Sztuczna inteligencja w weterynarii

Od dwóch lat hasło „sztuczna inteligencja” (SI) jest bardzo popularne. Przełomowym momentem było udostępnienie przez firmę OpenAI modelu GPT-3 szerszej publiczności. Każdy mógł porozmawiać z tzw. wielkim modelem językowym. Czym jednak w rzeczywistości jest współczesna SI? Czy jej historia faktycznie zaczęła się dopiero kilka lat temu? I wreszcie, jakie znaczenie ma jej rozwój dla nauk medycznych, a w szczególności dla weterynarii?

Rozważania i badania dotyczące myślących maszyn rozpoczęły się w zasadzie w tym samym momencie, w którym ludzie nauczyli się konstruować komputery. W roku 1950 jeden z najważniejszych badaczy matematycznych podstaw obliczeń, Alan Turing, opublikował artykuł, w którym zastanawiał się, jakie warunki musi spełnić komputer, abyśmy mogli powiedzieć o nim, że myśli. Zdaniem Turinga, jeżeli osoba prowadziłaby jednoczesną rozmowę z komputerem i człowiekiem, i nie potrafiłaby jednoznacznie wskazać, kto w tej rozmowie jest maszyną, a kto człowiekiem, to mamy do czynienia z myślącym komputerem. Jednak postępy w dziedzinie SI oraz jej współczesne możliwości zawdzięczamy głównie osiągnięciom inżynieryjnym, a nie filozoficznym rozważaniom.

SI w czasie swojego rozwoju miała wzloty i upadki. Przykładowo, pierwsza połowa lat siedemdziesiątych dwudziestego wieku jest uważana za tak zwaną „zimę SI” – postępy w tej dziedzinie były wówczas znikome.

Podejście symboliczne

Ukształtowały się jednak dwa obozy badaczy sztucznej inteligencji. Jedni uważali, że wiedza musi zostać wszczepiona w maszynę przez człowieka. Ten obóz nazywa się czasami symbolicznym, bowiem znajdujące się w nim osoby twierdzą, że wiedza składa się z symboli i polega na manipulowaniu nimi. Zwolennicy podejścia symbolicznego uważają, że ludzie powinni sami programować komputery i niejako wprowadzić wszelkie niezbędne symbole i reguły posługiwania się nimi do maszyny. W podejściu symbolicznym, jeżeli chcielibyśmy stworzyć system do diagnostyki zwierząt, to najpierw powinniśmy wpr...