Dnešné počítačové algoritmy dokážu vyriešiť neuveriteľne ťažké úlohy
s vysokou presnosťou a v masovom meradle vďaka inteligencii podobnej ľudskej.
Počítačovej inteligencii sa často hovorí UI
alebo umelá inteligencia.
UI je pripravená mať v budúcnosti výrazný vplyv na náš život.
Dnes však stále stojíme tvárou v tvár veľkým výzvam,
ktoré sa týkajú odhaľovania a diagnostiky niekoľkých život ohrozujúcich
ochorení ako sú infekčné choroby či rakovina.
Tisícky pacientov každý rok
prichádzajú o život pre rakovinu pečene alebo ústnej dutiny.
Najlepší spôsob, ako týmto pacientom pomôcť,
je včas odhaliť a diagnostikovať ich ochorenia.
Ako dnes diagnostikujeme tieto ochorenia a dokáže nám umelá inteligencia pomôcť?
Pacientov, u ktorých je podozrenie na niektorú z týchto chorôb,
najskôr špecialista pošle
na veľmi drahé vyšetrenie pomocou zobrazovacích metód
ako napr. fluorescenčné zobrazovanie CT, MRI...
Po získaní snímok
ich ďalší špecialista musí zhodnotiť a porozprávať sa s pacientom.
Ako vidíte, tento proces je veľmi náročný na zdroje, ktorými sú
obaja lekári špecialisti a drahé zobrazovacie technológie,
Tento proces je nemysliteľný v rozvojových krajinách.
A v skutočnosti aj v mnohých rozvinutých krajinách.
Môže nám teda umelá inteligencia pomôcť tento problém vyriešiť?
Ak by som dnes použil tradičnú architektúru umelej inteligencie
na vyriešenie tohto problému,
potreboval by som 10 000,
opakujem, 10 000 veľmi drahých lekárskych snímok,
Potom by som šiel za špecialistom,
ktorý by mi snímky vyhodnotil.
Za pomoci týchto dvoch informačných zdrojov
dokážem vytrénovať štandardnú hlbokú neurálnu sieť alebo sieť hĺbkového učenia,
ktorá by nám poskytla pacientovu diagnózu.
Podobne ako v predošlom príklade,
tradičné postupy umelej inteligencie
sa stretávajú s rovnakým problémom.
Veľké množstvo údajov, špecialisti a špeciálne zobrazovacie technológie.
Dokážeme vynájsť presnejšie, efektívnejšie
a hodnotnejšie architektúry umelej inteligencie,
ktoré by nám pomohli vyriešiť tieto závažné problémy, ktorým čelíme?
A to je presne oblasť, ktorej sa môj tím v Media Labe MIT venuje.
Vynašli sme mnoho druhov netradičných architektúr UI s cieľom
vyriešiť niektoré z najpálčivejších problémov, ktorým čelíme
v medicínskom zobrazovaní a klinických testoch.
V príklade, ktorý som dnes uviedol, sme mali dva ciele.
Prvým cieľom bolo znížiť počet snímok
potrebných na naučenie algoritmov UI.
Naším druhým cieľom, boli sme ambicióznejší,
bolo znížiť potrebu drahých zobrazovacích technológií,
ktoré snímajú pacientov.
A ako sme to dosiahli?
Pri prvom cieli
namiesto desiatok až tisícok drahých snímok
ktoré sme potrebovali na začiatku pri tradičnej UI
sme začali s jedinou snímkou.
Spolu s tímom sme objavili veľmi šikovný spôsob, ako zo snímky
vytiahnuť miliardy blokov údajov.
Tieto údaje zahŕňali farby, pixely, geometriu
a priebeh choroby na lekárskej snímke.
Takpovediac sme premenili jedinú snímku na miliardy údajov na učenie,
čo značne znížilo množstvo potrebných údajov.
Na dosiahnutie druhého cieľa,
zníženia využívania drahých zobrazovacích technológií na snímanie pacientov,
sme začali so štandardnou čiernobielou fotkou
urobenou buď digitálnou zrkadlovkou alebo mobilom.
Pamätáte si tie miliardy blokov údajov?
Naukladali sme tie z lekárskej snímky na fotku
a vytvorili tzv. zloženú snímku.
Prekvapilo nás, že sme potrebovali iba 50,
opakujem, iba 50
zložených snímok na naučenie efektívnych algoritmov.
Aby som to zhrnul,
namiesto použitia 10 000 veľmi drahých lekárskych snímok
dokážeme naučiť algoritmy UI netradičným spôsobom,
s využitím iba 50 štandardných fotografií vo vysokom rozlíšení
získaných pomocou digitálnych fotoaparátov alebo mobilov
a následne určiť diagnózu.
Čo je dôležitejšie,
naše algoritmy dokážu spracovať, v budúcnosti ale aj teraz,
veľmi jednoduché čiernobiele fotografie od pacienta
namiesto drahých lekárskych zobrazovacích technológií.
Verím, že sme pripravení vstúpiť do éry,
v ktorej umelá inteligencia
dokáže významne ovplyvniť našu budúcnosť.
A tiež si myslím, že namiesto tradičnej UI,
ktorá je síce bohatá na údaje, ale ťažko použiteľná,
by sme mali naďalej rozmýšľať
nad netradičnou architektúrou UI,
ktorej stačí malé množstvo údajov
na vyriešenie najdôležitejšieho problému, ktorému dnes čelíme,
hlavne v oblasti zdravia.
Ďakujem veľmi pekne.
(potlesk)