IBM припиняє продаж Watson AI для виявлення та дослідження ліків

Оскільки вбудований цикл AI обговорювався, ми зверталися до численних претензій про те, які вдосконалення та прориви технологія може забезпечити. Одним з найбільш фундаментальних - і потенційно важливих - була ідея про те, що ми можемо використовувати ІІ для пошуку нових лікарських засобів і методів лікування існуючих умов, коли нинішні варіанти вичерпані.

Саме ця обіцянка зараз виявилася короткою. IBM оголосила, що припинить продавати свою систему Watson AI як інструмент для виявлення ліків. Це гучний рекорд для компанії, яка агресивно рекламує AI як корисну для цих цілей і яка зіткнулася з проблемами в минулому році, коли в звітах вказувалося, що її системи внесли неправильні, небезпечні рекомендації для хворих на рак (рекомендації системи ніколи не були введені) ефекту).

Хоча IBM наводить причину для свого виходу, повільні продажі є потенційно відповідальними. Нещодавнє глибоке занурення IEEE Spectrum ставить контекст навколо цих питань. Висновок: Після багаторічної роботи та низки проектів, що вийшли на світ, IBM має надзвичайно мало для своїх зусиль. І компанія створила певну кількість недоброзичливості до себе, пише IEEE, тому що він взяв агресивний, маркетинговий перший підхід до AI та Watson, обіцяючи грандіозні досягнення, які точно не зображують те, що система може насправді досягти.

Уотсон вразив світ своєю працездатністю на Jeopardy і здатністю аналізувати відносини між словами, а не розглядати їх як пошукові терміни. Теоретично, Уотсон міг би використовувати свій двигун, щоб подібним чином розібрати пакети медичних даних, знайшовши прихований сигнал в системі, заповненій шумом. Реальність не співпрацювала. З невеликого обсягу досліджень, проведених з використанням AI для поліпшення результатів пацієнтів, жоден з них не задіяв Watson IBM.

Частина IEEE намагається відзначити, що IBM зіткнулася з величезними проблемами, намагаючись привести свою програму AI в Інтернет і ефективно використовувати її для людської медицини. Нічого подібного Watson (або те, що Watson був призначений бути) ніколи не існувало раніше. Ніхто не знав, як його побудувати. Yoshua Bengio, провідний дослідник AI в Університеті Монреаля, підсумував зусилля, щоб допомогти AI зрозуміти медичні тексти і термінологію таким чином: «Ми робимо неймовірно краще з NLP, ніж ми були п'ять років тому, але ми все ще неймовірно гірше люди ”.

Проблема Vexing

Проблема Уотсона не в тому, що вона не спрацювала. Проблема полягає в тому, що Watson не виконує потрібні дії. Незважаючи на те, що він швидко навчився приймати і обробляти величезну кількість даних, він мав багато труднощів у виявленні інформації в рамках дослідження, яке могло б змусити лікарів фактично змінити свій процес догляду. Це особливо вірно, якщо відповідна інформація була випадковою з точки зору дослідження.

Оскільки дані про пацієнтів не завжди були правильно відформатовані або навіть не в хронологічному порядку, програмне забезпечення не розпізнало історії пацієнтів. Система не могла порівняти нових онкологічних хворих з базами даних попередніх пацієнтів для виявлення прихованих схем лікування, оскільки така практика не вважається обґрунтованою. Створення сильної рекомендації з доказової медицини вимагає подвійних сліпих досліджень, мета-аналізів і системних обстежень доказів, а не системи ІІ, яка стверджує, що знайшла подібність між різними типами пацієнтів.

Незрозуміло, що буде далі для Уотсона, якщо взагалі. Цей інструмент мав певний успіх у вузьких, спеціально розроблених програмах з меншою неоднозначністю. Але, незважаючи на десятки запланованих ініціатив, океани ажіотажу, і великі інвестиції, компанія Watson for Drug Discovery від IBM чітко пропустила свої цілі.

Читати далі

Нове дослідження припускає, що темної речовини не існує

В даний час більшість вчених вважають, що залізний захват гравітації посилюється темною речовиною, невидимим матеріалом, який становить близько 85 відсотків Всесвіту. Нове дослідження обґрунтовує альтернативну модель, в якій темна речовина не існує, а гравітація працює трохи інакше, ніж ми думали.

Гіпотеза «Планета дев’ять» має важливе значення в новому дослідженні

Раніше було легко дізнатися, скільки було планет: дев’ять. Це було дев’ять планет протягом цілого покоління, перш ніж вчені почали переосмислювати те, що вважається планетою. Плутон вийшов, але деякі астрономи вважають, що там справді дев'ята планета. Інші не впевнені, і дискусія починає рухатися на користь планети дев'ять скептиків.

Нове дослідження пропонує Warp Drive, який насправді може спрацювати

Фізики роками висловлювали припущення про можливість справжньої деформації, але в новому документі викладається бачення деформації, яка насправді може працювати. Ми все ще не знаємо, як його будувати, але принаймні ми знаємо, чому ми не можемо його побудувати.

Швидкість льодовикового плавлення прискорюється, всеосяжне дослідження

Дослідники виявили, що швидкість втрати льоду від льодовиків прискорилося протягом перших двох десятилітьх 21-го століття, і є всі причини очікувати, що тенденція буде продовжуватися.