AI koronavirusun yayılması ilə necə mübarizə aparır?


cavab 1:

Süni intellekt bir gələcək koronavirusla mübarizə edə bilər

.

Koronavirus kimi xəstəliklər tez-tez alimlər üçün müalicə tapmaları üçün çox tez yayılır. Ancaq gələcəkdə süni intellekt tədqiqatçılara daha yaxşı bir iş görməyə kömək edə bilər.

Yayılan texnologiyanın hazırkı epidemiyada böyük rol oynaması ehtimalı çox gec olsa da, sonrakı yayılmalara ümid var. AI, hansı növ müalicə üsullarının işləyə biləcəyini və ya sonrakı təcrübələrin davam etdirilməsini asanlaşdıran əlaqələri tapmaq üçün məlumat kurqanlarıyla birləşməyi yaxşı bilir.

Sual budur ki, Çində ilk dəfə ötən ilin sonlarında yaranan və təxminən iki ay ərzində 75.000-dən çox insanı xəstələndirən Covid-19 kimi yeni ortaya çıxan bir xəstəlik haqqında yalnız az miqdarda məlumat əldə edəndə Big Data nə ilə nəticələnəcəkdir.

Tədqiqatçıların, ilk bildirilən hallardan bir neçə həftə sonra yeni virusun gen ardıcıllığını çıxara bilməsi, ümidverici bir şeydir, çünki bu, baş verən zaman dərhal dərhal daha çox məlumatın olduğunu göstərir.

Andrew Hopkins, İngiltərədəki başlanğıc Exscientia Ltd-nin Oxford şirkətinin baş icraçı direktoru narkotik aşkarlanması üçün süni intellekt hazırlamağa kömək edənlər arasındadır. AI sayəsində yeni müalicələrin konsepsiyadan klinik sınaqlara qədər 18 ilə 24 ay arasında keçə biləcəyini söyləyir.

Exscientia, ilkin tədqiqat mərhələsində bir ildən az müddət sonra laboratoriyada sınanmağa hazır olan obsesif-kompulsif pozğunluğu müalicə etmək üçün yeni bir birləşmə hazırladı. Şirkətdən verilən məlumata görə, bu orta göstəricidən təxminən beş dəfə daha sürətlidür.

Cambridge-based Healx-də buna bənzər bir yanaşma var, ancaq mövcud dərmanlar üçün yeni istifadələr tapmaq üçün maşın öyrənməsindən istifadə edir. Hər iki şirkət öz alqoritmlərini xəstəliklər üçün yeni müalicə üsullarını təklif etmək üçün jurnallar, biomedikal verilənlər bazası və klinik sınaqlar kimi mənbələrdən yığılmış məlumatlarla bəsləyirlər.

İnsan nəzarəti

İki şirkət, hər biri bu prosesi istiqamətləndirməyə kömək etmək üçün AI ilə birlikdə işləmək üçün insan tədqiqatçılarından ibarət bir qrupdan istifadə edirlər. Centaur Chemist adını daşıyan Exscientia yanaşmasında dərman dizaynerləri birləşmələrin axtarışı üçün alqoritm strategiyalarını öyrətməyə kömək edir. Healx, AI'nin proqnozlarını nəticələri təhlil edən və nəyin ardınca getməyinizə qərar verən tədqiqatçılara verir.

Healx şirkətinin baş elmi işçisi Neil Tompson, yeni xəstəlik haqqında kifayət qədər məlumat olduğu müddətdə, texnikanın koronavirus kimi bir yayılmaya qarşı tətbiq edilə biləcəyini söylədi. Healx, koronavirusla mübarizə və ya baş vermə üçün texnologiyasını çimmək üzərində işləmir, amma bu uzanmayacaq.

Thompson müsahibəsində "Biz olduqca yaxınıq" dedi. "İstifadə etdiyimiz AI alqoritmləri haqqında çox şey dəyişdirməyə ehtiyac olmazdıq. Dərman xüsusiyyətlərinin xəstəlik xüsusiyyətlərinə uyğun olmasına baxırıq. "

Süni intellekt alqoritmləri artıq bildiyimiz xəstəliklərə qarşı dərmanlar atmağa başlayır. Massachusetts Texnologiya İnstitutunun tədqiqatçıları cümə axşamı günü dedilər ki, bu üsul digər müalicələrə qarşı davamlı olan bəzi bakteriyaları, hətta bəzi xəstəlikləri öldürə biləcək güclü yeni bir antibiotik birləşməsini təyin etmək üçün istifadə etdilər.

Bütün bu texnologiyalar üçün bir tutma klinik testdir. Bir xəstəliyin müalicəsi üçün istifadəsi üçün artıq təhlükəsiz olan dərmanlar da başqa birinə yazılmadan əvvəl yenidən sınaqdan keçirilməlidir. Onların təhlükəsiz və təsirli olduğunu göstərmək çox sayda insan üçün tənzimləyicilərin nəzərdən keçirilməsinə getmədən bir neçə il çəkə bilər.

Effektiv olmaq üçün AI əsaslı dərman istehsalçıları əvvəlcədən planlamalı, gələcəkdə problemlərə səbəb ola biləcək bir virus genomu seçərək bunu etməyə həvəsləri az olduqda hədəf alacaqlar.

Çox sağ ol.


cavab 2:

Oyun artıq davam edir!

Koronavirus üçün deyilsə, ən azı superbuglar üçün. MIT və Harvard-ın tədqiqatçıları AI-dən bir çox dərmana davamlı bakteriya öldürməyə qadir olan yeni bir antibiotik təyin etmək üçün istifadə etdilər. Mövcud dərmanların fərqli mexanizmlərindən istifadə edərək infeksiyalara qarşı mübarizə apara bilən kimyəvi birləşmələri təhlil etmək üçün bir maşın öyrənmə alqoritmi öyrətdilər.

Laboratoriyalarda böyüdülən bakteriya və bakteriya üzərində test aparmaq üçün bir model (onlar Xalisin adlandırdılar) müəyyənləşdirən 2500 molekul üzərində modellərini öyrətdilər. "Halisin", bir çox dərmana davamlı bakteriyanı öldürə bilər

mikobaktirium vərəm, clostridium difficile

acinetobacter baumannii.

Halisin yoluxmuş iki siçanı müalicə etdi

A.baumannii.

Yeri gəlmişkən, İraq və Əfqanıstandakı bir çox ABŞ əsgəri eyni səhvə yoluxdu. Xəbərdə deyilir ki, bu iki siçanın dərisinə tətbiq olunan Xalicinin bir məlhəmi yalnız 24 saat ərzində onları tamamilə müalicə etdi.

Dərman aşkar etmək üçün proqnozlaşdırılan kompüter modellərindən istifadə yeni deyil, lakin Halicin ilə bu günə qədər ən yaxşı uğur görülür.

Tədqiqatçıların fikrincə, onların proqnozlaşdırıcı modeli ənənəvi eksperimental yanaşmalar üçün qadağan ediləcək olanı edə bilər.

Halicinin bu uğuru bəşər tarixində mühüm bir mərhələyə gəlir. 2050-ci ilə qədər dünyada dərmanlara davamlı bakteriyalar səbəbiylə ölümlərin 10 milyona çatacağı proqnozlaşdırılır.

Halicinin insanlarda istifadəsi üçün əlavə iş tələb olunur. Onların alqoritmi bakteriyalar üçün nəzərdə tutulsa da, virusla mübarizə üçün də "təkmilləşdirilə" bilər.


cavab 3:

Təsəvvür edin ki, Çində bir xəstəxanada oxşar simptomlar olan 1000 xəstə var, xəstəxana nə edir? Semptomlar və diaqnoz barədə bütün məlumatlar sənədləşdirilmiş və elektron şəkildə mövcud olsa da, səhiyyə şöbəsi lazımi və müvafiq tədbirləri görməyə qadirdir.

AI nümunələri, sürətli aşkarlanması üçün oxşarlıqları aşkar etməkdə üstün və sürətli. Bunun bir nümunəsi

Google axtarışı mümkündür

dünyada mümkün xəstəlikləri aşkar etmək. Yalnız sadə axtarış nümunələri ilə AI, həqiqətən, dünyada böyük nisbətdə partlaya biləcək mümkün təhlükələri və epidemiyaları aşkar edə bilər.

Corona Virusuna qayıdaraq, Çində xəstəlik əlamətlərini sənədləşdirdikdən və diaqnoz qoyulduqdan sonra, bu məlumatları insanları bu simptomlarla skan edə biləcək və ehtimal yoluxmuş və ya daşıyıcı kimi təsnif edə bilən istilik detektorlarını yerləşdirə biləcək bütün mümkün hökumət təşkilatlarına paylayır. ya da immunitetlidir. Viruslar tez qarışdıqca, görünüşlərini dəyişməyə meyllidirlər, simptomlar dəyişə bilər və diaqnoz qoymaq çətindir. Ancaq AI ilə, Çin, xüsusən Wuhan'dan köçmüş və sonra beynəlxalq miqyasda şəhərlərə köçmüş insanlarla hökumətlərə kömək edə bilər. Bu məlumat AI tərəfindən təhlil edilə bilər, bu şəhərlərdən, xəstəxanalardan gələn xəbərləri tapmaq üçün tapmacanın parçalarını bir yerə yığmaq.

Ümid edirəm kömək edər!


cavab 4:

Son baxımdan, əgər korona müsbət xəstələrini müəyyənləşdirə və nümunə tapa biləcəyimizdən daha çox xəstə haqqında məlumatımız varsa. Bundan sonra, yeni bir xəstəni yoxlaya bilərik ki, bu xəstənin yoluxmuş olub-olmadığını əvvəlcədən öyrənə bilərik. Bunu ayırmaq üçün klassik maşın öyrənməsi və ya dərin öyrənmə üsulları istifadə edilə bilər.

Daha ümumi mənada çox ehtiyatlı olmalıyıq və əslində nəyin baş verdiyini ümumiləşdirmək üçün vərdişi təhlil etmək üçün modeli daha yaxşı tanımaq üçün vücudun tərkibindəki virus və dəyişikliklər və mexanizmlər nəyi təhlil etmək üçün tibb sahəsindəki insanla qarşılıqlı əlaqədə olmalıyıq.


cavab 5:

Koronavirus kimi xəstəliklər tez-tez alimlər üçün müalicə tapmaları üçün çox tez yayılır. Ancaq gələcəkdə süni intellekt tədqiqatçılara daha yaxşı bir iş görməyə kömək edə bilər.

Yayılan texnologiyanın hazırkı epidemiyada böyük rol oynaması ehtimalı çox gec olsa da, sonrakı yayılmalara ümid var. AI, hansı növ müalicə üsullarının işləyə biləcəyini və ya sonrakı təcrübələrin davam etdirilməsini asanlaşdıran əlaqələri tapmaq üçün məlumat kurqanlarıyla birləşməyi yaxşı bilir.

Sual budur ki, Çində ilk dəfə ötən ilin sonlarında yaranan və təxminən iki ay ərzində 75.000-dən çox insanı xəstələndirən Covid-19 kimi yeni ortaya çıxan bir xəstəlik haqqında yalnız az miqdarda məlumat əldə edəndə Big Data nə ilə nəticələnəcəkdir.

Tədqiqatçıların, ilk bildirilən hallardan bir neçə həftə sonra yeni virusun gen ardıcıllığını çıxara bilməsi, ümidverici bir şeydir, çünki bu, baş verən zaman dərhal dərhal daha çox məlumatın olduğunu göstərir.

Andrew Hopkins, İngiltərədəki başlanğıc Exscientia Ltd-nin Oxford şirkətinin baş icraçı direktoru narkotik aşkarlanması üçün süni intellekt hazırlamağa kömək edənlər arasındadır. AI sayəsində yeni müalicələrin konsepsiyadan klinik sınaqlara qədər 18 ilə 24 ay arasında keçə biləcəyini söyləyir.

Exscientia, ilkin tədqiqat mərhələsində bir ildən az müddət sonra laboratoriyada sınanmağa hazır olan obsesif-kompulsif pozğunluğu müalicə etmək üçün yeni bir birləşmə hazırladı. Şirkətdən verilən məlumata görə, bu orta göstəricidən təxminən beş dəfə daha sürətlidür.

Cambridge-based Healx-də buna bənzər bir yanaşma var, ancaq mövcud dərmanlar üçün yeni istifadələr tapmaq üçün maşın öyrənməsindən istifadə edir. Hər iki şirkət öz alqoritmlərini xəstəliklər üçün yeni müalicə üsullarını təklif etmək üçün jurnallar, biomedikal verilənlər bazası və klinik sınaqlar kimi mənbələrdən yığılmış məlumatlarla bəsləyirlər.

İnsan nəzarəti

İki şirkət, hər biri bu prosesi istiqamətləndirməyə kömək etmək üçün AI ilə birlikdə işləmək üçün insan tədqiqatçılarından ibarət bir qrupdan istifadə edirlər. Centaur Chemist adını daşıyan Exscientia yanaşmasında dərman dizaynerləri birləşmələrin axtarışı üçün alqoritm strategiyalarını öyrətməyə kömək edir. Healx, AI'nin proqnozlarını nəticələri təhlil edən və nəyin ardınca getməyinizə qərar verən tədqiqatçılara verir.

Healx şirkətinin baş elmi işçisi Neil Tompson, yeni xəstəlik haqqında kifayət qədər məlumat olduğu müddətdə, texnikanın koronavirus kimi bir yayılmaya qarşı tətbiq edilə biləcəyini söylədi. Healx, koronavirusla mübarizə və ya baş vermə üçün texnologiyasını çimmək üzərində işləmir, amma bu uzanmayacaq.

Thompson müsahibəsində "Biz olduqca yaxınıq" dedi. "İstifadə etdiyimiz AI alqoritmləri haqqında çox şey dəyişdirməyə ehtiyac olmazdıq. Dərman xüsusiyyətlərinin xəstəlik xüsusiyyətlərinə uyğun olmasına baxırıq. "

Süni intellekt alqoritmləri artıq bildiyimiz xəstəliklərə qarşı dərmanlar atmağa başlayır. Massachusetts Texnologiya İnstitutunun tədqiqatçıları cümə axşamı günü dedilər ki, bu üsul digər müalicələrə qarşı davamlı olan bəzi bakteriyaları, hətta bəzi xəstəlikləri öldürə biləcək güclü yeni bir antibiotik birləşməsini təyin etmək üçün istifadə etdilər.

Bütün bu texnologiyalar üçün bir tutma klinik testdir. Bir xəstəliyin müalicəsi üçün istifadəsi üçün artıq təhlükəsiz olan dərmanlar da başqa birinə yazılmadan əvvəl yenidən sınaqdan keçirilməlidir. Onların təhlükəsiz və təsirli olduğunu göstərmək çox sayda insan üçün tənzimləyicilərin nəzərdən keçirilməsinə getmədən bir neçə il çəkə bilər.

Effektiv olmaq üçün AI əsaslı dərman istehsalçıları əvvəlcədən planlamalı, gələcəkdə problemlərə səbəb ola biləcək bir virus genomu seçərək bunu etməyə həvəsləri az olduqda hədəf alacaqlar.

Digər bir maneə ixtisaslı kadr tapmaqdır.

"AI və biologiyanın kəsişməsində fəaliyyət göstərə biləcək insanları tapmaq çətindir və böyük şirkətlərin bu kimi texnologiya ilə bağlı sürətli qərarlar qəbul etməsi çətindir" dedi Atomico kapital firmasının ortağı və oturan köhnə cərrah İrina Haivas. Healx idarə heyəti. "AI mühəndisi olmaq kifayət deyil, anlamaq və biologiyanın tətbiqinə girmək lazımdır."


cavab 6:

Qəribə bir xəstəliyin ilk baş verdiyi nöqtədə, hökumətlər və ümumi rifah orqanları üçün məlumatların sürətlə yığılması və bir reaksiya verməsi çox çətin ola bilər. Hər halda, yeni texnoloji düşüncə yeniliyi, təbii ki, xəbərlər hesabatları və dünyanın hər yerindəki onlayn maddə vasitəsilə mütəxəssislərə potensial vəba və ya daha çox təəssüflənən bir vəba səbəb ola biləcək uyğunsuzluqları dərk etməyə kömək edə bilər. Günün sonunda yeni AI rəhbərliyimiz həqiqətən aşağıdakı xəstəliyə dözməkdə bizə kömək edə bilər.

Bu yeni AI qabiliyyətləri, ümumi rifah təhlükələrini qiymətləndirmək üçün məlumat istifadə edən müxtəlif təşkilatlardan biri olan Kanadalı BlueDot adlı firma tərəfindən vaxtında fərqlənən koronavirus alovu ilə tam vitrindədir. "Robotlaşdırılmış qarşısıalınmaz xəstəlik müşahidəsi" etdiyini söyləyən təşkilat, ABŞ-ın Xəstəliklərə Nəzarət və Profilaktika Mərkəzlərindən (CDC) və Ümumdünya Səhiyyə Təşkilatından (ÜST) bir neçə gün əvvəl, dekabr ayının sonuna yaxın yeni müşayiət olunan koronavirus növü haqqında müştərilərinə məlumat verdi. ) Simli elan etdiyi rəsmi bildirişi çatdırdı. Hal-hazırda yanvar ayının sonuna yaxınlaşan Çinin Wuhan şəhərinə bağlı tənəffüs yolu infeksiyası 100 nəfərdən çox insanın ölümünə səbəb oldu. Davalar, eyni zamanda, ABŞ da daxil olmaqla bir neçə fərqli xalqda ortaya çıxdı və CDC, amerikalılara Çin üçün lazımsız səyahətdən strateji bir məsafəni qorumaq üçün xəbərdarlıq edir.

Dözülməz bir xəstəlik həkimi və BlueDotun müəllifi və baş direktoru Kamran Xan, bir yığıncaqda, təşkilatın ilkin nəsihət çərçivəsinin, 100.000-ə yaxın məqaləni parçalayaraq 100-dən çox qarşısıalınmaz infeksiyanı izləmək üçün insanın şüurundan, o cümlədən normal dil rəftarından və Aİ-dən necə istifadə etdiyinə aydınlıq gətirdi. Ardıcıl 65 dialekt. Bu məlumat, təşkilatın müştərilərinə, qarşısıalınmaz bir xəstəliyin yaxınlığı və yayılması barədə nə vaxt danışacağını dərk etməyə imkan verir.

Explorer cədvəli məlumatlarına və uçuş yollarına bənzər digər məlumatlar, təşkilata bir xəstəliyin, ehtimal ki, necə yayılacağı barədə əlavə məlumat verməyə kömək edə bilər. Məsələn, bu yaxınlarda, BlueDot mütəxəssisləri Asiyada müxtəlif şəhər icmalarının koronavirusun Çində göründükdən sonra görünəcəyini təxmin etdilər.

BlueDot modelinin (qəti nəticələri insan mütəxəssisləri tərəfindən bu şəkildə araşdırılır) düşüncəsi, sosial sığorta işçilərinə təhlil edə biləcəkləri və lazım olduqda ayırmaq - ləkələnmiş və təhlil edə biləcəkləri ilə məlumatları mümkün qədər tez əldə etməkdir. fərd bir zamanda yoluxucu fərdlər.

"Rəsmi məlumatlar hər vəziyyətdə xoşagələn deyil" dedi Xan Recode-yə. "Bir kəşfiyyatçı və alovlanma hadisəsi arasındakı fərq, müəyyən bir xəstəliyin olduğunu dərk edən qabaqcıl insan xidmətləri mütəxəssisinizə güvənir. Bu, həqiqətən baş verən bir atəşin qarşısını almaqda fərq ola bilər."

Xan əlavə etdi ki, onun çərçivəsi başqa bir sıra məlumatlardan istifadə edə bilər - məsələn, ərazinin atmosferi, temperaturu və ya hətta yaxınlıqdakı ev heyvanları haqqında məlumat - xəstəliklə çirklənmiş birinin, ehtimal ki, ətrafda alovlanma yaratacağını əvvəlcədən bilmək üçün. orada. O, 2016-cı ildə BlueDot-un Florida ştatında Zika infeksiyasının orada görünməmişdən bir il əvvəl olacağını əvvəlcədən müəyyənləşdirmək seçimi keçirdiyini söylədi.

Bundan əlavə, bəlaları yoxlayan Metabiota təşkilatı, Tayland, Cənubi Koreya, Yaponiya və Tayvanın bu millətlərdə görülən hadisələrin həqiqətən də müəyyən qədər uçuş məlumatlarına ümid edərək yeddi gün əvvəl görünməsinin ən yüksək təhlükəsi olduğunu təsdiqlədi. Metabiota, BlueDot olaraq, potensial bir xəstəlik haqqında onlayn hesabatları qiymətləndirmək üçün ümumi dildə işlənmədən istifadə edir və əlavə olaraq veb əsaslı həyat məlumatları üçün bənzər bir yeniliyin hazırlanmasında üzə çıxır.

Metabiota'nın məlumat elmləri üzrə icraçısı İmprint Gallivan, onlayn mərhələlərin və müzakirələrin eyni zamanda bir vəba təhlükəsi olduğuna işarə verə biləcəyini açıqladı. Metabiota, eyni zamanda bir xəstəliyin əlamətləri, ölüm dərəcəsi və müalicənin əlçatanlığı kimi məlumatları nəzərə alaraq bir xəstəliyin yayılma təhlükəsini ictimai və siyasi kəsişməyə səbəb ola biləcəyini iddia edir. Məsələn, bu məqalənin yayılma saatında Metabiota, roman və koronavirusun ABŞ və Çində açıq narahatlığa səbəb olma təhlükəsini "yüksək" olaraq qiymətləndirdi, lakin Konqo Demokratik Respublikasında meymunpoks infeksiyası üçün bu təhlükəni qiymətləndirdi ( bu yoluxma halları nəzərə alındığı yerlərdə) "orta".

Bu reytinq çərçivəsinin və ya mərhələnin özünün nə dərəcədə dəqiq ola biləcəyini anlamaq çətindir, lakin Gallivan, təşkilatın ABŞ bilik şəbəkəsi və Koronavirus ilə müəyyən edilmiş mövzularda Müdafiə Nazirliyi ilə çalışdığını söyləyir. Bu Metabiota'nın Mərkəzi Kəşfiyyat İdarəsi ilə əlaqəli mənfəət gətirməyən macəra firması olan In-Q-Tel ilə etdiyi işdən bir parça. Lakin, dövlət idarələri bu çərçivələrin əsas potensial müştəriləri deyildir. Metabiota, təməlini təkrarsığorta təşkilatlarına açıqlayır - təkrarsığorta əsasən sığorta agentlikləri üçün qorunur - xəstəliklərin gizli qabiliyyətinin yayılması ilə əlaqəli pul təhlükələri ilə mübarizə etməlidir.

Bu ola bilsin ki, kompüterli əsaslandırma, xəstəliyin yayılması üzrə mütəxəssisləri və səlahiyyətliləri bir infeksiya yarandığına görə saxlamaqdan daha dəyərli ola bilər. Mütəxəssislər, Zika infeksiyasının epizodlarını tədricən gözləyən, mütəxəssislərin potensial fövqəladə hallara necə reaksiya verdiyini öyrədə bilən AI əsaslı modellər hazırlamışlar. Eləcə də texnoloji şüur, ümumi rifah orqanlarının fövqəladə hallar zamanı aktivləri necə dağıtmasını idarə etmək üçün istifadə edilə bilər. Nəticədə, AI xəstəliklərdən qorunmaq üçün başqa bir ilk xətt olaraq qalır.

Daha hərtərəfli olaraq, AI, yeni dərmanların müayinəsində, nadir infeksiyanın müalicəsində və boğazın bədxassəli böyüməsini təyin etməkdə kömək edir. Süni kəşfiyyat, Meksikada və Mərkəzi və Cənubi Amerikada gözlənilən 8 milyon insana zərər verən ciddi və düşünülən ölümcül bir xəstəlik olan Chagas yayan sürünən sürünənləri ayırd etmək üçün də istifadə edilmişdir. İnternet əsaslı həyat hədiyyələri kimi, rifah halında olmayan məlumatlardan istifadə etmək üçün rifah halına kömək edən siyasətçilərə və dərman təşkilatlarına rifah halının genişliyini dərk etmək üçün əlavə bir həvəs var. Məsələn, onlayn həyatı mina bilən AI, hədəf qanunsuz narkotik sövdələşmələrini təqdim edir və ümumi rifah orqanlarını bu idarə olunan maddələrin yayılması haqqında məlumatlandırır.

Metabiota və BlueDot-lar da daxil olmaqla bu çərçivələr qiymətləndirdikləri məlumatlarla bir sıradadır. Üstəlik, AI - əksər hallarda meyl problemi var, bu da həm çərçivə memarlarını, həm də hazırladığı məlumatları əks etdirə bilər. Ayrıca, dərman xidmətləri içərisində istifadə edilən AI heç bir şəkildə, forma və ya bu məsələ üçün təhlükəsiz deyil.

Baxılan hər şey, bu irəliləyişlər, AI'nin edə biləcəyi üçün mütərəqqi bir idealist nöqteyi-nəzərdən danışır. Adətən, böyük bir məlumatı süzgəcdən keçirən AI robotlarında yeniliklər o qədər də yaxşı oturmur. İnternetdən çıxarılan şəkillərə əsaslanaraq üz tanıma məlumat bazalarından istifadə edərək qanun tələbini nəzərdən keçirin. Və ya digər tərəfdən indi İnternet əsaslı həyat yazılarınızın işığında üz-üzə necə aparacağınızı əvvəlcədən bilmək üçün AI-dən istifadə edə biləcək direktorları cəlb edin. AI vəhşi xəsisliklə mübarizə aparmaq ehtimalı, əgər şən və keçərli olmasa, bir az daha narahat hiss edə biləcəyimiz bir vəziyyəti təklif edir. Bəlkə də bu yenilik - lazımi şəkildə yaradıldıqda və istifadə edildikdə - həqiqətən bir neçə insanın canını qurtara bilər.


cavab 7:

Qəribə bir xəstəliyin ilk baş verdiyi nöqtədə, hökumətlər və ümumi rifah orqanları üçün məlumatların sürətlə yığılması və bir reaksiya verməsi çox çətin ola bilər. Hər halda, yeni texnoloji düşüncə yeniliyi, təbii ki, xəbərlər hesabatları və dünyanın hər yerindəki onlayn maddə vasitəsilə mütəxəssislərə potensial vəba və ya daha çox təəssüflənən bir vəba səbəb ola biləcək uyğunsuzluqları dərk etməyə kömək edə bilər. Günün sonunda yeni AI rəhbərliyimiz həqiqətən aşağıdakı xəstəliyə dözməkdə bizə kömək edə bilər.

Bu yeni AI qabiliyyətləri, ümumi rifah təhlükələrini qiymətləndirmək üçün məlumat istifadə edən müxtəlif təşkilatlardan biri olan Kanadalı BlueDot adlı firma tərəfindən vaxtında fərqlənən koronavirus alovu ilə tam vitrindədir. "Robotlaşdırılmış qarşısıalınmaz xəstəlik müşahidəsi" etdiyini söyləyən təşkilat, ABŞ-ın Xəstəliklərə Nəzarət və Profilaktika Mərkəzlərindən (CDC) və Ümumdünya Səhiyyə Təşkilatından (ÜST) bir neçə gün əvvəl, dekabr ayının sonuna yaxın yeni müşayiət olunan koronavirus növü haqqında müştərilərinə məlumat verdi. ) Simli elan etdiyi rəsmi bildirişi çatdırdı. Hal-hazırda yanvar ayının sonuna yaxınlaşan Çinin Wuhan şəhərinə bağlı tənəffüs yolu infeksiyası 100 nəfərdən çox insanın ölümünə səbəb oldu. Davalar, eyni zamanda, ABŞ da daxil olmaqla bir neçə fərqli xalqda ortaya çıxdı və CDC, amerikalılara Çin üçün lazımsız səyahətdən strateji bir məsafəni qorumaq üçün xəbərdarlıq edir.

Dözülməz bir xəstəlik həkimi və BlueDotun müəllifi və baş direktoru Kamran Xan, bir yığıncaqda, təşkilatın ilkin nəsihət çərçivəsinin, 100.000-ə yaxın məqaləni parçalayaraq 100-dən çox qarşısıalınmaz infeksiyanı izləmək üçün insanın şüurundan, o cümlədən normal dil rəftarından və Aİ-dən necə istifadə etdiyinə aydınlıq gətirdi. Ardıcıl 65 dialekt. Bu məlumat, təşkilatın müştərilərinə, qarşısıalınmaz bir xəstəliyin yaxınlığı və yayılması barədə nə vaxt danışacağını dərk etməyə imkan verir.

Explorer cədvəli məlumatlarına və uçuş yollarına bənzər digər məlumatlar, təşkilata bir xəstəliyin, ehtimal ki, necə yayılacağı barədə əlavə məlumat verməyə kömək edə bilər. Məsələn, bu yaxınlarda, BlueDot mütəxəssisləri Asiyada müxtəlif şəhər icmalarının koronavirusun Çində göründükdən sonra görünəcəyini təxmin etdilər.

BlueDot modelinin (qəti nəticələri insan mütəxəssisləri tərəfindən bu şəkildə araşdırılır) düşüncəsi, sosial sığorta işçilərinə təhlil edə biləcəkləri və lazım olduqda ayırmaq - ləkələnmiş və təhlil edə biləcəkləri ilə məlumatları mümkün qədər tez əldə etməkdir. fərd bir zamanda yoluxucu fərdlər.

"Rəsmi məlumatlar hər vəziyyətdə xoşagələn deyil" dedi Xan Recode-yə. "Bir kəşfiyyatçı və alovlanma hadisəsi arasındakı fərq, müəyyən bir xəstəliyin olduğunu dərk edən qabaqcıl insan xidmətləri mütəxəssisinizə güvənir. Bu, həqiqətən baş verən bir atəşin qarşısını almaqda fərq ola bilər."

Xan əlavə etdi ki, onun çərçivəsi başqa bir sıra məlumatlardan istifadə edə bilər - məsələn, ərazinin atmosferi, temperaturu və ya hətta yaxınlıqdakı ev heyvanları haqqında məlumat - xəstəliklə çirklənmiş birinin, ehtimal ki, ətrafda alovlanma yaratacağını əvvəlcədən bilmək üçün. orada. O, 2016-cı ildə BlueDot-un Florida ştatında Zika infeksiyasının orada görünməmişdən bir il əvvəl olacağını əvvəlcədən müəyyənləşdirmək seçimi keçirdiyini söylədi.

Bundan əlavə, bəlaları yoxlayan Metabiota təşkilatı, Tayland, Cənubi Koreya, Yaponiya və Tayvanın bu millətlərdə görülən hadisələrin həqiqətən də müəyyən qədər uçuş məlumatlarına ümid edərək yeddi gün əvvəl görünməsinin ən yüksək təhlükəsi olduğunu təsdiqlədi. Metabiota, BlueDot olaraq, potensial bir xəstəlik haqqında onlayn hesabatları qiymətləndirmək üçün ümumi dildə işlənmədən istifadə edir və əlavə olaraq veb əsaslı həyat məlumatları üçün bənzər bir yeniliyin hazırlanmasında üzə çıxır.

Metabiota'nın məlumat elmləri üzrə icraçısı İmprint Gallivan, onlayn mərhələlərin və müzakirələrin eyni zamanda bir vəba təhlükəsi olduğuna işarə verə biləcəyini açıqladı. Metabiota, eyni zamanda bir xəstəliyin əlamətləri, ölüm dərəcəsi və müalicənin əlçatanlığı kimi məlumatları nəzərə alaraq bir xəstəliyin yayılma təhlükəsini ictimai və siyasi kəsişməyə səbəb ola biləcəyini iddia edir. Məsələn, bu məqalənin yayılma saatında Metabiota, roman və koronavirusun ABŞ və Çində açıq narahatlığa səbəb olma təhlükəsini "yüksək" olaraq qiymətləndirdi, lakin Konqo Demokratik Respublikasında meymunpoks infeksiyası üçün bu təhlükəni qiymətləndirdi ( bu yoluxma halları nəzərə alındığı yerlərdə) "orta".

Bu reytinq çərçivəsinin və ya mərhələnin özünün nə dərəcədə dəqiq ola biləcəyini anlamaq çətindir, lakin Gallivan, təşkilatın ABŞ bilik şəbəkəsi və Koronavirus ilə müəyyən edilmiş mövzularda Müdafiə Nazirliyi ilə çalışdığını söyləyir. Bu Metabiota'nın Mərkəzi Kəşfiyyat İdarəsi ilə əlaqəli mənfəət gətirməyən macəra firması olan In-Q-Tel ilə etdiyi işdən bir parça. Lakin, dövlət idarələri bu çərçivələrin əsas potensial müştəriləri deyildir. Metabiota, təməlini təkrarsığorta təşkilatlarına açıqlayır - təkrarsığorta əsasən sığorta agentlikləri üçün qorunur - xəstəliklərin gizli qabiliyyətinin yayılması ilə əlaqəli pul təhlükələri ilə mübarizə etməlidir.

Bu ola bilsin ki, kompüterli əsaslandırma, xəstəliyin yayılması üzrə mütəxəssisləri və səlahiyyətliləri bir infeksiya yarandığına görə saxlamaqdan daha dəyərli ola bilər. Mütəxəssislər, Zika infeksiyasının epizodlarını tədricən gözləyən, mütəxəssislərin potensial fövqəladə hallara necə reaksiya verdiyini öyrədə bilən AI əsaslı modellər hazırlamışlar. Eləcə də texnoloji şüur, ümumi rifah orqanlarının fövqəladə hallar zamanı aktivləri necə dağıtmasını idarə etmək üçün istifadə edilə bilər. Nəticədə, AI xəstəliklərdən qorunmaq üçün başqa bir ilk xətt olaraq qalır.

Daha hərtərəfli olaraq, AI, yeni dərmanların müayinəsində, nadir infeksiyanın müalicəsində və boğazın bədxassəli böyüməsini təyin etməkdə kömək edir. Süni kəşfiyyat, Meksikada və Mərkəzi və Cənubi Amerikada gözlənilən 8 milyon insana zərər verən ciddi və düşünülən ölümcül bir xəstəlik olan Chagas yayan sürünən sürünənləri ayırd etmək üçün də istifadə edilmişdir. İnternet əsaslı həyat hədiyyələri kimi, rifah halında olmayan məlumatlardan istifadə etmək üçün rifah halına kömək edən siyasətçilərə və dərman təşkilatlarına rifah halının genişliyini dərk etmək üçün əlavə bir həvəs var. Məsələn, onlayn həyatı mina bilən AI, hədəf qanunsuz narkotik sövdələşmələrini təqdim edir və ümumi rifah orqanlarını bu idarə olunan maddələrin yayılması haqqında məlumatlandırır.

Metabiota və BlueDot-lar da daxil olmaqla bu çərçivələr qiymətləndirdikləri məlumatlarla bir sıradadır. Üstəlik, AI - əksər hallarda meyl problemi var, bu da həm çərçivə memarlarını, həm də hazırladığı məlumatları əks etdirə bilər. Ayrıca, dərman xidmətləri içərisində istifadə edilən AI heç bir şəkildə, forma və ya bu məsələ üçün təhlükəsiz deyil.

Baxılan hər şey, bu irəliləyişlər, AI'nin edə biləcəyi üçün mütərəqqi bir idealist nöqteyi-nəzərdən danışır. Adətən, böyük bir məlumatı süzgəcdən keçirən AI robotlarında yeniliklər o qədər də yaxşı oturmur. İnternetdən çıxarılan şəkillərə əsaslanaraq üz tanıma məlumat bazalarından istifadə edərək qanun tələbini nəzərdən keçirin. Və ya digər tərəfdən indi İnternet əsaslı həyat yazılarınızın işığında üz-üzə necə aparacağınızı əvvəlcədən bilmək üçün AI-dən istifadə edə biləcək direktorları cəlb edin. AI vəhşi xəsisliklə mübarizə aparmaq ehtimalı, əgər şən və keçərli olmasa, bir az daha narahat hiss edə biləcəyimiz bir vəziyyəti təklif edir. Bəlkə də bu yenilik - lazımi şəkildə yaradıldıqda və istifadə edildikdə - həqiqətən bir neçə insanın canını qurtara bilər.