пропедевтика. реферат. Искусственный интеллект
 Скачать 35.75 Kb.
|
|
Министерство образования и науки Российской Федерации Пермский государственный медицинский университет (ПГМУ) им. академика Е. А. Вагнера Педиатрический факультет Кафедра пропедевтики детских болезней РЕФЕРАТ На тему «Искусственный интеллект» Работу выполнила студентка первого курса Пед. 21-07 Устюгова Александра Ивановна г. Пермь 2021 Содержание Введение 2 1.Понятие искусственный интеллект 3 1.1 Что такое искусственный интеллект? 3 1.2 Начало внедрения ИИ 4 2.Искусственный интеллект в наши дни 5 2.1 ИИ в медицине 5 2.2 Риски и опасения ИИ 6 2.3 Перспективы ИИ 7 Список литературы 9 Введение На сегодняшний день искусственный интеллект считается одним из самых перспективных направлений развития не только ИТ-отрасли, но и многих других сфер деятельности человека. В области медицины ИИ тоже набирает обороты и постепенно превращается в важного помощника медицинского персонала. Технологии искусственного интеллекта в корне меняют мировую систему здравоохранения, позволяя кардинальным образом переработать систему медицинской диагностики, разработку новых лекарственных средств, а также в целом повысить качество услуг здравоохранения при одновременном снижении расходов для медицинских клиник.
1.1 Что такое искусственный интеллект? Искусственный интеллект – это технология, а точнее направление современной науки, которое изучает способы обучить компьютер, роботизированную технику, аналитическую систему разумно мыслить также как человек. Собственно мечта об интеллектуальных роботах-помощниках возникла задолго до изобретения первых компьютеров. Исследования в сфере ИИ ведутся путем изучения умственных способностей человека и переложения полученных результатов в поле деятельности компьютеров. Таким образом, искусственный интеллект получает информацию из самых разных источников и дисциплин. Это и информатика, математика, лингвистика, психология, биология, машиностроение. На основе массива данных с помощью технологии машинного обучения компьютеры пытаются имитировать интеллект человека Главные цели ИИ Создание аналитических систем, которые обладают разумным поведением, могут самостоятельно или под надзором человека обучаться, делать прогнозы и строить гипотезы на основе массива данных. Реализация интеллекта человека в машине – создание роботов-помощников, которые могут вести себя как люди: думать, учиться, понимать и выполнять поставленные задачи. Более умного человека мы отличаем по поведению, и способности находить правильные решения для более сложных задач. Так же и система с искусственным интеллектом отличается не особенным внешним видом, а поведением и задачами, которые она способна решать 1.2 Начало внедрения ИИ Авторство термина «искусственный интеллект» приписывают Джону Маккарти – основоположнику программирования, изобретателю языка Лисп. В 1956 году будущий лауреат престижной премии Тьюринга продемонстрировал в университете Карнеги-Меллон прототип программы на основе ИИ. В 1943-45 годах закладываются основы для понимания и создания нейронных сетей, а уже в 1950 году Алан Тьюринг публикует в научном издании анализ интеллектуальной шахматной игры. В 1958 году появляется первый язык программирования искусственного интеллекта – Лисп. В период с 1960 по 1970 ряд ученых доказали, что компьютеры способны понимать естественный язык на достаточно хорошем уровне. В 1965 году разработали Элизу – первого робота-помощника, который мог говорить на английском языке. В эти же годы направление ИИ стало привлекать правительственные и военные организации США, СССР и других стран. Так Министерство обороны США уже к 70-м годам запустило проект виртуальных уличных карт – прототип GPS. В 1969 году ученые Стэнфордского университета создали Шеки – робота с ИИ, способного самостоятельно перемещаться, воспринимать некоторые данные и решать несложные задачи. В Эдинбургском университете в 1973 был создан робот Фредди – это шотландский представитель семейства ИИ мог использовать компьютерное зрение для того, чтобы находить и собирать разные модели. В СССР искусственный интеллект также развивался стремительно. Академики А.И. Берг и Г.С.Поспелов в 1954-64 годах создают программу «АЛПЕВ ЛОМИ», которая автоматически доказывает теоремы. В эти же годы советскими учеными был разработан алгоритм «Кора», который моделирует деятельность человеческого мозга при распознавании образов. В 1968 году Турчиным В.Ф создается символьный язык обработки данных РЕФАЛ. 80-е годы XX века стали прорывными для ИИ. Учеными были разработаны обучающие машины – интеллектуальные консультанты, которые предлагали варианты решений, умели самообучаться на начальном уровне, общались с человеком на ограниченном, но уже естественном языке. В 1997 году создали известную шахматную программу – компьютер «Дип Блю», который обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. В эти же годы Япония приступает к разработке проекта компьютера 6-го поколения на основе нейросетей. В 2000-е годы вновь появился интерес к робототехнике. ИИ активно внедряется в космическую отрасль, а также осваивается в бытовой сфере. Появляются системы умного дома, «продвинутые» бытовые устройства. Роботы Кисмет и Номад исследуют районы Антарктиды.
2.1 ИИ в медицине Присутствие ИИ в медицине начало проявляться только в последние годы, но уже сейчас он помогает анализировать состояние пациента быстрее и более точно. Самым крупным и наиболее обсуждаемым проектом применения ИИ в медицине является американская корпорация IBM и ее когнитивная система IBM Watson. Первоначально это решение стали обучать и затем применять в онкологии, где IBM Watson уже длительное время помогает ставить точный диагноз и находить эффективный способ излечения для каждого из пациентов. В 2014 году IBM объявила о сотрудничестве с фармацевтической компанией Sanofi для работы над обучением Watson, пониманию результатов научных исследований и клинических испытаний. По утверждению представителей компании, это позволит существенно сократить время клинических испытаний новых лекарств, а врачи смогут давать лекарства, наиболее подходящие конкретному пациенту. В том же 2014 году IBM объявила о разработке программного обеспечения, способного интерпретировать и текст, и изображения. Для каждого типа данных используются отдельные алгоритмы. Так что в итоге Avicenna сможет понимать медицинские снимки и записи, и будет выполнять функции ассистента радиолога. Над похожей задачей работает и другой проект IBM — Medical Sieve. В данном случае речь идет о развитии искусственного интеллекта «медицинского ассистента», который сможет быстро анализировать сотни снимков на предмет отклонения от нормы. Это поможет радиологам и кардиологам заняться теми вопросами, в которых искусственный интеллект пока бессилен. Врачи, занимающиеся редкими детскими болезнями, используют IBM Watson, чтобы ставить более точные диагнозы: искусственный интеллект будет искать необходимую информацию в клинических базах данных и научных журналах, которые хранятся в медицинском облаке Дополнительно к прямому клиническому применению, элементы ИИ могут быть использованы и во вспомогательных процессах медицинской организации. Системы ИИ могут помочь с выдачей рекомендаций по своевременной настройке справочников, тарифов или даже заметить аномальное поведение сотрудника и порекомендовать его руководителю, направить его на обучение работе с системой, так как возникли подозрения в его невысоком профессионализме и замедленной реакции. 2.2 Риски и опасения ИИ Ошибки в диагнозах Одной из важнейших проблем применения искусственного интеллекта в медицине можно назвать риск ошибочного выставления диагноза. Об этом прямо говорится в одном из свежих исследований. Учёные предупреждают, что использование методов реконструкции и анализа снимков с помощью искусственного интеллекта для постановки диагноза и определения лечения может в конечном итоге нанести вред пациентам. По их словам, даже мелкие погрешности «на входе» могут привести к принципиально разным диагнозам на выходе. Опасения со стороны медучреждений Общество всегда борется за использование новых технологий в нашей жизни. Но рисковать и первым внедрять их в своих рабочие процессы готовы не все. В медицине особенно. Мало кто готов взять на себя ответственность задействовать новые инструменты, которые ещё недостаточно изучены и неизвестно, насколько эффективны они будут. Больницы и чиновники боятся как рисков, вызванных использованием новых устройств, так и критики со стороны пациентов, которые не хотят становиться «подопытными кроликами» и просят, чтобы их лечили по старинке. Получается замкнутый круг. Забота о конфиденциальности данных Данные о состоянии здоровья пациентов — это персональные данные, крайне чувствительная информация. Соответственно, для их защиты необходимо создать надлежащие механизмы. Случаются утечки, про которые сообщали многие, так что системы защиты нужно дорабатывать. 2.3 Перспективы ИИ На рынок медицинских технологий входят: Google, Apple, Microsoft. Их продукты с использованием ИИ улучшают точность диагнозов, доступность врачей и систематизацию медицинских данных. Преимущество этих больших компаний в наличии средств и квалифицированных сотрудников. Это позволяет им создавать комплексные продукты, которые включают не доступные ранее возможности. Например, Google Health – это сервис, объединяющий разнообразные услуги как для пациентов, так и для врачей. С помощью ИИ он помогает предотвратить слепоту, выявить рак груди на ранней стадии, поддерживать психическое здоровье и т.д. Однако новейшим технологиям сейчас противопоставлены их дороговизна и недоверие людей к машинам. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. Следовательно, чтобы удовлетворить аудиторию, нужно создавать оптимальные продукты. Например, более простые и дешевые ИИ-системы сделают медицину доступнее, а качественный маркетинг и положительные отзывы убедят клиентов в пользе искусственного интеллекта. Заключение Последние годы стремительные темпы роста ИИ выражаются во все большем проникновении роботов различного назначения в нашу повседневную жизнь. Робототехника обнаруживает перспективы своего развития в ближайшем будущем. Ученые стремятся, как можно сильнее приблизить искусственный интеллект к естественному, то есть создать разумных роботов. На первом месте следует поставить контроль над исследованиями в сфере искусственного интеллекта. Понимая возможные угрозы от ничем не ограниченных экспериментов в области ИИ, можно будет предотвратить многие ошибки в будущем. Список литературы Научная статья Гусева А.В. «Homo Roboticus? Люди и машины в поисках взаимопонимания», Джон Маркофф «Искусственный интеллект. Современный подход», Стюарт Рассел, Питер Норвиг |