Google-ის გენერაციულ AI სისტემას, ბარდს, აქვს პოტენციალი, მოახდინოს რევოლუცია ჯანდაცვის სფეროში

რბოლა ხელოვნური ინტელექტის (AI) ტექნოლოგიების მნიშვნელოვანი გზებით დანერგვისთვის არასოდეს ყოფილა ასეთი სასტიკი. კონკრეტულად, გენერაციულმა ხელოვნურმა ინტელექტუალურმა ინტელექტუალურმა ინტელექტუალმა ცოტა ხნის წინ მსოფლიო ქარიშხალმა მოიცვა, შექმნა აპლიკაციების, ტექნოლოგიებისა და პოტენციური ღირებულების მთელი დომენი.

JP Morgan Insights-მა ცოტა ხნის წინ გამოაქვეყნა სტატია სახელწოდებით "Generative AI არის თამაშის ჩეინჯერი?” განმარტავს, რომ ”გენერაციული AI - ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმების კატეგორია, რომელსაც შეუძლია ახალი შინაარსის გენერირება არსებული მონაცემების საფუძველზე - შეფასდა, როგორც შემდეგი საზღვარი სხვადასხვა ინდუსტრიისთვის, ტექნიკური დაწყებული საბანკო და მედია.” გოკულ ჰარიჰარანმა, JP Morgan-ის აზიის წყნარი ოკეანის ტექნოლოგიების, მედიისა და ტელეკომის კვლევის თანახელმძღვანელმა, კიდევ ერთხელ გაიმეორა, რომ „ძირითადად, გენერაციული AI ამცირებს კონტენტის შესაქმნელად საჭირო ფულს და დროს - ტექსტის, კოდის, აუდიოს, სურათების, ვიდეოს და მათი კომბინაციების მიხედვით. ”- გზას უხსნის დამრღვევ ინოვაციას.

უდავოდ, ტექნოლოგიურ კომპანიებს სურთ ამ ინოვაციის წინა პლანზე ყოფნა.

გასულ კვირას Google-მა გამოაცხადა თავისი მოსალოდნელი შემდეგი ნაბიჯი გენერაციულ AI-სთან დაკავშირებით. Google-ის ოფიციალურ ბლოგზე, საკვანძო სიტყვა, Sissie Hsiao, პროდუქტის ვიცე-პრეზიდენტმა და ელი კოლინზმა, კვლევის ვიცე-პრეზიდენტმა, გააცნეს ღია წვდომა Bard-ზე, ექსპერიმენტი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს უშუალოდ დაუკავშირდნენ Google-ის გენერაციულ AI პლატფორმას და შესაბამისად გაუზიარონ გამოხმაურება.

ავტორებმა განმარტეს: ”დღეს ჩვენ ვიწყებთ ბარდზე წვდომის გახსნას, ადრეული ექსპერიმენტი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ ითანამშრომლოთ გენერაციულ AI-თან […] თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ Bard თქვენი პროდუქტიულობის გასაზრდელად, თქვენი იდეების დასაჩქარებლად და თქვენი ცნობისმოყვარეობის გასაძლიერებლად. შეიძლება ბარდს სთხოვოთ, მოგაწოდოთ რჩევები, რათა მიაღწიოთ თქვენს მიზანს, წაიკითხოთ მეტი წიგნი ამ წელს, ახსნათ კვანტური ფიზიკა მარტივი სიტყვებით, ან გაზარდოთ თქვენი კრეატიულობა ბლოგის პოსტის დასახვით. ჩვენ აქამდე ბევრი რამ ვისწავლეთ ბარდის ტესტირებით და მისი გაუმჯობესების შემდეგი კრიტიკული ნაბიჯი არის მეტი ადამიანისგან გამოხმაურების მიღება.

სტატიაში ასევე განმარტულია დიდი ენის მოდელის (LLM) კონცეფცია, ტექნოლოგია, რომელიც აძლიერებს სისტემას: „ბარდი იკვებება კვლევის დიდი ენის მოდელით (LLM), კონკრეტულად LaMDA-ს მსუბუქი და ოპტიმიზებული ვერსიით და განახლდება უფრო ახალი, უფრო ეფექტური მოდელები დროთა განმავლობაში. ის დაფუძნებულია Google-ის მიერ ხარისხის ინფორმაციის გაგებაზე. თქვენ შეგიძლიათ წარმოიდგინოთ LLM, როგორც პროგნოზირების ძრავა. მოთხოვნის მიცემისას, ის წარმოქმნის პასუხს თითო სიტყვის შერჩევით იმ სიტყვებიდან, რომლებიც სავარაუდოდ შემდეგი იქნება. ყოველ ჯერზე ყველაზე სავარაუდო არჩევანის არჩევა არ გამოიწვევს ძალიან კრეატიულ პასუხებს, ამიტომ გარკვეული მოქნილობა გათვალისწინებულია. ჩვენ ვაგრძელებთ იმის დანახვას, რომ რაც უფრო მეტი ადამიანი იყენებს მათ, მით უკეთესი LLM-ები იწინასწარმეტყველებენ, თუ რა პასუხები შეიძლება იყოს გამოსადეგი.”

LaMDA, შემოკლებით „ენის მოდელი დიალოგის აპლიკაციებისთვის“, არის Google-ის მიღწევა ადაპტაციური საუბრის ენის მოდელის შექმნაში, რომელიც გაწვრთნილი იყო გაფართოებულ დიალოგსა და ადამიანის ენის ნიუანსებზე. ახლა Google იყენებს ამ გარღვევის გამეორებას Bard-თან, რათა იმედია, ტექნოლოგია ჩამოაყალიბოს ისეთად, რაც შეიძლება იყოს სასარგებლო და შექმნას ღირებულებები მომხმარებლებისთვის.

ეჭვგარეშეა, ამ ტექნოლოგიას აქვს წარმოუდგენელი პოტენციური გავლენა ჯანდაცვისთვის. ყველაზე აშკარა გამოყენება ის არის, რომ სათანადოდ გაწვრთნილი და გამოცდილი მოდელებით, პაციენტებმა შეიძლება დაიწყონ სამედიცინო რჩევისა და რეკომენდაციების მიღება სისტემიდან, განსაკუთრებით იმ შემთხვევაში, თუ სასაუბრო ინტერფეისი ძლიერია. რასაკვირველია, ამას სიფრთხილით უნდა მივუდგეთ, რადგან მოდელები ისეთივე კარგია, როგორიც არის მომზადებული მონაცემები და მაშინაც კი, შეიძლება შეცდომები დაუშვან.

სტატიის ავტორები განმარტავენ, რომ „მიუხედავად იმისა, რომ LLMs არის საინტერესო ტექნოლოგია, ისინი არ არიან თავიანთი ხარვეზების გარეშე. მაგალითად, იმის გამო, რომ ისინი სწავლობენ ინფორმაციის ფართო სპექტრს, რომელიც ასახავს რეალურ სამყაროში მიკერძოებას და სტერეოტიპებს, ისინი ზოგჯერ ვლინდება მათ შედეგებში. და მათ შეუძლიათ მიაწოდონ არაზუსტი, შეცდომაში შემყვანი ან ყალბი ინფორმაცია დამაჯერებლად წარდგენისას. მაგალითად, როდესაც სთხოვეს გაეზიარებინათ რამდენიმე წინადადება მარტივი შიდა მცენარეებისთვის, ბარდმა დამაჯერებლად წარმოადგინა იდეები… მაგრამ რაღაც არასწორი იყო, მაგალითად, ZZ მცენარის სამეცნიერო სახელწოდება. ისინი აგრძელებენ მაგალითს, თუ როგორ შესთავაზა სისტემამ არასწორი სამეცნიერო სახელი Zamioculcas Zamiifolia მცენარისთვის.

თუმცა, თუ გაკეთდა სწორად, არის ძალიან დიდი პოტენციალი სამედიცინო განათლებული საუბრის გასააქტიურებლად, შესაძლოა, როგორც ექიმებისა და სპეციალისტების დასახმარებლად დიაგნოსტიკური გეგმების შედგენაში ან მათი პაციენტებისთვის ზრუნვის ხიდიში.

უფრო დიდი მასშტაბით, ასეთი ინტუიციური მოდელების გაწვრთნის შესაძლებლობა იძლევა დიდ შესაძლებლობას მონაცემებიდან მტკიცე შეხედულებების მიღებაში. ჯანდაცვა არის ტრილიონი დოლარის ინდუსტრია, სადაც ყოველწლიურად იწარმოება ტერაბაიტი მონაცემები. მოწინავე ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის მოდელების ამ მონაცემებზე გადაფარვამ შეიძლება უზრუნველყოს მნიშვნელოვანი შესაძლებლობები ამ ინფორმაციის უკეთ გასაგებად და უფრო სასიკეთოდ გამოყენებისთვის.

რა თქმა უნდა, არსებობს მრავალი ეთიკური და უსაფრთხოების გამოწვევა, რომელიც გასათვალისწინებელია AI-სთან ზოგადად და კონკრეტულად გენერაციული AI-ით. მსგავს პროდუქტებში არსებობს მრავალი რისკი, რომელიც ტექნოლოგიურმა კომპანიებმა უნდა გადაჭრას, დაწყებული სიძულვილის ენისა და ენის წარმოებით, რომელიც შეიძლება იყოს არასწორად გამოყენებული, შეცდომაში შემყვანი ინფორმაციის გენერირებამდე, რაც შეიძლება განსაკუთრებით საშიში იყოს ჯანდაცვის პირობებში. ეჭვგარეშეა, პაციენტებმა უნდა მიმართონ სამედიცინო დახმარებას მხოლოდ გაწვრთნილი და ლიცენზირებული სამედიცინო პროფესიონალებისგან.

მიუხედავად ამისა, Google-ს და სხვა კომპანიებს, რომლებიც ქმნიან ასეთ მოწინავე ინსტრუმენტებს, აქვთ დიდი პოტენციალი მსოფლიოს ზოგიერთი უმძიმესი პრობლემის გადაჭრაში. შესაბამისად, ისინი ასევე იღებენ მნიშვნელოვან პასუხისმგებლობას ამ პროდუქტების უსაფრთხო, ეთიკური და მომხმარებელზე ორიენტირებული ფორმით შესაქმნელად. თუმცა, თუ სწორად გაკეთდა, ტექნოლოგიამ შესაძლოა პოტენციურად შეცვალოს ჯანდაცვის სფერო მომავალი თაობებისთვის.

ამ სტატიის შინაარსი არ იგულისხმება და არ უნდა დაეყრდნოს ან ჩაანაცვლოს პროფესიონალურ სამედიცინო რჩევას, დიაგნოზს ან მკურნალობას რაიმე საშუალებით, და არ არის დაწერილი ან გამიზნული როგორც ასეთი. ეს შინაარსი მხოლოდ საინფორმაციო მიზნებისთვისაა. გაიარეთ კონსულტაცია გაწვრთნილ სამედიცინო პროფესიონალთან სამედიცინო რჩევისთვის.