REKLAMA

Co może zobaczyć i zrozumieć komputer?

Człowiek 2.0
Data emisji:
2021-07-24 14:20
Audycja:
Prowadzący:
Czas trwania:
26:21 min.
Udostępnij:

Komputery są lepsze od nas w rozpoznawaniu i analizowaniu obrazu. Potrafią lepiej niż lekarz dostrzec zmiany nowotworowe na zdjęciu rentgenowskim i dostrzec na obrazach satelitarnych wczesne objawy nieurodzaju na polach. Algorytmy widzenia komputerowego (computer vision) potrafią nawet pomagać w ochronie afrykańskiej przyrody. Jak powstają takie technologie? I dlaczego wciąż nie są powszechnie spotykane np. w autonomicznych samochodach? O tym opowie dr Jędrzej Świeżewski.

AUTOMATYCZNA TRANSKRYPCJA PODCASTU

Transkrypcja podcastu
Jan Stradowski przy mikrofonie witam państwa człowiek 2 rada zajmie się dzisiaj podglądanie zwierząt, ale nie tylko będziemy rozmawiali o tym co może zobaczyć zrozumieć komputer co jest Computer wyrządzoną dzisiaj do wirtualnym domowym studiu dr Andrzej Świerzowski firmy, a 1 dzień dobry dzień dobry rozmawiamy o w komputerach, które patrzą widzą rozumieją co widzą, bo rozumiem rejestrowanie obrazu samo w sobie nie jest bardzo trudne trudno jest wobec tego obrazu cokolwiek Rozwiń » wyciągnąć po naszym pretekstem do rozmowy, które wydaje się dosyć intrygujące, bo informacja została jakiś czas temu do mojej skrzynki mailowej Polska aplikacja na ratunek słoniem leśnym w Gabonie do samo w sobie intrygujące Polska aplikacja ratuje słonie w Gabonie, a do tego czy całość powstaje we współpracy z uczonymi ze Szkocji to co to jest projekt to powiedzieć faktycznie jako firma Epsilon braliśmy udział w stworzeniu aplikacji, które właśnie baza to jest lokalnym swojskim narzeczu określenie budki strażniczej, a mniej więcej taką rolę aplikacja ma spełniać to by zaczął się od tego, że 1 uczonych z właśnie wersetów peeling dokładnie dr Robin Wright rok jest kontaktował się z nami i szybko okazało się, że zajmuje się właśnie ochroną przyrody w Gabonie przede wszystkim Gabor jest porośnięty w około 80% lasem deszczowym lej zostaje właśnie stąd problem monitorowania tego co się w tym czasie właściwie dzieje co zespół dr maj oka te 2 wykorzystać to jest to są tzw. fotopułapki, czyli takie małe urządzenie, które możemy powiesić na np. na drzewie w takim lesie ono co zwykle wyposażone z 1 strony kamery czy aparat, a z drugiej strony czujnik najczęściej czujnik ruchu czujnik ciepła, które ma zadanie wykryć, że jakieś zwierze ten znajduje się w polu widzenia tej kamery i wykonać zdjęcia bądź film tego zwierzęcia, bo idea jest taka, że w ten sposób zdobędziemy informacje o tym, że np. jakiś słoń, gdzie się przemieszczą tylko oczywiście pomyślimy o skali, że chcemy w ten sposób monitorować cały las to pytanie brzmi oka to jak wstawimy tam kamery i te fotopułapki jak potem z nich uzyskamy dane no jak potem z tych danych wyciągniemy wiedzę no bo samo to, że będziemy mieli wydane jeszcze nam nie wystarczy jeszcze musimy coś wiedzieć o tym ekosystemie na podstawie poszewki ustaleniach okazało się, że jako Epsilon w ramach naszej inicjatywy tej for Good, w której wykonujemy projekty niekomercyjne najczęściej we współpracy właśnie z naukowcami albo organizacjami pozarządowymi, których działanie chcemy wesprzeć naszymi umiejętnościami i w ramach takiej współpracy właśnie pomogliśmy dr. Walczakowi zbudować pierwsze modele komputer wieżę, czyli właśnie takie modele, które wykorzystują współczesne algorytmy do tego, żeby z obrazu wyciągnąć wiedzę, czyli zdjęć np. tym przypadku w tym przypadku wyciągnąć wiedzę, a z drugiej strony zbudować aplikacja, która może być używana przez osoby, które faktycznie na miejscu w Gabonie też w innych afrykańskich krajach zajmują się właśnie monitorowaniem takich obszarów jak gęste lasy równikowe to ma związek z pewnymi ograniczeniami liczby zasobów obliczeniowych, które niektóre osoby mają i w związku z tym ta aplikacja musi być dosyć specialis specyficzny sposób uszyta i pewnie o tym jeszcze jeszcze powiemy sobie trochę później rozumiem, że to aplikacja ma rozpoznać nie tylko towar na zdjęciu jest jakieś zwierzę to aplikacja potrafi rozpoznać to jest np. słoń potrafi rozpoznać zysku to jest konkretny słonia nie jeden z wielu słońce tam biegają tylko właśnie ten ten ani inny, czyli to jest takie rozpoznawanie bardzo konkretnych zwierząt, które na oko być może nawet ludzie nie byliby w stanie odróżnić od siebie nie do końca, czyli uporządkujmy nowej także dużym problemem który, który to podejście właśnie z użyciem fotopułapek musi pokonać jest to, że kiedy już tak naprawdę to są grupy naukowców wspierana przez grupy strażników parków narodowych w tych lasach Ross mieszczą kamerę i tutaj muszę powiedzieć to rozmieszczenie kamer polega na tym, że taka grupa taka grupa osób bierze ciężkie plecaki i po prostu idzie przez miesiąc przez gęsty las często trafiają z regionów, które nie były odwiedzane przez człowieka przez dziesiątki lat po prostu po drodze zamieszcza te małe urządzone wielkości powiedzmy dłoni nie więcej o wysokości metra nadziemną swoje szczególnie dobranych miejscach zwykle to są miejsca przy jakich wodopoju albo przy miejscach, gdzie w takim sadzie, gdzie zwierzęta często podejrzewają, że często mogą mogą przechodzić i teraz oni po takiej wycieczce zostawiają te fotopułapki na jakiś czas około miesiąca, o czym muszą przejść dokładnie to samo trasa i pozbierać dane, czyli tak naprawdę nie biorą takie małe nośniki danych, które są w tych foto pułapkach i po prostu fizycznie wyjmują nośnik składają nowy zmieniają baterie i w ten sposób zbierające dane no i takiego jeden z takiej wycieczki zwykle zbierają około 30 000 zdjęć teraz w tych zdjęciach pierwszym większym problem jest to, że większość z nich tak naprawdę nie zawiera zwierząt, dlatego że gdzieś poruszał się liści np. albo jakieś inne czynniki sprawiły, że te te czujniki ruchu czy ciepła zostały uruchomione i kamera wykonała zdjęcia czy aparat wykonał zdjęcie natomiast na tym zdjęciu, ale niema zwierzęcia, więc o wydanie naszego modelu przede wszystkim rozpoznanie, że w ogóle jakieś zwierzę jest takim zdjęciu, a następnie określenie, jakiego gatunku jest to zwierza, czyli tutaj się zgadzam co do wykrywania poszczególnych osobników jest to niezwykle trudne zadanie i są przykłady zastosowań komputer wieżę, w którym wykrywanie poszczególnego osobnika się już udaje, ale to są takie przykłady, w których musimy mieć dość dużo danych dotyczących poszczególnych osobników albo tych osobników nie może być zbyt duża A2 w przypadku zwierząt w lasach tropikalnych tych osobników jest tak dużo, że my nie mamy WORD danych, na których moglibyśmy tak jak trudno oprzeć, więc raczej rozpoznają one ten nasz ogród w szczególności rozpoznaje, że to jest zwierzę danego gatunku rozumiem moje pytanie było się stąd rozmawialiśmy kiedyś w tej audycji dr Anną Agnieszką o tym jak technologia pomaga podglądać wyśledzić zwierzęta wtedy rozmawialiśmy też taki algorytm, który był w stanie rozpoznawać pingwiny, robiąc zdjęcia ich brzuchów, bo pingwiny mają na tych 2 dosyć charakterystyczny układ plamy IT każdy z nich ma trochę inny, ale wtedy faktycznie te zdjęcia były robione tak od 2 było dobrze widać tych pingwinów było określona grupa rozumiem zasłoni w tym lesie w Gabonie są tak setki tysiące i nie da się ich tak łatwo oznakować to jest słoni słoniem Alfredem, a ten jest z ulicą Felicję np. takich słoni jest dużo niestety jest coraz mniej i to dość gwałtownie spada liczba, ale ale, ale faktycznie jest kwestowanie za dużo też dodatkowym problemem, który w mamy do czynienia w przypadku tych zdjęć leśnych jest to, że w przeciwieństwie do przykładu z pingwinami, gdzie jak się domyślam większość tych zdjęć jest po prostu na białym tle prawda plan śniegu lodu ewentualnie ewentualnie elementów morza czy oceanu natomiast w przypadku lasu to zdjęcia są bardzo pełne szczegółów tam po prostu jest zwykle mnóstwo jakich gałęzi liści krzaków drzew tam się bardzo dużo dzieje w związku z tym często jest także te zwierzęta nie są nawet całości widoczne tylko np. trąba jakiegoś słonia wystaje z jakiegoś Krzaka już w podstawie chcielibyśmy rozpoznać, że tam faktycznie słoń przechodził za krzakiem na rozpoznanie, że to jest ten konkretny słoń byłoby już bardzo bardzo trudne rozumiem od 5 min miał miały taki specjalny, jakby tunel, którym się musiały przedostać do swojej kolonii, które stawały się tym tunelem na brzuchu wtedy ta kamera odrębnie często było bardzo sprytne założenie samych z samych zoologów natomiast państwa aplikacja jak rozumiem nie tylko pokazuje, że to był słoń, ale też czytałem dostarcza informacji na temat stanu w bieżącym pozwala szybko reagować na zagrożenie to co często zresztą szybkością szkoda na miesiąc zbiera dane się potem przerabia offline to czy to faktycznie jest możliwość szybkiej reakcji czy też szybsza reakcja nie była wcześniej po prostu tak to jest zdecydowanie szybsza reakcja w kontekście tego jak to wygląda dotychczas, żeby zobrazować powiem 2 faktach 1 taki, że kiedy dostaliśmy na pierwszy zestaw danych od doktora oka, które zawierało około 1,51 000 000 zdjęć zebranych w różnych badaniach przez różne osoby w różnych parkach narodowych niektóre z tych zdjęć były zrobione kilka lat wcześniej i dotychczas nie były przez nikogo analizowane po prostu nikt nie miał czasu na to, żeby przez te zdjęcia i przejść, wykonując jakąś analizę, czyli w tym sensie i ktoś już to, że byliśmy w stanie w ogóle ich użyć takich analiz było było korzystne, a tak konkretnie operacyjnie w jakim sensie przyspieszony tak jak wspomniałem po takiej miesięcznej wycieczce, w której powiedzmy wraca 30 000 mieć eksperci nadal tak zresztą robią w wielu miejscach świata trzeba ją sobie przy komputerach ręcznie przeglądają zdjęcia grupując je tutaj słoń tutaj ma takiego gatunku tutaj jest jakiś powiedzmy Pantera albo może złoty kod i dopiero kiedy przeprowadzona analiza to zwykle zajmuje im kilka tygodni, a klikania po prostu na komputerze na kolejne zdjęcia to dopiero wtedy te zebrane informacje mogą przetworzyć modelami ekologicznymi, żeby np. policzyć jak wyglądają migracje słoni no bo skoro wiedzą, że na zdjęciu słoń wiedzą kiedy, gdzie tu 5 zostało wykonane to mogą ocenić, że np. populacja rzeczy np. jakiś stado słoni przeszło z takiego miejsca, gdzie przebywa latem do takiego miejsca, gdzie przebywa zimą w tym roku o np. miesiąc później niż poprzedni i to może być wykorzystane na różnych modelach ekologicznych do tego, żeby zrozumieć co dzieje się w tym korzystanie i teraz w obecnym kształcie bez bez naszej aplikacji te modele te modele ekologiczne powstają co najmniej miesiąc po tym, kiedy zostały zebrane dane nasza aplikacja wykorzystują tylko te zasoby obliczeniowe, które te osoby tak mają, czyli ten ich lato potrafi dostarczyć im ten pierwszy etap w ciągu 1 dnia, czyli 30 000 zdjęć przerobić kilka godzin, bo z 1 strony można powiedzieć, że to jest Super, bo zaoszczędziliśmy około miesiąc czasu pracy takiego eksperta który, którego czas jest niesłychanie cenne oboje żyją zaoszczędził czas może teraz więcej czasu poświęcić na dopracowanie tych modeli ekologicznych i doradzanie np. lokalnym władzom w kwestiach tego, gdzie budować autostradę albo jaki wpływ ma uprawa szczegół poszczególnych rodzajów roślin szef lokalnych rolników np. populację słoni w okolicy i więcej są bardzo szybko z drugiej o osoby, które miały do czynienia z komputer wyrzuci z współczesnej algorytmami uczenia maszynowego mogą, choć zaraz przecież to strasznie wolno, bo faktycznie tak jest, że w dzisiejszych czasach możemy już znacznie szybciej takie modelowanie czy wnioski z modelu wyciągać natomiast robimy to zwykle bardzo mocnych maszynach, które są dostępne zwykle gdzieś technologii chmurowej, a do tego potrzebujemy internetu, a tam, gdzie nasza aplikacja jest używana dostęp do internetu jest albo żaden albo bardzo bardzo niewystarczające do tego, żeby wysyłać olbrzymie zbiory danych właśnie do chmury i następnie utrzymywać te wyniki, czyli nasza aplikacja musiały specjalnie tak już tak wspomniałem wcześniej, żeby mogła działać na laptopach tych osób, które teraz używają no tak my przywykliśmy do szybkiego internetu coraz szybszego do sieci 41 oraz sieci 5, gdzie są takie miejsca jest ich całkiem sporo na świecie, gdzie nie ma żadnego geja żadnej sieci komórkowej tak jak pan wspomniał o dane nawet rośnie z fotopułapek trzeba zbierać ręcznie chłopca przebijać się system szpitalny nas, ale to wszystko jest też ważne, bo dzięki takim badaniom dzięki śpiewaniu tych badań można lepiej chronić przyrodę aktualną co zwiększa problemy co można robić za pomocą komputerów, że o tym rozmawiamy za moment w drugiej części audycji ponownie przy mikrofonie Jan Stradowski rozmawiał dzisiaj o komputerowym patrzenie na świat komputerowej wizji konkrety mówi się ze mną studio wciąż dr Andrzej Czyżewski firma Epsilon witam ponownie tym dobry ponownie chciałem jednak mogą wrócić do pana tytułu naukowego pan zajmował się wcześniej fizyką teoretyczną na Uniwersytecie warszawskim m.in. zajmował się pan teorią strun grawitacją handlową bardzo ciekawymi działami fizyki jak to się stało teraz zajmuje się pan tym coś co się nazywa polską nie do mnie nie da się za bardzo tego powiedzieć Delta science, czyli nauką zajmującą się obróbką czy przetwarzaniem danych dokładniej mówiąc ja zajmowałem się klasyczną grawitacją i takim jest faktami, które miały zastosowanie w próbach kontynuacji, czyli np. tory stron czy handlowej grawitacji kwantowej i faktycznie ta dziedzina jest dość odległa od tego czym zajmuje się teraz myślenie, jeżeli spojrzymy jak na samą na samą treść tego czym się zajmuje na co dzień czy np. na rodzaj danych choćby, dlatego że akurat moje badania w skład naukowej były bardzo matematyczne i bardzo atrakcyjny i jeden z powodów, dla których przeskoczyłem przez przez ten płot, że tak powiem teraz jestem po stronie uczenia maszynowego i właśnie tej cofając było to że, o ile bardzo cenię sobie te wysiłki takie właśnie abstrakcyjnej teoretyczne w badaniach podstawowych o tyle akurat mi osobiście zależało na tym, żeby moje wysiłki miały bardziej bezpośrednie przełożenie z 1 strony krótszej perspektywie, a z drugiej, żeby też bardziej poczuć ten impuls zwrotne tak powiem, tłumacząc i tak, żeby móc lepiej ukierunkować moje wysiłki w zależności od tego gdzie one prowadzą miałem wrażenie, że zadania którymi się zajmuje są na tyle oderwany od od bezpośredniego kontaktu np. wynikami badań doświadczalnych Rze, że troszkę tego kontaktu brakowało, a teraz jest jak najbardziej po tej drugiej stronie, gdy nawet bezpośrednio nad na co dzień właśnie ten ten feedback jest jest dostarczany rzeczy o niego też bardzo zabiegam i dzięki temu mogę mogę, kiedy ukierunkować to co robię tak, żeby np. aplikacja, której mówiliśmy poprzedniej części baza mogła faktycznie pomagać strażnikom mogę pytać okej to jaka jak jakaś dodatkowa właściwości aplikacja potrzebna co jeszcze musi robić albo co tam działa tak jak chcielibyście tego używać i dzięki temu mogę szybko dostosowywać to co to co robię i ten kierunek korygować z tego co wiem to analiza danych tutaj trasa ma też ogromne zastosowanie do współczesnej fizyce doświadczonej, kiedy odwiedziłem lata temu ośrodek CERN po w Genewie to widziałem właśnie te potężne serwerownie, które przetwarzają dane z zdarzeniu w wielkim Zderzaczu Hadronów szukających tam różnych cząstek elementarnych mniej czy bardziej boskich, ale rozumiem pana przygotowanie matematyczne, które zdobył pan w czasie pracy naukowej jest na Uniwersytecie on się przydaje teraz też do pasa czy to coś zupełnie innego czy musiał pan zupełnie nowych rzeczy się nauczyć na pewno wymagało to nauczenie się nowych rzeczy zresztą dalej wymaga w tym sensie, że ta dziedzina zmienia się niesłychanie szybko, jakby zarówno pod kątem narzędzi teoretycznych, które są używane jako narzędzi programistycznych chociażby zmieniają się języki, które dominują w danej dziedzinie w danym zastosowaniu zmieniają się też oczywiście powstają nowe algorytmy jest bardzo dużo silnych grup badawczych bardziej lub nie akademickich czy bardziej po stronie akademicka bardziej po tej stronie komercyjnej, ale często 2 światy zresztą bardzo się przenikają, więc ten rozwój na tle szybki, że absolutnie konieczne jest po prostu przeznaczenie sporej części czasu na uczenie się nowych rzeczy co też jest dla mnie osobiście bardzo ciekawą zaletą zajmowania się po jedno i faktycznie jest także myślę, że ten okres działalności akademickiej, który w moim światku dość krótki et pozwolił mi po pierwsze, zdobyć ten warsztat matematyczny, który jest potrzebny do po prostu operowania takimi pojęciami, ale z drugiej strony też potrzebny jest takim podejściu właśnie, kto bardzo ułatwia uczenie się tych nowych rzeczy, czyli krytyczną ocenę tego co np. danej publikacji jest napisane szybszy rozumienie między wierszami, jakie są sina, jakie słabe strony na rozwiązania, które jest gdzieś proponowane w tym sensie uważam, że ten warsztat jest bardzo cenne mówił pan szybkich efektach pracy o tym jak to komputerowi to komputerowa analiza obrazu wpływa na życie no oczywiście samo przygotowanie słoni w Gabonie to jest fajna rzecz godna jak najwięcej pochwał natomiast są konferencje związane z tą dziedziną, ponieważ średnie ceny oczekujemy od komputerów będą w stanie analizować obraz bardzo dokładnie precyzyjnie bezbłędnie, a z drugiej strony wiemy, że robią to te różne błędy chociażby problem samochodów autonomicznych, które cały czas na naszych drogach nie ma ubiega się chyba po części stan żony nie do końca to sobie radzą z tą obserwacją terenu tak jak byśmy chcieli były to przypadki wypadków nawet tragicznych z udziałem osób pierwszych sądzi pan to jeszcze jest niewystarczająco dojrzała technologia czy to też jest tak jak czasami się mówi technologia jest okej tylko jeszcze ludzie nie są na nią gotowi myślę, że problemów jest kilka w przypadku samochodów autonomicznych skupiają się one w 1 miejscu więc, więc wybranym przykładzie wyższą jest taki bardzo namacalne dla wszystkich więc, więc łatwo o nich opowiadać z 1 strony medycznie technologią, która ciągle jeszcze dopracowywane i akurat tutaj wydaje mi się, że nie jesteśmy bardzo blisko rozwiązań które, gdyby technologicznie pozwolą nam na wykorzystanie np. właśnie komputer Wyżyn do wykrywania tego czy pieszy jest na drodze, jaką stronę się porusza jak jest zorientowany względem trajektorii samochodu to takie rzeczy już działają bardzo dobrze i jesteśmy albo na tej granicy być może już nawet Danią albo tuż przed nią, gdzie bezpieczeństwo samochodów by samo sam system będzie miało dość dobrze czy bezpieczeństwo mogło być potencjalnie większe niż, niż kiedy kieruje kierowca ludzki natomiast pojawiają się takie problemy jak sprawienie, że cała ta technologia oprócz tego co gorsza jest dobry pomysł oczywiście musi być osadzony w sprzęcie po prostu w tym Harłacz, który w tym samochodzie i nie może np. zawieźć muszą tam odpowiednie odpowiedź musi być zabezpieczone, a do tego dochodzą problemy związane z moralnymi aspektami decyzji, które taki samochód musiałby podejmować, czyli notes taki klasyczny przykład, kiedy zastanawiamy się jak samochód znajdzie się w sytuacji, w której po poprzednim grupa pieszych jest jasne po prostu chce z kim matki, że tak podjętego problemu wynika, że któraś z tych osób musi zostać przejechana przez samochód on po prostu nie może podjąć innej decyzji no ale musi wybrać kogo ma przejechać i teraz pytanie brzmi, kto jest moralnie odpowiedzialny bo kto powinien decydować, kto powinien mieć wpływ na to jak ten samochód podejmuje decyzję czy to powinna być kwestia producenta może kupujący taki samochód powinien mieć prawo głosu tutaj nie jest tutaj mnóstwo problemów zarówno prawnych etycznych i myślę, że to one przede wszystkim są teraz największym wyzwaniem pewnie podobnie jest w przypadku technologii rozpoznawania twarzy, bo z 1 strony są tak, aby dobrze skonstruowanego możemy bez problemu np. właśnie identyfikować się gdzieś to jesteśmy np. na tym nawet telefonie, ale też były dodawane systemy rozpoznawania twarzy automatycznie skład na lotniskach miały zwiększać bezpieczeństwo miały sprzyjać wychwytywanie osób niebezpiecznych dowiemy się kontrować się i zawód to w ogóle nie działa to wcale tego bezpieczeństwa nie zwiększyło taki jest sporo jeszcze dodatkowych problemów związanych oczywiście z danymi i brutto są po prostu twarze osób, więc też pytanie brzmi na ile i algorytmy powinny w ogóle przetwarzać albo w jaki sposób dokładnie tak jakby cały problem znowu prawny tego jak to jak mogłoby działać, gdzie np. zdjęcia trafiają potem jest mnóstwo jest mnóstwo tutaj zagadnień tego co wiem te algorytmy potrafią działać dość dobrze i chyba konkluzja nad na ten moment przemy taka, jaką mam taki mój obraz oczywiście niepełne, bo ta dziedzina jest ogromna, ale ten obraz, do którego utworzą na podstawie tych fragmentów stron miałem styczność jest taki, że chyba nadal jest za wcześnie na to, żebyśmy budowali systemy takie autonomiczne, w których faktycznie człowiek jest wyłączony z tej partii, zwłaszcza jeśli chodzi o kluczowe decyzje i po prostu potrzebni są ludzie, którzy będą nadzorować pracę takiego systemu system może wspomagać, ale ale, ale nadal potrzebni ludzie w podejmowaniu kluczowych decyzji i kontroli na pewno wszystko działa tak jak tak jak było to zamierzony też często się okazuje, że nie do końca wszystkie aspekty, które były zamierzone zostają zrealizowane albo zostaną naliczone dodatkowe, które nie były zamierzone sądzi pan w przyszłości komputery będą mogły uzyskać taką autonomię, bo mówi się właśnie łatwo w tej dziedzinie komputerowi one są lepsze od nas lepiej niż my rozpoznają wzorce lepiej niż my rozpoznają jakieś podobne cechy, których na oko nie było łapie, czyli za taką wizja komputerowa jest po prostu lepszy od naszej, więc teoretycznie powinniśmy ustąpić miejsca komputerom niech one identyfikują słonie przestępców czy co tam jeszcze tylko trzeba na drugi strony mamy ten oto obawę, że jak oddamy im całkowicie kontrolę to wtedy wydawał się w ocenie przewidziana tak to jest bardzo trudne pytanie ja nie mam silnego przekonania jak to będzie natomiast bowiem także w pewnym sensie wręcz, że warto to nie awansować to nie jest także komputery są teraz jeszcze nie tak dobre jak my, a potem nagle będą lepsze niż my w związku z tym jak nastąpi taki przełom już wtedy będzie jako zupełnie inaczej tylko to jest także już od dawna komputery w niektórych rzeczach są dużo lepsze niż ludzie np. kasz nasz kalkulator potrafi przenosić 2 różne cyfrowe liczby dużo szybciej niż każdy człowiek ale jakby co z tego nic nie mówimy, że kalkulator jest lepszy niż człowiek albo jest bardzo inteligentna dobrze powinniśmy mu oddać zarządzanie naszymi finansami i trochę podobnie jest teraz tylko jest coraz więcej takich rzeczy, których widzimy, że te narzędzia, które dotychczas budowaliśmy np. z rodziny komputer Wyżyn opartego o ditlenek, czyli głębokie sieci neuronowe są takie zdania chronione radzą sobie faktycznie lepiej niż ludzie np. do tego, że szybciej, bo np. dlatego że potrafią naraz zwrócić uwagę na więcej różnych aspektów ludzie mają zwykle dość ograniczony zestaw przesłanek, na podstawie których wnioskują w tym sensie liczby to znaczy z tego co pamiętam kiedyś czytałem o tym że, że około 5 zwykłe np. jeśli chodzi o diagnozę tam badanie dotyczyło tego na ile czynników przy ile wyników zwraca uwagę lekarz, kiedy diagnozuje dodanych w 2 czy choroby i zwykle było 5 czynników SA, ponieważ było trudno wychwycić te związki przyczynowo skutkowych z tych czynników naraz pojawiało się więcej, a dla dla modeli uczenia maszynowego nie jest problemem, że tych czynników jest więcej w większym problemem jest bez złożone wnioskowania albo inne aspekty tego wyzwania, ale nie samo to, że tych, że nagle tych zmiennych, które trzeba uwzględnić jest bardzo duża w związku z tym nie wypowiedział się sposób, że te algorytmy, które budujemy z myślą trochę inaczej niż my i w związku z tym inne zadania są dla nich łatwiejsze i w jakim sensie budujemy po prostu bardziej skomplikowane narzędzia, których będziemy musieli używać dobry sposób tak jak nie wiem pistolet jest bardziej skomplikowane mieczem i po prostu musimy się nauczyć radzić sobie jako jako ludzkość, ale tylko poszczególni ludzie z tym faktem, że mamy w ręku albo możemy być w ręku pistolet którym, którego możemy używać tak albo inaczej, kiedy pan widzi on myślą inaczej niż my to jednak zawsze gdzieś tam taki niepokój się pojawia, bo miecz pistolet jednak do tej pory nie myślały teraz wygląda na to nawet nawet i w dziedzinie militarnej sztuczna inteligencja może znaleźć zastosowanie, ale to jest temat na inną rozmowę dzisiaj moim rozmówcą był dr Jędrzej Chmielewski ma przyjąć dziękuję bardzo, dziękuję bardzo zapraszam jak zwykle w sobotę po godzinie 1420 mówił Jan Stradowski do usłyszenia Zwiń «

PODCASTY AUDYCJI: CZŁOWIEK 2.0

Więcej podcastów tej audycji

REKLAMA

POPULARNE

REKLAMA

DOSTĘP PREMIUM

Słuchaj wszystkich audycji Radia TOK FM kiedy chcesz i jak chcesz - na stronie internetowej i w aplikacji mobilnej!!

Dostęp Premium

SERWIS INFORMACYJNY

REKLAMA
REKLAMA
REKLAMA