Video: AI Applications Without a PhD (Oktober 2024)
Umetna inteligenca in strojno učenje sta vroči temi na vsaki tehnološki konferenci, na katero grem, in nedavna konferenca DLD NYC ni bila izjema.
Ramin Assadollahi iz skupine ExB, nemškega podjetja, ki se ukvarja s kognitivnim računalništvom v zdravstvu, se je osredotočil na različne načine, kako nam lahko nove računalniške tehnike pomagajo, da se naučimo "kako zdraviti s programsko opremo." Nagovoril je številne izraze, ki jih danes skriva, opozoril je, da AI ni treba kognitivno računati, kognitivno računalništvo ni treba strojnega učenja, veliki podatki pa so v celoti ločeno vprašanje.
Assadollahi se je osredotočil na načine, kako bi AI lahko izboljšal področje medicine. Opozoril je, da patolog, ki pregleda podatke o tkivih, običajno opazi 200.000 vzorcev v svoji življenjski dobi, vendar z globokim učenjem in sodobnimi grafičnimi karticami lahko računalniški sistem v dveh tednih obdela toliko. Dejal je, da je sistem s 100 vzorci lahko dober kot človek. Podobno je dejal, da računalniški sistem lahko zaužije 28.000 tehničnih člankov na dan, medtem ko človek lahko v celotnem delovnem življenju prebere približno 4000 takšnih člankov.
Povedal je, da bi lahko AI, ki bi razumela posamezne celice na molekularni ravni, pomagala oblikovati boljše droge, in programska oprema, ki bi lažje ugotovila, katera zdravila bi bila primerna za druge, je lahko življenjska doba, saj neugodne interakcije z zdravili ubijajo 100, 00 ljudi na leto. Njegovo podjetje nagovarja celoten zdravstveni kontinuum - zdravnike, raziskovalce, farmacevte in paciente - s poudarkom na "razbijanju silosov." Na splošno je dejal, da AI ne bo ubil delovnih mest, saj narašča število ljudi, ki sodelujejo pri negi. Zdravnik tega ne bo nadomestil, temveč bo zdravniku omogočil več časa s pacienti.
David Kenny, ki zdaj vodi skupino Watson za IBM, je govoril o velikih podatkih in potencialu za poglobljeno učenje v različnih aplikacijah. Kenny je bil pred prevzemom IBM-ove družbe direktor podjetja Weather Weather; je največji svetovni ponudnik vremenskih podatkov. Povedal je, da je TWC razvil aplikacijo, ki je zasnovana za prikaz atmosfere na način, kako je Google poskušal preslikati zemljo, s pomočjo kombinacije tehnologije IoT (Internet of Things), vremenskih informacij in računalništva v oblaku za zbiranje vremenskih informacij na 2, 2 milijarde lokacij.
Kot je dejal, ga Watson zanima tri velika področja algoritmov in programske opreme: človeška interakcija, kot so vid, vid in govor; globoko učenje in strojno učenje za podporo takšnih interakcij; in sklepanje. Dejal je, da Watson vključuje več tisoč ljudi v IBM-u od raziskovalnih laboratorijev do prodaje in storitev.
Na nek način, je dejal Kenny, je Watson drugačen od drugih motečih podjetij, saj zahteva veliko znanja, ustaljena podjetja, ki imajo znanje, pa se lahko hitreje pojavijo kot zagonska podjetja. Dejal je, da se prevajanje in človeška interakcija izboljšujeta, vendar je še vedno na voljo in da veliko tega, kar ljudje uporabljajo Watson, ustvarja pogovorne "bote".
Povedal je, da je razumevanje pogovorov težko zaradi različnih tonov, poudarkov in odtenkov, ki jih ljudje uporabljajo pri sporazumevanju. "Iz meseca v mesec je vse boljše, " je dejal, pri čemer je programska oprema za razumevanje govora zdaj imela 6, 9-odstotno stopnjo napak, kar je manj kot 10 odstotkov pred tremi meseci. V primerjavi, je dejal, stopnja človeške napake znaša 4 odstotke. Dejal je, da je optimističen, da se programska oprema lahko v enem letu približa stopnji človeške napake.
Kenny trdi, da ima IBM drugačen pristop kot njegova konkurenca. Druga podjetja pogosto delajo na centraliziranem AI, IBM pa sodeluje s številnimi strankami, ki želijo sestaviti svoje zasebne različice Watsona z uporabo lastne intelektualne lastnine ali "grafov znanja". Opozoril je, da 80 odstotkov svetovnih podatkov ne gre po internetu - stvari, kot so rentgenski podatki, zdravstvena evidenca in bančni računi.
