Предыдущая статья:
Первая статья:
Надеюсь, вы простите мне мой маленький кликбейт. В этой статье я дополню рассказ ChatGPT(см. предыдущую статью) об искусственном интеллекте теми сведениям, о которых, на мой взгляд, следовало бы сказать, но ChatGPT не сказал. Итак, поехали. Для начала ChatGPT попытался объяснить, что же такое искусственный интеллект. Суть его определения сводится к тому, что общая идея состоит в том, чтобы компьютеры могли "думать" и "решать проблемы" аналогично человеку или даже эффективнее. Но что значит «думать»? Под мышлением в большинстве случаев понимается познавательная деятельность человека. С точки зрения марксизма это опосредованный и обобщенный способ отражения действительности. Таким образом, можно сказать, что мышление – это один из способов получения знаний об окружающем мире. И не просто один из способов, а способ более высокого порядка, чем, например, ощущение или восприятие[1].
Для большей ясности определимся с понятием «знание». Под знанием мы будем понимать истину, выраженную в понятиях (мыслях), под истиной соответствие понятия(мысли) предмету и предмета понятию(мысли). Поясню. Допустим, некто утверждает, что «Волга впадает в каспийское море». Предметами в данном утверждении является «Волга» и «Каспийское море». Волга действительно впадает в Каспийское море, то есть данные предметы соответствуют данному высказываю и высказывание соответствует данным предметам. А вот утверждение: «Волга впадает в Тихий океан» действительности не соответствует, то есть данные предметы фактически не находятся в тех отношениях, как сказано в утверждение. То есть, это не истина.
Теперь определимся с понятием «понятие», простите за тавтологию. Понятие – это выраженное в вербальных конструкциях отражение действительности в сознании человека. Отражение – это некая модель реального мира в сознании человека. То есть, мы посмотрели, например, на дерево. Увидели, как оно выглядит, запомнили, потом мы можем узнать это конкретное дерево (да и дерево вообще). Вот то, что мы о дереве запомнили, это и есть его отражение. Это может быть неясный образ, может быть детальное описание, может быть математическая формула, по которой рисуется контур дерева. Не суть важно. Важно то, что у нас в мозгу отпечаталась какая-то информация, по которой мы можем идентифицировать увиденный ранее объект. Так вот, сам образ дерева – это отражение, а то, как мы описали его словами – это понятие.
Таким образом, можно сказать, что знание – это некоторая информация о фактах окружающего мира, которую мы выразили в словах. А мышление – это процесс описания и моделирования окружающего мира, происходящий, главным образом, через вербальные конструкции, в результате которого появляются знания.
Теперь мы можем сказать, что искусственный интеллект – это некая компьютерная система, решающая задачи по моделированию окружающего мира. И действительно, очень часто, например, нейросети или какая-либо иная система, подвергающаяся процессу машинного обучения, называют именно модель. Но это еще не все. Для чего человек вообще думает (то есть моделирует окружающий мир)? Отвечу на этот вопрос. Человек делает это с целью выполнения поставленной задачи. Задачи перед человеком могут быть поставлены самые разные, хотя они все сводятся к «выжить» и «размножиться». Например, если перед человеком стоит задача, поставленная перед ним начальником на работе, то эта задача тоже из той же серии. Почему человек работает? Чтобы получить зарплату. А зачем ему получить зарплату? Чтобы, например, купить еду. И тут, кстати, мы открываем еще один аспект мышления: это перспективное планирование, а также декомпозиция целей на более мелкие цели или промежуточные цели. Но, по сути, все это тоже сводится к моделированию окружающего мира и манипулированию виртуальным объектами (моделями реальных объектов).
Заметим, что созданные на данный момент системы искусственного интеллекта относительно неплохо справляться с первой задачей (моделирование), а вот что касается перспективного планирования и целеполагания – тут все сложнее. Предполагается, что этими навыками будет обладать сильный искусственный интеллект, который пока еще не создан.
Далее ChatGTP сообщает, что искусственный интеллект:
· Находит свое применение в медицине, помогая в диагностике и прогнозировании болезней.
· Автоматизирует процессы в промышленности, улучшая производственную эффективность и надежность.
· Действует в сфере финансов, помогая принимать обоснованные решения и оптимизировать инвестиции.
· Присутствует в сфере образования, подстраиваясь под индивидуальные потребности учащихся и обеспечивая персонализированное обучение.
Но вот только подробности он не рассказал. Поэтому о них расскажу я. Для начала, в искусственном интеллекте есть такой раздел, как анализ и обработка изображений. Применительно к медицине, это рентгеновские снимки, всевозможные КТ и МРТ. Искусственный интеллект анализирует эти медицинские изображения и находит различные патологии, например, опухоли и другие изменения[2,3]. Другое направление искусственного интеллекта в медицине – это предсказания болезней пациентов на основании базы медицинских данных. Данные «скармливаются» нейросети, и она дает прогноз[4].
Про разработку лекарств ChatGPT сказал, но тоже упомянул вскользь. Я расскажу об этом немного поподробнее. И так, потенциально существует огромное количество всевозможных молекул, которые могут стать лекарством. Только вот многие вещества для человека чрезвычайно токсичные. И не все из возможных молекул достаточно эффективные. Поэтому при выборе действующего вещества проводят клинические испытания на образцах тканей, на животных. Их подвергают всевозможным исследованиям. На это уходит много времени и денег. И тут встает проблема: а какие вещества исследовать? Их очень много. Применение искусственного интеллекта, который оценивает вероятность того, что новая молекула окажется эффективной и безопасной для человека[5], позволит оптимизировать данный процесс, выбирая для исследования только потенциально успешные варианты.
Ко всему перечисленному можно добавить, что искусственный интеллект может использоваться в том числе и как система поддержки принятия решений, в частности, системы ИИ могут анализировать медицинские данные, истории болезней и лечения пациентов, чтобы помочь врачам принимать более обоснованные решения относительно лечения и ухода за пациентами. При помощи искусственного интеллекта можно так же автоматизировать рутинные операции, такие как составления отчетов о медицинских обследованиях или назначения плана лечения. Хотя с перспективным планированием у ИИ пока туговато, но кто мешает на основании анализа данных, которые проводит искусственный интеллект, выбирать конкретную рекомендованную в том или ином случае методику лечения?
Подытожив, можно сказать, что все идеи, которые сформулировал ChatGPT для прошлой статьи, сами по себе являются темой для отдельной статьи. Так, что, эксперименты вполне можно продолжить в будущем.
Литература
1. Википедия. Мышление. [Электронный ресурс] –Режим доступа – https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D1%8B%D1%88%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5. Дата обращения 08.11.2023.
2. Постнаука. Анализ медицинских изображений. [Электронный ресурс] – Режим доступа – https://postnauka.org/faq/80995. Дата обращения 12.11.2023.
3. Горюнова В.В., Горюнова Т.И., Кухтевич И.И., Полякова Т.Т. ОБРАБОТКА МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ГРАФИЧЕСКОЙ БАЗЕ ДАННЫХ И ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАЦИЕНТОВ // Международный студенческий научный вестник. – 2017. – № 4-9. URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=17717 (дата обращения: 12.11.2023).
4. Искусственный интеллект в медицине: сферы, технологии и перспективы. Хабр. [Электронный ресурс] – Режим доступа – https://habr.com/ru/companies/first/articles/682516. Дата обращения 12.11.2023.
5. Лекарства из машины. Как алгоритмы нейросетей придумывают новые препараты. ТассНаука. [Электронный ресурс] – Режим доступа – https://nauka.tass.ru/nauka/16903561?ysclid=loymtd8tvz84295746. Дата обращения 14.11.2023.
