人工智能（AI）是一种颠覆性技术，与所有此类技术一样，它也会带来风险和机遇。因此，一些专家表示担心人工智能可能会在计算机和人类之间创造一种AI、机器人反乌托邦或主从关系。在本期 Translational Vision Science and Technology 中，我们探讨了人工智能给眼科和验光实践带来的机遇和风险。在考虑 AI 在视觉科学和医学中的作用时，重要的是要认识到智能、计算能力和学习之间的差异。
1．什么是智能？
智能是非智能物质的新兴属性。系统的涌现属性不是系统任何单个组件的属性，而是由组件之间的相互作用产生的属性。例如，海浪是重力和风对水的影响的新兴特性。温度（例如热量）是分子（例如蒸汽）动能的新兴特性。
2．什么是计算？
计算涉及将一种内存状态转换为另一种内存状态。计算是确定性的，也就是说，相同的输入总是给出相同的输出。因此，计算能力不等同于智能。计算是特定于任务的，计算机计算 314159 × 271828 是很简单的，但对我们大多数人来说，这种计算是困难的。
有人会说，计算机比人类更聪明吗？相比之下，人脑在涉及高度复杂的图像分析任务的计算方面表现得非常出色。我们可以很容易地通过他们独特的风格，来识别绘画的作者（例如毕加索）。我们甚至可以识别作品中描绘的主题之间情感互动的性质（例如，毕加索作品《母与子》中母子之间的爱）。所以，计算不是智能，计算也不是学习，这是计算架构的递归重新排列。
智力与获取和应用知识和技能的能力（学习）、使用规则得出结论（推理）以及自我纠正有关，智能与计算能力有关。这种联系很重要，有助于解释为什么人工智能在人类历史这个阶段变得如此普遍。随着集成电路和微芯片的发展，计算机的计算能力呈指数级增长。
3．为什么AI会影响眼科和验光？
图像分析在诊断和管理导致失明的主要原因（即青光眼、糖尿病性视网膜病变和年龄相关性黄斑变性）方面，起着核心作用。将图像与鉴别诊断相关联起来，是 AI 可能能够做得与人类一样好或更好的事情。我们倾向于折叠视觉信息，而计算机视觉使用可能构成图像的数百万个像素中的每一个像素中的信息。这一事实可以解释为什么 AI 指导的眼底图像分析能够非常准确地预测性别、屈光不正、血压和中风风险。学相干断层扫描成像甚至可以支持识别未确诊的痴呆病例。因此，眼底图像可能使我们能够诊断各种全身性疾病，而不仅仅是糖尿病、高血压和血液恶液质等病症。
4．AI将如何影响眼科和验光？
AI 可能会对获得慢性病的护理、监测和治疗以及临床试验设计产生重要的直接影响。AI可以识别常见的威胁视力的疾病，其灵敏度和特异性可与经验丰富的临床医生相媲美，甚至可以预测糖尿病视网膜病变的进展。
如果可以在医生办公室之外进行常规筛查，那么临床医生可以花更多时间治疗而不是筛查患者。在试验设计方面，更大的分析能力可能会改善假设的产生和患者选择，并支持更敏感的临床结果监测，从而能够设计出持续时间更短、入组患者更少的临床试验。
通过这些影响，AI可以增加临床医生可以投入研究的时间，改进数据分析（例如，在与基础和临床研究相关的大数据集中），并通过提高临床试验设计和执行的效率，增加可用于支持更广泛的研究和产品开发工作的营运资金，从而间接增加眼科、验光和视觉科学的创新量。
5.对AI的期望和它的局限性是什么？
AI 可能能够彻底改变我们与电子健康记录的交互，并改进我们对复杂数据集的分析。想象一下，使用语音识别、自然语言处理和机器学习范式的电子健康记录，可以在你进入检查室时向你介绍患者情况，并且可以列出相关诊断、医疗状况的相关变化、患者最近接受的治疗，以及基于对就诊期间收集的所有成像数据进行自动分析的当前临床印象。
或者想象一下，如果 AI 可以指导科学家选择最强大的方法，对临床前实验中生成的代谢组数据进行统计分析，以测试线粒体年轻化对地图样萎缩进展的影响。因此，人工智能可能使我们能够更有效地完成我们的专业任务，但也使我们能够以更高的能力水平完成。尽管存在这些可能性，但AI似乎不太可能在短期内取代医生或科学家，就像它不太可能取代驾驶舱中的飞行员一样。
AI 可能能够为患者提出适当的治疗建议，但目前，它无法回答患者可能提出的、关于在各种有效治疗方案中选择一种的各种问题（例如，巩膜扣带术与玻璃体切除术治疗视网膜脱离；眼内类固醇与局部类固醇治疗黄斑水肿）， 它也不能以明确且适用于各种情况的方式解释治疗的潜在并发症（例如，认知障碍患者在家庭成员的陪伴下）。至少在未来十年内，AI 可以成为我们各种任务中非常有能力的合作伙伴，这个合作伙伴将使我们能够表现得更好，甚至可能达到我们能力所及的最高水平。
【小结】
我们正处于人类进化的转折点，几乎没有相似之处（例如，农业的发展、印刷机的发展、工业革命）。然而，我们并不总是认识到变化，即使它是巨大的。我们的知觉设备尽管有很多优势，但它是有限的。例如，我们中很少有人意识到我们正在以 108000公里/小时的速度绕太阳飞行。人工智能正在成为我们生活中不可或缺的一部分;例如，自动化客户服务代表、手机中的语音识别、机器人吸尘器、自动驾驶汽车和计算机辅助诊断无处不在。
本期《转化视觉科学与技术》探讨了 AI的各个方面，包括该学科背后的计算架构，以及当前在视觉科学和临床护理方面的一些应用。一些文章是该领域领先专家的特邀评论和社论，而另一些是原创研究。我们希望这些报告将使从事视觉研究的临床医生和科学家更容易进入 AI领域，并激发该领域的更多原创贡献。
