Sztuczna inteligencja zastąpi redaktorów portalu informacyjnego
By
KopalniaWiedzy.pl, in Technologia
-
Similar Content
-
By KopalniaWiedzy.pl
W medycynie nuklearnej sztuczna inteligencja wkroczyła już na III i IV poziom w pięciostopniowej skali. Oznacza ona oszczędność czasu, szansę uniknięcia błędów ludzkich i skuteczniejsze terapie dla pacjentów – ocenia prof. Janusz Braziewicz z Polskiego Towarzystwa Medycyny Nuklearnej.
Wkraczająca do nowoczesnej medycyny sztuczna inteligencja budzi skrajne emocje: w środowisku medycznym jak i w społeczeństwie jedni wiążą z nią duże nadzieje, inni mają obawy i wątpliwości. Tak jest np. z medycyną nuklearną, w której wykorzystywane są nowoczesne technologie.
Prof. Janusz Braziewicz, kierownik Zakładu Medycyny Nuklearnej z Ośrodkiem PET w Świętokrzyskim Centrum Onkologii twierdzi, że zaawansowanie automatyzacji i sztucznej inteligencji w medycynie nuklearnej jest już na tyle duże, ze wkroczyło na III i IV poziom w pięciostopniowej skali.
Pierwszy poziom oznacza jedynie działania manualne, drugi – maszynowo-manualne, a trzeci – zautomatyzowane działania maszynowo-manualne. Na czwartym poziomie pojawia się automatyzacja, ale „z ludzką ręką”, piąty oznacza pełną automatyzację.
W diagnostyce obrazowej wygląda to w ten sposób, że na poziomie III (warunkowej automatyzacji) skaner czy system opisowy pod wpływem operatora dostosowuje się do narzucanych mu warunków i wykonuje zlecone zadanie.
Obecnie obserwujemy duże przyspieszenie technologiczne i wejście na poziom IV (wysokiej automatyzacji), kiedy to system automatycznie przetwarza samodzielnie pozyskane dane i dostarcza specjaliście wstępnie przeanalizowane informacje. Ma to miejsce na przykład wówczas, kiedy system zeskanuje ułożonego na stole skanera PET/TK pacjenta i na podstawie swego rodzaju skanu topogramowego, w oparciu o analizę danych anatomicznych chorego zaproponuje wykonanie skanu PET i tomografu komputerowego z uwzględnieniem wskazania klinicznego i sylwetki pacjenta – wyjaśnia w informacji przekazanej PAP prof. Braziewicz, członek Zarządu Polskiego Towarzystwa Medycyny Nuklearnej.
Odbywa się to z użyciem automatycznie dostosowanych parametrów akwizycji, z minimum wymaganej dawki promieniowania ze strony tomografu komputerowego. Algorytm po stronie PET ustala: szybkość przesuwu łóżka podczas płynnego skanowania różnych części ciała pacjenta, zastosowanie różnych matryc rekonstrukcyjnych, zastosowanie bramkowania oddechowego dla odpowiedniego obszaru klatki piersiowej i tułowia.
Według prof. Braziewicza bezzasadne są zatem obawy, że komputery zastąpią lekarzy. W przypadku diagnostyki obrazowej stają się one wręcz niezbędne. Powodem jest choćby lawinowy wzrost diagnostycznych badań obrazowych, w tym również z zakresu medycyny nuklearnej. Jedynie w latach 2000-2010 liczba badań tomografii komputerowej i rezonansu magnetycznego wzrosła dziesięciokrotnie. Z kolei w medycynie nuklearnej taki gwałtowny wzrost liczby badań SPECT i PET przypada na okres po 2010 r.
W ślad za tym nie następuje niestety proporcjonalny wzrost liczby dostępnych lekarzy specjalistów, którzy mogliby je szybko i rzetelnie przeprowadzić. Brakuje także wyszkolonych techników, korzystających z zaawansowanych metod akwizycji z zastosowaniem narzędzi, jakie oferuje dany skaner. Efektem jest przeciążenie ilością pracy poszczególnych grup specjalistów i często coraz dłuższy czas oczekiwania na opisanie badań. Co istotne, presja obniża jakość pracy. Jak pokazują badania, jeśli skróci się o 50 proc. czas na interpretację badania radiologicznego, to stosunek błędów interpretacyjnych wzrośnie o niemal 17 proc. – zaznacza prof. Janusz Braziewicz.
Sztuczna inteligencja w coraz bardziej skomplikowanej i wymagającej diagnostyce obrazowej może zatem usprawnić i wspomóc pracę lekarza. Wdrożenia algorytmów opartych na Artificial Intelligence (AI) przynoszą oszczędność czasu i szansę na pełną standaryzację procedur, ale także na uniknięcie błędów ludzkich i skuteczniejsze, spersonalizowane terapie dla pacjentów – twierdzi specjalista.
Obecnie medycy nuklearni rozwijają nowy trend teranostyki, który wydaje się być przyszłością personalizowanej medycyny poprzez ścisłe połączenie diagnostyki i terapii w celu dobrania do potrzeb konkretnego pacjenta celowanego leczenia. W obszarze sztucznej inteligencji medycy nuklearni coraz częściej wspierają proces terapii, pomagając w ocenie trafności i zasadności zaleconego leczenia już w początkowej jego fazie. Nie bez znaczenia jest w tym kontekście wykorzystywanie hybrydowych badań PET/CT na przykład w planowaniu radioterapii – tłumaczy prof. Janusz Braziewicz.
Sztuczna inteligencja określa proces, w którym maszyna, czyli komputer, uczy się i naśladuje funkcje poznawcze specyficzne dla człowieka, aby wykonywać zadania, jakie zwyczajowo wykonywane są przez ludzki umysł: rozpoznawanie obrazów, identyfikacja różnic czy stawianie logicznych wniosków i prognozowanie. W procesie deep learning komputer już nie organizuje danych i nie wykonuje wcześniej zdefiniowanych ciągów równań, ale zbiera podstawowe parametry dotyczące tych danych i jest tak zaprogramowany, że przygotowuje się do samodzielnego uczenia się przez rozpoznawanie wzorców przy użyciu wielu kolejnych warstw przetwarzania.
Trzeba mieć zatem świadomość, że algorytmy AI będą tak dobre, jak dane, na których były trenowane. Wyzwaniem będzie zatem zgromadzenie odpowiednio opracowanych dużych zestawów danych oraz odpowiednio wydajnych centrów obliczeniowych – uważa przedstawiciel Polskiego Towarzystwa Medycyny Nuklearnej.
Jego zdaniem szanse zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie to przede wszystkim digitalizacja wszystkich danych dotyczących konkretnego pacjenta, z uwzględnieniem takich aspektów, jak miejsce zamieszkania, historia chorób w rodzinie, dotychczasowe hospitalizacje, podejmowane wcześniej terapie lekowe i obecnie przyjmowane leki, styl życia, rodzaj wykonywanej pracy, kondycja psychofizyczna.
Ta ilość danych może być przetworzona przez wydajne komputery. Jeśli maszyny będą miały zaimplementowane algorytmy deep learning, jest szansa, że wesprą specjalistów w szybszej i trafniejszej diagnostyce oraz lepszej opiece farmakologicznej. Korzyści z wdrożeń sztucznej inteligencji może odnieść zatem cały system opieki zdrowotnej, w tym: świadczeniodawca, lekarz, ale przede wszystkim – sam pacjent – uważa specjalista.
Podkreśla, że lekarze, którzy będą używać z dużą rozwagą i odpowiedzialnością systemów opartych na sztucznej inteligencji zastąpią tych, którzy ich nie będą używać. Tym bardziej, że w nowoczesnych rozwiązaniach nie mówimy już o wielkości danych generowanych przy badaniach i dalej poddawanych processingowi w gigabajtach, terabajtach czy nawet petabajtach. Bardzo szybko nadchodzi era eksabajtów danych – dodaje prof. Janusz Braziewicz.
« powrót do artykułu -
By KopalniaWiedzy.pl
Podczas niedawnej konferencji Ignite 2020 Microsoft ogłosił rozpoczęciu Project HSD (Holographic Storage Device). Biorą nim udział specjaliści z laboratorium sztucznej inteligencji w Cambridge oraz inżynierowie z chmury Azure. Celem projektu jest stworzenie holograficznego systemu przechowywania informacji na potrzeby chmur.
Zapotrzebowanie na długoterminowe przechowywanie danych w chmurach sięgnęło niespotykanego poziomu i rośnie w zetabajtach. Istniejące obecnie technologie nie pozwalają na ekonomiczne długotrwałe przechowywanie danych. Operowanie danymi w skali chmur obliczeniowych wymaga przemyślenia samych podstaw budowy wielkoskalowych systemów przechowywania informacji oraz technologii, z których są one tworzone, stwierdzili przedstawiciele Microsoftu.
Firmowi eksperci zauważają, że obecnie używane technologie nie rozwijają się w dostatecznie szybkim tempie, by zaspokoić zapotrzebowanie. Ponadto mają problemy z wiarygodnością i stabilnością spowodowane albo obecnością mechanicznych podzespołów albo degradującymi się z czasem komórkami pamięci.
Dlatego też w 2017 roku Microsoft rozpoczął Project Silica, w ramach którego pracuje nad holograficznym zapisem danych w szkle. Holograficzny zapis danych nie jest ograniczony do dwuwymiarowej powierzchni, pozwala wykorzystać całość nośnika.
Hologram zajmuje niewielką część kryształu. W jednym krysztale można zaś zapisać wiele hologramów, wyjaśniają przedstawiciele koncernu z Redmond. Najnowsze osiągnięcia z dziedziny sztucznej inteligencji czy optyki pozwalają na znaczne udoskonalenie tego, co robiono dotychczas w ramach Project Silica, na którym bazuje Project HDS. Na razie, jak informuje dział Microsoft Research, udało się niemal dwukrotnie zwiększyć gęstość zapisu w hologramach. W najbliższych miesiącach powinniśmy zaś zobaczyć poprawioną kompresję i szybsze czasy dostępu.
Przed niemal rokiem informowaliśmy, że w ramach Project Silica Microsoft stworzył prototypowy system do przechowywania informacji w szkle. We współpracy z firmą Warner Bros. koncern zapisał oryginalny firm Superman z 1978 roku na kawałku szkła o wymiarach 75x75x2 milimetry. Pisaliśmy wówczas, że firma wykorzystuje femtosekundowe lasery pracujące w podczerwieni do zapisu danych na „wokselach”, trójwymiarowych pikselach. Każdy z wokseli ma kształt odwróconej kropli, a zapis dokonywany jest poprzez nadawanie mi różnych wielkości i różnej orientacji. Na szkle o grubości 2 milimetrów można zapisać ponad 100 warstw wokseli. Odczyt odbywa się za pomocą kontrolowanego przez komputer mikroskopu, który wykorzystuje różne długości światła laserowego. Światło zostaje odbite od wokseli i jest przechwytywane przez kamerę. W zależności od orientacji wokseli, ich wielkości oraz warstwy do której należą, odczytywane są dane.
Przy Project HSD pracują fizycy, optycy, specjaliści od maszynowego uczenia się i systemów przechowywania danych. Jest on prowadzony przez grupę Optics for the Cloud w Microsoft Resarch Cambridge.
« powrót do artykułu -
By KopalniaWiedzy.pl
Sztuczna inteligencja w zastosowaniach wojskowych kojarzy się z autonomicznymi systemami broni czy androidami jak Terminator. Jednak amerykańscy eksperci twierdzą, że rzeczywistość będzie mniej spektakularna, a potęga militarnej SI nie będzie opierała się na zabójczych robotach.
Pułkownik Brad Boyd, szef Joint Warfighting Operations w Joint Artificial Intelligence Center (JAIC) amerykańskiego Departamentu Obrony mówi, że znacznie ważniejsze od budowy najlepszej broni autonomicznej jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do gromadzenia, analizowanie oraz przesyłania danych oraz ich wykorzystania podczas treningu nowych bądź udoskonalania starych systemów.
Najbardziej intensywnie pracujemy nad infrastrukturą, bo to ona zdecyduje, kto za 20 lat wygra wojnę, powiedział Boyd podczas konferencji prasowej. I nie chodzi tu o to, kto będzie miał najlepsze algorytmy, one za 20 lat i tak będą przestarzałe. Chodzi o to, kto będzie dysponował najlepszą infrastrukturą bo z niej wciąż będziemy korzystali za 50 lat.
W ubiegłym miesiącu JAIC przyznało firmie Deloitte Consulting kontrakt o wartości do 106 milionów dolarów. Za te pieniądze w ciągu czterech lat ma powstać specjalna platforma dla chmur obliczeniowych – Joint Common Foundation (JCF) – zaprojektowana pod kątem potrzeb Pentagonu. Zadaniem Deloitte Consulting jest znalezienie odpowiednich kontrahentów, którzy wykonają poszczególne elementy JCF.
JCF będzie działała jak scentralizowany hub zawierający dane i narzędzia, dzięki którym kontrahenci Pentagonu będą tworzyli i testowali produkty na potrzeby amerykańskich sił zbrojnych. Zbudowana z myślą o współpracy z przemysłem platforma ma być pomyślana tak, by była możliwa jej integracja z innymi elementami, takimi jak np. chmura JEDI, którą kosztem 10 miliardów USD ma dla Pentagonu stworzyć Microsoft.
Umieszczenie wszystkich danych i narzędzi w jednym wspólnym repozytorium, jakim ma być JCF, ułatwi tworzenie i testowanie nowych algorytmów. SI ma kolosalny apetyt na dane. Właściwie nie ma momentu, w którym można powiedzieć, że algorytm SI został ukończony. On jest ciągle udoskonalany i testowany, mówi Nand Mulchandani, p.o. dyrektora JAIC. Również wdrożenie algorytmu nie jest łatwe, gdyż jego wydajność i możliwości mogą zależeć od lokalizacji geograficznej, w której jest wdrażany. Nie możesz wdrożyć algorytmu w jednej części świata i oczekiwać, że będzie działał w innej części. Trzeba mu zapewnić dostęp do lokalnych danych, by przystosować się do specyficznej lokalizacji czy zadań. Mulchandani nazywa ten proces cyklem ponownego treningu i stwierdza to coś, w czym musimy być naprawdę dobrzy.
« powrót do artykułu -
By KopalniaWiedzy.pl
Jeden z najlepszych amerykańskich pilotów myśliwców przegrał 5:0 w serii symulowanych walk powietrznych ze sztuczną inteligencją. O pilocie, który zmierzył się z SI wiemy tylko, że jego znak wywoławczy to „Banger” i ukończył on kurs instruktorski obsługi broni pokładowej, do którego dopuszczani są wyłącznie najlepsi piloci. Jego pogromca, SI autorstwa niewielkiej firmy Heron Systems, pokonał wcześniej kilka innych systemów sztucznej inteligencji.
Symulowane walki odbywały sie w ramach prowadzonego przez DARPA (Agencja Badawcza Zaawansowanych Systemów Obronnych) programu AlphaDogfight Trials. Program składał się z czterech etapów. W pierwszym z nich osiem algorytmów SI kontrolujących myśliwiec F-16 zmierzyło się z pięcioma algorytmami stworzonymi przez naukowców z Applied Physics Laboratory na Uniwersytecie Johnsa Hopkinsa. W drugim etapie osiem wspomnianych algorytmów – autorstwa Aurora Flight Sciences, EpiSys Science, Georgia Tech Research Institute, Heron Systems, Lockheed Martin, Perspecta Labs, PhysicsAI i SoarTech – starło się każdy z każdym. Na tej podstawie wyłoniono cztery najlepsze algorytmy, które zmierzyły się o prawo do walki z ludzkim przeciwnikiem. W półfinale algorytm Heron Systems pokonał sztuczną inteligencję twórcy F-16, firmy Lockheed Martin.
Tym samym SI Heron System zakwalifikował się do walki z jednym z czołowych pilotów US Air Force. Rozegrano 5 symulowanych pojedynków. Łącznie trwały one nie dłużej niż 2 minuty. Człowiek przegrał wszystkie.
W czasie pojedynków pilot miał hełm, który dawał mu taki sam widok, jak podczas prawdziwej walki. Symulowano samoloty poruszające się z prędkością ponad 800 km/h i przeciążenia dochodzące do 9G. Każdy z wirtualnych samolotów był uzbrojony w laser, który symulował broń pokładową.
Chociaż SI odniosła miażdżące zwycięstwo, eksperci mówią, że niekoniecznie stałoby się tak w rzeczywistej walce. Warunki eksperymentu były bowiem ściśle kontrolowane. Pułkownik Daniel Javorsek, który nadzoruje w DARPA projekt rozwojów SI pilotujących samoloty stwierdził: My piloci, nigdy nie wierzymy do końca samym symulacjom i modelom komputerowym.
Jednym z celów prowadzenia tego typu badań jest rozwój systemów sztucznej inteligencji, które będą wspomagały pilotów w walce. Program komputerowy potrafi bowiem znacznie szybciej niż człowiek zareagować na manewry przeciwnika. Systemy SI mogą też zwiększyć możliwości wojskowych dronów, które wciąż wymagają zdalnego pilotażu.
Jak zauważyli specjaliści, jednym z elementów, który zapewnił SI Heron Systems zwycięstwo, była umiejętność lepszego celowania podczas szybko odbywającego się pojedynku. Jednak nie tylko. Jak przyznał „Banger” system był trudnym przeciwnikiem. Standardowe manewry, jakie wykorzystują piloci myśliwców, nie działały. Pilot zauważył, że SI potrafiła znacznie łatwiej usiąść mu na ogonie, niż jest to w stanie wykonać ludzki przeciwnik.
Przed czterema laty sensacją było doniesienie, że algorytm sztucznej inteligencji pokonał doświadczonego pilota i wykładowcę taktyki walki myśliwców, pułkownika Lee.
« powrót do artykułu -
By KopalniaWiedzy.pl
Fizycy z Chin zaprezentowali wersję gry go opierającą się na mechanice kwantowej. W swojej symulacji naukowcy wykorzystali splątane fotony do ustawiania kamieni na planszy, zwiększając w ten sposób trudność gry. Ich technologia może posłużyć jako pole testowe dla sztucznej inteligencji.
Wielkim wydarzeniem końca XX wieku było pokonanie arcymistrza szachowego Garry'ego Kasparowa przez superkomputer Deep Blue. Jednak go stanowiło znacznie trudniejsze wyzwanie. Ta gra o bardzo prostych zasadach posiada bowiem więcej kombinacji niż szachy. Jednak 20 lat później, w 2016 roku dowiedzieliśmy się, że SI pokonała mistrza go.
Jednak szachy i go to gry o tyle łatwe dla komputerów, że na bieżąco znany jest stan rozgrywki. Nie ma tutaj ukrytych elementów. Wiemy co znajduje się na planszy i co znajduje się poza nią. Zupełnie inne wyzwanie stanowią takie gry jak np. poker czy mahjong, gdzie dochodzi element losowy, nieznajomość aktualnego stanu rozgrywki – nie wiemy bowiem, co przeciwnik ma w ręku – czy też w końcu blef. Także i tutaj maszyny radzą sobie lepiej. Przed rokiem informowaliśmy, że sztuczna inteligencja wygrała w wieloosobowym pokerze.
Xian-Min Jin z Szanghajskiego Uniwersytetu Jiao Tong i jego koledzy postanowili dodać element niepewności do go. Wprowadzili więc doń mechanikę kwantową. „Kwantowe go” zostało po raz pierwszy zaproponowane w 2016 roku przez fizyka Andre Ranchina do celów edukacyjnych. Chińczycy wykorzystali tę propozycję do stworzenia systemu, który ma podnosić poprzeczkę sztucznej inteligencji wyspecjalizowanej w grach.
W standardowej wersji go mamy planszę z 19 liniami poziomymi i 19 pionowymi. Na przecięciach linii gracze na przemian układają swoje kamienie, starając się ograniczyć nimi jak największy obszar planszy. W kwantowej wersji go ustawiana jest natomiast para splątanych kamieni. Oba kamienie pozostają na planszy dopóty, dopóki nie zetkną się z kamieniem z sąsiadującego pola. Wówczas dochodzi do „pomiaru”, superpozycja kamieni zostaje zniszczona i na planszy pozostaje tylko jeden kamień, a nie splątana para.
W go gracz może zbić kamienie przeciwnika wówczas, gdy ustawi swoje kamienie na wszystkich sąsiadujących z przeciwnikiem polach. Jednak by do takiej sytuacji doszło w „kwantowym go” wszystkie otoczone kamienie przeciwnika muszą być kamieniami klasycznymi, żaden z nich nie może pozostawać w superpozycji z innym kamieniem na planszy. Jednak gracze nie wiedzą, który z kamieni w jakim stanie się znajduje, dopóki nie dokonają pomiaru.
Jin i jego koledzy wyjaśniają, że ich symulacja pozwala na dostrojenie procesu pomiaru poprzez manipulacje splątaniem. Jeśli kamienie w danej parze są splątane w sposób maksymalny, to wynik pomiaru będzie całkowicie przypadkowy, nie potrafimy przewidzieć, który z kamieni po pomiarze pozostanie na planszy. Jeśli jednak splątanie będzie mniej doskonałe, jeden z kamieni będzie miał większą szansę na pozostanie na planszy. To prawdopodobieństwo będzie znane tylko temu graczowi, do którego kamień należy. Gra traci w tym momencie swoją całkowitą nieprzewidywalność, jednak pozostaje w niej duży element niedoskonałej informacji.
Chińczycy przekuli teorię na praktykę tworząc pary splątanych fotonów, które były wysyłane do rozdzielacza wiązki, a wynik takiego działania był mierzony za pomocą czterech wykrywaczy pojedynczych fotonów. Jeden zestaw wyników reprezentował „0” a inny „1”. W ten sposób oceniano prawdopodobieństwo zniknięcia jednej z części pary wirtualnych kamieni ustawianych na przypadkowo wybranych przecięciach linii przez internetowe boty.
Poprzez ciągłe generowanie splątanych fotonów i przechowywaniu wyników pomiarów naukowcy zebrali w ciągu godziny około 100 milionów możliwych wyników zniknięcia stanu splątanego. Taka ilość danych pozwala na przeprowadzenie dowolnej rozgrywki w go. Uczeni, analizując rozkład zer i jedynek w czasie potwierdzili, że nie występuje znacząca korelacja pomiędzy następującymi po sobie danymi. Tym samym, dane są rzeczywiście rozłożone losowo.
Jin mówi, że rzeczywista złożoność i poziom trudności kwantowego go pozostają kwestią otwartą. Jednak, zwiększając rozmiary wirtualnej planszy i włączając do tego splątanie, można – jego zdaniem – zwiększyć trudność samej gry do takiego stopnia, by dorównywała ona takim grom jak mahjong, gdzie większość informacji jest ukrytych. Dzięki temu kwantowe go może stać się obiecującą platformą do testowania nowych algorytmów sztucznej inteligencji.
« powrót do artykułu
-
-
Recently Browsing 0 members
No registered users viewing this page.