该团队又请来一组临床（chuáng）医生作答。这些（xiē）临床医生分布于美国和英国，在初级保健（jiàn）、外科、内（nèi）科和儿科方面（miàn）具有（yǒu）专业经验。

最后，研究人（rén）员将模（mó）型和人类医生（shēng）的答案匿名（míng）后（hòu）交给9名分别来自（zì）美国、英国和印度的临床（chuáng）医（yī）生（shēng）进行评（píng）估。

结果（guǒ）显（xiǎn）示（shì），Med-PaLM在科学常识方面（miàn）的（de）正确率在92%以上（shàng），在理解、检索和推（tuī）理能力方面，也（yě）几乎达到了（le）人类医生的水平，并在克（kè）服隐性偏见方面略（luè）胜一筹。

不过，该研究负（fù）责人也表示，Med-PaLM给出的（de）答案在整体上仍然不如临床医生，该（gāi）模型在实际应用前有（yǒu）待进一步（bù）完善。

追（zhuī）根（gēn）溯源，Med-PaLM是怎（zěn）么诞生的呢？

这里不（bú）得不提谷歌（gē）在今年发布的（de）转换器语言模型——PaLM，该模（mó）型基于Pathways架（jià）构、拥有（yǒu）5400亿（yì）参数，是Google迄（qì）今为止研发的最大规模的模型，全名为Pathways Language Model。

PaLM模型在语言理解等（děng）各种方面的评估测试中的表现十分（fèn）出（chū）色，甚至还在语（yǔ）言和推（tuī）理类的测评中超过了人类。

Med-PaLM正是PaLM的（de）衍生品（pǐn）。谷歌研究团队首先在上（shàng）文（wén）提及（jí）的医学问题问（wèn）答数据集“MultiMedQA”上评（píng）估（gū）了PaLM及（jí）微调变体Flan-PaLM，然后，基于此提出了指令提示x调（diào）整，让Flan-PaLM进一（yī）步与医（yī）学接轨，进一步产生了Med-PaLM。

值得（dé）注意的是，AI模型的每一次突破，都预示着更聪明的机器人即将到来。指挥机器人干活（huó）不是什么新奇（qí）的事，但要让（ràng）机器人能够理解你的命令背后的意（yì）图，那就要考验它（tā）的“大脑”好（hǎo）不好用（yòng）了（le）。将AI模型应（yīng）用（yòng）到机器人（rén）身上相当于给机器人“开（kāi）智”。

据（jù）了解（jiě），今年8月（yuè）份，谷（gǔ）歌就将大（dà）型语言模（mó）型首次集成到（dào）机器人中，有了AI模型（xíng）的加持（chí），机（jī）器（qì）人能像人类一样响应完整的命令。

谷歌研究人员就此做（zuò）了演示。当对机器（qì）人说：“我饿（è）了，你能给我（wǒ）点零食吗？”机（jī）器（qì）人在自助餐厅（tīng）中搜索（suǒ）一番（fān）后，打开了（le）一个抽（chōu）屉，找到一袋薯（shǔ）片并将它拿给研究人（rén）员。

可以预见的是，通（tōng）过进一步的训练、优（yōu）化，Med-PaLM模型的回答准确率将进一（yī）步（bù）提高，基于此模（mó）型的机器人（rén）医生也（yě）有望更快（kuài）出现。