#ЖЗЛ #ИИ
Тем, кто хоть немного пытался погрузиться в проблематику нейронных сетей и глубокого обучения, наверняка знаком такой персонаж как Geoffrey Hinton. Его называют крестным отцом глубокого обучения, он посвятил всю свою жизнь изучению искусственного интеллекта. Для него это стало хайпом и трендом еще тогда, когда все остальные считали это антинаучным бредом. Из его лаборатории Университета Торонто, которую сейчас называют канадской мафией искусственного интеллекта, вышли самые выдающиеся ученые в этой области. Этот человек не искал легких путей, вся его жизнь было одним большим испытанием. Еще в юности он получил травму позвоночника из-за которой вынужден всю свою жизнь проводить либо в вертикальном, либо в горизонтальном положении. Он потерял первую жену, которая умерла от рака и остался с двумя маленькими детьми на руках. У его второй жены тоже обнаружили рак, но он не опустил руки, а наоборот продолжает работать над тем, что позволит изменить сложившуюся практику диагностики и вывести медицину на качественно новый уровень. Тем, кто не боится лонгридов на английском языке, очень рекомендую прочитать эту статью. И пара абзацев в моем вольном переводе:
"Для сдержанного британца, который обычно не охотлив на разговоры про ИИ, когда тема касается медицины, Хинтон с огромным энтузиазмом убеждает собеседников в потенциале глубокого обучения, которое способно произвести революцию в здравоохранении. «Я вижу много проблем и неэффективности в том, как медицинские специалисты используют данные. Медицинская история пациента способна дать намного больше информации для постановки правильного диагноза, чем сейчас используется врачами. Я вижу что радиологи не могут достаточно хорошо "прочитать" результаты КТ-исследований, порой два разных радиолога по одному исследованию могут дать вам два разных результата».
Три разных врача ставили диагноз его жене, основанные на показаниях КТ, и каждый раз они были неправы. Хинтон уверен, что искусственный интеллект в итоге лишит радиологов работы, или, по крайней мере, ту ее часть, которая требует изучения снимков, т.к. машины намного лучше людей способны находить паттерны в данных.
«В конечном счете, именно инженеры, изучающие и развивающие ИИ, найдут способ, как сделать так, чтобы ваша иммунная система могла сама атаковать и уничтожать раковые клетки», - говорит Хинтон"
https://torontolife.com/tech/ai-superstars-google-facebook-apple-studied-guy/
