Но как может информационная система, интеллектуальная или нет, принимать столь масштабные решения так быстро? Любой начинающий инвестор знает, что котировки ценных бумаг на финансовых рынках зависят от бесконечного множества социальных, экономических и политических факторов, начиная от последних заявлений финского министра занятости о регулировании труда в стране и заканчивая непредвиденным снижением спроса на сырье в связи с потеплением на юге Германии. Как может информационная система учитывать такой объем информации, чтобы принимать, казалось бы, интеллектуальные решения о покупке или продаже акций, причем всего за несколько секунд? Вот в чем вопрос.
Машинное обучение — один из главнейших столпов искусственного интеллекта. Мы не осознаем этого, но большинство сценариев, с которыми мы сталкиваемся каждый день, полностью контролируются мыслящими машинами. Но прежде чем начать работу, машины должны пройти обучение.
Пример обучения: диагностика опухолей
Диагностика опухолей — один из примеров, когда искусственный интеллект может оказаться крайне полезным. Прохождение маммографии с целью предотвращения рака груди является (или должно быть) регулярной практикой для взрослых женщин. Маммография — это всего лишь радиография молочных желез, позволяющая распознать аномалии, которые могут быть злокачественными опухолями. Поэтому всякий раз, когда радиолог при маммографии выявляет подобную аномалию, он проводит более подробный анализ, для которого требуется биопсия, или изъятие тканей из организма — намного более дорогостоящая и болезненная процедура, чем маммография.
Положительные результаты биопсии в 10 % случаев оказываются ложными — иными словами, при маммографии обнаруживается аномалия, однако биопсия не показывает никаких следов опухоли. Поэтому врачам крайне важно иметь в своем распоряжении средства, позволяющие свести к минимуму эти 10 % ложноположительных результатов, — чтобы снизить не только расходы на здравоохранение, но и стресс от обследования.
С другой стороны, наблюдаются и ложноотрицательные результаты, когда маммография не показывает никаких аномалий, но у пациента уже развилась опухоль. Крайне важно, чтобы новые средства диагностики позволяли снизить число как ложноположительных, так и ложноотрицательных случаев. Как вы узнаете чуть позже, снизить число ложноотрицательных случаев намного сложнее, чем ложноположительных, при этом последствия ложноотрицательных случаев намного серьезнее.
