Гоогле алгоритам је био 100 посто сигуран да је фотографија мачке Гуацамоле

Испоставило се да Гоогле-ови алгоритми ипак нису толико прецизни. Током медицинске конференције ове недеље, професор Харвардског правног факултета открио је како се Гоогле-ова технологија препознавања слика може лако преварити у идентификовању уобичајене кућне мачке као укусног дела гвакамола.



Јонатхан Зиттраин, говорећи на конференцији Прецисион Медицине 2019 у Бостону, показао је публици фотографију табане мачке која је правилно категорисана од Гоогле-ових система слика. Затим је показао слику исте мачке, са само промењеним малим пикселом. Алгоритам се вратио овог пута изјавивши да је 100 посто сигуран да фотографија приказује неки гуац ​​’.

Иако је мало вероватно да ће Гоогле-ов систем ускоро бити позван на роштиљ, Зиттраин је искористио анегдоту да истакне кључну тачку о коришћењу вештачке интелигенције у здравству. СтатНевс известио је да је показао како се овај систем фронта, који се користи у целом свету, може тако лако преварити.



У реду, сада ставимо ово у свет медицине: Како се осећате када (алгоритам) испљуне са стопостотним уверењем да је гуацамоле оно што вам треба да бисте излечили оно што вас мучи? рекао је.

ког дана ваздух од рике и мртваца

Зашто је Гоогле збунио мачку са гвакамолом



До ових проблема долази због начина на који алгоритми класификују објекте. Сазнаје о сићушним пикселима који имају тенденцију да чине један објекат, али за разлику од човека, не могу узети у обзир општија обележја објекта. Ако га довољно тачака пребаци у другу категорију, то мења резултат. Промена довољно пиксела да покрене овај нови резултат позната је као противнички напад .

То је довело до дивљих незгода попут система који је мислио да је корњача је била пиштољ , или а такси је био пас .

Иако су мачке гвакамола несумњиво смешне, али није тако сјајно када систем доведе до неисправне здравствене дијагнозе на основу неколико залуталих пиксела.

је Антхони Хопкинс у 2. сезони Вестворлд -а



Корњача или пиштољ? Унспласх / Векор Тмг

Инверзна је контактирао Гоогле ради коментара по овом питању.

Како Гоогле-ово препознавање слика може у великој мери да побољша здравствену заштиту

Гоогле је показао понос својом способношћу да користи сличне системе за лечење пацијената. Извршни директор Сундар Пицхаи је прогласио А.И. и здравство као једно од највећих подручја за могућности компаније у наредних 10 до 20 година.



Технологија је помогла дијагностиковати дијабетичку болест ока , коју обично примети обучени лекар гледајући скенирање мрежњаче. Такође се помаже код рака плућа: Лили Пенг Гоогле-а А.И. Здравствени тим је на једном догађају у компанији прошлог месеца објаснио како би његов систем могао да повећа стопу преживљавања од рака плућа на 40 процената.

Питање је, објаснио је Пенг, у томе што се 80 одсто таквих карцинома не ухвати рано. Пет година касније, пацијент са стадијумом 1 има 50 одсто шанси за преживљавање, али пацијент са стадијумом 4 у истом тренутку нуди два процента шансе за преживљавање. Систем може да прегледа ЦТ снимке и идентификује ове карциноме у раној фази чак и када су их лекари пропустили приликом почетног проласка, осигуравајући тим који може да делује пре него што рак постане видљивији.

ако ме не волиш у најгорем случају, не заслужујеш ме у мом најбољем мем

Јасно је да је ово обећавајући, али рани резултат и радујемо се сарадњи са медицинском заједницом да бисмо користили технологију попут ове како бисмо побољшали исходе за пацијенте, рекао је Пенг на Гоогле И / О конференцији за програмере у Моунтаин Виеву у Калифорнији прошлог месеца.

Сличан пробој најавио је Гоогле ДеепМинд још 2016. Систем за машинско учење могао би да помогне у лечењу рака усне шупљине, главе и врата. Систем смањује време потребно за сегментацију, што помаже стручњацима да избегну здраво ткиво током процеса, смањујући овај процес са четири сата на један.

Да ли су мачке Гуацамоле облик азбеста?

Гоогле-ови алгоритми раније нису успевали, понекад до високо публикованих резултата. Током снимања у Лас Вегасу 2017. године, Гоогле идентификовао погрешну особу као кривац. 2015. године обележила двоје црнаца као гориле у апликацији Фотографије:

јацкиалцине / Твиттер

када се дарује

За Зиттраин, кварови алгоритма доводе у питање да ли је добра идеја веровати А.И. у критичним здравственим апликацијама. Упоредио је машинско учење са врстама азбеста, приметивши како је азбест постао уобичајен само да би људи касније открили његове лоше ефекте.

Рани резултати А.И. у здравству изазвало је узбуђење. ПВЦ види А.И. играјући улогу у свим аспектима процеса лечења у будућности, и један Извештај БГВ предвиђа тржиште би требало да вреди 6,6 милијарди долара до 2021.

Надамо се да ћемо до те фазе разрадити како да кажемо табију од табаска.