—уществует ли он в принципе - искусственный интеллект?
ѕоиск по сайту
јвторизаци€
«ачем нужна регистраци€?
Ћогин:
ѕароль:
–егистраци€
«абыли свой пароль?
ƒл€ сотрудников ќ»ѕ»
ƒл€ сотрудников ќ»ѕ» ЌјЌ Ѕеларуси
ƒл€ обращений
ƒл€ обращений

просим прин€ть участие в опросезаполнить анкету

ќфициальный интернет-портал ѕрезидента –еспублики Ѕеларусь

Ќациональна€ академи€ наук Ѕеларуси

—еть BASNET

√рид-сеть высокопроизводительных вычислительных ресурсов Ќациональной академии наук Ѕеларуси

ѕортал рейтинговой оценки качества оказани€ услуг организаци€ми –еспублики Ѕеларусь† †

—уществует ли он в принципе - искусственный интеллект?


07.08.2017

kalinovsky.jpg—уществует ли он в принципе Ч искусственный интеллект? ¬ конце концов, что вкладываетс€ в это пон€тие? ќб этом нам рассказал сотрудник лаборатории анализа биомедицинских изображений ќбъединенного института проблем информатики ЌјЌ јлександр  јЋ»Ќќ¬— »….

Ч “ак это и есть искусственный интеллект? 

Ч —корее, машинное обучение. Ёто когда вы даете машине задачу на входе и надеетесь получить определенный материал на выходе. ѕричем речь не всегда идет о полном алгоритме. ѕрорыв в машинном обучении с использованием нейросетей получилс€ за счет того, что нейросетевые модели сейчас позвол€ют работать с сырыми данными. »х информационна€ емкость такова, что они из этой информации могут сами выделить какие-то ключевые признаки. —кажем, вывести разницу между шерстью животного и рыбьей чешуей. ћы об этом не думаем, за это отвечает алгоритм. “о есть мы можем использовать нейросети как универсальный Ђвагонї. Ќапример, на изображении машина должна была распознать раковую опухоль. — помощью современных алгоритмов она справилась не хуже врачей.

  автоматической диагностике мы не готовы

Ч ћедицина Ч перспективное направление дл€ использовани€ машинного разума?

Ч ћашины, которые используют в медицине, сегодн€ больше настроены на помощь врачу, а не на автоматическую диагностику. ѕока, наверное, это правильно. ≈сли компьютер не отличил кота от собаки, вы улыбнетесь, а если речь будет идти о медицинской ошибке, думаю, реакци€ будет другой. Ќо есть и друга€ проблема. ƒаже если у вас есть универсальный алгоритм, готовый обучатьс€, это половина дела. ќн должен быть дополнен базой Ч большим количеством специально размеченных изображений. »х, чтобы было пон€тно, тот же фоторедактор всего лишь дл€ изменени€ цвета волос имеет в базе тыс€ч 20! ¬ медицине это проблема. –азметить на фото волосы могу €, можете вы, но разметить опухоль может только специалист. ” врачей сегодн€ нет понимани€, зачем машине нужны такие данные. ј ведь с такой информацией у нас могло бы быть легче, чем в западных странах, где она в большинстве случаев носит конфиденциальный характер.  оманда института разрабатывает базу сбора медицинских данных. ≈сли бы еще ее совместить со специальной подготовкой этой информации дл€ машины, был бы прорыв! ѕричем это та сфера, где всегда есть результат. » нет каких-либо финансовых рисков.


Ч ћашина может обучатьс€ сама?

Ч —егодн€ нет четкой формулировки и каких-то наборов качеств, которые вкладываютс€ в современное пон€тие Ђискусственный интеллектї.  то-то говорит, это интеллект, как у человека. ƒл€ этого даже ввели так называемый тест “ьюринга, который тестирует машину на возможность в беседе обмануть собеседника. ’от€, на мой взгл€д, это очень узкое понимание искусственного интеллекта. Ќесколько лет назад команда Google Deepћind создала AlphaGo Ч программу дл€ игры, где агент должен попытатьс€ решить какую-то задачу, но решению ее  он должен научитьс€ сам. “ак вот эта программа стала первой в мире, котора€ выиграла матч у профессионального игрока по логической китайской настольной игре √о. ѕоверьте, это намного сложнее, чем игра в шахматы. “ак вот авторы давали машине только элементарную теорию этой игры, а программа обучалась сама на парти€х профессионалов. » это стало надеждой на возможность развити€ искусственного интеллекта именно в том понимании, о котором вы говорите, и использовани€ его в других област€х. Ќо первыми этим воспользовались маркетологи, которые попул€ризировали это пон€тие. Ќо они же ввод€т нас в заблуждение, называ€ так и те вещи, которые относ€тс€ к искусственному интеллекту весьма отдаленно. 


Ч Ќаука давно вышла за страновые рамки. Ёто пон€тно. » все же хотелось бы пон€ть, что можем и умеем мы?

Ч Ќаша лаборатори€ занимаетс€ обработкой изображений, и у нас это получаетс€. Ќапример, определением опухолей. –ешаем задачи так называемого компьютерного зрени€. Ќапример, в применении обработки космических изображений. ј именно помогаем нашему сельскому хоз€йству проводить мониторинг земель. —ледить в ручном режиме, раскопал ли кто-то себе в неположенном месте огород, сложно.  ак и проверить, что растет на тех или иных земл€х. ƒл€ этого нужно иметь большой штат людей, которые поедут в командировки в регионы, либо, как мы, сделать это с помощью специальных алгоритмов.  омпьютерное зрение в рамках одного из заказов мы используем дл€ возврата Ђзаблудившихс€ї беспилотников, которые потер€ли сигнал GPS. «авершаем совместный проект с американцами по подготовке алгоритма работы с трехмерными снимками по заболеваемости туберкулезом.


Ч јлександр јлександрович, по вашему мнению, как расширить область применени€ искусственного интеллекта?

Ч Ќаука не должна работать в отрыве от практиков, производства. ћы входим в состав кластера Ђ»скусственный интеллектї. ’орошо, что такой есть, но этого недостаточно. ќбразно говор€, € ведь не стал сидеть на другом стуле. — коллегами мы работали и без этого. Ќужен следующий шаг. Ќапример, проект, заказ от промышленности. Ќо его нет. ј идеи есть, их хватает.

»сточник: sb.by


¬озврат к списку