Кембриджский эксперимент
Ученые из Кембриджского университета проводят эксперименты по выявлению болезней человека на основе анализа содержания белка в крови человека. На основе машинного обучения они создали методику, которая показала, что она работоспособна, но, для повышения эффективности требуется дальнейшее обучение алгоритма.
Результаты первых экспериментов показали, что сердечно-сосудистые заболевания алгоритм определяет, не так эффективно, как хотелось бы. Но, другие показания, например, содержание жира в крови, методика определяет быстро и безошибочно.
Перспективы применения методик машинного обучения
Методики машинного обучения сегодня применяются повсеместно. В археологии на основе полученных изображений искусственный интеллект Пифия расшифровывает тексты с древнегреческих глиняных табличек, а японцы по фотографиям находят новые геоглифы в пустыне Наска.
Искусственный интеллект обыграл человека в шахматы и логической игре го, вычислительные мощности компьютеров растут, возможности расширяются.
У медиков есть цифровые данные, полученные в результате проведения многочисленных анализов, остается только обучить машину распознавать их. И со временем искусственный интеллекта будет диагностировать заболевания быстрее и эффективнее человека.
