Dld: ai a strojové učení ve zdravotnictví, počasí a dalších aplikacích

Umělá inteligence a strojové učení jsou horkými tématy na každé technologické konferenci, kterou navštívím, a nedávná konference DLD NYC nebyla výjimkou.

Ramin Assadollahi z ExB Group, německé společnosti zabývající se kognitivním výpočtem ve zdravotnictví, se zaměřil na řadu způsobů, jak nám nové počítačové techniky mohou pomoci naučit se „jak se léčit softwarem“. Při řešení mnoha termínů, které se dnes vyskytují, poznamenal, že AI nemusí být kognitivní výpočetní technika, kognitivní výpočetní technika nemusí být strojovým učením a velká data jsou zcela samostatným problémem.

Assadollahi se zaměřil na způsoby, jak by umělá inteligence mohla zlepšit oblast medicíny. Poznamenal, že patolog, který se dívá na tkáňová data, obvykle během svého pracovního života vidí 200 000 vzorků, ale s hlubokým učením a moderními grafickými kartami dokáže počítačový systém tolik zpracovat za dva týdny. Řekl, že se 100 vzorky může být systém stejně dobrý jako člověk. Podobně řekl, že počítačový systém může přijímat 28 000 technických článků denně, zatímco člověk může během celého svého pracovního života přečíst jen asi 4 000 takových článků.

Řekl, že umělá inteligence, která dokáže porozumět jednotlivým buňkám na molekulární úrovni, může pomoci navrhnout lepší léky, a software, který by mohl pomoci zjistit, které léky vyhovují ostatním, může být zachránce, protože nepříznivé lékové interakce zabijí 100, 00 lidí ročně. Jeho společnost se zabývá celým zdravotním kontinuem - lékaři, vědci, lékárníky a pacienty - a zaměřuje se na „rozbití sil“. Celkově řekl, že AI nezabije práci, protože počet lidí zapojených do péče roste. Nahradí doktora, řekl, ale místo toho mu umožní strávit více času s pacienty.

David Kenny, který nyní řídí skupinu Watson pro IBM, hovořil o velkých datech a možnostech hlubokého učení v různých aplikacích. Kenny byl generálním ředitelem The Weather Company před akvizicí IBM touto společností; je to největší světový poskytovatel údajů o počasí. Řekl, že TWC vyvinula aplikaci navrženou k mapování atmosféry tak, jak se Google pokoušel mapovat Zemi, pomocí kombinace technologie IoT (Internet of Things), informací o počasí a cloud computingu ke sběru informací o počasí na 2, 2 miliardy místech.

Ve Watsonu řekl, že se zajímá o tři velké oblasti algoritmů a softwaru: interakce člověka, jako je zrak, vidění a řeč; hluboké učení a strojové učení na podporu takových interakcí; a uvažování. Řekl, že Watson zahrnuje tisíce lidí napříč IBM od výzkumných laboratoří po prodej a servis.

Kenny řekl, že v některých ohledech je Watson odlišný od ostatních rušivých podniků, protože vyžaduje hodně znalostí, a zavedené společnosti, které mají znalosti, se mohou rozběhnout rychleji než startupy. Řekl, že překlad a lidská interakce se zlepšují, ale stále musí mít k dispozici cesty a že mnoho věcí, pro které lidé používají Watson, vytváří konverzační „roboty“.

Řekl, že porozumění konverzacím bylo obtížné kvůli různým tónům, akcentům a nuancím, které lidé používají při komunikaci. „Každý měsíc to bude lepší, “ řekl a software používaný k porozumění řeči nyní vykazuje chybovost 6, 9 procenta, oproti 10 procentům před třemi měsíci. Ve srovnání, on říkal, míra lidské chyby je 4 procenta. Řekl, že byl optimistický, že software dokáže přistoupit k míře lidských chyb do jednoho roku.

Kenny tvrdí, že IBM má jiný přístup než její konkurence. Jiné společnosti často pracují na centralizovaném AI, ale IBM spolupracuje s řadou klientů, kteří si chtějí vytvořit vlastní soukromé verze Watsonu pomocí vlastního duševního vlastnictví nebo „grafů znalostí“. Poznamenal, že 80 procent světových dat nejde na internet - věci jako rentgen, zdravotní záznamy a bankovní účty.