Sztuczna inteligencja w weterynarii

Czytanie myśli

Jednym z bardziej spektakularnych przykładów z ostatnich miesięcy jest czytanie ludzkich myśli. Badacze zbierali dane na temat aktywności elektrycznej mózgów osób poddanych badaniu EEG i jednocześnie kazali tym osobom mówić na głos, o czym właśnie myślą. W efekcie powstał zbiór danych treningowych składających się z danych równoległych – z jednej strony badacze mieli do dyspozycji zapis aktywności mózgu, a z drugiej, zsynchronizowany z tym pierwszym zbiór danych opisujących myśli badanych osób. Funkcja, która łączy jeden rodzaj danych z tym drugim, jest dla nas nieznana, żaden programista nie potrafi napisać programu, który pozwoliłby na przełożenie zapisu odczytów badania EEG na myśli. Jednak odpowiednio złożona sieć neuronowa, poddana odpowiedniemu treningowi, może nauczyć się przybliżenia takiej funkcji, dzięki czemu wiele nierozwiązywalnych wcześniej problemów obliczeniowych staje się dzisiaj rozwiązywalnymi. Dzięki takiemu czytaniu myśli osoby niepełnosprawne będą na przykład mogły korzystać z urządzeń za pomocą swoich myśli.

Piszę tutaj o tym nie przez przypadek, bowiem bardzo często spotykam się z pytaniem, czy SI pozwoli nam kiedyś rozumieć, co myślą zwierzęta? Obecnie nie mam dobrego pomysłu, w jaki sposób należałoby zebrać dane do takiego eksperymentu, bo w przeciwieństwie do ludzi zwierzęta nie potrafią zakomunikować w mowie, o czym właśnie myślą. Dane z EEG należałoby zsynchronizować z jakimiś innymi danymi (np. obserwacjami zwierzęcia?). Ale w weterynarii istnieje bardzo dużo problemów o wiele prostszych do rozwiązania przy pomocy SI niż czytanie myśli zwierząt.

Wykorzystanie SI do pracy z danymi

W ostatnim czasie bardzo dużo pracuję z weterynaryjnymi danymi tekstowymi. Dokumentacja medyczna jest źródłem bardzo ciekawej wiedzy, ale jeden z problemów z nią związanych polega na tym, że nie jest jednolita i często jest rozproszona w rozmaitych dokumentach tekstowych i notatkach. Z punktu widzenia osoby zajmującej się uczeni...