Tico> Лет двенадцать назад, когда я впервые услышал о теории технологической сингулярности и увлёкся темой, теория гласила, что как только сильный ИИ будет создан, спровоцированный этим поток инноваций будет таким, что люди потеряют всякую возможность заглянуть за горизонт событий и предсказать, куда прогресс пойдёт дальше. Собственно, из этого постулата словосочетание "технологическая сингулярность" и пошло.
Tico> Сегодня мы уже на пороге того времени, чтобы количество инноваций, покрайней мере в некоторых бурно развивающихся областях стало неподьёмным для отслеживания и качественного анализа. Тут играет роль не только скорость поступления новых знаний, но и накопление старых. Скорость в сочетании с уже накопленными обьёмами начинает давать предсказанный теорией сингулярности эффект.
Tico> Но интересной деталью оказалось другое. Сейчас, например, мы работаем над созданием экспертных систем для онкологии, которые анализируют генетический профиль опухоли, совмещают с другими клиническими данными, с данными сканирования, при этом сами копаются в научных базах данных на предмет научных работ и клинических испытаний на тему, и выдают несколько вариантов рекомендаций для лечения. Deep Learning, Big Data, и всё вот это. То есть, не возникший в лаборатории ИИ подстёгивает прогресс за линию сингулярности, а люди сами вынуждены создавать базирующиеся на ИИ системы, для того чтобы хоть как-то ориентироваться в море данных. Интересно, войдёт ли этот процесс в резонанс.
почему вынуждены?
они не вынуждены. Они хотят.
Мы отлавливаем сорняки на поле, с помощью ГНС и определяем будущую урожайность. Тоже интересно. Сейчас большой вопрос по рыбе встал. Там тоже есть где развернуться.
несколько лет развиваем езду и летание с ИИ.
Проблема оказалась в сырых данных. Мало кто их хранил. пытались оптимизировать и урезать, а для хоть сколько-нибудь достоверной работы ИИ нужны сырые.
что касается онкологии и определения эффективности лечения - тут вообще подозреваю все будет сложно с обьективными сырыми данными, потому что по-настоящему обьективных данных, именно чистых, в процессе лечения днем с огнем не сыскать. Тут недавно выяснилось вот что:
Плановые обследования молочных желез наносят больше вреда, чем пользы, утверждают британские врачи. Однако благотворительные организации по борьбе с раком груди считают, что это все равно наилучший шанс раннего обнаружения опухоли.
// www.bbc.com
подгоняют фармкомпании несмотря ни на что свои отчеты под результаты. И как только вы залезете на их поляну тут то вас Иран и начнет бомбить.
условный Иран.
уж очень большое бабло.
ИИ в медицине сделает революцию ,думаю.
но я о том, что отсроченные последствия ему не просчитать потому что нет сырых данных. И не будет пару тысяч лет их достаточного обьема чтобы понять отсроченное и отдаленное влияние на реальную большую или меньшую выживаемость биологического вида в результате этих операций.
это конечно ИИ, но все же низкий.