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他们需在一个月内完成测试、改bug、完善，同时阮思澄与投资公司接触，等产品一出来立即演示、融资。
就一个月可以融资，时间真的相当紧了。
这说明，阮思澄要立即签termsheet（投资条款清单），催人家做尽职调查，签投资交易文件。
等拿到了过桥贷款，才可以松一大口气。
在测试时，阮思澄、陈一非、石屹立等人都非常紧张。
对于早早便完成的头部以及部分腹部，思恒医疗已经完成程序测试。
他们将80%的患者病历用于训练多层神经网络，20%的患者病历用于测试最终的准确率，都没问题。
现在，思恒医疗需要做的，就是测试刚做好的胸部还有剩余腹部，以及综合起来的全部腹部。
而这些恰恰是整个项目当中最困难的部分，说不担心绝对是在撒谎扯淡。
但阮思澄也并不算特别害怕——陈一非的方向、框架没有问题，邵君理都说了，非常清楚干净。
他们将胸痛患者的心电图、CK-MB、肌钙蛋白等等信息输入软件，又把许多急性腹痛患者的检查数据、CT片子、B超视频也输入进去，屏住呼吸，拿到AI给他们的诊断结果，急急忙忙地与患者病历上的“标准答案”
比对。
结果如同晴天中的一道霹雳，扇了思恒医疗每个人一耳光。
甚至打得他们耳朵里面嗡嗡直响。
不准。
而且，完、全、不、准，诊断的正确率大约只有一半。
他们用看救命稻草般的眼神看急诊医生CSO石屹立，石屹立一一复查，神情同样痛苦，表示，对于有分歧的患者，病历上面三甲医生给的诊断是正确的，而AI给的诊断，是错误的。
第32章裁员（三）
对于AI来说，让结果从“不准”
到“准”
，不是十分容易，与传统的“找bug修bug”
模式全然不同。
目前在对AI的争论当中，一个常常被提起的问题就是“算法黑箱”
。
也就是说，人类不能解释它的工作原理。
人工智能的核心是“神经网络”
。
科学家们模仿人类神经系统，让机器进行学习。
“神经元”
们一层一层分布下来，每个单元都能接收部分数据，再将结果向上传给其他单元。
还是用“猫”
来打比方，第一层可以将图片切割、降维，得到许多小图，第二层在每个维度利用色差寻找边缘，三四五层根据勾勒出的边缘确定各个器官形状，六七八层通过各个部分颜色判断毛色、花纹，瞳色……最后顶层得出答案：这是猫、狗、兔子、其他。
2006年多层神经网络出现以前，机器学习都只处于初级阶段，需要人工提取特征。
而2006年后，它进入到“深度学习”
的大时代。
人类不监督、半监督，机器自己分析特征、独立思考。
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