Видео: Александр Гордон. Теория конфликта. Часть 1 (Ноябрь 2024)
Искусственный интеллект и машинное обучение являются горячими темами на каждой технологической конференции, на которой я бываю, и недавняя конференция DLD NYC не стала исключением.
Рамин Ассадоллахи из ExB Group, немецкой компании, занимающейся когнитивными вычислениями в здравоохранении, сосредоточился на различных способах, с помощью которых новые компьютерные технологии могут помочь нам научиться «лечить с помощью программного обеспечения». Обращаясь ко многим терминам, которые используются сегодня, он отметил, что ИИ не обязательно должен быть когнитивным вычислением, когнитивные вычисления не должны быть машинным обучением, а большие данные - это отдельная проблема.
Ассадоллахи сосредоточились на том, как ИИ может улучшить область медицины. Он отметил, что патологоанатом, изучающий данные о тканях, обычно видит 200 000 образцов за время своей работы, но благодаря глубокому обучению и современным видеокартам компьютерная система может обрабатывать такое количество за две недели. Он сказал, что с 100 образцами система может быть так же хороша, как и человек. Точно так же, по его словам, компьютерная система может потреблять 28 000 технических статей в день, в то время как человек может прочитать только около 4000 таких статей за всю свою работу.
Он сказал, что ИИ, который мог бы понимать отдельные клетки на молекулярном уровне, мог бы помочь в разработке более эффективных лекарств, а программное обеспечение, которое могло бы помочь выяснить, какие лекарства сочетаются с другими, могло бы спасти жизнь, поскольку неблагоприятные лекарственные взаимодействия убивают 100, 00 человек в год. Его компания занимается целым континуумом здоровья - врачи, исследователи, фармацевты и пациенты - с акцентом на «разрушение бункеров». В целом он сказал, что ИИ не убьет работу, так как число людей, занимающихся уходом, растет. Это не заменит доктора, сказал он, но вместо этого позволит доктору проводить больше времени с пациентами.
Дэвид Кенни, который сейчас руководит группой Watson для IBM, рассказал о больших данных и потенциале для глубокого обучения в различных приложениях. Кенни был генеральным директором The Weather Company до приобретения IBM этой компании; это крупнейший в мире поставщик данных о погоде. Он сказал, что TWC разработал приложение, предназначенное для отображения атмосферы так, как Google пытался составить карту Земли, используя комбинацию технологии IoT (Internet of Things), информации о погоде и облачных вычислений для сбора информации о погоде в 2, 2 миллиардах мест.
В Уотсоне, по его словам, он интересуется тремя большими областями для алгоритмов и программного обеспечения: взаимодействие человека, такое как зрение, зрение и речь; глубокое обучение и машинное обучение для поддержки таких взаимодействий; и рассуждения. Он сказал, что в Watson работают тысячи людей из IBM, от исследовательских лабораторий до продаж и обслуживания.
В некотором смысле, сказал Кенни, Watson отличается от других подрывных бизнесов, потому что он требует много знаний, и устоявшиеся компании, обладающие знаниями, могут нарастать быстрее, чем стартапы. Он сказал, что перевод и человеческое взаимодействие улучшаются, но все еще есть пути, и что многие люди используют Watson для создания диалоговых «ботов».
Он сказал, что понимание разговоров было трудным из-за различных тонов, акцентов и нюансов, которые люди используют при общении. «С каждым месяцем становится все лучше», - сказал он, поскольку программное обеспечение, используемое для понимания речи, теперь имеет уровень ошибок 6, 9% по сравнению с 10% три месяца назад. Для сравнения, по его словам, уровень человеческих ошибок составляет 4 процента. Он сказал, что он настроен оптимистично, что программное обеспечение может приблизиться к уровню человеческих ошибок в течение года.
Кенни утверждает, что у IBM другой подход, чем у конкурентов. Другие компании часто работают над централизованным ИИ, но IBM работает с рядом клиентов, которые хотят создавать свои собственные частные версии Watson, используя собственную интеллектуальную собственность или «графы знаний». Он отметил, что 80 процентов мировых данных не поступает в Интернет - такие вещи, как рентген, медицинские записи и банковские счета.
