Stiri despre (draceasca?) INTELIGENTA ARTIFICIALA

INPUT: DeepMind’s AI is figuring out the structures for every protein known to humanity

Inteligența artificială de la DeepMind ne oferă o perspectivă a structurilor fiecărei proteine cunoscută de oameni

Înțelegând forma proteinelor din corpul uman, cercetătorii ar putea învăța funcțiile lor și implicit – cum să combată bolile.

De Tom Maxell, 03 August 2021, INPUT

DeepMind, filiala de inteligență artificială a Alphabet, spune că va emite formele pentru aproape fiecare proteină găsită în corpul uman și pentru cele din alte 20 de organisme studiate la scară largă, formând aproape toate proteinele cunoscute științei.

Folosind programul AlphaFold, compania a lansat deja 350.000 de structuri în domeniul public și intenționează să prezică și să elibereze structurile pentru încă 100 de milioane în următoarele câteva luni.

Citește și DEEPMIND SPUNE CĂ VA DEZVĂLUI STRUCTURA FIECĂREI PROTEINE CUNOSCUTE ȘTIINȚEI

Înțelegând forma proteinelor din corpul uman, cercetătorii își pot da seama care este funcția lor. Aflarea funcției proteinelor este esențială pentru înțelegerea mecanismului de bază al vieții, când funcționează și când nu. Dar experimentele pentru a determina structurile proteinelor pot dura luni sau ani într-un laborator; după decenii de muncă, a fost identificată forma a doar 17 la sută a proteinelor din corpul uman.

SPARGEREA CODULUI – Pentru ca proteinele să funcționeze corect, acestea trec prin procesul celular de pliere a proteinelor sau de pliere în forme specifice, tridimensionale. Structura determină ce face o proteină și cunoașterea formei acesteia îi poate ajuta pe cercetători să recunoască când apar problemele și să creeze medicamente pentru a le combate.

Eforturile de a dezvolta un vaccin COVID-19 s-au concentrat pe proteina spike a coronavirusului, de exemplu. Proteina spike este așezată pe exteriorul unui coronavirus și este modul în care COVID-19 intră în celulele umane. Vaccinurile existente oferă instrucțiuni pentru ca celulele umane să producă un fragment inofensiv din această proteină spike, după care sistemul imunitar recunoaște că proteina nu are ce căuta acolo și începe să construiască un răspuns imun. Cunoașterea formei proteinei spike a fost esențială pentru crearea unui vaccin.

I.A. IN SLUJBA BINELUI – DeepMind a instruit AlphaFold pe 170.000 de structuri proteice dintr-o bancă de date publică. Asta a intensificat precizia AlphaFold de a prezice rezultatul plierii proteinelor la doar câteva zile, și a prezis pană acum, cu un grad ridicat de încredere, formele a 36% din proteinele umane. Un lucru imens, asta înseamnă că oamenii de știință nu mai trebuie să treacă printr-un proces exhaustiv pentru a afla structurile proteinelor. Ne gândim adesea în mod obișnuit că scopul inteligenței artificiale ar fi de a ne influența deciziile, sugerându-ne, de exemplu, ce știri ar trebui să urmărim. Însă tehnologia precum AlphaFold studiază o mulțime de date și face predicții pe care un om nu le-ar putea face niciodată.

 

MIND MATTERS NEWS: AN EPIC FAILURE: OVERSTATED AI CLAIMS IN MEDICINE

UN EȘEC EPIC: SUSȚINERILE EXAGERATE ALE I.A. ÎN MEDICINĂ

Investigații independente, au constatat că algoritmii de I.A. folosiți în spitale nu sunt tocmai ceea ce se pretinde că sunt

De GARY SMITH, 02 August 2021, MIND MATTERS

Epic Systems, cea mai mare companie din America de înregistrări medicale electronice, stochează informații medicale pentru 180 de milioane de pacienți din SUA (56% din populație). Folosind sloganul „cu pacientul la inimă”, aceasta are în proprietate un portofoliu de 20 de algoritmi de inteligență artificială (IA), concepuți pentru a identifica diferite boli și a prezice durata șederilor în spital.

Cu o proprietate așa de mare de algoritmi în medicină sau de oriunde, utilizatorii nu au cum să știe dacă programele Epic pot fi de încredere sau dacă nu sunt altceva decât un alt truc de marketing. Detaliile din interiorul cutiilor negre sunt secrete, iar teste independente n-ai să vezi.

Unul dintre cei mai importanți algoritmi al celor de la Epic este folosit pentru prezicerea septicemiei, principala cauză de deces în spitale. Sepsisul apare atunci când corpul uman reacționează excesiv la o infecție și trimite substanțe chimice în sânge care pot provoca leziuni ale țesuturilor ce duce la insuficiența organelor. Detectarea acestuia la timp poate salva viața, dar este greu de făcut.

Epic susține că predicțiile făcute de modelul său pentru sepsis (Epic Sepsis Model – ESM) au o precizie între 76% și 83%, dar nu s-au făcut teste independente credibile ale oricăruia dintre algoritmii săi – până acum. Într-un articol publicat în JAMA Internal Medicine, o echipă a examinat evidența spitalului a 38.455 de pacienți de la Michigan Medicine (sistemul de sănătate al Universității din Michigan), dintre care 2.552 (6,6%) au prezentat sepsis. Rezultatele sunt în tabel. „Epic +” înseamnă că ESM a generat alerte de sepsis; „Epic -” înseamnă că nu.

Epic +               Epic –                              Total
Sepsis                     843                   1,709                               2,552
No Sepsis            6,128                 29,775                              35,903
Total                    6,971                 31,484                              38,455

Avem două mari abordări:

2. Dintre cei 2.552 de pacienți cu sepsis, ESM a generat alerte de sepsis pentru doar 843 (33%). Au ratat 67% dintre pacienții cu sepsis.
3. Din cele 6.971 alerte de sepsis ale ESM, doar 843 (12%) au fost corecte; 88 la sută din semnalele de sepsis ale ESM au fost alarme false, creând ceea ce autorii au numit a fi „o mare povară ce duce la oboseala de alertă”.

Repet, ESM nu a reușit să identifice 67 la sută dintre pacienții cu sepsis; din acei pacienți cu alerte de sepsis date de ESM, 88% nu au avut sepsis.

O anchetă recentă efectuată de STAT, o pagină web de știri din domeniul sănătății afiliat la Boston Globe, a ajuns la o concluzie similară. Articolul său, intitulat „Algoritmii de I.A. ai Epic furnizează informații inexacte despre pacienții grav bolnavi și sunt protejați de un firewall corporatist”, a fost luat la ceva pumni, iată:

Mai mulți algoritmi de inteligență artificială, dezvoltați de Epic Systems, cel mai mare furnizor de dosare electronice de sănătate din țară, furnizează către spitale informații inexacte sau irelevante despre îngrijirea pacienților grav bolnavi, contrastând puternic cu afirmațiile publicate ale companiei.

[Constatările] zugrăvesc imaginea unei companii ale cărei obiective de afaceri – și dorința de a-și păstra dominanța pe piață – se confruntă cu necesitatea unei analize atente și independente a algoritmilor înainte ca aceștia să fie utilizați în îngrijiri de sănătate a milioane de pacienți.

CASEY ROSS: „ALGORITMII DE I.A. DE LA EPIC, FURNIZEAZĂ INFORMAȚII INEXACTE DESPRE PACIENȚII GRAV BOLNAVI, ȘI NU POT FACE OBIECTUL EXAMINĂRII PENTRU CĂ SUNT PROTEJAȚI DE UN ZID CORPORATIST.” SURSA: STAT NEWS

De ce sute de spitale au adoptat ESM? O parte din explicație este cu siguranță că mulți oameni cred că inteligența artificială este mai deșteaptă decât noi și ar trebui să avem încredere în ea. Luptele din Watson Health și Radiology AI spun altceva. Inteligența artificială a fost favorizată până de curând, de o lipsă acută a testelor independente.

În plus, ancheta STAT a constatat că Epic a dat șpagă spitalelor până la un milion de dolari pentru a le folosi algoritmii. Poate că plățile au fost pentru fanfaronadă? Poate că plățile trebuiau să pună piciorul în pragul ușii spitalului, astfel încât Epic să poată începe să perceapă taxe de licențiere după ce spitalele se angajează să utilizeze algoritmi Epic? Cert este că șpăgile creează un conflict de interese. Așa cum a observat Glenn Cohen, directorul facultății al Centrului Petrie-Flom al Universității Harvard pentru Politica în Dreptul Sănătății, Biotehnologie și Bioetică: „Ar fi o lume teribilă cea în care Epic dă oamenilor milioane de dolari, sfârșind în înrăutățirea sănătății pacienților.”

Acest eșec Epic este încă un alt exemplu de nenumărate motive pentru care nu ar trebui să ne încredem în algoritmi de I.A. pe care nu îi înțelegem – mai ales dacă nu au fost testați independent.

 

c/net: The Pentagon is using AI to predict events days into the future

Pentagonul folosește IA pentru a prezice cu zile înainte evenimente ce s-ar putea desfășura în viitor

Este SF transformat în fapt științific, și fără sistemele alea ciudate de computer controlate prin gesturi (cred că autorul se referă probabil la Minority Report, n.t.).

De Eric Mack, 04 August 2021, CNET

Înainte de a discuta despre faptul ca armata SUA utilizează big data și inteligența artificială pentru a încerca să prezică evenimente viitoare, am putea vorbi cu elefantul – sau mai bine zis cu interpretul de statură evident nu prea înaltă, dar incontestabil de carismatic – din cameră.

Da, seamănă mult cu clasicul film SF Minority Report din 2002 în care a jucat Tom Cruise; ăla în care forțele de ordine folosesc oameni modificați genetic numiți „precogs” și care au abilități psihice de care se folosesc pentru a prinde infractorii înainte ca aceștia să comită infracțiunile.

„Ceea ce putem vedea noi este abilitatea de a ajunge mult mai departe – în ceea ce eu numesc lăsat –adică lăsat în a fi reactiv pentru a fi efectiv proactiv, …și nu cu minute sau ore în avans –ci cu zile”, spunea reporterilor la o scurtă informare săptămâna trecută generalul Glen D. VanHerck, comandant al Comandamentului de Apărare Aerospațială din America de Nord, sau NORAD ori Comandamentul Nordic al SUA.

Van Herck discuta despre ultimele rezultate ale Experimentului Global de Dominare a Informației, cunoscut și sub numele de GIDE, un așa-numit eveniment de comandă combinată care a implicat reprezentanți din toate cele 11comandamente din Departamentul Apărării al SUA.

Pentagonul nu a dezvăluit multe detalii specifice cu privire la ceea ce implică exact GIDE, dar cu siguranță nu include niciun fel de ‘precogs’ care se scaldă în lichide opace înfiorătoare. Mai degrabă, ideea pare să combine bazele de date digitale cu învățarea automată și alte forme de inteligență artificială, pentru a câștiga un avantaj informațional suficient pentru a permite abordarea proactivă de care a vorbit Van Herck.

„Culegem date din întreaga lume, nu doar militare, ci și date disponibile comercial și le folosim pentru sfera noastră de cunoaștere”, a explicat el. „Am abordat inteligența artificială și ne folosim de învățarea automată pentru a trage o privire și a face evaluări, de exemplu, cum ar fi evaluarea unui număr în medie de mașini ale unui rival dintr-o locație, care ar putea constitui o amenințare.”

Dacă IA detectează anumite modificări de interes în locația respectivă, ar putea trimite o alertă de activitate suspectă, sugerând că cineva ar trebui să se uite mai bine la imaginile preluate din satelit.

„Sistemul obține informații din mai multe surse și le pune pe toate pe un singur ecran,iar în baza acestor informații sistemul vine in ajutor cu recomandări astfel încât noi să putem lua decizii mai eficiente”, a explicat Căpitanul Eric Schenck al Gărzii Naționale Aeriene din New York într-un interviu înregistrat în timpul celui de-al treilea eveniment GIDE din 16 iulie.

Van Herck a subliniat că sistemul nu implică noi tehnologii în sine, ci mai degrabă este o nouă abordare a utilizării tehnologiei pentru a procesa un top de informații.

„Datele există”, a spus Van Herck. „Ceea ce facem este să punem aceste date la dispoziție și să le împărtășim într-un cloud (nor de date) unde sunt analizate de învățarea automată și inteligența artificială. Le procesează foarte repede și furnizează concluziile factorilor de decizie, pe care eu o numesc superioritate decizională.”

Van Herck adaugă că asta rezultă în avertizări pe care le putem obține chiar și cu mai multe zile înainte.

„Astăzi, am sfârșit într-un mediu reactiv, deoarece până acum întârziam in obținerea datelor și a informațiilor. Astfel prea des ajungeam să reacționăm la mișcările rivalilor”, a spus Van Herck. „Iar acum, de fapt, ne permitem să creăm descurajare conștientizând faptele din timp, ceea ce duce la stabilitate.”

În ceea ce privește îngrijorările cu privire la faptul că acest scenariu ar putea începe să arate mai puțin ‘precog’ și ceva mai mult Skynet, Van Herck a subliniat faptul că totuși „oamenii iau toate deciziile”.

„Nu avem nicio mașinărie care să ia decizii”, a spus el. „Dar cu siguranță mașinăriile ne pot oferi opțiuni.”

Aceasta este o veste bună pentru cei mai paranoici dintre noi, atâta timp cât mașinăriile nu încep să manipuleze acele opțiuni pentru a direcționa în mod subtil factorii de decizie umani spre servirea noilor noștri roboți. Dar gândindu-mă la asta mă face iar să par ca Elon Musk (care a spus în luna octombrie 2014 că IA este mai periculoasă decât armele nucleare, că este cea mai mare amenințare existențială a omenirii și că practic cu IA invocăm un demon, n.t.).

 

Ed Surge: There’s a New Wave of AI Research Coming to Transform Education

Un nou val din domeniul cercetării IA vine să transforme educația

De Nadia Tamez-Robledo, 05 August 2021, EdSurge

Imaginați-vă o sală de clasă în care echipe de elevi învață pe o simulare computerizată, planificarea unei expediții științifice pe Marte. Astfel ar putea fi provocați să se gândească la ce fel de instrumente, îmbrăcăminte sau mâncare ar avea nevoie în misiunea lor.

Pe măsură ce elevii iau decizii cu privire la călătoria lor către planeta roșie, simularea face schimbări până când fiecare grup își urmărește propria linie a narațiunii.

Acest nivel de învățare personalizată este doar o viziune a cercetătorilor care valorifică inteligența artificială pentru a îmbunătăți educația. Aceștia sunt stimulați prin 11 subvenții, a câte 20 de milioane de dolari fiecare, acordate de National Science Foundation (Fundația Națională pentru Știință) de finanțare a unor noi programe de cercetare a aplicării IA în educație și alte domenii.

Jeremy Roschelle și colegii săi, sponsorizați de AI Institute for Engaged Learning, au la dispoziție cinci ani pentru a dezvolta un program de inteligență artificială care să poată instrui elevii STEM prin lecții bazate pe narațiuni. Cu alte cuvinte, cercetătorii vor combina una dintre cele mai noi tehnologii aplicate în educație cu una dintre cele mai vechi tehnici: narațiunea.

„Cum au învățat oamenii în ultimii 2.000 de ani? Povestind”, explică Roschelle. „Cu acest nivel de finanțare, nu vrem doar să peticim sistemul de învățământ așa cum este astăzi. Vrem să abordăm ceva profund înrădăcinat în ceea ce înseamnă să fi om… și s-o luăm de la început folosind o IA care poate crea povești dar și care poate asculta la rândul ei poveștile copiilor. Să ne racordam la ceva cu adevărat fundamental legat de modul în care oamenii învață.”

Aprofundarea narațiunii de către studenții STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics, adică elevi din domeniul științei, tehnologiei, ingineriei și matematicilor)

Roschelle este director executiv al departamentului de cercetare a științelor de învățare la Digital Promise, o organizație non-profit în domeniul tehnologiei educației, și este investigator co-principal al proiectului. El spune că finanțarea și intervalul de timp pe care îl are la dispoziție vor face posibilă o reuniune de top a experților din educație și inteligență artificială.

Dincolo de aceasta, IA a avansat suficient de mult pentru a ajuta cercetătorii să își asume sarcini mai complexe.

„În cea mai mare parte ne-am uitat la problemele ușoare, care sunt mai logice și cu un set clar de pași pentru a obține un răspuns, și cu astea IA putea ajuta”, spune Roschelle despre instrumentele IA de învățare. „Dar când ne uităm la obiectivele noastre de învățare în aceste zile, sunt lucruri mai bune de învățat. Vrem să avem copii care pot rezolva probleme complexe, a căror rezolvare durează ore, zile sau câteva săptămâni. Până acum, IA nu se putea ridica la înălțimea acestei cerințe.”

Roschelle spune că echipa sa urmărește un „nou nivel de implicare care vine atunci când te simți parte a unei povești”, unul care poate oferi învățare personalizată în timp real. El a împărtășit exemplul cu scenariul expediției pe Marte.

Spre deosebire de IA din trecut, care s-ar fi putut limita la procesarea de date simple, cum ar fi răspunsurile la teste, tehnologia de astăzi poate prelua date din mai multe surse pentru a lua decizii cu privire la modul de adaptare a experiențelor elevilor.

„Asta poate fi ceea ce spun ei când colaborează, ar putea fi munca pe care o fac împreună la tablă, ar putea fi probleme rezolvate în comun”, spune el. „Am putea observa nivelul de emoție dintr-o clasă. Acum există tehnologii care urmăresc cât de gălăgioși sunt copiii când vorbește profesorul. Aceste tehnologii pot semnala profesorului să-și intensifice procesul de predare atunci când copiii s-au liniștit cu adevărat, și asta ar putea schimba scenariul a ceea ce se întâmplă într-o sală de clasă.”

Pregătiri pentru actul secund al cursanților

Cu atenția concentrată pe cursanții adulți, AI Institute for Adult Learningand Online Education, sau ALOE (Institutul IA pentru Învățământul Adult și Educație Online) va căuta să îmbunătățească educația online pentru cei peste 100 de milioane de muncitori americani care vor trebui să se „recalifice” în următorii 10 ani.

De asemenea va învăța din cantitățile masive de date generate de studenții online, care nu sunt accesibile în clasele tradiționale cu prezența în persoană.

„COVID-19 ne-a schimbat lumea”, spune Ashok Goel, profesor de informatică din Georgia Tech, care va servi ca director executiv al institutului. „Deși K-12 va deveni în mare parte cu prezență fizică, deoarece copiii au nevoie de interacțiunea fizică din clasă, educația adulților va rămâne online într-o mare măsură. Va deveni un hibrid, un amestec. Există o astfel de necesitate mult mai mare astăzi decât era chiar cu un an în urmă, și este în creștere.”

Deplasarea cursanților adulți cu case și familii este nerealistă, și aici intervine educația online. Goel spune că ALOE va face parte din soluție, prin dezvoltarea de asistenți virtuali foarte personalizați – o specialitate cercetată anterior de Goel – pentru a sprijini studenții în procesul lor de învățare și pentru a aborda trei probleme principale legate de educația online.

„Educația online este plictisitoare. Când mergi la o sală de clasă fizică, întâlnești oameni, faci parte din grupuri de studiu. Este în direct, dinamică și plină de entuziasm”, spune Goel. „La învățarea online, doar te uiți la un ecran.”

Alte provocări constau în faptul că studenții online nu au același nivel de interacțiune cu instructorii sau asistenții didactici, explică el, și le lipsește interacțiunea socială și experiența studenților de la egal la egal dintr-un campus.

Goel intenționează să creeze programe de IA care să se adapteze la nevoile individuale ale cursanților față de abordările unice pentru toate implementate în trecut. Inițiativa va funcționa pentru a face ceea ce proiecte similare nu au realizat încă: extinderea programului de asistent virtual care să servească milioane de cursanți.

„Ați putea regla asistentul didactic să vă întrerupă, să vă motiveze, să vă angajeze în momentele dorite”, spune Goel. „Unii cursanți au joburi cu normă întreagă și pot studia doar seara. Alții au familii, pot urma cursuri doar o oră dimineața. Așadar cu 100 de milioane de muncitori care au tipic vârsta de 40-50 de ani, căsătoriți, cu familii, cum oare să urmeze cursuri fără personalizări? ”

Goel vede inițiativa ca o oportunitate de a face bine într-un moment în care mulți încă se uită cu suspiciune la tehnologia IA.

 

Comentariu saccsiv:

Referitor la primul articol de mai sus, o stire de acum 3 ani facea cunoscut faptul ca s-a observat ca DeepMind a inceput sa invete singur, sa imite vocea umana si a castigat in fata campionului mondial la jocul Go. Iar testele au aratat ca dezvoltase o latura care pana atunci nu a fost intuita: invatase sa adopte strategii foarte agresive cand „simtea” ca va pierde.

Cititi va rog mai multe la:

Inteligenta artificiala DeepMind (Google) devine din ce in ce mai agresiva. Oare cum se va manifesta pe robotii Boston Dynamics? Astfel de roboti ar putea fi lacustele din Apocalipsa conduse de Abaddon?