În ultimul deceniu, una dintre cele mai populare tehnologii în informatică trebuie să fi fost inteligența artificială.
Analiza comportamentală online, prognozele de big data, meteorologia, mașinile autonome sau recunoașterea vocală se bazează toate pe tehnologii care într-o oarecare măsură folosesc inteligența artificială. Dar ce este exact această ‘inteligență artificială’? Cât de inteligentă este cu adevărat? Și, în ultimul rând, ar trebui să ne fie frică de ea?
Așadar, ce este inteligența artificială?
În mod tradițional, când un dezvoltator scrie un cod, de exemplu să zicem o aplicație Java, aceasta de obicei efectuează un set de calcule sau oferă o funcționalitate și modul în care o face este descris foarte meticulos în programarea care în final o face să funcționeze. Eficiența cu care aplicația va funcționa depinde de resursele pe care le are disponibile, dar două aplicații identice găzduite pe două servere identice vor funcționa întotdeauna la fel și asta nu se va schimba în timp, având în vedere că resursele de bază sunt, de asemenea, constante.
Iată partea interesantă cu inteligența artificială (o vom numi AI pentru scurt) – cu cât îi oferi mai multe date, cu atât devine mai bună în timp la rezolvarea sarcinii inițiale pe care i s-a dat.
Când va fi mai inteligentă decât oamenii?
Probabil niciodată. Nu în această formă, oricum. De exemplu, să zicem că ai un algoritm care trebuie să identifice stâlpi de iluminat la intersecții. Inițial, ar trebui să-i oferi tot felul de imagini cu stâlpi de iluminat etichetați clar ‘stâlpi de iluminat’ sau ‘fără stâlpi de iluminat’, pe care algoritmul le va folosi pentru a ‘învăța’ cum arată de fapt un stâlp de iluminat și cum este poziționat la intersecții, cum se deosebește de copaci sau alte obiecte din fundal și așa mai departe.
Când această cantitate de imagini devine suficient de mare și algoritmul va fi văzut zeci sau poate sute de mii de imagini etichetate cu stâlpi de iluminat, va putea inversa procesul și astfel, fiind date fotografii neetichetate cu tot felul de drumuri, va putea detecta care intersecții au stâlpi de iluminat și care nu. Așadar, capacitatea de a ‘evolua’ sau de a deveni mai eficient în timp la sarcina în cauză, având suficiente cantități de date din care să ‘învețe’, este ceea ce a determinat această tehnologie să fie numită ‘inteligentă’.
Desigur, după un timp va fi mai eficientă la identificarea stâlpilor de iluminat la intersecții decât tine și mine, dar asta nu înseamnă că va fi mai inteligentă decât oricare dintre noi prea curând.
Este ziua judecății un pericol real?
Ei bine, nu chiar. În primul rând, AI este folosită pentru a rezolva problemele pentru care a fost inițial instruită să le rezolve. Asta înseamnă să aibă date inițiale care necesită etichetare de calitate (‘stâlp de iluminat’ sau ‘fără stâlp de iluminat’, nu-i așa?) și apoi să le ofere înapoi algoritmului. În final, algoritmul va putea doar să identifice stâlpi de iluminat, dar cam atât.
Probabil ai auzit de ‘învățarea automată’, dar acest lucru are doar un sunet mai înfricoșător, practic este același lucru – este doar o bucată de software care este bună la identificarea de tipare de tot felul. Mai este mult până când inteligența artificială va putea deveni o amenințare pentru omenire, dacă se va întâmpla vreodată.
Unele dintre cele mai mari minți și antreprenori din lume au dat deja o bună gândire subiectului și chiar au scris o scrisoare deschisă care avertizează despre pericolele pe care le-am putea întâmpina, dar în acest moment realmente nu există nicio nevoie de îngrijorare imediată. https://futureoflife.org/ai-open-letter
Automatizarea fluxului de lucru al radiologului folosind inteligența artificială
Îți amintești cum inteligența artificială era grozavă la identificarea tiparelor în imagini? Această tehnologie este utilizată în mașini autonome, software care permite recunoașterea facială sau aplicații de smartphone care identifică abil obiecte în fotografii. La Medicai, folosim software-ul într-un mod foarte similar, îl utilizăm pentru a identifica tipare în scanări MRI, CT sau PET-CT. De exemplu, un mod în care cercetătorii noștri folosesc această tehnologie este pentru segmentarea organelor (sau pentru a distinge organele individuale de fundal sau prim-plan).
Imaginează-ți că ai un piept MRI și trebuie să urmărești evoluția a ceea ce pare a fi o tumoare. Ceea ce ai avea nevoie este un radiolog care analizează manual testul MRI și încearcă să distingă tumoarea de elementele de fundal și prim-plan. Apoi, ar avea nevoie de un mod eficient de a calcula volumul acesteia pentru a avea un punct de pornire în urmărirea evoluției sale. Și pentru a face asta, ar trebui să parcurgă din nou tot acest proces cu un test MRI de urmărire în care ar trebui să repete toate aceste sarcini pentru comparație. Aici intervine tehnologia – am dezvoltat un algoritm care analizează scanările MRI și este capabil să segmenteze automat organele (sau să le distingă de fundal) și chiar să le calculeze volumul.
Automatizarea acestei părți a fluxului de lucru al radiologului are un impact uriaș asupra stării de bine a pacientului – radiologii nu mai trebuie să piardă timp să facă aceste sarcini manual și au la îndemână un mijloc mult mai precis de a compara evoluția țesuturilor. Doar obține testele noi, rulează software-ul și vezi diferența dintre volume. Asta înseamnă mai mult timp pentru pacienți și eficiență acolo unde contează cu adevărat – în a oferi pacienților cel mai bun tratament posibil.
