Sztuczna inteligencja może bardzo się mylić. Warto uważać na jej zastosowania w medycynie
8 czerwca 2020, 19:40Autorzy badań opublikowanych na łamach PNAS ostrzegają, że nie można ufać technikom obrazowania medycznego rekonstruowanym za pomocą sztucznej inteligencji. Międzynarodowy zespół naukowy pracujący pod kierunkiem Andersa Hansena z Uniwersytetu w Cambridge stwierdził, że narzędzia do głębokiego uczenia się, które rekonstruują obrazy wysokiej jakości na podstawie szybkich skanów, tworzą liczne przekłamania i artefakty, które mogą wpływać na diagnozę.
Algorytm równie skutecznie jak lekarze diagnozuje zmiany skórne pod kątem nowotworów
25 października 2023, 10:45Dermatolog Harald Kittler z Uniwersytetu Medycznego w Wiedniu stanął na czele austriacko-australijskiego zespołu, który porównał trafność diagnozy i zaleceń dotyczących postępowania z przebarwieniami na skórze stawianych przez lekarzy oraz przez dwa algorytmy sztucznej inteligencji pracujące na smartfonach. Okazało się, że algorytmy równie skutecznie co lekarze diagnozują przebarwienia. Natomiast lekarze podejmują znacznie lepsze decyzje dotyczące leczenia.
Sztuczna inteligencja przewidzi alzheimera
5 października 2010, 11:09Doktor Sven Haller, radiolog z Genewy zaprzągł do diagnozowania osób zagrożonych chorobą Alzheimera nową, specjalistyczną technologię rezonansu magnetycznego oraz... sztuczną inteligencję.
Wojna sztucznej inteligencji na platformie Kaggle
20 lipca 2017, 12:17Najlepszą obroną przeciwko złej sztucznej inteligencji może być dobra sztuczna inteligencja. Systemy SI będą przyszłością bezpieczeństwa, a używać ich będą zarówno cyberprzestępcy jak i osoby odpowiedzialne za ochronę infrastruktury IT.
Algorytmy przewidujące ryzyko zgonu będą ważnym narzędziem przyszłej medycyny
29 marca 2019, 05:33Eksperymenty przeprowadzone przez naukowców z University of Nottingham wskazują, że algorytmy, które nauczą się przewidywania ryzyka przedwczesnego zgonu mogą w przyszłości być ważnym narzędziem medycyny prewencyjnej.
Największy na świecie procesor jest szybszy niż procesy fizyczne. Zrewolucjonizuje sztuczną inteligencję?
27 listopada 2020, 12:13Cerebras Systems, twórca niezwykłego olbrzymiego procesora dla sztucznej inteligencji, poinformował, że jest on szybszy niż procesy fizyczne, które symuluje. W symulacji, składającej się z 500 milionów zmiennych CS-1 zmierzył się z superkomputerem Joule, 69. najpotężniejszą maszyną na świecie. I wykonał swoje zadanie 200-krotnie szybciej niż ona.
Kolejny tryumf sztucznej inteligencji
9 marca 2016, 13:21Google'owski system AlphaGo pokonał Lee Sedola, mistrza Go. Niedawno Lee Sedol przewidywał, że w bieżącym roku będzie jeszcze w stanie pokonać oprogramowanie. Jestem zaszokowany. Nie spodziewałem się, że przegram. Nie przewidziałem, że AlphaGo może grać perfekcyjnie - mówi zaskoczony Sedol.
Siri uśmierciła Johna Travoltę. Kolejna wpadka domowej SI
6 grudnia 2017, 12:59Domowe gadżety posługujące się sztuczną inteligencją wciąż pozostają tylko i wyłącznie ciekawostką. O ile profesjonalne systemu SI potrafią zadziwiać swoimi umiejętnościami, to algorytmy wykorzystywane w urządzeniach dla przeciętnego Kowalskiego potrafią zadziwiać... wpadkami.
Sztuczna inteligencja wyliczyła, że wymieranie dewońskie nie miało miejsca
17 stycznia 2020, 10:19Zdaniem autorów nowych badań oraz algorytmu sztucznej inteligencji, jedno z masowych ziemskich wymierań, wymieranie dewońskie, nigdy nie miało miejsca. Obecnie uważa się, że przed około 375 milionami lat oceany stały się toksyczne, co doprowadziło do masowego wymierania. Wyginęły wówczas m.in. niemal wszystkie trylobity. Jednak grupa naukowców twierdzi, że nie było to masowe wymieranie, a stopniowy proces rozciągnięty na 50 milionów lat.
Systemy sztucznej inteligencji uczą się szybciej, gdy mają zróżnicowaną budowę
14 października 2021, 15:35Zróżnicowanie komórek mózgowych może prowadzić do szybszego uczenia się, odkryli naukowcy z Imperial College London (ICL). Spostrzeżenie to może zwiększyć wydajność systemów sztucznej inteligencji. Uczeni zauważyli, że gdy w sieciach neuronowych indywidualnie dobierali właściwości elektryczne komórek, sieci takie uczyły się szybciej, niż sieci złożone z komórek o identycznych parametrach.
