Avstralski biologi so ustvarili sistem umetne inteligence (AI), ki lahko na podlagi ene same fotografije njegovih organov s 69-odstotno natančnostjo napove življenjsko dobo osebe, piše v članku, objavljenem v znanstvenih poročilih.
Kibernetska "kukavica"
V zadnjih letih imajo znanstveniki zahvaljujoč razvoju matematike in rasti računalniške moči računalnikov priložnost ustvariti zapletene nevronske mreže, sisteme umetne inteligence, ki lahko opravljajo nepomembne naloge in celo kreativno "razmišljajo", ustvarjajo nove primere umetnosti in tehnologije.
Na primer, samo v zadnjem letu so znanstveniki ustvarili umetno inteligenco, ki je sposobna igrati "nešteto" starodavno kitajsko igro Go, iskati najpomembnejše dogodke v zgodovini v časopisih, pisati scenarije za računalniške igre, barvati fotografije in video posnetke "kot je Van Gogh" in risati slike. V začetku leta so znanstveniki predstavili sistem umetne inteligence, ki lahko mole bolje razlikuje od kožnega raka kot najbolj izkušeni dermatologi.
Oakden-Rainer in njegovi kolegi so to idejo nadaljevali in ustvarili sistem strojne inteligence, ki lahko določi trajanje človekovega življenja po fotografijah njegovih notranjih organov, pridobljenih z računalniškim tomografom.
Ta program je tako imenovana globoka ali ultra natančna nevronska mreža - večplastna struktura več deset ali sto preprostejših nevronskih mrež. Vsak od njih ne obdeluje surovih podatkov, temveč analitične izdelke, pridobljene v zgornjem omrežju, kar omogoča poenostavitev zelo zapletenih problemov in njihovo reševanje z relativno skromnimi računskimi viri.
Ta omrežja ne morejo rešiti težav takoj po nastanku - tako kot ljudje se morajo dolgo časa učiti na lastnih napakah, preden začnejo dobivati prave odgovore.
Promocijski video:
Čarovnija umetne inteligence
Za takšno usposabljanje sta Oakden-Rainer in njegovi kolegi uporabila zbirko več tisoč fotografij prsnega koša in trebuha, posnetih s tomografskim skenerjem med zdravstvenimi opazovanji 40 bolnikov. Ta nabor slik naj bi bil po mnenju znanstvenikov dovolj, da so njihovi zamisli lahko dosegli raven napovedi, ki jo zdravniki običajno pokažejo, ko poskušajo "na oko" določiti življenjsko dobo svojih pacientov.
Potem ko so se prepričali, da sistem, ki so ga ustvarili, pravilno napoveduje pričakovano življenjsko dobo na fotografijah organov že umrlih bolnikov, so znanstveniki preverili, kako se bo spopadel z delom v "bojnih" razmerah. Za to so zaposlili skupino osmih mladih in starejših bolnikov, jim s tomografom osvetlili prsni koš in v naslednjih nekaj letih opazovali njihovo življenje.
Kot se je izkazalo, se je program res dobro spopadel z nalogami, ki so mu bile dodeljene - pravilno je napovedal pričakovano življenjsko dobo 69% prostovoljcev in pravilno ugotovil, kateri bolniki v ambulantah bodo umrli v naslednjih petih letih.
Ker znanstveniki ne vedo, kako delujejo tako globoke nevronske mreže "od znotraj" in kako prihajajo do zaključkov, ostaja nejasno, katere značilnosti računalnik uporablja za napovedovanje smrti osebe. Hkrati sorazmerno visoka natančnost napovedi za ljudi, ki trpijo zaradi obstruktivne pljučne bolezni ali srčnega popuščanja, govori v prid dejstvu, da so takšne bolezni najmočneje vplivale na "mnenje" AI.
Razširitev baze podatkov in vključitev več prostovoljcev v eksperimente, upajo znanstveniki, bo znatno izboljšala kakovost napovedi in jih naredila natančnejše za ljudi, ki ne trpijo za hudimi srčnimi in pljučnimi boleznimi. Zdaj po besedah Oakden-Rainerja njegova ekipa "trenira" novo različico nevronske mreže, ki temelji na fotografijah 12 tisoč bolnikov, kar naj bi bistveno izboljšalo natančnost napovedi.