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A potrebbe essere previsto in un campo spesso con l’influenza di accademici, c’era una buona dose di scetticismo e il mito busting in questa settimana O’Reilly, l’Intelligenza Artificiale (AI) conferenza a New York. Tra gli obiettivi preferiti erano l’idea che un qualsiasi sistema di IA era da nessuna parte vicino ad essere un problema universale, il risolutore, i relativi relativamente primitivo stato di più esperienze dei consumatori AI oggi via digitale oracoli come Siri e Alexa, e l’idea che qualsiasi tipo di SkyNet-come apocalisse è ovunque, anche nel prossimo futuro. (Naturalmente, questo è solo ciò che le macchine ci vogliono pensare.)
Infatti, gran parte della discussione si è concentrata sui modi che AI — come tecnologia molto prima — servirà per aiutare gli esseri umani, piuttosto che sostituirli. Ciò ha incluso alcune notevoli progressi nel campo della medicina, come nell’aiutare la diagnosi. Suchi Saria, professore alla Johns Hopkins University, Merlano Scuola di Ingegneria e Bloomberg School of Public Health, ha discusso uno studio ha guidato in cui la macchina di apprendimento è stato in grado di migliorare la diagnosi precoce di sepsi. 11 principale causa di morte negli stati UNITI, sepsi uccide più di un quarto di milione di persone negli stati UNITI ogni anno, più di quelli che muoiono di cancro alla prostata, cancro al seno, e l’AIDS combinato. È trattabile, ma solo se si è rilevato abbastanza presto. Infatti, secondo Saria, le probabilità di sopravvivenza calo di sette-otto per cento per ogni ora in cui la malattia non è trattata.
Tuttavia, utilizzando la macchina di apprendimento di analizzare rapidamente i dati di test clinico, Saria il team è stato in grado di diagnosticare la sepsi in due terzi dei casi, Che ha rappresentato il 60 per cento di miglioramento l’utilizzo senza la potenza di calcolo di assistenza. Il sistema è anche in grado di raccomandare le opzioni di trattamento.
Raccomandare il trattamento è stato presentato anche in un’altra presentazione, che ha evidenziato CancerLinQ, un non-for-profit affiliata dell’American Society of Clinical Oncologi. CancerLinQ condivisa di dati clinici da una popolazione globale per aiutare i medici a scegliere il miglior corso di terapia per i loro pazienti affetti da cancro. Mentre un grande esempio di come i dati e macchina di apprendimento può aiutare i professionisti di oggi, altri-come il veterano venture capitalist Vinod Khosla — crede che l’intelligenza artificiale possa un giorno sostituire oncologi di tutto.
Infatti, il pannello che comprendeva il CancerLinQ discussione era parte di un più ampio — e non sorprende inconcludenti — discussione che ha esaminato le dinamiche di sostituzione AI lavoratori. Mentre si trastullava con virando in socioeconomico wonkery, la rassegnata conclusione è stata che abbiamo bisogno di aumenti di produttività che AI porterà, che consentirà di ridurre, anche se probabilmente non eliminare — le istanze di molti posti di lavoro, e che per molti altri settori-come la legge, è di ridurre o eliminare la quantità di fatica di ricerca associata con la professione.
Per coloro che vogliono massimizzare le loro possibilità di non essere sfollati dalla IA, altoparlanti offerto uno dei migliori corsi di azione è quello di diventare dei dati in materia. Esperto di marketing, per esempio, non possono essere dati gli scienziati, ma sanno di avere una profonda e mirata dialogo con loro, per capire meglio i risultati. E, grazie ai più di noi può essere in giro più lungo per giustificare l’investimento nel tempo.
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