清华大学研究人员打造虚拟代理医院，用于无需人工干预的AI医生培训。通过创建真实医院、患者和医院工作人员的“数字孪生”，然后让虚拟医生治疗数千名虚拟患者，经过医生技能的磨练，诊断和治疗的准确性很高。
清华大学智能工业研究院和计算机科学与技术系的研究人员建立了一个虚拟代理医院，用于在无人干预的情况下训练人工智能医生。他们首先创建了一个包含工作人员和患者的整个医院的模拟。然后，人工智能医生被赋予在没有人工干预的情况下诊断和治疗数千名虚拟患者的职责。医生们很快就从错误中吸取了教训，他们的检查、诊断和治疗技能显著提高。
虚拟模拟或模拟体可以复制真实环境，以便安全快速地训练人工智能。计算机无需等待病人出现，而是可以编程让数百、数千甚至数百万病人按需要出现。这种模拟的成本也比实际训练低得多。
清华大学的研究人员利用名为MedAgent-Zero的方法，在AgentHospital模拟中快速训练了10,000名虚拟患者，从而训练了虚拟AI医生。通过向大型语言模型输入八种疾病的信息，为10,000名虚拟患者创建电子健康记录，每位患者的病情严重程度和表现各不相同。这八种疾病分别是急性鼻咽炎、急性鼻炎、支气管哮喘、慢性支气管炎、新冠肺炎、甲型流感、乙型流感和支原体感染。研究人员还创建了一组单独的500份患者记录用于测试。
在模拟过程中，搭载GPT-3.5-Turbo-1106的虚拟医生技能迅速提升，看过10,000名虚拟患者后，医生对患者的检查、诊断和治疗成功率分别高达88%、9%和77.6%，具体成功率取决于疾病类型。
GPT正在迅速改进，因此清华大学的研究人员还使用功能更强大的GPT-4-1106-preview测试了他们的MedAgent-Zero训练方法。他们使用MedQA数据库中的1,273个问题比较了GPT-3和GPT-4AI医生的表现，MedQA数据库中有大量的多项选择题，类似于USMLE等考试中的行医执照问题。虚拟医生在呼吸系统疾病问题上的表现为GPT-4的93.06%，而GPT-3的84.72%。
这些人工智能医生仅通过几天的虚拟训练就取得了突破性的表现，而代理医院模拟人为开发未来人工智能医生以及真实医生的培训方法开辟了道路，这种方法速度更快、更有效。
如果读者不知道在人工智能驱动的未来还剩下什么工作，那么可以直接告诉他们的1X人形机器人为他们做饭和打扫房间。那些想要构建人工智能的人应该在他们的PC设备上配备快速的NvidiaGPU(例如亚马逊上的这款)或购买世界上最快的笔记本电脑之一(例如亚马逊上的这款)，以开始训练人工智能来接管许多工作。