Australske biologer har laget et kunstig intelligens (AI) -system som er i stand til å forutsi en persons levetid med 69% nøyaktighet fra et enkelt fotografi av organene hans, ifølge en artikkel publisert i Scientific Reports.
Cybernetic "gjøk"
I løpet av de siste årene har forskere, takket være utviklingen av matematikk og veksten av datakraft hos datamaskiner, en mulighet til å skape komplekse nevrale nettverk, kunstige intelligenssystemer som er i stand til å utføre ikke-trivielle oppgaver og til og med "tenke" kreativt, og skape nye eksempler på kunst og teknologi.
For eksempel, bare i løpet av det siste året, har forskere opprettet AI som er i stand til å spille det "utallige" eldgamle kinesiske spillet Go, søke i avisene etter de viktigste hendelsene i historien, skrive manus til dataspill, fargelegge fotografier og videoer "som Van Gogh" og tegne bilder. I begynnelsen av året presenterte forskere et AI-system som kan skille føflekker fra hudkreft bedre enn de mest erfarne hudlegerne.
Oakden-Rainer og hans kolleger tok denne ideen videre og skapte et system med maskinintelligens som kan bestemme varigheten av en persons liv fra fotografier av hans indre organer oppnådd med en datamaskintomograf.
Dette programmet er et såkalt dypt eller ultra-presist nevralt nettverk - en flerlagsstruktur med flere titalls eller hundrevis av enklere nevrale nettverk. Hver av dem behandler ikke rådata, men analyseprodukter oppnådd av nettverket som ligger over, noe som gjør det mulig å forenkle svært komplekse problemer og løse dem ved hjelp av relativt beskjedne beregningsressurser.
Disse nettverkene kan ikke løse problemer umiddelbart etter at de er opprettet - som mennesker, må de lære av sine egne feil i lang tid før de begynner å få de riktige svarene.
Kampanjevideo:
Magien med kunstig intelligens
For en slik opplæring brukte Oakden-Rainer og hans kolleger en samling på flere tusen bryst- og magefotografier tatt med en tomografisk skanner under helseobservasjoner av 40 pasienter. Dette settet med bilder, ifølge forskere, var nok til at hjernebarnet deres kunne oppnå nivået på spådommer som leger vanligvis viser når de prøver å "med øye" bestemme levetiden til pasientene.
Etter å ha sørget for at systemet de opprettet korrekt forutsier forventet levealder fra fotografiene av organene til allerede avdøde pasienter, sjekket forskerne hvordan det ville takle arbeidet under "kamp" -forhold. For å gjøre dette rekrutterte de en gruppe på åtte unge og eldre pasienter, opplyste brystet med tomograf og observerte livet de neste årene.
Som det viste seg, klarte programmet virkelig oppgavene som ble tildelt det - det forutsa korrekt forventet levealder for 69% av frivillige, og fant riktig ut hvilke pasienter på klinikkene som ville dø de neste fem årene.
Siden forskere ikke vet hvordan slike dype nevrale nettverk fungerer "fra innsiden" og hvordan de kommer til konklusjonene, er det fortsatt uklart nøyaktig hvilke særegenheter datamaskinen bruker for å forutsi dødsfallet til en person. Samtidig taler den relativt høye nøyaktigheten av spådommer for mennesker som lider av obstruktiv lungesykdom eller hjertesvikt, for det faktum at slike sykdommer sterkest påvirket "mening" til AI.
Å utvide databasen og involvere flere frivillige i eksperimenter, håper forskere, vil forbedre kvaliteten på spådommer og gjøre dem mer nøyaktige for mennesker som ikke lider av alvorlige hjerte- og lungesykdommer. Nå, ifølge Oakden-Rainer, "trener" teamet hans en ny versjon av nevrale nettverk basert på fotografier av 12 tusen pasienter, noe som skulle forbedre nøyaktigheten av spådommene betydelig.
