할 수 있는 인공지능을 예측하는 죽음까?

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2018-06-27 23:00:19

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할 수 있는 인공지능을 예측하는 죽음까? Source:

웨일스의 시인 딜런 토마스는 열정적으로 불렀을 위한 투쟁에 대하여 불가피한 것입니다. 주요한 미래 학자의 우리의 시간을 에코 에코신 호출합니다. 유일한 차이를 감상 사이자 시인이고 prosaicness 현실이다. 우리 모두는 언젠가는 죽습니다. 문제는 경우와 방법입니다.

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현재 과학자들이 만들려고 인공지능,기계학습,컴퓨터 비전을 예측하는 죽음의 사람입니다. 궁극적인 목표는 물론,을 확인하는 것입 AI 잔인한 날,그리고 시간에 만성 질병을 방지하기 위하여 및 다른 질병.

최근의 연구는 이것의 응용 프로그램의 AI 의학에 사용되는 최신 기계를 학습 모델을 분석 CT 스캔 48 유방암 세포니다. 컴퓨터를 예측할 수 있었는 환자는 죽습니다 내에서 다섯 년 69%정확도. 에 대해 동일한 것으로 예측 모든 의사합니다.

결과 출판에서의 과학 보고서는 자연 저널에 의해 작성된 팀의 대학에서 애들레이드합니다. 리자 박사는 누가 오그덴-라이너,방사선과 의사 및 박사 과정 학생의 말이 분명한 장점 중 하나의 인공지능에서는 정밀도 약을 조기에 감지하는 건강 위험과 잠재적인 개입니다.

미만 분명한 약속이 가속 내구성 연구.

"현재 대부분의 연구와 만성 질환의 장수를 필요로 장기간 관찰할 수 있는 사이의 차이를 식별 환자 치료하지 않기 때문에 이러한 질병은 천천히 진행되고,니다."라고 설명합니다. "만약 우리가 할 수량적으로 평가하기 전에 변경,뿐만 아니라 우리를 식별할 수 있는 질병,또한 구현하는 더 효과적인 개입하고 또한 반응 할 수 있도 훨씬 이전에"니다.

이 이어질 수 있는 빠르고 저렴 처리합니다. "우리가 할 수 있는 경우 노크 올해 두 시간에 필요한 전송의 치료제 실험실에서 환자를 진행 이 분야에서 크게 가속화합니다."

AI 심

월에,연구자로서 런던 임페리얼 칼리지도로 출판된 결과를 보여주었 AI 예측할 수 있는 심장 마비와 죽음보다 더 인간의 의사합니다. 연구 저널에 발표된 방사선과,관련된 가상의 생성 세 가지 차원의 마음은 250 명의 환자는 흉내낼 수 있는 심장 기능이다. 그리고,알고리즘 아이가 공부하고 어떤 기능이 제공으로 최고의 예언자입니다. 이 시스템에 의존하 MRI,혈액검사,그리고 기타 데이터습니다.

끝에 그것을 밖으로는 빠르고 더 나은 결정에서의 위험 폐 고혈압 보 73%정확도에 대해 60%.

과학자들이 말하는 이 기술을 사용할 수 있습을 예측 결과에 다른 심장 혈관 질병에서 미래입니다. "우리는 것처럼을 개발하는 기술을 사용할 수 있는 다양한 심혈관 질환을 도와 의사 결과 해석의 의료 테스트"라고 말한 연구에 공동 저자 팀 데이비스입니다. "목표를 참조하는 경우에는 최고의 계획을 촉진하는 적절한 치료와 장수의 사람들입니다."

AI 더 똑똑하게

이 정렬 응용 프로그램의 인공 지능의 분야에서의 정밀도 약 더 얻을 것으로 기계 것처럼 훈련합니다.

오그덴-라이 말하는 그 팀을 만드는 완벽한 데이터를 설정 그것은 앞으로 이동,하지만 증가된 예측 정확도에서 75 80%,그러한 정보를 포함 연령 및 성별합니다.

"나는 생각한 상한이 있을 얼마나 정확한 우리는 될 수 있을 것이기 때문에,항상의 요소를 임의,"he says,질문에 대답하는 방법을 잘 지 결정하는 사망의 개별합니다. "그러나 우리는 보다 더 정확할 수 있습면 지금,우리는 계정으로 가지고 위험과 전원의 개인합니다. 모델을 결합한 이 모든 요소,바라,는 것을 명확히 할 수 있을 위험의 단기 사망률이 80%입니다."

더 많은 낙관적 인 방법을 살펴 보게 AI 변환의 이러한 측면 의학습니다.

"예측의 나머지 인생에 대한 사람들이 사실은 가장 간단한 응용 프로그램의 machine learning,"said Dr.Ziad Obermeyer 니다. "그것은 필요한 세트의 데이터에 포함되어 있는 전자 레코드 관련 정보에 대해 죽음의 시간입니다. 곧 우리가 충분히 수집하는 데이터,우리는 매우 정확하게 예측 가능성을 개별적 살 것이니까?"

AI 은 여전히 배우고

전문가들은 다음과 같 Obermeyer 및 오크덴-라이너에 동의하는 진행이 나오는 빨리,하지만 여전히 많은 작업을 수행 할 수 있습니다.

한 손으로,여전히 많은할 수 있는 데이터 발굴,하지만 그들은 아직 명령했습니다. 예를 들어,이미지에서는 기계는 훈련하고,여전히 처리하고,그들에게 유용합니다. "많은 그룹의 과학자들은 전 세계 수백만 달러를 지출에 이 작업하기 때문에,남아 있는 병목 현상을 성공적인 의료 AI",말 Oakden-라이너입니다.

와의 인터뷰에서 뉴스 STAT Obermeyer 했는 데이터는 조각에서 의료 시스템,연결 정보 및 데이터 집합을 만드는 것이 시간과 돈을 가지고있다. 그는 또한 주는 것이 있지만 흥분의 주제에 대한 인공지능에서는 정밀 의학 임상 환경에서,이러한 알고리즘을 실질적으로을 확인합니다.

"우리가 말할 수 있는 모든 것이 잘 알고리즘은 정말 좋은 것입니다. 하지만 지금은 당신을 가지고해야로 그것을 현실 세계와 어떻게 되는지,"그는 말했습니다.

AI—하지 않고

을 방지하는 치명적인 질병—한 것입니다. 하지만 가능성을 방지하는 치명적일 경우 AI?

수행하는 작업을 수행하도록 구성된 미국과 인도의 과학자들은 때 그들은 참석하의 성장수의 죽음이 사람들을하고 운영자에 따라 달라집니다. 그룹별 127 죽은 사람들을 위해 포즈를 취하는 사진을 위해,두 개의 년니다.

의 조합에 따라 텍스트,이미지 및 위치는 기계를 식별하는 것을 배웠으로 자기의 잠재적으로 위험한 또는 않습니다. 마일리지 3,000 개 이상 서명 selfies 트위터에서 보여 73%정확도니다.

"조합의 기능에 따라 이미지 보여 최고의 정확성,"연구자들은 말합니다.

다음은 무엇입니까? 나타납니다 시스템에 대한 경고 selfie 애호가입니다.

AI 와 미래

이 모든 토론으로 상승했다 질문:우리가 알고 정말 우리가 죽을 때까요?

한 연구에 따르면,최근에 출판된 심리학에서 검토,대답은 없습니다. 9 10 명의 사람들 중에는 독일과 스페인지 여부를 물었을 때 그들은 알고 싶은 당신의 미래에 대한 죽음을 포함하여,유지하기로 결정했에서 무지합니다.

Obermeyer 에서 보이는 이 질문에 다른 렌즈를 통해 사는 사람들과 함께 생명을 위협하는 질병입니다.

"는 것 중 하나는 환자가 정말 원하는 무엇이 당신을 얻을 하지 않은 대답에서 의사의 질문에"어떻게 내가?". 의사들은 아기를 꺼려하는 이 질문에 답변 부분적으로 있기 때문에,나는 원하지 않는 것이 잘못에 대한 중요한 일이다. 부분적으로 있기 때문에 환자 자신이 알고 싶어하지 않습니다."

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일본을 보낼 것이 사람을 달 2030 년

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