Читать книгу Искусственный интеллект в здравоохранении онлайн
Появление мощных графических процессоров и рост вычислительной мощности современных компьютеров, развитие облачных вычислений, взрывной рост больших данных позволили выполнять машинное обучение с высокой точностью.
В 2007 г. IBM создала открытую систему ответов на вопросы Watson, занявшую первое место в телевизионном игровом шоу Jeopardy в 2011 г. (в ситуациях конкуренции системы с людьми). В отличие от традиционных систем, которые использовали либо прямое рассуждение (следуя правилам от данных к выводам) и обратное (следуя правилам от выводов к данным), либо созданные вручную правила «если… то», эта технология, называемая DeepQA, применяла обработку естественного языка и различные поиски для анализа неструктурированного контента для получения вероятных ответов. Система оказалась доступна, проще в обслуживании и более рентабельна [Kaul et al., 2020].
В 2016 г. разработанная Google программа AlphaGo (технология машинного обучения DeepMind) одержала победу над Ли Седолем, чемпионом мира по игре в го. Успех программы стал толчком для того, чтобы в марте 2016 г. ее создатели заключили соглашение с Национальной службой здравоохранения Великобритании для изучения возможностей применения ИИ при осуществлении анализа медицинских данных [Отбеткина, 2022, с. 851].
В январе 2017 г. программа Libratus, разработанная в Университете Карнеги – Меллона, победила в 20-дневном покерном турнире «Brains Vs. Artifcial Intelligence: Upping the Ante»[4], что, безусловно, свидетельствует о качественном скачке в объемах производственных мощностей ИИ.
В настоящее время в мире происходит ускоренное внедрение технологий на основе ИИ в различные отрасли экономики и сферы общественных отношений, что, как ожидается, приведет к росту мировой экономики в 2024 г. не менее чем на 1 трлн долл. США.
Ускоренное внедрение технологий на основе ИИ обусловлено следующими факторами:
а) общий (сквозной) характер применения прикладных технологических решений;
б) высокая степень влияния технологий на основе ИИ на результативность деятельности организаций и человека, в том числе связанной с принятием управленческих решений;