سیستم هوش مصنوعی مولد گوگل، بارد، پتانسیل ایجاد انقلابی در مراقبت های بهداشتی را دارد

رقابت برای پیاده‌سازی فناوری هوش مصنوعی (AI) به روش‌های معنادار هرگز به این شدت نبوده است. به طور خاص، هوش مصنوعی مولد اخیراً جهان را تحت تأثیر قرار داده است و دامنه کاملی از برنامه ها، فناوری و ارزش بالقوه را ایجاد کرده است.

JP Morgan Insights اخیراً مقاله ای با عنوان «آیا هوش مصنوعی Generative یک تغییر دهنده بازی است؟وی توضیح می‌دهد که «هوش مصنوعی مولد – دسته‌ای از الگوریتم‌های هوش مصنوعی که می‌تواند محتوای جدید را بر اساس داده‌های موجود تولید کند – به‌عنوان مرز بعدی برای صنایع مختلف، از فناوری گرفته تا بانکداری و رسانه، مورد استقبال قرار گرفته است.» گوکول هریهاران، رئیس تحقیقات فناوری، رسانه و مخابرات آسیا و اقیانوسیه در JP Morgan، مجدداً تأکید کرد که «به طور اساسی، هوش مصنوعی مولد پول و زمان مورد نیاز برای تولید محتوا را در متن، کد، صدا، تصاویر، ویدیو و ترکیبی از آنها کاهش می‌دهد. ”- هموار کردن راه برای نوآوری مخرب.

بدون شک، شرکت های فناوری می خواهند در خط مقدم این نوآوری باشند.

اوایل هفته گذشته، گوگل گام بعدی پیش بینی شده خود را در رابطه با هوش مصنوعی مولد اعلام کرد. در وبلاگ رسمی گوگل، کلمه کلیدی، سیسی هسیائو، معاون تولید، و الی کالینز، معاون تحقیقات، دسترسی باز به Bard را معرفی کردند، آزمایشی که به کاربران اجازه می‌دهد مستقیماً با پلتفرم هوش مصنوعی مولد گوگل تعامل داشته باشند و بر این اساس بازخورد خود را به اشتراک بگذارند.

نویسندگان توضیح دادند: «امروز ما شروع به باز کردن دسترسی به Bard کردیم، آزمایشی اولیه که به شما امکان می‌دهد با هوش مصنوعی مولد همکاری کنید. ممکن است از بارد بخواهید نکاتی را برای رسیدن به هدفتان برای خواندن کتاب‌های بیشتر در سال جاری به شما ارائه دهد، فیزیک کوانتومی را به زبان ساده توضیح دهد یا با طرح یک پست وبلاگ، خلاقیت شما را برانگیزد. ما تاکنون با آزمایش بارد چیزهای زیادی یاد گرفته‌ایم و قدم مهم بعدی در بهبود آن، دریافت بازخورد از افراد بیشتر است.»

این مقاله همچنین مفهوم پشت مدل زبان بزرگ (LLM) را توضیح می‌دهد، فناوری که سیستم را نیرو می‌دهد: «Bard توسط یک مدل زبان بزرگ تحقیقاتی (LLM)، به‌ویژه یک نسخه سبک وزن و بهینه از LaMDA، نیرو می‌گیرد و با به‌روزرسانی خواهد شد. مدل های جدیدتر و توانمندتر در طول زمان. این مبتنی بر درک گوگل از اطلاعات با کیفیت است. شما می توانید یک LLM را به عنوان یک موتور پیش بینی در نظر بگیرید. هنگامی که یک اعلان داده می شود، با انتخاب یک کلمه در یک زمان، از کلماتی که احتمالاً بعدی هستند، پاسخی ایجاد می کند. انتخاب محتمل‌ترین گزینه در هر زمان منجر به پاسخ‌های خلاقانه نمی‌شود، بنابراین انعطاف‌پذیری در آن لحاظ می‌شود. ما همچنان می‌بینیم که هرچه افراد بیشتری از آنها استفاده کنند، LLMها در پیش‌بینی پاسخ‌هایی که ممکن است مفید باشند، بهتر عمل می‌کنند.

LaMDA، مخفف "مدل زبان برای برنامه های گفتگو"، پیشرفت گوگل در ساخت یک مدل زبان مکالمه تطبیقی ​​است که بر روی گفتگوهای پیشرفته و تفاوت های ظریف زبان انسانی آموزش دیده است. اکنون، گوگل از تکرار این پیشرفت با Bard استفاده می کند تا امیدواریم این فناوری را به چیزی تبدیل کند که می تواند مفید باشد و برای کاربران ارزش ایجاد کند.

بدون شک، این فناوری پیامدهای بالقوه باورنکردنی برای مراقبت های بهداشتی دارد. بدیهی ترین کاربرد این است که با مدل های مناسب آموزش دیده و آزمایش شده، بیماران ممکن است به دنبال توصیه ها و توصیه های پزشکی از سیستم باشند، به خصوص اگر رابط مکالمه قوی باشد. البته، باید با احتیاط به این موضوع پرداخت، زیرا مدل‌ها فقط به اندازه داده‌هایی هستند که با آن‌ها آموزش دیده‌اند، و حتی در این صورت ممکن است اشتباه کنند.

نویسندگان مقاله توضیح می‌دهند که «در حالی که LLM یک فناوری هیجان‌انگیز است، اما بدون ایراد نیست. به عنوان مثال، از آنجایی که آنها از طیف گسترده ای از اطلاعات که منعکس کننده تعصبات و کلیشه های دنیای واقعی هستند، یاد می گیرند، گاهی اوقات در خروجی های آنها ظاهر می شود. و آنها می توانند اطلاعات نادرست، گمراه کننده یا نادرست را در حین ارائه مطمئن ارائه کنند. به عنوان مثال، وقتی از بارد خواسته شد چند پیشنهاد برای گیاهان خانگی آسان به اشتراک بگذارد، بارد به طور متقاعدکننده ای ایده هایی را ارائه کرد ... اما برخی چیزها مانند نام علمی گیاه ZZ را اشتباه گرفت. آنها در ادامه به ارائه مثالی می پردازند که چگونه سیستم یک نام علمی نادرست برای گیاه Zamioculcas Zamiifolia پیشنهاد کرده است.

با این حال، اگر به درستی انجام شود، پتانسیل بسیار زیادی برای فعال کردن مکالمه با سواد پزشکی وجود دارد، شاید حتی به عنوان راهی برای کمک به پزشکان و متخصصان در ایجاد طرح‌های تشخیصی یا پل زدن مراقبت‌ها برای بیمارانشان.

در مقیاس بزرگ‌تر، توانایی آموزش مدل‌های بصری مانند این فرصت عالی برای استخراج بینش قوی از داده‌ها فراهم می‌کند. بهداشت و درمان یک صنعت تریلیون دلاری است که سالانه ترابایت داده تولید می شود. قرار دادن مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته و یادگیری ماشین روی این داده‌ها ممکن است فرصت‌های قابل توجهی را برای درک بهتر و استفاده از این اطلاعات برای منافع بیشتر فراهم کند.

مطمئناً، چالش‌های اخلاقی و ایمنی زیادی وجود دارد که باید در مورد هوش مصنوعی به طور کلی و به طور خاص با هوش مصنوعی مولد در نظر گرفته شود. در محصولاتی مانند این، خطرات متعددی وجود دارد که شرکت‌های فناوری باید آن‌ها را حل کنند، از تولید سخنان نفرت‌انگیز و زبانی که می‌تواند مورد سوء استفاده قرار گیرد تا تولید اطلاعات گمراه‌کننده، که می‌تواند به ویژه در یک محیط مراقبت‌های بهداشتی خطرناک باشد. بدون شک، بیماران باید فقط از متخصصان پزشکی آموزش دیده و دارای مجوز استفاده کنند.

با این وجود، گوگل و سایر شرکت‌هایی که چنین ابزارهای پیشرفته‌ای را ایجاد می‌کنند، پتانسیل بالایی در حل برخی از سخت‌ترین مشکلات جهان دارند. بر این اساس، آنها همچنین مسئولیت مهمی را در ایجاد این محصولات به شیوه ای ایمن، اخلاقی و متمرکز بر مصرف کننده بر عهده می گیرند. با این حال، اگر این فناوری به درستی انجام شود، ممکن است به طور بالقوه مراقبت های بهداشتی را برای نسل های آینده تغییر دهد.

محتوای این مقاله به هیچ وجه به هیچ عنوان به هیچ عنوان به هیچ وجه نباید به توصیه های پزشکی، تشخیص یا درمان حرفه ای استناد یا جایگزین آن شود و به این صورت نوشته یا در نظر گرفته نشده است. این محتوا فقط برای مقاصد اطلاعاتی است. برای مشاوره پزشکی با یک متخصص پزشکی آموزش دیده مشورت کنید.