Fot. Adobe Stock

Na czym polega to wyzwanie?

Ochotnicy badają obecnie stronę internetową Galaxy Zoo i identyfikują te markery, ale ze względu na rozmiar wszechświata i wszystkie zawarte w nim zmienne, mają więcej pracy, niż mogą sobie z tym poradzić. Aby nakreślić definitywną granicę między chaotycznym wydarzeniem a galaktyką, która je spowodowała, wielu ludzi musi przesiać tysiące obrazów. Tu właśnie pojawia się Zoobot.

Nowy algorytm sztucznej inteligencji może nie tylko zidentyfikować te markery, ale także dokładnie przewidzieć, co mogliby pominąć ludzie, analizując ich sposób postępowania podczas analizy danych. Do tej pory duet ludzi i sztucznej inteligencji odkrył ponad 40 000 rzadkich galaktyk pierścieniowych, sześć razy więcej niż wcześniej ludzkość zdołała poznać. Ponadto galaktyki pierścieniowe są stare; w rzeczywistości pierścienie powstają miliardy lat, a dzięki temu nowemu odkryciu naukowcy będą mogli dowiedzieć się więcej o ewolucji tych starożytnych ciał niebieskich.

Zoobot jest również przystosowany do nieustannego ulepszania, ponieważ sztuczna inteligencja może nauczyć się odpowiadać na nowe pytania. Walmsley wyjaśnia, że AI może to zrobić, ponieważ nauczyła się już odpowiadać na ponad 50 różnych pytań.

Znajdowanie i klasyfikowanie galaktyk spiralnych na dużych ilościach obrazów nie jest proste, ale grupa naukowców znalazła sposób na optymalizację tego zadania przy użyciu sztucznej inteligencji. Dzięki temu byli w stanie zidentyfikować i sklasyfikować dużą liczbę galaktyk w obszernym banku zdjęć — co byłoby bardzo trudne, gdyby naukowcy zrobili to ręcznie. Wyniki badań zostały opublikowane w miesięczniku Królewskiego Towarzystwa Astronomicznego.

Zbliżone podejście japońskich naukowców

Zespół złożony z kilku astronomów z Narodowego Obserwatorium Astronomicznego Japonii (NAOJ) zastosował technikę głębokiego uczenia do analizy i klasyfikacji obrazów w obszernej bazie obrazów. Wysoka czułość systemu pozwoliła na identyfikację ponad 560 000 różnego rodzaju galaktyk na zdjęciach bez interwencji człowieka. 

Ken-ichi Tadaki, adiunkt projektów w NAOJ, zauważył, że skoro sztuczna inteligencja potrafi klasyfikować wizerunki psów i kotów, to powinna też być w stanie rozróżniać galaktyki o wzorcach morfologii galaktyk z dokładnością do 97,5%. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji w całej bazie danych możliwe było zidentyfikowanie spiral w 80 000 galaktyk. 

Teraz NAOJ pracuje nad projektem naukowym o nazwie Galaxy Cruise, w ramach którego ludzie będą analizować zdjęcia galaktyk wykonane przez teleskop Subaru w poszukiwaniu cech wskazujących, że galaktyka koliduje lub łączy się z inną. Ponieważ technika sztucznej inteligencji okazała się skuteczna, zostanie ona przeszkolona za pomocą klasyfikacji stworzonych przez człowieka, aby stała się jeszcze dokładniejsza. Masayuki Tanaka, profesor nadzwyczajny, jest optymistą: „Stosując głębokie uczenie na szczycie rankingów opracowanych  w Galaxy Cruise, prawdopodobnie znajdziemy dużą liczbę zderzających się i łączących się galaktyk” — wyjaśnia.

Integracja sztuczna i ludzka inteligencji: partnerstwo w poszukiwaniu odpowiedzialnych innowacji w wielu różnych dziedzinach

Odkąd termin „sztuczna inteligencja” został po raz pierwszy użyty w 1956 roku na konferencji w Dartmouth College w Stanach Zjednoczonych, rozwój sztucznej inteligencji został częściowo ukształtowany przez dziedzinę neuronauki. Dążąc do zrozumienia ludzkiego mózgu, naukowcy próbują zbudować nowe inteligentne maszyny zdolne do wykonywania złożonych zadań podobnych do ludzkich — z pewnością przyszłe badania nad sztuczną inteligencją również będą czerpać korzyści z badań ludzkiego mózgu.

Podczas gdy rozwój sztucznej inteligencji trwa nadal, faktyczne wykorzystanie większości algorytmów w inżynierii biomedycznej i praktyce klinicznej jest wyraźnie poniżej ich pełnego potencjału. Jednym z powodów jest to, że aplikacje te muszą wytrzymać naukowe testy walidacyjne. Bądź więc ostrożny z aplikacją lub oprogramowaniem, szczególnie w obszarze zdrowia i nie daj się skusić medialnym przekazom!

Patrząc jednak w tym kontekście, wciąż można wiele zyskać, łącząc sztuczną inteligencję z ludzką! Sztuczna inteligencja i transformacja cyfrowa rewolucjonizują prawie każdy sektor, ale jednym z sektorów, który może i już bardzo korzysta z postępu technologicznego, jest opieka zdrowotna. 

Czy sztuczna inteligencja zastąpi ludzką inteligencję?

Coraz częściej wchodzimy w interakcję z robotami, a niezliczone decyzje w naszym codziennym życiu są podejmowane przez inteligentne systemy. Ta interakcja jest już częścią ścieżki bez powrotu. Należy jednak pamiętać, że każdy rodzaj inteligencji ma swoje własne cechy, co wskazuje na to, że ludzie i maszyny potrzebują siebie nawzajem, aby zwiększyć wydajność, w tym nie tylko w astronomii, ale na przykład w systemie opieki zdrowotnej, który jest chyba najbardziej ciekawym przykładem.

Przyszłość medycyny i inżynierii biomedycznej będzie obejmować sztuczną inteligencję w takiej czy innej formie. Sieci neuronowe — systemy komputerowe, które działają jak neurony w ludzkim mózgu — są już zaangażowane w to, co nazywamy rozpoznawaniem wzorców, to znaczy algorytmy mogą rozpoznawać wzorce, grupować je i klasyfikować, a z czasem uczyć się, jak je ulepszać.

Obrazy w takich zastosowaniach, jak na przykład:

• skany medyczne;
• obrazy siatkówki;
• elektrokardiogramy;
• rozpoznawanie twarzy;
• slajdy patologiczne.

To wszystko są obecnie analizowane za pomocą, na przykład sieci neuronowych. Czy to nie przypomina Ci przypadkiem zastosowania Zoobota opisanego na początku naszego artykułu? Obecne zastosowania sztucznej inteligencji obejmują również monitorowanie częstości akcji serca, ciągły pomiar funkcji organizmu i metabolitów, diagnozowanie udaru i innych problemów z sercem, klasyfikowanie różnych stanów patologicznych, w tym raka, oraz przewidywanie zgonów w klinikach. Oto kilka przykładów tego, co już się dzieje i które mogą dać nam lepsze wyobrażenie o tym, ile jeszcze przed nami.

Tak więc, dzięki ciągłemu uczeniu się, sieci neuronowe mogą w przyszłości pod wieloma względami przewyższać ludzi. Nie oznacza to jeszcze, że zostaniemy zastąpieni. Wręcz przeciwnie: pracownicy służby zdrowia muszą być przygotowani na te zmiany i muszą postrzegać sztuczną inteligencję jako silnego sojusznika, który we współpracy ze specjalistami może zapewnić idealne leczenie dla pacjentów.

Wciąż wiele pozostaje do zrobienia w zakresie walidacji i wdrażania wykorzystania sztucznej inteligencji w medycynie, ale w tej chwili technologia ta wymaga krytycznych innowacji w zakresie zarządzania i nadzoru regulacyjnego, aby była bezpieczna i zgodna z etyką.