从智能到智慧：医学人工智能发展再思考*

徐 飞 张 荣

自1956年美国达特茅斯会议首倡“人工智能”术语后，一门融神经科学、计算机、信息论、系统论、控制论、逻辑学、计算语言学等多学科，不断涌现新思想、新观念、新理论和新技术的新兴前沿学科——人工智能(artificial intelligence，AI)逐渐兴起[1-4]。从应用的角度看，AI是模拟、延伸和扩展人类智能的一种高新科技；在医学领域，AI的技术正陆续在智能诊断、医学影像、数据挖掘、药物研发以及健康管理等多个方面被广泛应用，给医生和患者带来效率和便利，但同时仍然有很多问题有待解决，其中最为突出的还是AI与人类智慧的差别，以及由这种差别导致的种种理论和实践难题。因此，对医学AI在哲学层面的再思考或有助于从源头厘清思路再谋突破。

1 体能、技能与智能：医学AI中智能技术的由来

1.1 体能、技能替代阶段的技术

进入21世纪，高新科技突飞猛进，基于不同的知识背景和研究视角，人们对技术的本质理解也不尽相同。从历史上看，技术的发展历程大致可分为三个阶段：工业化时代以前的早期技术、17世纪～19世纪的近代技术以及20世纪至今的现代技术[5]。在技术发展的最初时期，人们通过技术将自然物改造为各类工具，工具的运用使人类肢体能力得以增强，劳动生产率因此得到提高，文明由此而不断进步。技术的运用在很大程度上拓展了人类的体能与技能。早期阶段的技术发展具有偶发性，常常和个体经验相关联。可能就连工匠们也没有意识到，他们引入的改进措施对人类文明将具有深远的意义。为了满足眼前的需要，他们往往在无意中就促进了技术的进步[6]22。

17世纪～19世纪的近代技术阶段，随着科技的不断进步，早期经验技能性的技术逐步被工业化大生产的技术发明所取代，随着机器被引入工厂并逐渐占据主导地位，早期的工匠也被既有科学知识又有丰富专业技能的工程师所代替，人力、畜力工作向机器生产转变。技术开始脱离技术主体，工匠的技能开始转化为制造、掌握与运用机器和设备的专业化能力。此时，人们更多是将技术和工具、机器及设备相关联。因此，对近代技术的定义更强调机器、设备等工具手段，具有明显的工具性特点。技术也从体能替代迈向了技能替代的新阶段。德国技术哲学家卡普(Ernst Kapp，1808年～1896年)提出的“器官投影说”则把工具、机器继续看作是人类器官的延伸，认为无论是简单工具还是复杂机器，人类发明的技术其实都是人体器官对外界的投影，是人类创造力的物质体现，技术是知识、文化和道德的进步以及人类“自我拯救”的方法。由此可见，这一思想依然是从体能和技能替代层面看待技术。

进入20世纪，科学的技术化与技术的科学化成为新世纪技术发展的重要特征。技术哲学家们对技术的定义开始重视其知识与理论方面的内涵。加拿大技术哲学家邦格(Mario Bunge,1920年～)认为，技术是科学的应用，是知识体系。1977年在《技术的丰富哲理》中，又将技术定义为“按照某种有价值的实践目的用来控制、改造和产生自然的事物、社会的事物和过程，并受科学方法制约的知识总和”。由此可见，人们对技术的定义从早期关注体能技能的替代，开始转向关注技术背后的知识，以及与知识相关的人类智能替代。

1.2 智能替代阶段：医学AI中的智能技术

和技术的理论研究同步发展甚至是领先于理论的是人类的技术实践，继原子能技术、空间技术的突破之后，AI技术登上了历史舞台，有学者甚至认为这项技术将开启一场新的工业革命，因为之前的工业革命主要还是围绕实现人类体能技能的代替与增强，AI则开始对人类的智能加以延伸和增强，脑力劳动的自动化必将开创智能替代技术的新阶段[7]。

由于智能增强技术的突破，在医学领域，随着社会巨大的医疗健康需求以及丰富的医疗数据和技术积累，医学AI很快就成为热门中的热门，医学影像、诊断辅助、健康管理、疾病预测等领域对AI技术的应用不断得以发展。医学AI也成为AI发展的重要分支。

为了解当前医学AI的基本状况，不妨从基于专家系统的智能诊断、基于机器学习的智能影像以及基于智能机器人的智慧医疗这三个方面以管窥豹[8]。

所谓医学专家系统(medical expert system，MES)是在收集大量医学专家知识和经验数据基础上，运用AI技术，通过智能推理程序的复杂运算，模拟人类医学专家的工作过程，对疾病进行诊疗，以解决此前需要专家分析决策的复杂医学难题。简言之，MES是知识数据库和专家思维仿真相结合的计算机系统。世界上首个运用人类专家知识与逻辑推理运算来解决科学问题的专家系统是20世纪 60年代出现的DENDRAL计算机程序，该程序曾帮助化学家根据物质光谱推算未知的有机分子结构[9]。此后不久，MYCIN医学专家性系统研制成功。20世纪80年代出现大量的综合的MES，这些专家系统促进了医学科学的发展，成为AI技术在医疗领域应用探索的先驱和代表。

由上可见，除数据库之外，机器学习是实现医学AI的关键环节，如何通过对人类思维过程的模仿，让机器实现自主学习，并作出判断与决策就成为医学AI的主攻方向之一。

在医学领域，AI与医学影像的结合起步很早，但由于医学影像系统成像模糊、人体组织结构或功能的复杂以及传统算法的局限，AI应用一直进展缓慢。直到1982年，美国放射学会和电气制造商协会共同协作推进医学影像设备间的通信交流规范并于1993年发布了医学影像信息的传输协议，才为下一步AI技术的引入开辟了通路。伴随医学影像存储与传输标准发展的，是深度算法和深度学习技术的出现，此后，深度机器学习开始进入工业和医疗领域。2014年，国际著名的医学影像公司Enlitic开发出从X光照片和CT扫描图像识别恶性肿瘤的软件；2015年，美国西奈山医院使用AI技术分析该院70万名患者的病历数据，效果令人满意；2017年，美国食品药品监督管理局审批了首款AI心脏磁共振成像分析软件Cardio DL，2018年，又批准了全球第一款用于临床医疗的自主AI诊疗设备，该机器无需专业医生参与，即可查看视网膜照片并诊断识别糖尿病的视网膜病变。

实际上，智能机器人在医疗领域的应用可以回溯到20世纪80年代。1985年，美国加州放射医学中心成功研制能协助外科医生自主定位完成脑组织活检的手术机器人。同年，美国TRC公司研制出世界首个服务机器人“护士助手”。1987年，英国研制推出用于康复治疗的机器人。1992年，美国IBM公司和加利福尼亚大学联合推出可以协助完成人工关节置换术的机器人。1994年，首台商业化外科手术机器人在美国出现，并于三年后完成世界首例腹腔镜下的胆囊切除手术。1999年，达芬奇外科手术机器人由美国Intuitive Surgical公司开发成功，被广泛应用于外科的各大分支领域，成为目前国际上应用最为广泛，技术相对成熟和完备的外科手术机器人。2010年，国产首台外科手术机器人也由天津大学、南开大学以及天津医科大学总医院联合研制成功。2013年，上海交通大学也成功研制出第一台智能轮椅机器人。由此可见，由于医疗领域需求的独特性，智能机器人正从康复治疗到手术辅助，不断将技能与智能替代的技术运用推向深入。

此外，AI在健康和慢性病管理、门诊流程、就医咨询引导等方面的应用也日益增强。随着大数据、物联网、5G技术的发展，AI无疑会在未来的医疗和健康领域获得更加广泛的应用，为人类提供更多的帮助，其影响也会越加广泛深入，甚至促使医疗模式发生变革，重塑整个医疗产业。然而，所有的科学技术都是人类智慧的结晶，医学AI也不例外，其在创新突破的同时，也不断产生此前人们从未遭遇的新问题和新困难，无论是伦理问题、人机交互还是主体责任等，都有必要在新的认识层面上予以检讨和反思[10]。

在技术发展的智能替代阶段，人们尤其重视人类智能的增强，甚至是局部的替代，而这一阶段技术的应用又以医疗领域更为广泛、普及和深入。从哲学层面对医学AI的发展走向予以全面反思，不但是医学哲学研究的重要课题，也是一线技术应用者和发明家们时刻需要面对的基本理论问题。

2 医学AI未来能够取代医生吗

如上所述，AI近年来的快速发展，已经成为我们这个时代的战略性前沿领域和核心技术标志，陆续已有18个国家启动了AI发展战略或规划。2019年初，Nature旗下的重要医学期刊NatureMedicine杂志同期刊登8篇论文，集中讨论AI在医学领域的应用，其中Leanne Williams团队基于深度机器学习的AI技术，从大量脑电图数据中研究发现“机器学习可定义一种全新的精神疾病亚型”[11]。与此类似，远程医疗、机器筛查、手术机器人等对人类智能的替代、工作时长的替代、操作能力的替代以及分析能力的部分替代等实践证明，医学AI正不断在局部上超越人类。2018 年，在全球首场神经影像人机竞赛中，由中国国家神经疾病AI研究中心研制的医学AI机器人，成功击败了由全球25 名神经系统疾病诊断专家组成的团队。不断刷新的技术奇迹使AI是否可以整体上超越人类这样一个老话题重新进入专家视野，对这一问题的回答又大致可分为两个立场。

一种是史蒂芬·霍金(Stephen William Hawking，1942年～2018年)和比尔·盖茨(Bill Gates，1955年～)等的悲观立场。2014年，霍金与麻省理工学院三位知名科学家联名发表题为《超越我们对超级智能机器的自满》的评论文章，表达了对AI的忧虑和关切，霍金甚至提出，AI的发展可能将导致人类的灭亡；持类似观点的还有特斯拉汽车创始人伊隆·马斯克(Elon Musk,1971年～)，他在2014年8月发布的一条著名推特也认为“我们需要对AI保持谨慎，它们可能比核武器还要危险”；2015年1月，比尔·盖茨在社交新闻网站Reddit的“Ask Me Anything”论坛上提出，人类应该对AI的崛起保持敬畏。另外一些持乐观立场的学者们则认为AI前景美好，典型的如“奇点论”和“加速回报定律”观点的代表人物雷·库兹韦尔(Ray Kurzweil，1948年～)，他认为“对未来所存在的风险，我并非是浑然不觉，我只是对人类安然渡过奇点而无需以摧毁文明为代价持乐观态度而已”。实际上，早在2005年，库兹韦尔就在《奇点临近》一书中提出，机器智能或将在2045年前后超过人类智能。某种意义上说，在局部应用上，AI早就实现了对人类智能的超越。

国内学者的讨论也同样观点各异。李醒民[12]从人脑相对于AI的优势方面，表达了审慎的乐观。蔡曙山等[13]认为，可将人类的心智和认知按照神经、心理、语言、思维和文化分成五个层级。目前，在这五大层级上，AI都停留在模仿人类智能阶段；AI虽不断在进步，但总体上仍未超过人类智能。甚至在语言、思维和文化的高阶认知层级上，AI还远不及人类智能。因此，在可预见的未来不太可能出现超过人类智能的AI。李恒威等[14]认为当前这种所谓超越乃至控制和奴役人类的“AI威胁论”是一种理据不充分的过度忧虑，他支持库兹韦尔的理论，认为据此即可消解人们对AI威胁的担忧。

总体而言，学术界对AI是否将超越人类多数持谨慎否定态度。事实上，对于人脑及其高度复杂的智能，人类至今还所知甚少。关于“智能”的科学定义也存在多个版本。人类智能的本质是什么？这是认知科学的基本任务，也是基础科学的难题中最难解决的一个。首先，人类智能的本质不应该完全是简单的计算，计算并不是人类智能的强项。对外部环境的感觉、认知，对所观察事物及现象的记忆、抽象、判断、决策等也并非人类独有。真正将人类与其他动物区分开来的，当属人类复杂的综合思维能力、想象力、创造力以及自我意识。这类能力是推动人类社会不断发展与进步的源泉，对其机理的研究还处于萌芽阶段。随着机器学习算法的不断发展，计算机凭借强大的存储与运算能力和学习能力，在对具体事物的预测与判断方面可能会超越人类；然而，当前的机器学习框架依然无法模拟人类的想象力、创造力以及综合思维能力，科学研究与持续不断的发明创造仍将是人类区别于其他动物的智慧优势所在。

医学AI未来是否能够取代医生，首先面临的就是医疗技艺具身性的挑战。医学专家所拥有的综合性技能，除了知识的积累外，更多要靠多年实践的临床经验以及对患者的长期研究而获得，医疗技能很大程度上由实践产生，并且常常和特定的情境相关联，情境不同处置方法也不尽相同。医学诊疗不但是以医学理论为指导的实践活动，同时还是一种具身性的技艺。和所有的其他技艺类似，医生或护士临床实践经验的具身性，尤其是外科医生完成手术的具身实践积累，不但具有默会性，很多时候甚至对治疗效果也至关重要。医技高超的医生，其具身性技艺往往高度集成，外人看来有时甚至像一种近似下意识的完美操作，医学AI目前还难以将医生和护士的这种具身性技艺以及支持这种技艺背后的智慧性思维转变为技术的现实可能性。

目前，医学AI在辅助诊断方面功效显著，但诊断的目的在于治疗，机器学习通过对大量数据的辨识和分析计算，可以给出常规性的诊断和一般性的治疗方案，但海量数据的处理能力以及普适性的算法只能为医生提供快速的初步筛查参考，其诊断和治疗方案还需医生进一步核验并作出最终的综合判断。目前而言，精密的算法依然无法完全替代人的分析判断，AI在诊疗过程中可以协助甚至是增强相关数据处理的能力，但如何将各种信息有效利用，依然离不开医生基于临床经验的专业研判，甚至还需要结合特定情境的综合分析，机器数据的临床意义仍然只有医生才能最终解读。因此，只有将医生和AI相结合，才可能实现更好的临床效果，将精准的诊断升级为更获益的治疗。

值得强调的是，在医学的临床实践中，医患交流以及诊疗活动所体现出的情境性，可能是医学有别于其他科学的重要方面。历经亿万年进化的人体，其复杂性和精妙的自适应性使患者即使有相似的症状甚至是相同的疾病，但由于不同的家族史与既往病史以及工作状况的差异等，都可能对治疗产生不同的响应，同样的病症往往也存在不同的治疗路径，因此，医患互动就成为诊疗过程的重要环节。医术高超的医生除了以患者的病史和医学检查结果为依据外，还会在与患者面对面的交流沟通中获得进一步的信息与反馈，全面掌握患者的动态特征；稍有知识的患者也会通过和医生面对面的交流，结合相关检查结果进行多方位考量，才会在医生指导下选择相对更适合自己的诊疗方案。医学伦理中强调对患者的尊重，其重要表现就是医患之间的有效沟通。和修理汽车不同，患者的康复很多时候远比维修一架精密机器要来得复杂和非程序化。除了科学的诊断和规范的治疗外，良好的沟通及医患配合有时对医疗的成功同样重要，临床治疗中的情绪感知、言语抚慰，以及具身性知识和技巧的运用等，都会影响治疗的效果，有时甚至非语言交流的细微表达都可能大大拉进医患之间的情感距离，使治疗产生效用。在疾病和死亡面前，人类依然是脆弱的。无论是有望康复还是病入膏肓，患者总希望为自己提供诊疗服务的是更温暖的人类医护人员而非冰冷的机器。在此，重温伟大医生特鲁多(Edward Trudeau，1833年～1915年)的名言依然具有现实的哲学意义：有时去治愈，常常去帮助，总是去安慰。医学AI可以去帮助，但不太可能包打天下。

除了诊疗过程的情境性值得关注之外，疾病成因的情境性也不容忽视。疾病的产生，不仅是人体内部的病变所致，也和人体与外部环境的相互作用有关。气候与环境的变化，饮食习惯、心理状况、社会压力等外界因素都可能会对健康产生影响。对此类非直接因果关联的情境性分析，也是当前AI难以完全胜任的。

总而言之，作为人类智慧创造物的AI，在医疗卫生与健康这样一个特殊的服务类行业的确大有用武之地，不但把医生从大量的简单劳动中解放出来，而且也在疑难疾病的诊断治疗上使得医生的体能技能和智能都获得全方位的增强，但即便如此，至少目前人们还无法将医学的职能对AI和盘托出，而是依然要坚持以医生为主导，医学AI为辅助的原则，通过以医生为主体的“人-机”耦合来增强人类智慧，提升医疗效率。

3 医学AI的哲学审思

如前所述，AI正在医学临床和研究领域获得越来越广泛的应用和关注，和其他领域AI不同，医学AI之所以受到重视，除新的技术不断涌现外，还因为医学和每个人都密切相关。已有的有关医学AI的讨论，主要是工程师或医生在参与，重点也集中在医疗信息存储与保护，是否侵犯隐私，或可能对人类产生伤害等伦理与安全方面[15]，或者是关于机器学习模式等具体技术应用的探讨[16]；有关医学AI可能面临的哲学挑战也开始有所涉及[17]，但对医学AI的哲学反思仍有待深入。

3.1 医学AI的存在论与主体论反思

走出原始社会的蒙昧之后，人类命运的决定性力量，除了政治就是科技。一般情况下，科技的进步往往意味着人类福祉的增加，但今天的技术发展却有可能将人类命运置于失控风险之中。究其原因，以往的技术仅仅是改造自然，而今天的技术却正在向改造或重新定义人的方向不断逼近，这意味着人类的主体性正在丧失，人类正在成为新的客体。“当技术问题同时成为存在论问题，真正要命的可能性就显现出来了。”[18]

经典哲学的存在论以人为主体来思考存在，人作为唯一的主体性视域一直似乎是作为缺省配置而存在着，所以，存在论从来没有超越知识论。基于人类对知识的自信，康德(Immanuel Kant，1724年～1804年)才宣称人是自然的立法者。人能够有效使用的唯一视域是人的主体性视域，正如维特根斯坦(Ludwig Josef Johann Wittgenstein，1889年～1951年)所言，这是思想的界限。然而，AI的出现使得人类的主体性受到挑战，强AI极有可能成长为另一种主体或曰另一个自然的立法者。这就意味着以往单向的存在论有可能变成双向的存在论，甚至是多向的存在论。世界将不仅仅属于人类的主体视域，也可能属于非人类的新主体。强AI一旦发展为新主体，传统一元主体的知识、视域和价值观都将遭遇无情的解构，作为客体的人类在AI主体视域下究竟为何，目前的人类还难以想象。但无论如何，对于世界将进入新的存在论这一可能性，人类真的已经做好准备了吗？答案显然是否定的。

就人和技术的关系而论，目前的人类依然是主体，技术依然是客体；人是目的，技术不过是手段。科技进步目的在于更幸福的生活，不断从必然王国迈向自由王国，大多数技术都只是增强或扩展人类的各种能力。人类的智慧依然作为地球上最美丽的花朵绽放。随着现代大工业的发展，分工不断细化，使得工人在机器面前不断败退，人也和机器一道不断重复单调的劳动，很多时候，人甚至成了机器的奴隶，劳动者在相当大的程度上失去了主体地位。“机器的发展伴随的是工人的无能化、平庸化，工人技能的贫困化。”[6]144越来越多的人进入忙碌的流水线，成为被机器支配的劳动者。马尔库塞(Herbert Marcuse，1898年～1979年)所指出的“个人同他的社会，进而同整个社会所达到的直接的一致化”[19]的过程，实际就是人被技术和社会支配的过程，也是人的主体性不断被消解的过程。AI的发展也是如此，它可能会不断超越智能增强的范畴，在未来演化为改变物种或创造生命的主体性技术，那时作为客体的人类或许并非仅靠“拔掉插头”就能立刻终止AI作为另一主体的有意识活动，尽管这一局面的真正出现还有待时日，但人类的忧思和警觉不能缺席。

再回到医学AI的主体论，就目前的法律而言，人作为法律主体定义是明确的，但若未来真的制造出和人类一样具有高级智慧、具有知觉和自我意识、可以独立思考并自主制定解决方案、有不受人类控制的价值观和世界观，甚至具有人类一样的各种本能的机器人，人类的主体地位就不再具有唯一性，传统民法约定的主客体边界也将发生动摇[20]。目前，对道德主体的研究已经从人类延伸到动物甚至技术人工物，但人依然是唯一的道德主体，只有具有理性思维和决策能力、能独立承担责任的理性主体才具有道德主体的地位[21]，显然，目前的医学AI机器还缺乏自主性、意识以及动机，因而不符合道德主体的特征，暂时也就不具有道德主体的地位[22]。

不妨以康德的道德哲学对智能机器道德主体的合法性加以检视，康德[23]认为，理性与自由意志是判定道德行为主体的重要依据，《人工智能创新发展道德伦理宣言》认为，AI的自主意识和自由意志的属性并不完全一致[24]，因此，AI并不具有道德主体的地位，这和卢卡斯和彭罗斯根据哥德尔不完全性定理提出心灵不可计算，“人心胜过机器(图灵机)”[25]具有类似的意义；然而，也有学者如米歇尔·巴洛恩(Michael Byron)却认为：以人的自我认知革命为特点的第四次科学革命正对人类所独有的自由意志和自主意识发出挑战[26]。放眼未来，AI的提修斯之船在多大程度上能够脱离人类的主体智慧，独立形成新的自我，使人类丧失独占的主体性，这一忧思不但考验着人类中心主义的伦理底线，也对AI的发展提出了生命个体的边界问题，当库兹韦尔预言的“奇点”一旦出现，比人更聪明的AI就将冲击人的本体存在地位[27]。美国达特茅斯学院哲学系教授摩尔(Trenchard More)，根据智能机器的自主性程度，将机器划分出四种道德主体，即有道德影响的主体、隐性道德主体、显性道德主体和完全道德主体[28]。2016年，欧洲议会法律事务委员会的报告也提出，应赋予AI机器人以“电子人格”(electronic personhood)，以保障类人机器人(near-human robots)以及AI的相关权益和责任[29]。当然，目前对于机器人的人格问题，科学家们仍然意见不一。原因在于，机器人作为人机共同体是否能被作为独立平等的主体对待，不但取决于其是否具有意识，还取决于其是否能够承担相应的社会责任。一旦类人机器人或AI被赋予平等的“电子人格”，它们在受到人道待遇的同时也必须承担相应的社会责任。在我们看来，医学AI以其智能增强为人类智慧插上翅膀，但具有自由意志的人类依然将在未来可预期的时间内是整个医学领域唯一的主体性存在。再强大的智能机器，借用一句俗语，只要拔掉电源插头，一切都将“game over”。

3.2 医学AI的身体哲学与主体间性反思

自20世纪早期海森堡(Werner Karl Heisenberg，1901年～1976年)提出微观世界的测不准原理之后，人们发现之前关于物质世界简单因果关系的解释需要重新定义，主体与客体之间并非单向的反映论关系，而是呈现出复杂的交互作用，主体对客体的认识不但取决于客体自身的状态，也同样受到主体以何种方式观察客体的影响。而身体哲学和主体间性思想的提出，则再次将主体对另一主体认识的复杂性提上议事日程。众所周知，哲学的发展总体上经历了从前主体性到主体性再到主体间性的历史进程。古代哲学属于前主体性的本体论哲学，重点关注世界是什么；近代哲学属于主体性哲学，在主客二分基础上重点关注认识论问题，随着时代的发展,主体性哲学的历史局限性日益凸现，过度关注主体对客体的征服和改造而忽视主体与主体之间的关系，现代医学的发展也是如此，患者多数时候被简单当作客体，对其疾病以各种理化手段直至手术加以征服性治疗，身体哲学的提出使得病患的主体性得以显示，但现代医学仍然存在重机器数据轻身体感受的总体性倾向，临床的金标准一方面为判断疾病提供可靠依据，另一方面也在很大程度上束缚了医生的主观能动性，如何在临床诊疗中突出认知主体地位，关注现实的身体感受，依然值得认真研究。身体哲学并非要排斥理化检测及各种仪器设备的医学价值，而是呼唤医学重回诊疗的现场与当下，医学诊断治疗的过程，最终依然应该回归主体间的身体感受，即便是仪器判断生命体征一切正常的病人，其实际的身体感受才是医学成败的价值所在[30]。作为万物之灵的人体,其复杂程度远胜于微观世界，患者不单是简单的客体，在整个诊疗活动中，同时也是主体性存在。再引入现代哲学的主体间性思想,将更有助于从深刻的意义上反思医学的诊疗活动。当以主体间的存在来认识医患关系时，孤立的个体性主体就变为交互主体，人的生存本质也得以新的诠释。生存不再是主客二分基础上简单的医学主体征服患者客体的单向度的活动,而是医学主体与患者主体的交互行为。此外，主体间性还涉及自我与他人、个体与社会的关系,主体间性不再把自我看作原子式的个体,而是看作与其他主体的共在,主体间性即交互主体性,是主体与主体间的共在关系；如果再考虑到人体感受的情境性、交互性与可变性，很多时候同样的疾病，不同患者身体感受差异很大，同样的治疗措施，不同的患者身体响应程度也截然不同，很难设想仅靠教科书或各种指南就可以不变应万变完成复杂的诊疗行为。不妨和现代航空的AI自动驾驶相类比，当上升到巡航高度之后，自动驾驶的确可以很大程度上减轻甚至代替人工驾驶，但面对场景复杂的起飞与降落，多数时候依然需要人的全方位参与，医学AI也是如此，其需要处理的问题有时比飞机的起飞降落还要复杂，主体间性使得医学AI至少目前还难以脱离人类智慧，作为独立存在的医学主体和患者主体以及其他主体共同完成医学诊疗的全部交互性活动。

3.3 医学AI的认识论与方法论反思

20世纪40年代以来，面对日益增长的非线性科学问题，复杂性方法逐渐成为研究以前难以处理的自然与社会现象的全新科学手段。凡是无法用还原方法处理的问题，都可以尝试采用复杂性方法予以分析。从方法论的意义上看，要透过纷繁复杂的外部世界，深入探讨事物的深层复杂规律，复杂性方法正在开辟一条新的道路，使人们能够以一种全新的、复杂性的视角来诠释他们所“熟知、熟悉”的人类世界[31]。

毋庸置疑，世界具有复杂性。现代技术的不断发展，其复杂程度也与日俱增，以技术作为存在方式的人类，其所面临问题情境的复杂性也在不断增加。从复杂性哲学视域出发，已有学者从大数据识别的复杂性、疾病的动态复杂性和医疗实践的技艺性与临床情境性难以智能化三个方面分析了医学AI在方法论和认识论上的优势和问题[32]。

迄今为止，人类对自身的认识还很不完善，人体作为一个复杂系统，其健康和疾病也具有高度的复杂性，在现代医学没有诞生之前，人类已经走过数百万年的进化之路，并没有因为医学的缺失而导致物种灭绝，随着人类文明的进步，现代医学AI可以发挥数据量大、信息特征完备的优势，运用智能机器去发掘数据信息之间的相关性，对错综复杂的医学信息进行高效地处理和分析，对各种复杂的非线性关系通过统计聚类、大数据处理等方法，逐渐排除不确定性，为医生的诊断提供最优的决策参谋。然而，从复杂系统的视角看人体，疾病始终都在动态变化中，除了病原体自身在变化，整体的疾病状态也时刻都在变化中。有些病入膏肓的患者，回家后未完全遵照医嘱却又逐渐缓解甚至自愈的案例也并非鲜见。由此可见，现代医学基于因果关系的逻辑推理对疾病进行诊疗的处理办法，从认识论和方法论上看，在源头上就具有某种不完备性，而医学诊断所遵循的循证医学线性模式，往往也有可能忽视疾病过程及其影响因素的多因性与动态性。医学AI无非是集众多医生智慧与经验之大成，完成对个体患者的诊断或治疗，其内在逻辑再完备，数据再丰富，也无法完全应对时刻处于动态变化中的治疗操作者、患者及家属以及诊疗条件的波动等，各方面不确定因素的动态叠加，使得再智能的机器也难以获取全面的信息，更遑论非线性问题与线性程序叠加处理在技术上是否具有可行性的问题。因此，疾病的动态复杂性、诊疗的过程敏感性以及各种突发状况的出现，使得在医学领域，始终在综合思考中运动的人类智慧依然具有不可替代的优越性。机器和算法不能完全替代医生的判断，机器输出数据的临床意义仍然要由医生来最终判定。医学AI可以协助医生增强分析数据的能力，但根据AI给出的治疗建议一般还缺乏医患互动维度的综合判断，因此，AI必须和医生相结合，才能实现更少错漏和更大获益的临床效果，从精确的诊断升级为高效的治疗。

从认识论和方法论上看，建立在还原论基础上的西方现代医学，正在面临整体论新的挑战。还原论世界观强调为了认识整体必须首先认识它的组成部分，整体的特性可还原为部分特性的叠加，甚至直到20世纪中叶的系统科学依然在整体上属于还原论，不同点在于其更加强调为了把握整体而进行分析与还原。作为现代自然科学哲学基础的还原论，其本质上是构成论或既成论，即主张高层次物质由低层次物质构成，整体等于部分之和，认识了部分就等于间接认识了整体等。这样的认识论和方法论，对于相对简单的事物或系统，实践证明是有效的，也是合理的，但随着科学技术的进步，特别是系统科学的进一步发展，当人们的认识由一个个细节发展到需要进一步查明这些细节之间的内在联系时，需要把个别的知识综合起来时，人们发现，当面对众多复杂性的事物或系统时，还原论就显示出明显的局限性与片面性，很多时候不但无能为力，有时甚至还错漏百出，部分之和等于整体的分析方法，本质上已经难以处理系统的整体涌现性。正是在这个意义上，复杂性方法和整体论思维也作为一种新的科学研究范式而登上历史舞台，超越还原论不但是实践的需要，也成为一种历史的必然[33]。

人类思维不但可还原为数学和逻辑等理性思维，同时也包含大量非理性思维的成分，人类特有的反思能力、主动探索能力和创造力，无论算法能力多强的图灵机AI，也都无法通过简单的逻辑运算加以全面还原。从某种意义上看，医学AI中黑箱原理的运用就是整体论思维的一次成功尝试。可以说，AI正是人类对其自身与客观世界互动关系的认识达到一定程度后通过技术手段创造出的一种全新的认识世界和改造世界的方法。但这种新方法在处理整体性和动态性问题时，依然离不开人类智慧的不断加持。事实上，无论是早期体能技能的替代，还是晚近的智能增强，所有技术都有赖于人类主体的能动参与，无需人类介入的医学AI机器，维持一段时间的替代工作虽已成现实，但依然无法作为具有生命特征的主体脱离人类而独立存在，因而在方法论上也是难以成立的。

4 走向人机一体智慧医疗新纪元

人是社会实践的主体，人的发展问题，既是历史和时代命题，也是哲学的根本问题。实现人的全面发展，是马克思主义追求的根本价值目标。随着科学技术的持续进步，AI的技术瓶颈正在不断被突破，医学AI还有广阔的发展前景，“智慧医疗”的概念已不再是纸上谈兵。技术的发展一方面给人类带来巨大的福祉，同时也引发了人归何处的哲学反思。在技术的发展过程中，首先应该重视人与技术关系的再协调。一方面，人是技术的发明者和使用者；另一方面，技术对人的重要性也越来越大，人与技术的关系正在从单向的应用向双向互动中转变。

医学AI作为人类智能增强性技术，本质上依然具有工具的性质。回望技术的进步历程，从对人类体能技能的替代，发展到今日对人类智能的增强，AI技术比以往任何技术都距离人类智慧更加接近，因此，也更加迫切需要理性思维智慧的介入与匡正，在大力发展医学AI的同时，同步关注技术方案、应用规范的伦理考量，及时开展技术风险及预期治理的哲学反思，将成为AI健康走向未来的必由之路。跳出未来学家们简单的乐观主义或悲观主义立场，从具体问题入手，强化人的主体性作用和建设性参与，正视人类智慧的唯一性和独有性，以负责任创新的守正姿态不断创造符合人类社会正义需求的医学AI，才可能开创人机一体智慧医疗的新纪元。