1.人工智能在医学教育中的应用趋势

随着大数据、云计算、移动互联网技术等新兴科学技术的日益成熟，国内外人工智能的研究和应用发展迅速，国内外学者和政府部门越来越重视人工智能。党中央、国务院有关部门先后制定了《互联网+人工智能三年行动实施方案》（发改高新技术）〔２０１６〕1078号)，《新一代人工智能发展规划》〔２０１７〕35)《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(20182020年)》〔２０１７〕315)等文件将人工智能的发展提升到国家战略发展水平，积极鼓励人工智能在医疗卫生领域的应用，建立快速准确的智能医疗体系。2018年1月，国家自然科学基金成员增加了“教育信息科学与技术”的研究方向，大力支持以人工智能为代表的新教育教学技术和新学科的交叉研究，以创新的思维和方法解决教育领域的科学问题。人工智能不再局限于计算机技术领域，而是迅速渗透到社会产业的各个领域。可以看出，“人工智能+医学教育”是历史趋势和时代的需要，作为每个医学教育工作者，必须面对新技术发展的挑战和巨大机遇，重塑教育角色，提高“数字素养”，更新信息知识和教育理念，深度整合信息技术，引领医学教育的进一步发展。

2.目前人工智能的技术水平和特点

人工智能可分为弱人工智能(Artificialineligence、ANI)、强人工智能(Artificicialinelineligence、AGI)和超级智能(Artificicialinelinelinelineligence、ASI)。ANI没有真正的智能，更多的是帮助人们完成某些任务的工具或助手。AGI可以思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂概念、快速学习和从经验中学习，可以像人类一样独立思考和决策，达到或超过人类的智力水平。牛津哲学家，人工智能思想家•Bostrom将ASI定义为“几乎所有领域都比最聪明的人脑聪明得多，包括科学创新、通识和社交技能。“它的思维可以演变成一种完全不同于人类的思维方式，“能力可以在各个方面都比人类强一点，也可以在各个方面都远远超过万亿倍”。在弱人工智能研究阶段，人工智能技术研究主要体现在计算智能、感知智能、认知智能三个方面[3]。计算智能，即机器智能存储和计算能力；感知智能，即人类“听、说、看、认”能力，主要涉及语音合成、语音识别、图像识别、多语言语音处理等技术；认知智能，即“理解、思考”能力，广泛应用于教育评价、知识服务、智能客户服务、机器翻译等领域。目前，人工智能技术应用的主要成果包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。在医学领域，人工智能的研究主要集中在深度学习算法、数据挖掘分析、智能图像识别、医学信息化等方面。如IBMWatson、Keith开发的智能心率和宫缩描述图计算机辅助分析系统、ArterysAI辅助心脏MRI成像系统、基于神经网络的3D自动乳房超声筛查CAD系统、百度医疗大脑等。一般来说，主流研究主要集中在弱人工智能上，在这一领域取得了相当大的成果。强人工智能的研究仍处于探索阶段，而超级智能仍处于概念分析的形成和讨论阶段。