0
Bei der erwartet werden kann, in einem Feld noch dick mit dem Einfluss von Wissenschaftlern, gab es ein gesundes Maß an Skepsis und Mythen in dieser Woche auf der O ‘ Reilly Künstliche Intelligenz (KI) – Konferenz in New York. Unter die bevorzugten Ziele Lagen in der Idee, dass jeder ein KI-system war irgendwo in der Nähe ist eine Universelle Problemlöser, die damit verbundenen relativ primitiven Zustand der meisten Verbraucher Erfahrung von AI heute über digitale Orakel wie Siri und Alexa, und die Idee, dass jede Art von SkyNet-wie Apokalypse ist überall in der vorhersehbaren Zukunft. (Natürlich, das ist genau das, was die Maschinen wollen uns zu denken.)
In der Tat, viel von der Diskussion zentriert auf die Weise, dass AI-wie viel Technik, bevor es-wird dazu dienen, um Menschen helfen, statt diese zu ersetzen. Diese enthalten einige beeindruckende Fortschritte im Bereich der Medizin wie in pflegerischen Diagnosen. Suchi Saria, professor an der Johns Hopkins University Whiting School of Engineering und der Bloomberg School of Public Health, diskutiert eine Studie führte Sie in die Maschine zu lernen, war in der Lage, zur Verbesserung der frühen Diagnose der sepsis. Die 11. führende Todesursache in den US, sepsis tötet mehr als eine Viertel million Menschen in den USA jedes Jahr mehr als diejenigen, die sterben von Prostatakrebs, Brustkrebs und AIDS zusammen. Es ist behandelbar, aber nur, wenn es frühzeitig erkannt. In der Tat, nach Saria, die Chancen des überlebens Rückgang von sieben bis acht Prozent für jede Stunde, die Krankheit ist unbehandelt.
Jedoch, durch die Verwendung des maschinellen Lernens, um schnell zu analysieren klinischen Prüfung Daten, die Saria-team war in der Lage zu diagnostizieren sepsis in zwei Drittel der Fälle vertreten, Dass eine 60-prozentige Verbesserung gegenüber der Verwendung ohne die rechnerische Unterstützung. Das system war auch in der Lage, empfehlen eine Behandlung Optionen.
Empfehlung Behandlung war bereits in einer anderen Präsentation, die hervorgehoben CancerLinQ, eine not-for-profit-Tochtergesellschaft der US-amerikanischen Gesellschaft der Klinischen Onkologen. CancerLinQ gemeinsame klinische Daten aus einer globalen Bevölkerung, um zu helfen ärzte wählen Sie den besten Kurs der Therapie für Ihre Patienten mit Krebs. Während ein großartiges Beispiel dafür, wie Daten und maschinelles lernen kann helfen, Profis heute, andere-wie veteran venture capitalist Vinod Khosla — glaubt, dass künstliche Intelligenz eines Tages ersetzen Onkologen völlig.
In der Tat, das Gremium, das das CancerLinQ Diskussion war Teil einer breiteren — und überraschend schlüssig — Diskussion, untersucht die Dynamik von AI ersetzen Arbeitskräfte. Während er flirtete mit Abkommen zu sozioökonomischen wonkery, trat Ende vom Lied war, dass wir die Produktivität erhöht, die KI bringen wird, wird es zu reduzieren-obwohl, wahrscheinlich nicht beseitigen — die Instanzen viele Arbeitsplätze, und viele weitere Felder-wie Recht-wird es zu reduzieren oder eliminieren einen Großteil der Plackerei der Forschung im Zusammenhang mit dem Beruf.
Für diejenigen, die zu maximieren Sie Ihre Chancen nicht verdrängt werden durch AI, Lautsprecher angeboten, dass einer der besten Golfplätze der Aktion ist es, Daten zu-literate. Versierte Vermarkter, zum Beispiel, kann nicht Daten, die Wissenschaftler, aber Sie wissen, wie man einen tiefen und gezielten Dialog mit Ihnen, um besser zu verstehen, die Ergebnisse. Und, Dank KI, mehr von uns sein können, um mehr zu rechtfertigen die Investition in Zeit.
Verwandte Geschichten:
Adobe bringt voice analytics, um seine cloud-platformNaver zu kaufen Xerox Europe KI-Forschung centreGlobal Umfrage: die Meisten Menschen erwarten, dass Menschen wachsen, sich zu Vertrauen, selbst-Liebe, AIHow Noch Leben nutzt KI, maschinelles lernen, zu Spinnen, neues Leben aus dem long-tail-dataCan AI machen Sie Ihre Krankenversicherung besser?
0