O praktycznej stronie sztucznej inteligencji rozmawiali uczestnicy GHOST Day na Politechnice Poznańskiej
Dla większości z nas sztuczna inteligencja to bardziej idea niż technologia. Wiemy, że ma ogromny potencjał, by zmienić naszą rzeczywistość. Zastanawiamy się, w którą stronę pójdzie jej rozwój. Mówimy o takich kwestiach jak transparentność, etyka, świadomość.
Często jednak zapominamy, że większość tego, co składa się na sztuczną inteligencję, to bardzo konkretne technologie – uczenie maszynowe, sieci neuronowe, głębokie uczenie. To równania matematyczne, statystyka, języki programowania, programy komputerowe, aplikacje. Właśnie to praktyczne podejście dominowało na konferencji GHOST Day, która odbyła się 8 listopada na Politechnice Poznańskiej. Występowali na niej eksperci, którzy sztuczną inteligencję stosują na co dzień. Dzielili się swoją wiedzą i doświadczeniem, pokazywali konkretne przykłady zastosowań.
Na szczególną uwagę zasługiwał wykład inauguracyjny. Poprowadził go Wojciech Jaśkowski, naukowiec współpracujący ze szwajcarską firmą NNAISENSE. Jaśkowski opowiadał o zaletach i wyzwaniach uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning). Pokazał proces uczenia sieci neuronowych na przykładzie projektu przygotowanego na potrzeby konkursu Learning to Run Competition. Uczestnicy mieli do dyspozycji symulowane środowisko, a w nim szkielet wyposażony w mięśnie. Ich zadaniem było przygotowanie systemu opartego o sieci neuronowe, który wprawiłby ten szkielet w ruch – innymi słowy, nauczył go biegać. Wygrywała ta ekipa, której rozwiązanie pozwoli na osiągnięcie najwyższej prędkości. Dokonał tego właśnie zespół Jaśkowskiego. Choć zadanie konkursowe wydaje się dość abstrakcyjne, wypracowane rozwiązania mogą się przydać w medycynie.
Eksperci, którzy sztuczną inteligencję stosują na co dzień, dzielili się na GHOST Day swoją wiedzą i doświadczeniem, pokazywali konkretne przykłady zastosowań
Zastosowaniom SI w naukach medycznych była poświęcona osobna sesja konferencji.
Tomasz Grzywalski ze StethoMe przybliżył szczegóły działania domowego stetoskopu z inteligentnym systemem analizy dźwięków, o którym pisaliśmy już na naszym portalu.
Olga Kamińska z Britenet zaprezentowała system, który pozwala na przewidzenie zmiany fazy u osób chorych na afektywną chorobę dwubiegunową. U pacjentów występują fazy depresji i manii, przeplatane okresami remisji. To, w jakiej fazie pacjent się znajduje, jest bardzo istotne z punktu widzenia terapii – od tego zależy, jakie powinien przyjmować leki. Rozwiązanie Britenet bazuje na aplikacji, która bada częstotliwość i długość rozmów telefonicznych. Są one wskaźnikiem podwyższonej lub obniżonej aktywności osoby chorej. Na tej podstawie algorytm jest w stanie przewidzieć, że u pacjenta niedługo nastąpi zmiana fazy, i precyzyjniej niż w przypadku cyklicznych wizyt u lekarza wychwycić moment, w którym należy zmienić leki.
Rafał A. Bachorz z PSI zaprezentował ciekawe zastosowanie rekurencyjnych sieci neuronowych. Ten typ sieci świetnie sprawdza się w modelowaniu języka naturalnego, rozpoznawaniu mowy czy w tłumaczeniu maszynowym. Bachorz pokazał, jak można zaadaptować tę technologię do zgoła odmiennego zadania – projektowania cząsteczek, które mają konkretne właściwości. Ta technologia może znacznie przyspieszyć proces projektowania leków. O podobnym rozwiązaniu pisaliśmy we wrześniu.
Bardzo ciekawe były też wystąpienia poświęcone pozamedycznym zastosowaniom sztucznej inteligencji. Agnieszka Czoska z Sentimenti zaprezentowała system do automatycznej oceny emocji w tekstach pisanych. Takie rozwiązania są bardzo przydatne do tzw. analizy sentymentu, czyli na przykład automatycznej oceny tego, jak marka jest postrzegana w internecie. Inne zastosowania to reklamy dostosowane do emocji czy analiza nastrojów na giełdzie.
Z kolei Mikołaj Olszewski i Mateusz Otmianowski z firmy Pearson pokazali narzędzie oparte na rekurencyjnych sieciach neuronowych, które służy do modelowania wiedzy uczniów na kursach online. Ich rozwiązanie pozwala na podstawie wcześniejszych wyników w nauce przewidzieć rezultaty testów i zawczasu zasugerować, który materiał należy powtórzyć.
GHOST Day był też okazją do poznania konkretnych narzędzi do tworzenia i walidacji sieci neuronowych, metod ich optymalizacji, a nawet technologii, które pozwolą na ich oszukanie.
Portal sztucznainteligencja.org.pl był patronem medialnym GHOST Day: AMLC