Создана система ИИ, способная предсказать человеческую смерть

Google научила искусственный интеллект предсказывать смерть

Команде разработчиков Medical Brain, являющейся дочерней компанией Google, удалось обучить искусственный интеллект предсказывать смерть пациентов, ход развития недуга и шансы на выздоровление с точностью до 95%. Об этом сообщает Bloomberg со ссылкой на представителей компании.

Как работает искусственный интеллект

Прогноз формируется на основе тысяч различных факторов, которые лабораторный разум способен почерпнуть из анамнеза больного и истории болезни. При вынесении решения учитываются не только результаты анализов, но и возраст пациента, его пол и перенесенные прежде заболевания.

Кроме смерти и вероятности ремиссии, ИИ от Medical Brain способен спрогнозировать вероятность повторного поступления пациента в стационар в течение следующих 30 дней. Это позволит не спешить с выпиской больного, при необходимости продлевая срок его госпитализации.

Насколько это эффективно?

По словам представителей Google, их система искусственного интеллекта работает примерно на 10% эффективнее, чем традиционные способы прогнозирования. Этого удалось добиться, записав в базу данных ИИ сведения о более чем 200 тысячах пациентов с различными недугами.

Обсудить эту и другие новости Android можно в нашем Telegram-чате.

Новости, статьи и анонсы публикаций

Свободное общение и обсуждение материалов

Android имеет открытый исходный код, и преимущества такого решения Google не только в том, что благодаря этому разработчики получают широкие возможности по созданию приложений, оболочек и тому подобного, но и в том, что мы можем отслеживать все, что происходит с системой. В частности энтузиастам иногда удается уловить в прошивке интересные факты. К ним относятся новые функции, возможности органов управления или даже целые процессоры. Именно новый процессор и нашли сейчас в коде новой версии Android. Это тот процессор, который с большой долей вероятности будет устанавливаться на смартфоны серии Google Pixel 6. Таким образом слухи, которые фигурировали в последние месяцы и наиболее активно начали обсуждаться в последние пару недельно, получили некоторые подтверждения.

Google ведет свой бизнес очень интересно. Многие думают, что просто пользуются Интернетом и бесплатным поисковиком. Другие пользователи знают, в чем подвох, но лучше всего это знает сама Google, которой в информационном мире принадлежит едва ли не все – самый популярный поисковик, браузер Google Chrome и даже Android, которым пользуется примерно половина всех жителей Земли, включая стариков и младенцев. Никто ничего не делает просто так и за все в итоге платим мы с вами. В данном случае мы расплачиваемся своими данными, которые потом формируют алгоритмы, выводящие подготовленную специально для нас рекламу. Многим не нравится, что Google слишком активно следит за нами, и кажется, компания решила перестать это делать, но что она возьмет в замен?

Несмотря на то что Google ещё не перешла на четырёхнедельный цикл обновления Chrome, браузер и так обновляется более чем стабильно. Помимо экстренных патчей, которые исправляют баги и уязвимости, он раз в 6 недель получает крупные апдейты, которые меняют не только версию Chrome, но и расширяют его функциональные возможности. Так Google старается поддерживать браузер в актуальном состоянии, поскольку именно от него зависит успех рекламных кампаний корпорации, являющихся для неё основной статьёй дохода.

Сайт о нанотехнологиях #1 в России

Продлить жизнь и побороть смерть — на что способен искусственный интеллект

Искусственный интеллект давно стал частью медицины. Его используют для сбора и обработки данных о пациентах, для регулярного наблюдения за состоянием их здоровья, для постановки диагнозов. Но перед современными технологиями стоит ещё более амбициозная задача — побороть смерть.

О том, как искусственный интеллект помогает улучшить качество медицинского обслуживания, повысить градус эмпатии врачей и даже сделать человека бессмертным, рассказывает Антон Меркулов, сооснователь венчурной студии «Лаборатория Долголетия».

Искусственный интеллект значительно повышает качество обслуживания пациентов, но полностью заменить медицинский персонал на данный момент не может

Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. Но давайте разберёмся, так ли это.

В книге «0,05. Доказательная медицина от магии до поисков бессмертия» автор Пётр Талантов описывает исследование, которое проводилось в США в 2004 году. Согласно этому исследованию, абстрактному врачу для беглого прочтения материалов обо всех последних исследованиях нужно 29 часов в сутки — минус выходные, но с учётом времени на лечение пациентов, сон и еду. Это в принципе неразрешимая задача для врача — работать и одновременно обновлять информацию с такой скоростью, держать у себя в голове все новые исследования и разработки. А вот ИИ с этим может справиться легко.

Искусственный интеллект способен не хуже профессионалов диагностировать болезни глаз, сердечно-сосудистые заболевания и некоторые виды рака.

Согласно прогнозу McKinsey, к 2030 году с помощью ИИ будет автоматизировано 15% рабочего времени специалистов в сфере здравоохранения. Если говорить о видах работ с наиболее высоким техническим потенциалом, то, по мнению аналитиков McKinsey, это сбор и обработка данных, выполнение физических действий и работа с оборудованием в предсказуемых условиях.

Подтверждение этому мы видели в 2020 году во время борьбы с пандемией. Например, ИИ использовался для анализа рентгеновских снимков, помогая быстрее выявлять ранние признаки пневмонии у пациентов с COVID-19. Также при помощи ИИ работали интерактивные голосовые помощники, чатботы и другие системы отбора и мониторинга пациентов, которые помогали определять, действительно ли человек болен COVID-19, и которые выявляли людей с температурой даже в толпе. Всё это позволило снизить нагрузку на врачей и количество потенциально опасных взаимодействий между пациентами.

Евгений Ковалёв, врач-психиатр, эксперт превентивной медицины и научный редактор первого в России переводного издания книги «Биохакинг. Руководство по раскрытию потенциала организма»: «Искусственные технологии в медицине будут развиваться экстенсивно, с постоянным вовлечением новых специальностей. Причём важно понимать, что искусственный интеллект не заменит врача, а будет дополнять его функции. Например, сейчас, в эпоху пандемии, мы воочию видим ту революцию, которую сделал ИИ, в частности я говорю про автоматическую систему обработки изображений с рентгенологией. Огромное количество рентгеновских изображений анализируются ИИ и потом уже верифицируются врачом-рентгенологом, который может находиться за сотни километров, а не в соседнем кабинете, как мы привыкли. Часто рентгеновские снимки компьютерного томографа, МРТ и энцефалограммы пациентов из США расшифровываются в Индии с помощью ИИ. ИИ активно применяется для принятия врачебных решений: при помощи специально обученной программы на основании диагностических данных и индивидуальных параметров пациента формируется индивидуальная схема лечения, которую потом корректирует врач. В перспективе ИИ поможет сделать взаимодействие врача и пациента более человечным, повысить градус эмпатии: за ворохом бумаг и необходимостью принимать множество клинических решений врач не успевает пообщаться с больным, оценить все его проблемы, выслушать все его просьбы».

Журнал Time в статье «Google против смерти» (Google vs. Death) ещё в 2013 году написал, что «медицина постепенно превращается в информационную науку», когда ключевую роль играет объём данных и умение быстро и качественно их обрабатывать. Поэтому становится понятным, почему в игру включаются крупные технологические компании.

Из последних примеров: в апреле 2021 года Microsoft приобрела компанию Nuance Communications, которая предлагает программное обеспечение по переводу речи в текст и которая прочно закрепилась в сфере здравоохранения. Стоимость сделки составила $19,7 млрд — значительная сумма даже для такого ИТ-гиганта, как Microsoft.

Существенную роль во внедрении искусственного интеллекта в сферу здравоохранения продолжает играть частный сектор: инвестиции венчурного капитала в проекты, связанные со здравоохранением, достигают $8,5 млрд. По прогнозам Research and Markets, к 2027 году объём мирового рынка ИИ в здравоохранении достигнет $51,3 млрд. Для сравнения: в 2016 году он составлял $1,1 млрд. Всё это свидетельствует о зарождающейся экосистеме ИИ в медицине.

Мнения экспертов: исчезнут ли рабочие места из-за автоматизации

Эйлин Хаггерти, старший директор по корпоративному бизнесу компании Netscout: «Автоматизация в здравоохранении уже значительно влияет на качество медицинской помощи — дальнейшая цифровая трансформация неизбежна. Среди примеров: умные кровати, которые отслеживают статистику состояния здоровья пациента и отправляют её медсестрам; робототехника, которая помогает хирургам в операционной; носимые устройства для людей с хроническими заболеваниями — такими, как диабет или гипертония, — которые напрямую связаны с медицинскими центрами для оказания своевременной помощи; роботизированные тележки, которые доставляют еду, хирургическое оборудование и расходные материалы на нужные этажи больницы. При этом автоматизация вовсе не означает, что медицинские работники станут лишним звеном. Врачи вместе с искусственным интеллектом работают для оптимального результата».

Дилан Макс, руководитель отдела роста и развития компании Foglogic: «Успешные организации прекрасно понимают, что за технологиями должны стоять реальные люди. Это особенно актуально в сфере здравоохранения, где человеческий контакт невозможно ничем заменить. При этом автоматизация позволяет медицинским работникам быть более эффективными и решать более сложные задачи».

Кейт Туленко, врач, эксперт по кадрам здравоохранения, генеральный директор Corvus Health: «Технологии в основном заменят медицинских работников, которые не имеют прямого контакта с пациентами или выполняют только рутинную работу. К ним относятся, например, работники лабораторий, специалисты по выставлению счетов и кодированию. Почти в каждой стране мира наблюдается нехватка медицинских работников, и глобальное старение населения усугубит эту проблему. В результате технологии не лишат многих людей работы — наоборот сделают их работу более приятной, качество обслуживания повысится. Технологии позволят многим пациентам получать предварительный диагноз, а медицинский работник будет подтверждать этот диагноз. Высококвалифицированные медсёстры заменят многих врачей, а врачи смогут оказывать медицинскую помощь на более высоком уровне. Сестринский уход будет очень трудно заменить, потому что часть обязанностей — техническая, а другая основана на сострадании, эмоциях. Ведь когда близкий человек умирает, мы хотим, чтобы рядом был человек, способный сострадать и помочь нам пройти через это. Почти все медицинские профессии и рабочие места изменятся. Например, благодаря телерадиологии и ИИ, который считывает изображения, отпадёт необходимость в большом количестве радиологов, но ни один специалист не останется без работы, потому что они перейдут в интервенционную радиологию».

Искусственный интеллект поможет продлить жизнь или вовсе сделать нас бессмертными

Кроме помощи в лечении пациентов искусственный интеллект используют для того, чтобы предотвращать заболевания и продлевать жизнь. Учёные и футурологи высказывают мнение, что ИИ поможет сделать людей бессмертными, — вопрос лишь в том, когда это станет возможным.

Всё больше учёных воспринимают старение не как естественный процесс, а как болезнь, которая подлежит излечению. В то время как некоторые учёные хотят замедлить процесс старения, в планах других полностью побороть его и сделать человека бессмертным.

Рэй Курцвейл, писатель и футуролог, который работает над проектом машинного обучения Google, предсказывает, что к 2029 году человечество сможет значительно продлить жизнь или и вовсе сделать человека бессмертным. В качестве одного из примеров он указывает, что в будущем человеческий мозг будет усилен крошечными роботизированными имплантами, которые позволят отправлять электронные письма и фотографии непосредственно в мозг друг друга, а также создавать резервные копии наших мыслей и воспоминаний, что также откроет массу других возможностей.

Другой футуролог Ян Пирсон считает, что к 2050 году люди достигнут своего рода виртуального бессмертия: смогут сохранять свою личность в компьютерах, что позволит общаться с другими людьми даже после смерти.

Ещё один сторонник того, что искусственный интеллект может радикально продлить человеческую жизнь, — латвийский учёный Александр Жаворонков, директор IARP (International Aging Research Portfolio; некоммерческой организации, занимающейся развитием естественных наук) и фонда исследований в сфере биогеронтологии, а также генеральный директор биоинформационной компании Insilico Medicine. Александр Жаворонков считает, что его компания «сможет построить комплексную систему моделирования и мониторинга состояния здоровья человека и быстро исправлять любые отклонения от идеального здорового состояния, корректируя образ жизни человека или оказывая терапевтические вмешательства». Одним из своих достижений он считает применение глубоких нейронных сетей для прогнозирования возраста человека, продолжительности его жизни с учётом имеющихся болезней или склонности к ним.

Евгений Ковалёв, врач-психиатр, эксперт превентивной медицины и научный редактор первого в России переводного издания книги «Биохакинг. Руководство по раскрытию потенциала организма»: «Для продления жизни ИИ может использоваться разными способами. Один из способов, который уже сейчас активно применяется, — поиск неочевидных лекарств или препаратов, используемых для продления жизни или для других терапевтических целей. При помощи специальных фармакодинамических и фармакокинетических моделей можно оценить миллионы молекул и сформировать пул молекул, требующих более пристального внимания исследователей».

На первый взгляд может показаться, что предсказать можно всё что угодно. Однако всё больше организаций проявляют интерес к ИИ как к способу продления жизни, инвестируют миллионы долларов в подобные исследования и разработку технологий.

Крупнейшие технологические компании вступили в гонку за прекращение старения. В 2013 году Google запустила Calico Labs для борьбы с возрастными заболеваниями и продления человеческой жизни. Компания Apple также занимается разработками в области здравоохранения.

В интервью CNBC генеральный директор компании Тим Кук в 2019 году сказал: «Если в будущем вы зададитесь вопросом, какой самый большой вклад в развитие человечества внесла компания Apple, ответ будет связан со здоровьем».

Джош Боканегра, генеральный директор австралийского стартапа Humai, верит, что в ближайшие 30 лет человечество придёт к тому, что сможет замораживать мозг человека, создавать новое искусственное тело, восстанавливать любые повреждения мозга и переносить его в новое тело. И этот процесс можно будет повторять бесконечно.

Компания Humai занимается тем, что использует искусственный интеллект и нанотехнологии для сбора и хранения данных о поведенческих паттернах человека, его уникальных мыслительных процессах и информации о том, как функционирует его тело изнутри. Это позволит сохранить идентичность личности, скопировать её и перенести в новое искусственное тело.

Одним из способов продления человеческой жизни исследователи считают создание цифровой копии жизни

Так, Национальный научный фонд, независимое агентство при правительстве США, которое отвечает за развитие науки и технологий, выделил около полумиллиона долларов университетам Центрального Орландо и Иллинойса в Чикаго для поддержки исследователей, которые изучают, как искусственный интеллект, компьютерная визуализация и архивирование данных помогут создавать дубликаты реальных людей.

Над так называемой цифровой копией жизни работает и Гордон Белл, почётный научный сотрудник подразделения Microsoft Research, который занимается информационными технологиями в течение нескольких десятилетий. Белл хочет сохранить информацию о своей жизни в памяти компьютеров. Совместно с исследователем Джимом Греем он работал над тем, чтобы фиксировать каждый момент жизни в компьютере и иметь к нему быстрый доступ, будь это телефонный разговор с родителями, рабочее сообщение или воспоминание о самом красивом закате.

В январе 2021 года компания Microsoft запатентовала технологию, которая позволяет создавать чатботов людей на основе имеющихся о них цифровых данных. Изображения, сообщения в соцсетях и электронной почте, голосовые сообщения — эти и многие другие данные помогут искусственному интеллекту наиболее точно имитировать реального человека.

С помощью ИИ стартап StoryFile создаёт видеоботов — 3D-прототип человека, который похож на него не только внешне, но и манерой общения. Видеобот может общаться с родственниками и друзьями человека даже после его смерти. Правда, использование подобных технологий вызывает много этических вопросов, ответы на которые мы найдём со временем.

Амбассадором проекта стал 90-летний актёр Уильям Шетнер, звезда сериала «Звёздный путь». Чтобы создать его видеобота, команда StoryFile записывала ответы актёра на самые разные вопросы в течение 45 часов на протяжении пяти дней. Использовали специальную 3D-камеру, с помощью которой впоследствии можно будет создать голограмму Шетнера, а большой набор его реплик позволит сконструировать ответы на самые разные вопросы и поддерживать диалог.

Уильям Шетнер так прокомментировал участие в проекте: «Для моих детей, детей моих детей, близких моих детей и их близких. Это мой подарок вам сквозь время».

Евгений Ковалёв, врач-психиатр, эксперт превентивной медицины и научный редактор первого в России переводного издания книги «Биохакинг. Руководство по раскрытию потенциала организма»: «Заманчиво создавать цифровой аватар, при помощи которого можно скопировать нейронные сети конкретного человека или его энграммы — составные части памяти, чтобы воссоздать человека после смерти. Рассматривается несколько моделей, каким образом будут строиться подобные цифровые аватары. Но есть и другой путь — сконцентрировать усилия на сохранении нервной системы человека, которую можно поддерживать достаточно долго, потому что наша личность — это по сути и есть головной мозг. Остальные системы вполне могут быть искусственными — уже сейчас есть искусственное сердце, почки и другие органы человека. Будущее за созданием артифициальных организмов, которые управляются компьютерами — с живым человеческим мозгом и с искусственными наноботами. Эти наноботы призваны очищать сосуды и способствовать укреплению глиальной ткани, которая поддерживает наши нейроны. Это тоже звучит довольно прогрессивно, но именно эта идея — шанс для реализации бессмертия».

В 2016 году генеральный директор SpaceX и Tesla Илон Маск основал нейротехнологическую компанию Neuralink, которая разрабатывает и производит нейрокомпьютерные интерфейсы. Эти устройства имплантируются в человеческий мозг, чтобы улучшить память и усилить интеллектуальные способности людей.

Маск считает, что «со временем мы, вероятно, увидим более тесное слияние биологического и цифрового интеллекта». В первую очередь это касается соединения человеческого мозга с цифровой версией самих себя.

В июле 2019 года Маск провёл первую пресс-конференцию, посвящённую Neuralink, на которой представил технологию, позволяющую считывать информацию с мозга. В её основе — шесть нитей толщиной в четыре микрометра, что в разы тоньше человеческого волоса. На каждой нити закреплено несколько десятков электродов, которые вживляются в мозг специальным роботом. Их задача — мониторить активность мозга и передавать данные с помощью специального чипа, расположенного за ухом. В дальнейшем компания планирует создать систему, которая позволит работать по беспроводной сети.

В апреле 2021 года Neuralink анонсировала, что специалистам компании удалось вживить чип в мозг обезьяны, это позволило ей управлять компьютерной игрой только силой мысли. Испытания на людях, по словам Маска, Neuralink планирует начать в конце 2021 года.

Макака Пейджер контролировала игру в MindPong — симулятор пинг-понга, передавая сигнал с помощью вживлённых нейронных нитей

Становится всё меньше сомнений в том, что цифровые версии человека и его ментальное бессмертие — это только вопрос времени

Искусственный интеллект играет большую роль в сфере здравоохранения. С одной стороны, ИИ помогает автоматизировать работу врачей и делать её более эффективной. С другой — используется в поисках решений для кардинального продления человеческой жизни.

Развитие технологий в целом и искусственного интеллекта в частности свидетельствует о том, что амбициозные идеи, высказанные нынешними исследователями и учёными, могут стать частью нашего будущего.

Но даже если технологии не сделают нас в ближайшем будущем бессмертными, растущая взаимосвязь человеческого и машинного интеллекта приведёт общество к большому количеству медицинских достижений — к будущему с более доступным, персонализированным и безопасным профилактическим лечением, где качество и уровень здоровья, продолжительность нашей жизни резко увеличатся.

Метод, способный предсказать вашу смерть

Автор фото, iStock

Алгоритм может предупредить о сердечном приступе или нарушении дыхания за шесть часов до их наступления

Представьте, что вы узнали о своем сердечном приступе за несколько часов до того, как он случится.

Звучит как научная фантастика, не так ли?

Но теперь это стало возможным. По крайней мере для некоторых пациентов в Соединенных Штатах.

Администрация США по контролю над продуктами и лекарствами (FDA) на днях одобрила новую методику, способную предотвратить внезапную смерть от сердечных приступов.

Предсказать катастрофу

Это компьютерная программа, которая анализирует данные пациентов, наблюдающихся в больницах, и рассчитывает вероятность сердечного приступа, предупреждая о нем врачей и медсестер не позже, чем за шесть часов до его наступления.

“Сегодня медицина столкнулась со своего рода “идеальным штормом”: люди живут дольше, но страдают от большего числа хронических заболеваний. Кроме того, гораздо больше опытных врачей отправляются регулярно на пенсию”, – говорит Лэнс Бертон, генеральный менеджер ExcelMedical, технологической компании, которая разработала методику.

“За пациентами наблюдают, но врачи и медсестры часто реагируют уже после того, как наступает критическая ситуация”, – сказал он в интервью BBC Mundo.

• Сердечные дела: на что будут способны кардиохирурги в будущем
• Ученые выяснили, каким образом стресс вызывает болезни сердца
• Британские ученые: статины действительно предотвращают инфаркт

Реальность такова, что во многих больницах недостаточно персонала для наблюдения за всеми пациентами. Даже если бы имелась возможность выделить штат для сбора и анализа данных, вряд ли они смогли бы предвидеть все проблемы.

Автор фото, iStock

Алгоритм анализирует информацию с помощью уже имеющегося в больницах оборудования, подключенного к пациенту

“Мы, люди, не способны обрабатывать всю информацию о пациенте, поэтому нам очень сложно понять, когда его состояние ухудшится”, – говорит Бертон.

Методика, разработанная ExcelMedical, называется WAVE Clinical Platform, она анализирует поступающую от пациента информацию и, как утверждает Бертон, способна предвидеть ситуации, которые ускользают от человеческого глаза.

Внезапная смерть

Согласно исследованию Университета Джона Хопкинса, по меньшей мере 10% всех смертей пациентов в Соединенных Штатах могут быть связаны с медицинскими ошибками.

Эти неожиданные смертельные случаи, которые можно было бы предотвратить, представляют собой третью по распространенности причину смертей в стране.

По словам представителей ExcelMedical, программа очень проста в использовании: для нее не требуется специальное или новое оборудование. Он использует системы мониторинга, уже имеющиеся в большинстве больниц.

Сигналы тревоги

Программное обеспечение анализирует пять ключевых показателей: пульс, ритм дыхания, кровяное давление, температуру тела и уровень кислорода.

Оно связано с приложением на телефоне, планшете или компьютере медицинского работника. Таким образом, медики могут контролировать состояние пациентов в режиме реального времени, не находясь у постели больного.

Автор фото, ExcelMedical

Медики могут следить за состоянием пациента на своих смартфонах или компьютерах, где бы они ни находились

Но самым главным новшеством WAVE является алгоритм, названный индексом безопасности Visensia. Он является первым в своем роде, одобренным Управлением по санитарному надзору США, и работает путем анализа переменных и количественного определения уровня риска по шкале от 0 до 5 баллов.

Если состояние пациента классифицируется индексом выше 3 баллов, система автоматически отправляет тревожный сигнал медицинскому персоналу.

Автор фото, ExcelMedical

Каждое окно интерфейса WAVE показывает состояние отдельного пациента. Индексы демонстрируют риск приступа по шкале от 0 до 5

Успешные испытания

Испытания, проведенные ExcelMedical в медицинском центре Университета Питтсбурга, были признаны весьма успешными: в течение восьми недель не было зафиксировано ни одной неожиданной смерти у пациентов, наблюдаемых системой WAVE.

В контрольной группе (за пациентами в которой следили с помощью традиционных средств), скончались шесть человек.

Какой бы перспективной ни казалась новая методика, систему WAVE на данный момент разрешено использовать только в отделениях интенсивной терапии. Но ее создатели видели свою задачу в разработке механизма предотвращения смертности от сердечно-сосудистых приступов среди населения в целом.

Другим ограничением является то, что WAVE не может оценить риск инсультов, одну из самых частых причин смертей и недееспособности.

Лэнс Бертон добавляет, что не все пациенты, у которых обнаружен приближающийся сердечный приступ, могут быть спасены.

“Есть тяжелые больные, которые поступают в больницу, и мы понимаем, что они не покинут ее стен”, – говорит он.

Альтернативный взгляд

«Альтернативная история, уфология, паранормальные явления, криптозоология, мистика, эзотерика, оккультизм, конспирология, наука, философия»

Мы не автоматический, тематический информационный агрегатор

Статей за 48 часов: 22
18 +

Пятница 13-ое. Вся правда о разгроме Ордена тамплиеров
alternativehistory

Подписывайтесь на нас в социальных сетях:

• Аномальные зоны
• Болезни и мутации
• Городские легенды
• Древний человек
• Загадочные существа
• Загадки цивилизаций
• Загадки планеты Земля
• Загадки человека
• Загадочные сооружения
• Загробный мир
• Круги на полях
• Мамонты и динозавры
• Мистика и тайны религий
• НЛО и пришельцы
• Параллельные миры
• Полтергейст
• Предсказания
• Привидения
• Путешествия во времени
• Снежный человек
• Чупакабра
• Стихийные бедствия
• Тайны истории
• Тайны пирамид
• Тайны космоса
• Теории заговоров
• Футуристика
• Чудеса науки
• Чудо-люди
• Искусственный интеллект
• Альтернативная история
• Разное
• Авторские статьи

• Главная
• Альтернативные новости
• Искусственный интеллект
• Российские ученые научили искусственный интеллект предсказывать смерть

Очевидец: Если Вы стали очевидцем НЛО, с Вами произошёл мистический случай или Вы видели что-то необычное, то расскажите нам свою историю.
Автор / исследователь: У Вас есть интересные статьи, мысли, исследования? Публикуйте их у нас.
. Ждём Ваши материалы на e-mail: info@salik.biz или через форму обратной связи, а также Вы можете зарегистрироваться на сайте и размещать материалы на форуме или публиковать статьи сами (Как разместить статью).

Российские ученые научили искусственный интеллект предсказывать смерть

Хотели бы вы знать свое будущее? Ответ на этот вопрос не так очевиден, как может показаться на первый взгляд. Ведь наряду с положительными моментами мы можем узнать и что-то, что может повергнуть нас в шок. К примеру, дату своей смерти. И недавно группа отечественных ученых Московского физико-технологического института вместе со своими коллегами из компании Gero создала искусственный интеллект, который умеет выяснять биологический возраст человека и предсказывать вероятность его смерти.

О научном исследовании сообщает издание Scientific Reports. Согласно обнародованным данным, разработанный ИИ способен делать прогноз, основываясь на различных показателях здоровья человека. Сбор информации осуществляется при помощи особого датчика, похожего на фитнес-трекер. Однако само устройство, помимо «традиционных» пульса, давления и данных о проделанном пути, также способно рассчитать и биологический возраст, основываясь на системе искусственного интеллекта. Продвинутая нейросеть может вычислить возраст всех внутренних органов человека, узнать функциональное состояние и сравнить его со средними показателями нужной возрастной группы. Как заявил один из авторов проекта, Петр Федичев,

«Нам удалось показать, что искусственный интеллект позволяет оценить биологический возраст испытуемых и вероятность наступления смерти. Для достоверных результатов не требуются медицинские анализы: достаточно данных о движениях человека, записанных трекером. Мы использовали возможности этой технологии, чтобы создать удобный инструмент мониторинга, который поможет оценить общее состояние организма человека и следить за изменением уровня риска задолго до того, как человек сдаст какие-либо анализы. Разница между паспортным и биологическим возрастом станет сигналом о том, что нужно улучшить состояние своего здоровья. То есть устройство сможет не только предсказать приближающуюся смерть, но и отсрочить ее».

Системы предсказания будущего

(с)

Лучшие нейронные сети, обыгрывающие человека в покер, Го, шахматы и «Доту», обладают одной общей чертой — они умеют предсказывать ближайшее будущее.

Способность машин прогнозировать поведение может значительно превзойти возможности человека. В пространстве различных вероятностей алгоритмы оказываются лучше человека, подверженного влиянию эмоций.

Что могут предсказать нейросети? Перед нами бескрайнее поле возможностей: биржа, преступления, погода, здоровье, транспорт — везде способность просчитывать на несколько шагов вперед окажется полезной. Уже сегодня некоторые алгоритмы превосходят экспертов-людей. Рассвет завтрашнего нейродня не оставит никакого следа от «тумана неизвестности».

Исследователи из компании DeepMind опубликовали научную работу, в которой представили новый метод обучения нейросети с подкреплением. Оказалось, что если в процессе самообучения нейросеть начинает «фантазировать» о различных вариантах будущего, то обучается гораздо быстрее. «Фантазия» нейросети заключается в том, что по трем последним известным кадрам нейросеть должна предсказать вознаграждение, которое она получит на четвертом неизвестном временном интервале. ИИ использует свою память и применяет новые стратегии как бы в своем воображении.

Чем эффективнее становятся системы, тем лучше они строят прогнозы. Сейчас мы можем не только предсказывать погоду (на краткосрочном промежутке). Мы можем даже «видеть» будущее макроэкономических ситуаций в различных районах города, замеряя потребление воды, электричества, транспортный поток (сколько пассажиров в общественном транспорте и сколько в своих машинах), увеличение/уменьшение потребления ресурсов.

Уже трудно представить сферу, в которой мы могли бы обойтись без предсказаний. Да и стоит ли от них отказываться, если алгоритмы дают возможность выбирать правильную стратегию поведения?

Поведение на дорогах

Исследователи из Массачусетского технологического института построили систему, способную предсказать огромное количество событий реального мира. Сначала программу обучили на выборе из 2 миллионов онлайн-видео. Каждый ролик программа проанализировала, классифицировав все предметы и действия в сюжетах.

Затем нейросети показывали статичное изображение. Программа, в свою очередь, генерировала 1,5-секундные видеоклипы, демонстрировавшие видение ближайшего будущего.

Очевидно, что подобное решение можно использовать не только для создания гифок. Алгоритмы в принципе позволяют «заглядывать» в будущее сложных систем, что найдет применение в автономных автомобилях, анализирующих постоянно меняющуюся ситуацию на дороге.

Компьютер сможет понять, что он видит нечто необычное — например, животное выбежало на дорогу. Даже если машина никогда не попадала в эту ситуацию раньше, она «поймет», что происходит нечто странное — следует либо остановиться, либо передать управление водителю.

Здоровье человека

(с)

Ученые из Стэнфордского университета разработали систему искусственного интеллекта, способную предсказать вероятность смерти тяжелобольного пациента в течение года с точностью до 90%.

Исследователи проанализировали записи 160 000 пациентов, чтобы собрать данные о прошлых диагнозах, назначенных процедурах и сделанных врачами прогнозах.

После обработки датасета был составлен алгоритм для глубокого обучения нейросети. Затем сетка сделала прогнозы смертности от всех причин на срок от 3 до 12 месяцев в отношении 40 000 пациентов.

Спустя год исследователи подвели итоги: в 90% случаев нейросеть верно предсказала состояние больного (вне зависимости от того, ждала ли его смерть или выздоровление). Этот показатель значительно превосходит возможности даже группы врачей-экспертов.

Бренд «Терафлю» разработал систему, прогнозирующую вероятность подхватить простуду на территории ряда стран, включая Россию. Ежедневно система анализирует посты в соцсетях, запросы в поисковиках, данные «НИИ гриппа», а также данные спроса в аптеках на средства, специфические для борьбы с симптомами простуды. В итоге получается график «простудной опасности» в том или ином регионе с прогнозом на несколько дней. Впрочем, подобные платформы находят и более ценное применение: в системе «Виртуальный Сингапур» уже сейчас можно в реальном времени просматривать и анализировать жизнь страны и предсказывать, например, распространение опасных инфекций или реакцию больших масс людей на взрыв в торговом центре.

Microsoft и Adaptive Biotechnologies планируют создать систему, которая на основе анализа крови сможет выявлять заболевания на ранних стадиях. Анализируя генетический код в триллионах рецепторов Т-лимфоцитов, система будет выявлять болезни, с которыми сталкивался организм еще на бессимптомной стадии. Предполагается, что тест будет способен определять широкий спектр болезней единовременно, включая болезни, которые обычно диагностируются на очень поздних стадиях.

Исследовательская группа из Института молекулярной биологии РАН, Российского геронтологического научно-клинического центра, МФТИ и других научных центров, представила метод предсказания биологического возраста человека (который отличается от паспортного) на основе данных УЗИ сонной артерии человека и тонометрии. С помощью машинного обучения была получена сложная формула, способная предсказывать возраст у здоровых людей с точностью в 6,9 года для мужчин и 5,9 года для женщин, что является очень высоким показателем по сравнению с другими известными методами.

Датские ученые разработали нейронную сеть Corti Signal, которая отслеживает звуковые сообщения для диагностики сердечного приступа. В первую очередь система должна помочь людям, которые позвонили в «скорую помощь». Оператор не всегда способен выявить сердечный приступ у человека на другом конце провода (справляется в 73% случаев), а вот нейросеть решает эту задачу с точностью 95%! ИИ не только слушает разговор, но также собирает невербальные сигналы, такие как паттерны дыхания.

По всей видимости, в будущем системы на основе нейросетей (и других методов) позволят предсказывать болезни намного раньше — в некоторых случаях за десятки лет до наступления самого заболевания.

Умные вещи знают, что с ними случится

Представьте себе здание, которое может еще до аварии сказать, что, например, отопление скоро откажет. Некоторые компании используют машинное обучение именно для этого. Такая процедура называется прогнозирующим обслуживанием.

Компания CGnal, расположенная в Милане, Италия, недавно проанализировала данные за год от отопительных и вентиляционных систем в итальянской больнице. От датчиков были получены данные о температуре, влажности, использовании электричества. Алгоритм обучили на выборке за полгода, затем исследователи проверили его по данным со второй половины года. Система предсказала 76 из 124 реальных неисправностей, в том числе 41 из 44, где температура прибора повысилась выше допустимых уровней.

Другие компании также используют схожий подход к данным. Финский стартап Leanheat помещает беспроводной датчик температуры, влажности и давления для дистанционного управления отоплением и контроля работоспособности устройства. Вместо того чтобы регулировать отопление просто по температуре наружного воздуха, модели Leanheat учитывают изменения погоды: температура упала до нуля с 10 градусов или поднялась от -10.

В США компания Augury разработала «Shazam для машин», устанавливая акустические датчики в машины для прослушивания слышимых изменений и выявления потенциально неизбежных сбоев. Впрочем, гаджет может работать с разными устройствами: клиенты могут подключить датчик к коммерческим холодильникам или промышленным нагревателям. Гаджет Augury записывает вибрации и ультразвуки, загружает их в облачный сервис, где данные анализируются для составления прогноза о работоспособности контролируемой машины.

Аудио и данные анализируются и сохраняются так, что звук устройства одного клиента можно сравнить со звуком всех остальных. Идея заключается в том, что Augury не требуется настраивать программное обеспечение для каждого типа устройств. Вместо этого можно просто установить датчики и прослушать устройство, чтобы создать представление о том, как оно звучит, когда функционирует нормально. Со временем база данных звуков позволит узнать, какие конкретные звуки предшествуют конкретным типам сбоев.

Прогноз погоды

Прогнозирование погоды остается сложной задачей для науки. Мы уже наловчились использовать для этого сверточные нейронные сети, но прогресс не стоит на месте. В списке Top-500 самых мощных вычислительных систем мира, по состоянию на ноябрь 2016 года, прогнозированием погоды занимались 23 суперкомпьютера.

Компания ClimaCell использует подход, не связанный с нейросетями и суперсложными алгоритмами: в качестве датчиков предсказания погоды выступают беспроводные сети связи — все это делается в рамках концепции наукастинг (nowcasting), при которой cверхкраткосрочный прогноз явлений погоды делается в пределах 0–6 ч от срока наблюдения.

ClimaCell объединяет несколько уровней данных от беспроводных сетей, спутников, погодных радаров и других датчиков для создания карт высокой четкости. Используя данные примерно 5000 станций, эксплуатируемых несколькими телекоммуникационными фирмами, компания создает очень точные и достоверные погодные карты.

Опасные алгоритмы

Не тот компас, но близкий по смыслу

Различные системы предсказания преступлений уже несколько лет тестируются в США. Одна из первых систем подобного типа — COMPAS — была создана в 1998 году. COMPAS анализирует 137 параметров биографии осужденного человека, включая тяжесть предыдущих преступлений, уровень образования и доходов, семейный статус и наличие зависимостей. Также программа учитывает результаты психологических тестов, в том числе темперамент, готовность к риску, степень нарциссизма и склонности к чувству вины. На основе этих данных COMPAS прогнозирует, какова вероятность преступного рецидива в следующие два года.

Однако в Дартмутском колледже провели тщательное исследование COMPAS и сделали вывод, что алгоритм на самом деле не более точен, чем любой среднестатистический человек. Программа смогла выявить преступников-рецидивистов в 65% случаев. Люди без специального образования и опыта вынесения приговоров справлялись с этой задачей в 67% случаев, зная лишь возраст, пол и историю преступлений обвиняемого. Более того, оказалось, что точность COMPAS можно повысить, если оставить в нем всего два параметра: возраст человека и сведения о предыдущих судимостях.

Алгоритмы могут принимать решения и строить прогнозы намного эффективнее человека. Люди принимают во внимание несущественные факторы и игнорируют действительно важные, поддаются эмоциям, а также позволяют себе принимать решения в соответствии с внутренним «чутьем», интуицией или вообще безо всякой логики.

Однако это вовсе не означает, что мы полностью должны довериться машинам, ведь они тоже не обладают 100% точностью.

Новый взгляд на жизнь: революционная ИИ-система раскрыла тайны человеческой ДНК

Фото: Pixabay | Искусственный интеллект проводит рассчеты

Алгоритм, созданный компанией Deep Mind, предсказал структуру 350 тысяч белков, благодаря чему фармацевты смогут создавать высокоэффективные препараты.

Ученые разработали программу AlphaFold на основе искусственного интеллекта, которая может стать большим прорывом для медицины.

Будь всегда в курсе событий вместе с телеграм-каналом Быстрый Фокус.

Подробности исследования раскрыло издание BBC.

Искусственный интеллект научился предсказывать структуру почти любого белка, создаваемого человеческим организмом. Протеины являются ключевыми строительными блоками для всего живого — из них состоит каждая клетка. Белки состоят из аминокислот, которые складываются в цепи различной формы, которая определяет роль блока. Зная о том, как устроены эти структуры, фармацевты смогут создавать высокоэффективные препараты, новые методики лечения, ферментов, разрушающих пластик и многое другое.

При помощи программы AlphaFold от британской компании Deep Mind исследователи из Европейской лаборатории молекулярной биологии уже спрогнозировали структуру 350 тысяч белков, созданных людьми или другими живыми организмами. Механизм по созданию человеческих белков зашифрован в геномах — ДНК, содержащейся в ядрах клеток. Один геном включает в себя около 20 тысяч белков, а полный такой набор ученые называют протеомом.

Белковые структуры, показанные AlphaFold, содержатся не только в протеомах, но и в так называемых модельных организмах, используемых в научных исследованиях, например, в кишечной палочке, дрожжах, мухах и мышах. Всего искусственный интеллект смог точно предсказать форму 58% аминокислот в протеоме человека, структура еще 35,7% была предсказана с точностью вдвое выше, чем при ранее проводимых экспериментах.

“Мы считаем, что это наиболее полная и точная картина протеома человека на сегодняшний день. Эта работа представляет собой наиболее значительный вклад ИИ в развитие науки. И я думаю, что это отличная иллюстрация и пример того, какую пользу ИИ может принести обществу”, — прокомментировал открытие доктор Демис Хассабис, генеральный директор Deep Mind.

Традиционные методы исследования структуры белков включают рентгеновскую кристаллографию и криогенную электронную микроскопию. По словам биолога Джона МакГихана из Портсмусткого университета, все они требуют колоссального количества денег, времени и других ресурсов. Поэтому трехмерные формы белков часто определяются в рамках целевых научных программ, хотя до сих пор ни один проект не представил систематически определяемых структур для всех белков, производимых организмом.

Фактически, сейчас экспериментально подтверждено лишь 17% протеома. На подтверждение одной структуры вручную ученые тратят около полугода, а ИИ справляется с этой задачей за несколько минут.

“Когда мы впервые отправили наши семь последовательностей команде DeepMind, для двух из них у нас уже были экспериментальные структуры. Так что мы смогли протестировать их, когда они вернулись. Честно говоря, это был один из тех моментов, когда, как говорится волосы встали у меня на затылке, потому что структуры были идентичными”, — подчеркнул МакГихан.

Профессор Эдит Херд добавил: “Это изменит наше понимание того, как устроена жизнь”.

Команда профессора МакГихана уже использует данные AlphaFold для создания ферментов для разложения пластика. По его словам, алгоритм уже спрогнозировал форму интересующих белков, которую нельзя определить экспериментально, и ускорил работу на несколько лет.

Ранее искусственный интеллект научился предсказывать развитие рака груди. Он автоматически анализирует образцы тканей и значительно ускоряет работу врачей при назначении лечения.

Окончание поддержки Windows 10 Mobile: вопросы и ответы

Windows 10 Mobile: общие сведения

С 10 декабря 2019 г. пользователи Windows 10 Mobile больше не имеют права на получение новых обновлений для системы безопасности, небезопасных hotfix, параметров бесплатной поддержки или обновлений технического контента в Интернете от Корпорации Майкрософт бесплатно. Сторонние программы или программы платной поддержки могут предоставлять постоянную поддержку, но важно понимать, что служба поддержки Майкрософт не будет предоставлять общедоступные обновления и исправления для Windows 10 Mobile.

До даты окончания поддерживаются только модели устройств, подходящие для Windows 10 Mobile версии 1709. Для моделей телефонов Lumia 640 и 640 XL версия 1703 Window 10 Mobile была последней поддерживаемой версией ОС, ее поддержка прекращается 11 июня 2019 г. Дополнительные сведения см. в сведениях о доступности Windows 10 Mobile для модели устройства.

Окончание поддержки означает, что для операционной системы Windows 10 Mobile (ОС) больше не будут обновляться продукты и обновления для системы безопасности. Это соответствие нашей политике жизненного цикла.

После завершения поддержки автоматическое или ручное создание резервных копий новых устройств для параметров, а некоторые приложения продолжат работать в течение 3 месяцев до 10 марта 2020 г. Некоторые службы, включая отправку фотографий и восстановление устройства из существующей резервной копии устройства, могут продолжать работать в течение 12 месяцев с окончания поддержки.

Приложения регулируются современной политикой жизненного цикла и не зависят от политики жизненного цикла ОС. Разработчики приложений (в том числе Майкрософт) могут прекратить поддержку приложения в любое время. 12 января 2021 г. заканчивается поддержка приложений Office (Универсальное приложение Word, Excel, PowerPoint и OneNote) на телефонах с Windows 10 Mobile. Подробнее об этом можно узнать в https:///aka.ms/OfficeWindows10MobileEOS.

Store может продолжить работать после даты окончания поддержки.

Нет, окончание поддержки Windows 10 Mobile применяется ко всем устройствам с Windows 10 Mobile.

Корпорация Майкрософт больше не продает и не производит устройства с Windows 10 Mobile. Свяжитесь с продавцом напрямую, чтобы обсудить возврат и возмещение средств.

После окончания поддержки Windows 10 Mobile OS мы рекомендуем клиентам перейти на поддерживаемое устройство с Android или iOS. В заявлении корпорации Майкрософт о том, чтобы предоставить каждому человеку и каждой организации на планете все возможности для достижения большего, мы должны поддерживать наши мобильные приложения на этих платформах и устройствах.

Клиентам, которые хотят продолжать использовать устройство с Windows 10 Mobile после 10 декабря 2019 г., рекомендуется вручную создать резервную копию, перейдя в раздел Параметры -> Обновление и безопасность -> Служба архивации -> Дополнительные параметры и выбрав элемент Создать резервную копию до этой даты.

У нас нет планов удаления предыдущих обновлений Windows 10 Mobile из Центра обновления Windows.

Да. Средство Windows Device Recovery Tool будет и дальше предоставлять образ восстановления для вашего устройства с Windows 10 Mobile. Дополнительные сведения см. в разделе Windows Device Recovery Tool: вопросы и ответы.

Да. Ваше устройство с Windows 10 Mobile продолжит работать после 10 декабря 2019 г., но не будет получать обновления после этой даты (в том числе обновления для системы безопасности). Кроме того, функция резервного копирования устройства и другие внутренние службы станут недоступными, как описано выше.

Чтобы посмотреть, какая версия операционной системы Windows Phone установлена на телефоне, выполните следующие действия.

Перейдите в раздел Параметры -> Система -> Об устройстве.

Выберите элемент Дополнительные сведения.

В разделе Программное обеспечение появится Windows 10 Mobile.

В разделе Сборка ОС отображается 10.0.15254. , где обозначает определенную сборку исправления. Содержимое каждой сборки исправления описано на странице Журнал обновлений Windows 10.

Корпорация Майкрософт работает со многими коммерческими компаниями, чтобы помочь им в успешной миграции на поддерживаемую платформу до даты окончания поддержки.

Технология развивается вместе с потребностями и ожиданиями ваших клиентов и партнеров, которые уже оформили платформы и устройства с Android или iOS. В заявлении корпорации Майкрософт о том, чтобы предоставить каждому человеку и каждой организации на планете все возможности для достижения большего, мы должны поддерживать наши мобильные приложения на поддерживаемых устройствах с Android и iOS.

Поддержка Windows 10 Mobile для потребителей и компаний прекращается в один и тот же день. Корпорация Майкрософт рекомендует всем клиентам перейти на поддерживаемое устройство с Android или iOS. Корпоративным клиентам необходимо обратиться к группе работы с заказчиками, если у них есть дополнительные вопросы.

Дата окончания поддержки применяется ко всем продуктам Windows 10 Mobile, в том числе Windows 10 Mobile и Windows 10 Mobile Корпоративная. Чтобы посмотреть, какая версия операционной системы Windows Mobile установлена на устройстве, выполните следующие действия.

Перейдите в раздел Параметры -> Система -> Об устройстве.

Выберите элемент Дополнительные сведения.

В разделе Программное обеспечение отображается ОС.