Если вы еще не читали первую часть про ИИ в финансах и бизнесе, она здесь.
Еще раз напомним, искусственный интеллект — это не киберразум, а система алгоритмов, основанная на машинном обучении. Месяцы и годы работы программистов и экспертов отрасли позволяют создать работающие решения. С каждым годом компаний, автоматизирующих деятельность разных отраслей, становится все больше.
Тяжелая промышленность
Считается, что через пару десятилетий весь ручной труд и простой умственный заменят роботами. Уже заменяют. Роботы стали распространены во многих отраслях промышленности. Они часто занимаются работой, которая считается опасной для людей. Это снижает риски травм или человеческих потерь. К тому же роботы оказались эффективнее людей при выполнении повторяющихся рутинных задач. Они не устают и не начинают работать менее эффективно из-за снижения концентрации.
Современные заводы полностью автоматизированы. Конечно предстоит еще много работы c “несовременными” производствами. В странах СНГ труд рабочих ценится невысоко и замена их на роботов окупится через очень много лет. С развитием индустрии робототехники и искусственного интеллекта цена автоматизации производства будет снижаться. А роботы станут частью повседневности, а не “чудом техники”.
Китай, Япония, Южная Корея ,США и Германия в 2014 году вместе составили 70% от мирового объема продаж техники для заводов.
В автомобильной промышленности — секторе с особенно высокой степенью автоматизации, самая высокая плотность промышленных роботов в мире. Лидером автоматизации производства сегодня является Япония: 1414 роботов на 10 000 сотрудников.
Медицина
В медицинской диагностике искусственные нейросети используются в качестве клинических систем для принятия решений.
«Умные» медицинские сервисы и продукты уже разрабатывают такие компании как IBM, Google, Apple, Microsoft, General Electric и другие. Исследовательская компания Venture Scanner говорит о восьмистах таких компаниях. И это только задекларированные новаторы. В скором будущем может и врачей начнут заменять нейросетями? Посмотрим, что работает уже сейчас вместо предположений.
Обработка данных о пациентах
Даже опытному врачу иногда сложно увидеть полную картину заболевания. Данные в медицинской карте не структурированы и содержат большое количество информации. Даже малейшая часть этой информации влияет на правильную и своевременную постановку диагноза. В некоторых случаях влияет усталость врача или недостаток знаний в узких специализациях.
Часть заболеваний, например онкологических, можно победить, если вовремя распознать неочевидные симптомы и начать лечение. По данным Google, каждый десятый пациент страдает из-за неправильной интерпретации медицинской информации.
И снова на помощь человеку приходит искусственный интеллект и помощь в работе с данными. Разработки с пометкой “smart” для оценки состояния пациента и предварительной диагностики предлагают компания Google (Deepmind Health) и IBM (Watson Health). Программы анализируют информацию и выдают рекомендации на основе которых врачи могут принять более точное решение.
Такие программы изучают миллионы публикаций, медицинские учебники, доступные истории болезней и ошибки. Такие объемы информации не сможет обработать ни один человек без гениальности.
Больницы, внедрившие такие системы в свою работу говорят об ускорении работы на 30% и снижении затрат до 40%.
Создание лекарств
По словам топ-менеджера компании Pfizer, разработка и вывод на рынок нового лекарства занимает больше 12 лет. Препараты — это сложнейшие органические соединения, поиск структуры которых ведется почти вслепую. Проводятся испытания на животных, затем на людях. Перед выходом на рынок лекарственный препарат проходит массу проверок контролирующих органов.
Но даже самые тщательные испытания не дают гарантии того, что он будет эффективным. Почти половина новых антираковых лекарственных препаратов не дает заметного лечебного эффекта.
Искусственный интеллект позволит точнее моделировать лекарства. В будущем ученые смогут задавать желаемые свойства химического соединения, а компьютер будет формировать необходимую молекулярную структуру.
Уже сейчас есть компании, предлагающие такие решения. Если искусственный интеллект получит распространение в фармацевтике, можно будет ожидать появления качественно новых лекарств и сокращения времени их выхода на рынок.
Другие задачи в медицине, которые потенциально могут выполняться искусственным интеллектом и начинают разрабатываться:
- Анализ сердечного ритма — smart часы уже пытаются делать это и зачастую успешно
- Роботы-помощники для ухода за престарелыми
- Обработка медицинских записей для предоставления наиболее важной информации
- Создание индивидуальных планов лечения для пациентов
- Помощь в повторяющихся заданиях, включая управление приемом лекарств
- Предоставление консультаций онлайн
- Использование человекоподобных манекенов вместо пациентов для клинического обучения (аналоги человеческой кожи и других органов)
----------------------
© Coin Post, 2017-2018. Все материалы данного сайта являются объектами авторского права. Запрещается копирование, распространение (в том числе, путем копирования на другие сайты и ресурсы в Интернете с указанием источника) или любое иное использование информации без предварительного согласия правообладателя.