בית חשיבה קדימה Dld: לימוד ai ומכונות בתחום הבריאות, מזג האוויר ויישומים אחרים

Dld: לימוד ai ומכונות בתחום הבריאות, מזג האוויר ויישומים אחרים

וִידֵאוֹ: Hit the road Jack! (אוֹקְטוֹבֶּר 2024)

וִידֵאוֹ: Hit the road Jack! (אוֹקְטוֹבֶּר 2024)
Anonim

בינה מלאכותית ולמידה במכונה הם נושאים חמים בכל ועידת טכנולוגיה שאליהם אני הולך, וכנס ה- DLD NYC האחרון לא היה יוצא מן הכלל.

רמין אסדוללהי מקבוצת ExB, חברה גרמנית העוסקת בתחום המחשוב הקוגניטיבי בתחום הבריאות, התמקדה במגוון דרכים וטכניקות מחשב חדשות יכולות לעזור לנו ללמוד "כיצד לרפא בעזרת תוכנה." בהתייחס לרבים מהמונחים שנזרקים היום ציין כי AI אינו חייב להיות מחשוב קוגניטיבי, מחשוב קוגניטיבי אינו חייב להיות למידת מכונה, ונתונים גדולים הם נושא נפרד לחלוטין.

אסדוללהי התמקד בדרכים בהן יכולות ה- AI לשפר את תחום הרפואה. הוא ציין כי פתולוג המתבונן בנתוני רקמות בדרך כלל רואה 200, 000 דגימות במהלך חיי העבודה שלו, אך עם למידה מעמיקה וכרטיסי גרפיקה מודרניים, מערכת מחשבים יכולה לעבד אותה רבות במהלך שבועיים. הוא אמר שעם 100 דגימות מערכת יכולה להיות טובה כמו אנושית. באופן דומה, לדבריו, מערכת מחשבים יכולה להכיל 28, 000 מאמרים טכניים ביום, בעוד שאנושי עשוי לקרוא רק כ -4, 000 מאמרים כאלה במהלך חיי העבודה שלו או שלה.

הוא אמר כי AI שיכול להבין תאים בודדים ברמה מולקולרית יכול לעזור בתכנון תרופות טובות יותר, ותוכנה שיכולה לעזור להבין אילו תרופות משתלבות עם אחרים עשויות להיות מציל חיים, מכיוון שהאינטראקציות השליליות של התרופות הורגות 100, 00 אנשים בשנה. החברה שלו מתייחסת לרצף הבריאות כולו - רופאים, חוקרים, רוקחים וחולים - ומתמקדת ב"פירוק הסילו ". בסך הכל, הוא אמר כי AI לא יהרוג מקומות עבודה, מכיוון שמספר האנשים העוסקים בתחום הטיפול גובר. זה לא יחליף את הרופא, אמר, אלא במקום זאת יאפשר לרופא לבלות יותר זמן עם מטופלים.

דייוויד קני, שמנהל כעת את קבוצת ווטסון עבור יבמ, דיבר על ביג דאטה ועל פוטנציאל למידה עמוקה במגוון יישומים. קני היה מנכ"ל חברת מזג האוויר לפני רכישת יבמ את אותה חברה; זהו הספק הגדול ביותר בעולם של נתוני מזג אוויר. הוא אמר כי TWC פיתחה אפליקציה שנועדה למפות את האווירה באופן בו גוגל ניסתה למפות את כדור הארץ, באמצעות שילוב של טכנולוגיית IoT (Internet of Things), מידע על מזג האוויר ומחשוב ענן לאיסוף מידע על מזג אוויר ב -2.2 מיליארד מיקומים.

בווטסון, הוא אמר, הוא מתעניין בשלושה תחומים גדולים לאלגוריתמים ותוכנות: אינטראקציה אנושית, כמו ראייה, ראיה ודיבור; למידה מעמיקה ולמידה מכונה לתמיכה באינטראקציות מסוג זה; והנמקה. הוא אמר כי ווטסון מעורבת באלפי אנשים ברחבי יבמ, ממעבדות מחקר ועד מכירות ושירות.

במובנים מסוימים, אמר קני, ווטסון שונה מעסקים משבשים אחרים, מכיוון שהוא דורש ידע רב, וחברות מבוססות שיש להן ידע יכולות להעלות מהר יותר מסטארט-אפים. הוא אמר שהתרגום והאינטראקציה האנושית משתפרים, אך עדיין יש לו דרכים ללכת, וכי הרבה ממה שאנשים משתמשים בווטסון הוא יצירת "בוטים" מדברים.

לדבריו הבנת השיחות הייתה קשה בגלל הגוונים, המבטאים והניואנסים השונים שאנשים משתמשים בהם בעת התקשרות. "כל חודש זה משתפר", אמר, עם התוכנה המשמשת להבנת הדיבור כעת עם אחוז השגיאה של 6.9 אחוזים, לעומת 10 אחוז לפני שלושה חודשים. לשם השוואה, הוא אמר, שיעור הטעויות האנושיות הוא 4 אחוזים. הוא אמר שהוא אופטימי שהתוכנה יכולה לגשת לשיעור הטעויות האנושיות תוך שנה.

קני טוען שליבמ יש גישה שונה מהתחרות שלה. חברות אחרות עובדות לרוב על AI ריכוזי אך יבמ עובדת עם מספר לקוחות שרוצים לבנות גרסאות פרטיות משלהם של ווטסון, תוך שימוש בקניין רוחני משלהם או ב"גרפי ידע ". הוא ציין כי 80 אחוז מהנתונים בעולם אינם מתרחשים באינטרנט - דברים כמו צילומי רנטגן, רשומות בריאות וחשבונות בנק.

Dld: לימוד ai ומכונות בתחום הבריאות, מזג האוויר ויישומים אחרים