Australian biologit ovat luoneet tekoälyjärjestelmän (AI), joka pystyy ennustamaan ihmisen eliniän 69 prosentin tarkkuudella yhdestä elinten valokuvasta, Scientific Reports -lehdessä julkaistun artikkelin mukaan.
Kyberneettinen "käki"
Viime vuosina matematiikan kehityksen ja tietokoneiden laskentatehon kasvun ansiosta tutkijoilla on mahdollisuus luoda monimutkaisia hermoverkkoja, tekoälyjärjestelmiä, jotka kykenevät suorittamaan ei-triviaalit tehtävät ja jopa "ajattelemaan" luovasti luomalla uusia esimerkkejä taiteesta ja tekniikasta.
Esimerkiksi pelkästään viime vuoden aikana tutkijat ovat luoneet tekoälyn, joka pystyy pelaamaan "lukemattomaa" muinaista kiinalaista Go-peliä, etsimällä sanomalehdistä historian tärkeimpiä tapahtumia, kirjoittamalla komentosarjoja tietokonepeleille, värittämällä valokuvia ja videoita "kuten Van Gogh" ja piirtämällä kuvia. Vuoden alussa tutkijat esittivät tekoälyjärjestelmän, joka pystyy erottamaan myyrät ihosyövästä paremmin kuin kokeneimmat ihotautilääkärit.
Oakden-Rainer ja hänen kollegansa ottivat tämän idean eteenpäin ja loivat koneen älykkyysjärjestelmän, joka voi määrittää ihmisen elämän keston hänen sisäelimensä valokuvista, jotka on saatu tietokonetomografilla.
Tämä ohjelma on ns. Syvä eli erittäin tarkka hermoverkko - monikerroksinen rakenne, joka koostuu useista kymmenistä tai satoista yksinkertaisemmista hermoverkoista. Kukin niistä ei käsittele raakatietoja, vaan yllä olevan verkon kautta saatuja analyysituotteita, mikä mahdollistaa hyvin monimutkaisten ongelmien yksinkertaistamisen ja ratkaisemisen suhteellisen vaatimattomilla laskennallisilla resursseilla.
Nämä verkostot eivät pysty ratkaisemaan ongelmia heti niiden luomisen jälkeen - ihmisten tavoin heidän on opittava omista virheistään pitkään, ennen kuin he alkavat saada oikeita vastauksia.
Mainosvideo:
Tekoälyn taika
Tällaiseen koulutukseen Oakden-Rainer ja hänen kollegansa käyttivät useita tuhansia rinta- ja vatsakuvia, jotka otettiin tomografisella skannerilla 40 potilaan terveystarkkailun aikana. Tutkijoiden mukaan tämä kuvajoukko riitti heidän aivopoikansa voidakseen saavuttaa ennustustason, jonka lääkärit yleensä osoittavat yrittäessään "silmällä" määrittää potilaansa eliniän.
Tarkastettuaan, että heidän luomansa järjestelmä ennustaa oikein elinajanodotteen jo kuolleiden potilaiden elinten valokuvista, tutkijat tarkistivat, kuinka se selviytyisi työstä "taistelutilanteissa". Tätä varten he rekrytoivat ryhmän kahdeksasta nuoresta ja vanhuksesta, valaisivat rintaansa tomografilla ja tarkkailivat heidän elämäänsä seuraavien vuosien aikana.
Kuten kävi ilmi, ohjelma selviytyi hyvin sille osoitetuista tehtävistä - se ennusti oikein 69 prosentille vapaaehtoisista odotettavissa olevan elinajan, selvittäen oikein, mitkä klinikoiden potilaat kuolevat seuraavien viiden vuoden aikana.
Koska tiedemiehet eivät tiedä kuinka syvät hermoverkot toimivat "sisältäpäin" ja miten ne tekevät johtopäätökset, on edelleen epäselvää, mitä erityispiirteitä tietokone käyttää ennustamaan henkilön kuolemaa. Samaan aikaan obstruktiivisesta keuhkosairaudesta tai sydämen vajaatoiminnasta kärsivien ennusteiden suhteellisen korkea tarkkuus puhuu sen tosiasian puolesta, että tällaiset sairaudet vaikuttivat voimakkaimmin tekoälyn "mielipiteeseen".
Tutkijat toivovat, että tietokannan laajentaminen ja useampien vapaaehtoisten osallistuminen kokeisiin parantaa merkittävästi ennusteiden laatua ja tekee niistä tarkempia ihmisille, jotka eivät kärsi vakavista sydän- ja keuhkosairauksista. Nyt Oakden-Rainerin mukaan hänen tiiminsä "kouluttaa" uutta versiota hermoverkosta, joka perustuu 12 tuhannen potilaan valokuviin, minkä pitäisi parantaa merkittävästi ennusteiden tarkkuutta.