智能可以帮助医生分析影像数据、基因数据等信息，识别患者的病情和预测疾病的发展趋势。
人工智能在不同癌症领域的应用
人工智能在白血病、乳腺癌、肺癌等多种癌症领域都有着广泛的应用。在白血病诊断中，人工智能可以通过分析患者的血液数据，帮助医生更快速地了解患者的病情和制定治疗方案。在乳腺癌筛查中，人工智能可以通过乳腺摄影等影像数据的分析，帮助医生及时发现异常情况并进行诊断。
在肺癌领域，人工智能技术在影像学方面的应用尤为突出。通过深度学习等技术，人工智能可以帮助医生分析CT、MRI等影像数据，发现微小的肿瘤或肿块，提高肺癌早期诊断的准确性和及时性。
人工智能在癌症诊断中的优势
相比传统的诊断方法，人工智能在癌症诊断中具有许多优势。首先，人工智能可以处理海量的医学数据，并通过大数据分析提供更加准确的诊断结果。其次，人工智能技术可以通过不断学习和优化算法来提高诊断的准确性和效率。
另外，人工智能还可以帮助医生实现个性化诊断和治疗，根据患者的具体情况和病史制定最佳的治疗方案。此外，人工智能还可以在医疗过程中提供实时的辅助诊断和预测，帮助医生更好地把握病情发展的趋势。
人工智能在癌症治疗中的前景
随着人工智能技术的不断发展和完善，人工智能在癌症治疗中的应用前景广阔。未来，人工智能有望成为医疗领域中不可或缺的重要工具，为医生提供更科学、更智能的诊疗方案。
通过人工智能技术，我们可以更好地理解癌症的发病机制、病情变化规律，为癌症患者提供个性化的治疗方案和跟踪管理。人工智能在癌症治疗中的应用将大大提高治疗效果和患者生存率，为医疗事业带来新的突破和进步。
四、人工智能对癌症能起什么作用？
在西雅图退伍军人医院的办公室里，纳迪姆-扎法尔博士需要解决一场争论。
扎法尔是一名病理学家，这种医生通过对体液和组织进行临床化验来诊断癌症等疾病。这是一门经常在幕后工作的专业，但却是医疗保健的重要支柱。
去年年底，扎法尔的同事向他咨询了一个前列腺癌病例。病人显然患上了癌症，但两位医生对癌症的严重程度存在分歧。扎法尔认为癌症比他的同事更具侵袭性。
扎法尔求助于他的显微镜--这是病理学领域的经典爱用工具，医生们依靠它来帮助做出诊断。但这台设备可不是普通的显微镜。它是由谷歌和美国国防部联合打造的人工智能显微镜。
两人用这台特殊的显微镜检查了病例，扎法尔的判断是正确的。几秒钟后，人工智能就准确地标出了扎法尔认为更具侵袭性的肿瘤部位。机器支持他的观点后，扎法尔说他的同事被说服了。
扎法尔在接受采访时说："他脸上露出了笑容，他同意了这一点。"这就是这项技术的魅力所在，它就像是某种仲裁者。"
这种人工智能驱动的工具被称为增强现实显微镜（Augmented Reality Microscope，简称 ARM），谷歌和国防部多年来一直在悄悄地研究它。这项技术仍处于早期阶段，还没有被积极用于帮助诊断病人，但初步研究很有希望，官员们说，对于不容易获得第二意见的病理学家来说，它可能被证明是一个有用的工具。
病理学家的新工具
Mitre 是一家非营利机构，与政府机构合作解决涉及技术的重大问题。那里的研究人员正在与 ARM 合作，找出可能给临床病理学家带来问题的漏洞。
乍一看，ARM 很像高中生物教室里的显微镜。这台设备是米色的，有一个大的目镜和一个用于检查传统玻璃载玻片的托盘，但它还连接着一个放置人工智能模型的方形计算机塔。
当准备好玻璃载玻片并将其固定在显微镜下时，人工智能就能勾勒出癌症的位置。病理学家可以通过目镜和单独的显示器看到这条绿色的亮线。人工智能还能显示癌症的严重程度，并在显示器上生成黑白热图，以像素形式显示癌症的边界。
Mitre 公司的高级自主系统工程师 Patrick Minot 说，由于人工智能直接覆盖在显微镜的视野上，因此不会干扰病理学家的既定工作流程。
这种便捷的实用性是一种有意的设计选择。近年来，病理学家一直在与劳动力短缺作斗争，就像医疗保健的许多其他领域一样。但随着人口老龄化的加剧，病理学家的工作量也在不断增加。
这对病理专业来说是一个危险的组合。如果病理学家的工作过于繁重而出现遗漏，就会给病人带来严重后果。
一些机构一直在尝试将病理学家的工作流程数字化，以此来提高效率，但数字化病理也带来了一系列挑战。数字化一张玻片可能需要超过千兆字节的存储空间，因此与大规模数据收集相关的基础设施和成本会迅速膨胀。对于许多小型医疗系统来说，数字化还不值得大费周章。
ARM并不是要取代数字病理系统，但Minot说它可以帮助医疗机构绕过对数字病理系统的需求。例如，病理学家可以选择使用 ARM 的软件对幻灯片进行屏幕抓图，这样的存储成本要低得多。
ARM 的成本通常在 9 万到 10 万美元之间。
米诺特补充说，ARM 可以确保物理显微镜，而不仅仅是计算机，仍然是病理学家工作过程中不可或缺的一部分。他开玩笑说，很多人都警告他不要乱动他们的显微镜。
大数据是硅谷的强项
很少有人能像美国国防部国防创新部门（DIU）首席医疗官尼尔斯-奥尔森（Niels Olson）博士这样理解病理学家面临的挑战。
国防创新部门成立于 2015 年，是军方整合商业界开发的尖端技术的一种方式。该组织负责与公司谈判合同，使他们能够开展合作，规避漫长的官僚主义障碍。
奥尔森是一名病理学家，在DIU任职之前，他曾在美国海军服役。2018 年，他被派往密克罗尼西亚的美国岛屿领土关岛，在那里的海军医院担任实验室医疗主任和血库主任。
在关岛的两年时间里，奥尔森是岛上两名病理学家之一，也是海军医院唯一的病理学家。这意味着他经常要独自做出重大决定和诊断。
"你的工作不仅仅是说'这是癌症，是这种癌症'。"奥尔森在接受采访时说。"我很希望在关岛能有一台增强现实显微镜，这样就会有人、有别的东西在帮助我了"。
增强现实显微镜的目的是作为病理学家的第二道防线，奥尔森说它不会取代医生本身。他补充说，显微镜最初的明显用例是在较小的远程实验室，它也可以作为培训中的病理住院医生的资源。
但早在关岛之前，奥尔森就梦想着能有一个类似 ARM 的工具。2016 年 8 月 10 日，奥尔森在圣迭戈海军医疗中心担任住院医生时，决定给他在谷歌的一个联系人发邮件。在这封被查看到的邮件中，奥尔森描述了一个类似 ARM 显微镜的粗略构想。
有一段时间，奥尔森说他一无所获。但几个月后，他站在加州山景城的谷歌办公楼里，挤在一间只有公司少数人才能进入的上锁房间里。在那里，他看着一台早期的人工智能显微镜在他带来的一小套切片上成功地鉴定出了癌症。
奥尔森说，房间里非常闷热，因为里面的每个人都非常 "兴奋"。
奥尔森说："我不想说这就像第一次见到自己的孩子一样，但当时的感觉就像，这太棒了，这将成为一件大事。
大约在他被派往关岛的时候，DIU 的一位产品经理看到了奥尔森的研究。两人在 2019 年共同撰写了一篇关于国防部和硅谷如何合作利用人工智能的文章。他们说，有数百万患者注册了联邦政府的医疗保健系统，这意味着它拥有 "世界上最全面的医疗保健数据集"。这些数据显然具有商业用途。
他们写道："大数据是硅谷的拿手好戏，其外溢到民用医疗系统的潜力是巨大的。
此后不久，DIU 开始寻找商业合作伙伴来帮助构建和测试 ARM。该组织挑选了光学技术公司 Jenoptik 负责硬件，在对 39 家公司进行评估后，选择了谷歌开发软件。
谷歌云（Google Cloud）医疗保健战略和解决方案全球总监阿什玛-古普塔（Aashima Gupta）说，该公司后来为 ARM 推出了四种算法，可以识别乳腺癌、宫颈癌、前列腺癌和有丝分裂。谷歌员工和谷歌基础设施都无法访问这些数据。古普塔在接受采访时说："这些数据一直都是加密的。"从如何收集数据、如何存储数据、如何分析数据，以及中间的任何事情。"
大量测试有待完成
在硬件和软件都准备就绪后，DIU 一直在开展初步研究，以测试 ARM 的功效。
2022 年秋，该组织在《病理学信息学杂志》上发表了一篇经同行评审的论文。论文第一作者、国防部首席数字与人工智能办公室负责人工智能评估的副主任大卫-金（David Jin）说，论文发现，乳腺癌人工智能算法在大量样本中的表现还算不错，但也有注意事项。
论文特别研究了人工智能在检测淋巴结乳腺癌转移时的表现，金说，人工智能在某些类型的细胞上表现得比其他类型更好。他说，这项研究很有希望，但在为病理学家提供真正的病人护理支持之前，仍有 "大量 "严格的测试工作要做。
金在接受采访时说："这样的东西极有可能带来好处，但也有很多风险"，因为它将改变癌症诊断的方式。
从关岛返回并在2020年开始在国防大学工作的奥尔森也被列为论文的作者。他说，对其他三个模型（前列腺癌、有丝分裂和宫颈癌）的独立评估尚未在研究所进行。
对ARM的研究正在进行中，DIU还在征求Mitre等组织和退伍军人事务部等医疗系统的反馈意见。虽然还有很多工作要做，但由于研究所已经验证了最初的概念，该组织正开始考虑如何扩大技术规模并与监管机构合作。
DIU 与谷歌和 Jenoptik 谈判达成了协议，允许该技术在军队和商业领域推广。DIU 希望在今年秋天的某个时候通过总务管理局网站向所有政府用户提供 ARM。
退伍军人事务部普吉特海湾分部的扎法尔说，尽管ARM最终肯定会帮助病理学家，但普通大众将从这项技术中获益最多。他说，ARM 的准确性、速度和成本效益都将有助于提供更好的医疗服务。
扎法尔说："人工智能就在这里，而且会不断发展。"关键是不要害怕这些技术，而是要对它们进行分流，使其最好地满足我们的医疗和保健需求。"
五、如何判断猫身上的肿块是不是癌症？
猫咪身上的肿块有很多原因
1.打疫苗
猫咪打疫苗的时候，由于药没有完全吸收，在打针的地方会出现鼓包。在家主人可以多按摩，用热毛巾热敷肿包处，坚持数日肿包会逐渐消退，如果还是不能消除，则需要尽快的去医院接受检查。
2.肿瘤
一般肿瘤的增长速度很快，是硬硬的并且游离性不是很大，但是很多肿瘤或肿块通常从外观看起来都是一样一样的。只有靠活检/活组织检查才能区分和确诊。需要主人看看肿块有没有持续增大。
3.皮肤病
皮肤表层的皮肤病也会因为影响了下面的真皮组织而形成肿块或是硬疙瘩。考虑到猫咪还是一只幼猫，发生真菌感染（猫癣）的可能性也是非常大的。因为猫的皮脂腺还没发育完全，因而皮脂分泌较少，皮脂具有抑制真菌感染的作用，所以小猫是非常容易得病的（＜1岁的小猫发病率最高）。真菌感染后，就可能引起这种小包，猫咪通常还会因为瘙痒去舔舐，需要密切观察一下。
4.炎症
有的时候猫猫身上局部出现的不明原因的小包或是肿块，有的时候又会不明原因的消失。可能是因为身体某处有炎症，但是身体的自愈功能会让这些肿块不用治疗也会越来越小，只要是看起来或摸起来猫猫身上鼓包在逐渐变小或者没有继续变大，也不用特别担心。
肿块想要知道是不是癌症需要用医院的专业仪器检测，肉眼是看不出来的。为了预防猫咪身上长肿瘤，推荐牵贝艾康牛肉锭预防肿瘤，减少猫咪疾病。
另外，当猫咪身上长了肿块之后主人需要密切观察猫咪的行为，肿块不要挠破，不要让猫咪舔，这是主人首先要知道的尝试，其次并不是所有的肿块都是癌症，癌症的病症也有很多，肿块不等于癌症，猫咪生病了就要积极的治疗就可以了。
六、人工智能在癌症影像中的应用
近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，它在医疗领域的应用越发广泛，尤其在癌症影像诊断方面，人工智能正逐渐发挥着重要的作用。通过深度学习和大数据分析，人工智能能够准确、快速地诊断肿瘤和其他癌症病变。本文将重点介绍人工智能在癌症影像中的应用，并分析其中的优势和挑战。
1. 人工智能在癌症影像诊断中的作用
癌症影像诊断是癌症早期筛查和治疗方案选定的重要环节。传统的影像诊断需要医生通过对比正常和异常组织的差异来判断病情，但这个过程中存在主观性和诊断时间长的问题。而人工智能通过大量医疗影像数据的训练，可以准确判断肿瘤和其他癌症病变，帮助医生快速制定治疗方案和进行干预。
2. 人工智能在癌症影像诊断中的优势
与传统的影像诊断相比，人工智能在癌症影像诊断中有以下几个明显的优势：
- 高准确率：人工智能通过深度学习算法，能够分析大量影像数据，辅助医生进行癌症筛查和诊断，准确率较高。
- 快速诊断：人工智能能够迅速对影像数据进行分析和诊断，大大缩短了患者等待的时间，提高了诊断效率。
- 数据支持：人工智能通过分析大规模医疗数据，能够挖掘出隐藏在数据背后的规律和特征，提供更全面的诊断支持。
3. 人工智能在癌症影像诊断中的挑战
虽然人工智能在癌症影像诊断中有诸多优势，但也面临一些挑战：
- 缺乏标准数据：为了训练人工智能模型，需要大量的标注数据，但目前医疗界缺乏统一的标准和数据集。
- 可解释性难题：人工智能模型往往是黑盒子，难以解释其判断和决策过程，这给医生和患者带来了一定的困扰。
- 医生接受度：部分医生对人工智能的接受程度有限，其对人工智能诊断结果的信任度存在一定差异。
4. 人工智能在癌症影像诊断的未来发展
尽管在人工智能在癌症影像诊断中仍面临一些挑战，但其前景仍然十分广阔。随着医疗数据的不断积累，人工智能模型的精度也将不断提高，同时，医生对人工智能的接受度也会逐渐增加。未来，人工智能有望在癌症早期筛查、治疗过程中提供更加精准和高效的支持。
感谢您阅读本文，通过了解人工智能在癌症影像诊断中的应用，相信您可以更好地了解癌症诊断的现状和未来发展。希望这篇文章对您有所帮助！
七、人工智能编程判断谁是小偷
人工智能编程判断谁是小偷
当谈及人工智能（AI）与编程技术相结合，可能很少有人将这一组合与犯罪案件联系起来。然而，随着技术的不断进步和应用领域的拓展，人工智能在刑事侦查中的作用愈发凸显。本文将探讨人工智能编程在判断犯罪嫌疑人身份和辨认小偷等方面发挥的作用。
深度学习技术与犯罪侦查
在人工智能技术的众多分支中，深度学习技术因其在数据处理和模式识别方面的出色表现而备受瞩目。通过大规模数据的训练，深度学习模型能够从中学习复杂的特征和模式，为犯罪侦查提供了全新的可能性。
在判断谁是小偷的案例中，人工智能编程可以借助深度学习算法对嫌疑人的行为轨迹、与案件相关的证据、甚至是心理素质等多方面因素进行综合分析。通过构建复杂的神经网络结构，人工智能系统能够进行高效的推理和判断，从而帮助警方迅速锁定犯罪嫌疑人。
数据驱动决策与案件破解
在犯罪案件中，涉及的数据量庞大且包含多个维度的信息。传统的侦查方法容易受限于人为因素和片面的分析，而人工智能技术则能够通过数据驱动的方式，实现更为客观和全面的案件分析。
通过人工智能编程，可以建立基于大数据的犯罪模型，实现对案件线索、嫌疑人行为模式等方面的系统化分析。这种数据驱动决策的方式不仅提高了侦查工作的效率，还可以帮助警方快速定位案件关键节点，加快案件侦破的速度。
人机协同与犯罪分析
人工智能技术的发展与普及，为人机协同工作提供了更多可能性。在犯罪侦查领域，人工智能编程不仅可以作为犯罪模式识别的工具，还可以与警方进行紧密合作，提高犯罪分析的准确性和精准度。
通过人工智能系统的建模和训练，警方可以获得更多数据支持的同时，也能够利用人类的经验和直觉进行辅助判断。人机协同的方式不仅克服了人工智能系统的局限性，还能够充分发挥人类的智慧和思维能力，共同完成复杂的犯罪分析任务。
道德与隐私保护
随着人工智能技术在犯罪侦查中的应用日益广泛，涉及到的道德和隐私问题也逐渐凸显。在利用人工智能编程判断谁是小偷的过程中，如何保护嫌疑人的隐私权和数据安全成为一项重要挑战。
警方在采用人工智能技术进行侦查时，需要严格遵守相关法律法规，保护被调查对象的合法权益。同时，也需要对数据采集、存储和处理过程进行严格管控，确保数据不被滥用或泄露。只有在道德和法律框架下合理运用人工智能技术，才能实现有效的犯罪打击和社会稳定。
结语
人工智能编程在判断谁是小偷等犯罪侦查领域的应用前景广阔，但也面临着诸多挑战与考验。随着技术的不断完善和法律法规的健全，相信人工智能将为犯罪侦查工作带来更多创新和进步，为社会安全保障作出更大贡献。
八、深入探索：谷歌人工智能在癌症领域的应用
引言
癌症是当今世界面临的一大挑战，很多人都期待着科技的突破能够改变这一局面。作为全球科技巨头之一，谷歌近年来在人工智能领域的投入备受瞩目。在癌症领域，谷歌人工智能的应用正成为许多研究者关注的焦点，这可能为早期癌症诊断、智能化治疗方案和预后评估带来重大突破。
早期癌症诊断
早期癌症的诊断对患者的治疗和生存率起着至关重要的作用。谷歌人工智能技术在早期癌症诊断上有着巨大潜力。通过分析大量的医学图像和病例数据，谷歌人工智能能够从中学习并发现潜在的癌症特征，准确定位肿瘤位置和类型，提高病变检测的准确性和敏感性。
智能化治疗方案
传统的癌症治疗往往是基于一般化的方案，但每个患者的肿瘤特点和生理状况都不尽相同，因此个性化治疗方案的制定非常重要。谷歌人工智能的特点在于通过机器学习技术，能够分析和理解大量的病例和药物数据，从而为每个患者制定出最优化的个性化治疗方案。这种智能化的治疗策略将为患者提供更好的治疗效果和生存机会。
预后评估
预后评估是癌症治疗中的关键环节，准确的预后评估有助于医生和患者做出合适的治疗决策。谷歌人工智能技术可以有效地分析患者的生物标志物和基因表达数据，并建立复杂的预后模型。通过这种方式，谷歌人工智能能够帮助医生预测病情发展，评估治疗效果，精准地调整治疗方案。
结论
谷歌人工智能在癌症领域的应用有着巨大潜力。早期癌症诊断、智能化治疗方案和预后评估都是谷歌人工智能技术可以发挥作用的关键环节。通过谷歌人工智能的技术突破和应用，我们有望为癌症患者提供更准确、个性化的诊断和治疗方案，从而提高治愈率和生存率。
感谢您的阅读！通过本文，我们希望帮助读者了解谷歌人工智能在癌症领域的应用，以及它对于早期诊断、治疗方案制定和预后评估的重要意义。
九、人工智能对精准判断用户的影响？
人工智能可以分析我们情绪的起落和购物行为之间的联系。比如，当我们心情好的时候，会毫不犹豫的为奢侈品买单；当我们情绪低落的时候，会购买垃圾食品。于是，人工智能记录下我们的消费习惯，在下一次出现同样情况时，就能推荐符合我们心意的产品了。但是人工智能只能为人类服务。
十、人工智能是怎么做出判断的？
最近一段时间，AI（人工智能）被炒得神乎其神，似乎它无所不能。但事实上，据社交网站“脸谱”披露，要想欺骗AI把某个不存在的东西当作真实存在，比你想象的要容易得多。
譬如，在一张高清晰度的图片中，随机地降低某些地方的像素。这么一点微不足道的变化，人眼根本难以觉察，也不会影响我们的判断；但AI却能觉察出来其中的差异，并因此严重干扰了判断，比如说把图中的猫误认作了狗。
再比如，据说现在谷歌的语音识别AI功能已经非常强大，能一边听语音，一边笔录成文字。但一位AI工程师略施小计，就把它给耍弄了：他在语音文件中掺入少量数码噪声，这点噪声对于我们是不会有什么影响的，但让谷歌的AI去识别，结果却是笔录下来的文字已跟原意大不一样。
这些低级错误揭示出当前AI的一个重大缺陷：太拘泥于细节，“只见树木，不见森林”，让无谓的细节影响了对整体的判断。如果这个弱点被黑客利用，后果将不堪设想。他们将能够操纵无人驾驶汽车狂奔，无视红绿灯；或者让犯罪嫌疑人轻易躲过AI控制的监控摄像头。
AI的决策规则不易被人知
为了解决这个问题，这就需要我们先去了解AI是如何自我学习，如何做决策的，但这一直是个难题。因为AI在自我学习过程中，经过海量的数据训练之后，会自创一套决策规则，但它最后创立的规则到底是什么，这对于AI的设计者有时候都是一个谜。这一点其实跟人也是相似的。譬如，老师在课堂上向你传授知识，但你是如何把这些知识点组织起来的，他也不见得清楚。
最近，美国布朗大学的克里斯·格林和他的同事开发了一个系统，有望突破这个困难。
这个系统能够分析，当AI对一个图像做判断时，它是根据图像的哪一部分做出判断的；与此类似的，对于给文件自动归档的AI，这个系统也能够分析，AI是根据文档里的哪个词对文档进行归类的。
为开发这个工具，研究小组用数码噪声依次替换图片的一部分（相当于给这部分图片打马赛克，以便看看这样替换之后，是否会对AI的判断产生影响。如果更换部分的图片改变AI最终的判断，那说明图片的这块区域可能正是影响AI判断的关键所在）。
一窥AI的决策过程
格林在给图片分类的一个AI上测试了他的系统。这个AI被训练把图片分成10个类，包括飞机、鸟、鹿和马等。格林的系统能够暗中查看，当AI对图片进行分类时，什么是它所倚重的，什么是被它忽略不计的。
结果表明，AI先是将图片上的物体分解成不同的元素，然后搜索图片中的每一个元素以确定把图片归到哪一类。
举个例子。当AI观察马的图片时，它首先关注的是其腿部，然后，寻找它的头部。在观察鹿的图片时，它也采用类似的办法，不过在关注了鹿的腿部之后，它接下去搜寻的不是头，而是鹿角，因为鹿角是最能把鹿跟其他动物区别开来的，所以鹿角被置于优先的地位。至于图片的其他地方，则被AI完全忽略了。
从这里我们看出，AI做决策的过程迥异于我们人类。我们是不会如此拘泥于局部的。面对一张鹿的图，即使把它的角打上了马赛克，我们也还是可以根据分叉的蹄子认出鹿来的，但对于“死板”的AI，它很可能就把它认作驴了。
格林的软件可以帮助我们测试现有的AI，以便确保它们下判断时，关注的是我们认为重要的东西，这对于改进AI有重要的价值。
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