Mesterséges intelligencia: miért most jött el az áttörés? Barcelonai beszámolónk záró része
Közösségek - AI - Mesterségs Intelligencia | 2019. május 30. 06:20 | Utolsó módosítás dátuma - 2024. augusztus 17. 23:47 | Forrás: radiologia.hu - dr. Lánczi Levente
A tavasz kiemelt nemzetközi rendezvényét tartották mesterséges intelligencia témakörben Barcelonában. Stábunk is a helyszínen járt, folytatásos beszámolónk negyedik, záró része következik.
Az egész továbbképzés legfőbb eseménye, hívószava a sydney-i Toby Walsh professzor - vagy ahogyan felkonferálták: a digitális forradalom rockcsillagának - felkért előadása volt. Rögtön egy kérdéssel indított: miért most? Azaz miért most jutott el oda a radiológia és a mesterséges intelligencia, hogy ilyen kiemelt rendezvényeken foglalkozzunk vele és hogy mára megkerülhetetlenné vált az MI a korszerű radiológiában. Négy exponenciálisan növekvő terület együttes hatásának gyümölcse ez - a négy területen pedig körülbelül kétévente duplázódott meg a teljesítmény, ezek sorrendben: tranzisztorok, adat, alakzatfelismerés (ez már önmagában meghaladja az emberi teljesítményt!) és az iparágba befolyó befektetés. Néhány nagyon világos, érzékletes példát hozott fel: a kilencvenes évekből Kaszparov és a Deep Blue sakkjátszmáját, a GO nevű táblajátékot, amiben a gép legyőzte az embert, valamint egy törölkozőhajtogató automatát, aminek ez az egyszerű, emberi oldalról már-már odafigyelést sem igénylő feladat egy robotnak nagyjából 25 percig tart...
A fő hangsúly: a mesterséges intelligencia mesterséges - általában az intelligenciára fókuszálunk, de legalább annyira mesterséges, mint amilyen intelligens. Vigyázó szemeinket pedig jó, ha Kínára irányítjuk, hiszen egyrészt a jogi-politikai-etikai környezet eltér a nyugati kultúráktól, másrészt európai ésszel felfoghatatlan ember-, illetve a radiológia szempontjából lényeges vizsgálattömeg áll rendelkezésre, illetve szükséges valahogyan feldolgozni, korlátozott erőforrások mellett. De figyelem! Egy kínai populáción “tanított” mesterséges intelligencia nem biztos, hogy működik a világ más pontjain! A felelősség kérdése pedig továbbra is nyitott.
Az ezt követő kerekasztal is sok érdekes szempontot hozott be. Parizel professzor azt hangsúlyozta, hogy a teljes munkamenetre kell alkalmazni az MI-t, ne szorítkozzon az csak a képfelismerésre, míg Walsh professzor azt javasolta, hogy ott kell elindulni az MI fejlesztésben, ahol valami egyszerűen mérhető adat áll rendelkezésünkre. Előkerült a “GPS analógia” is: tehát hogy sokkal kényelmesebben, de még mindig az ember vezeti az autót - olykor tévútra is. Érdekes paradigmaváltás az is, hogy eredendően robotok vezérlése volt az MI célja, most egyre inkább emberek “vezérlése”, segítése. Fontos didaktikai kérdés persze az is, hogy ha az MI “leletez” helyettünk, akkor hogyan tanulja meg az újabb nemzedék a diagnosztikát? Mindenesetre már nem állunk messze attól, hogy például a sugárfizikus, informatikus mellé MI specialistát is alkalmazniuk kell a radiológiai osztályoknak.
A következő előadásblokkban a jogi-etikai kérdéseket taglalták, elsősorban a felelősségi kérdéseket. Európában továbbra is az ellátó orvos a kizárólagos felelős. Az Egyesült Államokban azonban már vannak olyan munkafolyamatok (nem feltétlenül a radiológiában), amelyek mesterséges intelligenciával működnek, és az ehhez kapcsolódó felelősség sem kizárólag a kezelőorvosé. Az adatbiztonság is egy nagyon fontos témakör, és ilyen megvilágításban egyáltalán nem haszontalan, hogy Európában van erre egy korszerű szabályozás (a GDPR), hiszen a MI mérhetetlenül nagy adathalmazokkal dolgozik. Nagyon fontos, hogy az MI-vel foglalkozó szervezeteknek, cégeknek legyen adatbiztonsági szabályzatuk.
A két nap zárását az MI fejlesztő cégek bemutatkozása zárta. A részletek bemutatása nélkül látható, hogy egyre nagyobb és nagyobb cégcsoportok, egyre nagyobb és nagyobb erőforrásokkal foglalkoznak a témával, bár továbbra is jelen vannak a startup-szerű vállalkozások. Az is körvonalazódott, hogy a radiológiában érdemben a PACS-ba integráltan fog tudni működni az MI. Az hogy mikor és merre fejlődik, a közeli jövő kérdése. Amellett, hogy közelről szemléljük a folyamatot, aktív részesévé is kell válnunk!
A kurzus teljes anyaga visszanézhető itt: https://www.maiesr.org/recorded-lectures/