Az NJSZT blogja a legfejlettebb infokom technológiákról

Jelenből a Jövőbe

Mesterséges intelligencia a színpadon

2018. szeptember 18. - ferenck

Vajon kinek a szövege számítógépes kód? – merült fel a kérdés egy kanadai színi produkcióval kapcsolatban.

Több más művészet (költészet, próza, festészet, zene stb.) után a színház zárt világában is elterjedhet az MI? Egyelőre bizonytalan, az ebbe az irányba mutató első lépések viszont már megtörténtek.

A kísérlet más kérdést is felvet: itt a gépi értelem legújabb vizsgája, egy a korábbiaktól gyökeresen eltérő, teljesen új Turing-teszt?

comedy.jpg

Színház és mesterséges intelligencia összekombinálásának a kitalálóit aligha az ismert teszt, hanem egyértelműen az ember-gép együttműködés eddig „szűz” közegben történő kivitelezése vezérelte.

Kory Mathewson, az edmontoni Alberta Egyetem mesterségesintelligencia-kutatója ugyanis színészekkel együtt fellépő algoritmust fejlesztett. Több százezer film dialógusainak feliratain tanította be azzal a céllal, hogy javítson a Színész rémálma (Actor’s Nightmare) című improvizált előadás minőségén.

A tanulást követően jött a meglepő és kifejezetten zavarba ejtő előadás kísérlet volt arra, hogy a közönség képes megkülönböztetni a mesterséges intelligenciát a húsvér előadóktól, vagy nem.

comedy0_1.jpg

Három előadó tartózkodott a színpadon.

Az egyik improvizált szöveggel reagált a közönség által adott fogódzókra. Egy másik külső segítség – súgó - közreműködésével ismételte meg az előtte elhangzottakat. A harmadik színész az MI által generált szöveget olvasta fel, és ő is kapott hozzá színpadon kívüli segítséget.

Az előadás után a közönség több tagját megkérdeztek: melyik színész mondta a mesterséges intelligencia szövegét. Legtöbben pontosan azonosították, viszont ennek ellenére meglepően sokan tévedtek.

Az MI aktív közreműködése, Mathewsonnal folytatott közös munkája izgalmas és elgondolkodtató kísérletnek bizonyult, viszont egyelőre senki nem gondolja, hogy a gépi értelem közreműködése rutinná válik a közeljövőben, mint ahogy azt sem, hogy az előadásként klasszikus darabként fognak emlékezni.

„Én teremtettelek. Hangot töltöttem fel az agyadba, hogy fel tudj lépni a színpadon, emberekkel szemben” – mondta a kutató korábban egy improvizációra programozott robotnak.

„Tehát nem tudják, hogy mit fogok majd mondani?” – válaszolta a robot.

„Én magam sem tudom, hogy mit fogsz mondani” – felelte nevetve Mathewson.

Petri-csészében fejlesztenek ideghálót

Egyelőre nem tudni, hogy a jövő számítógépeit a maiakhoz hasonlóan gyárakban fogják előállítani, vagy laboratóriumokban, Petri-csészékben, mint a sejttenyészeteket.

Biológusok és számítástudományi szakemberek nemzetközi csapata erre a kérdésre szeretne választ kapni, és nyert el kutatásaira, kísérleteire 500 ezer dolláros támogatást az Egyesült Államok Nemzeti Tudományos Alapjától (NSF). Céljuk élő sejtekből előállított és számítási műveletekre programozott komputer fejlesztése.

petricsesze0.png

Az induló projektről hiányosak az információk. A fejlesztők csak annyit árultak el, hogy élő sejteket használva építenek ideghálót, a sejtek típusáról viszont egyelőre nem nyilatkoztak.

Elmondásuk alapján a sejteket fény segítségével irányító optogenetikát alkalmazzák. Napjaink egyik legdinamikusabban fejlődő biológiai kutatási területe a fényérzékeny fehérjék sejtspecifikus kifejeződésén alapul, és lehetővé teszi a tanulmányozott biokémiai folyamatok adott sejtekre jellemző indukcióját. A megfelelő sejtek fény általi vezérléséhez genetikai módosítások is szükségesek.

petricsesze.jpg

A rendszert kézzel írott számjegyek azonosítására akarják betanítani. A hibrid projekt sokat segíthet mind a számítógépek, mind az organikus – természetes – agyak jobb megértésében. Jelenleg viszont még senkinek nincs kristálytiszta elképzelése arról, hogy a különféle részek hogyan állnak majd össze, mennyire passzolnak egymáshoz.

„Bizakodunk, hogy idegsejt-kutatók a technológiával az emberi agy tanulmányozására alkalmas tesztkörnyezetet használhatnak” – nyilatkozta Yevgeny Berdichevsky, a projektben résztvevő betlehemi (Pennsylvania) Lehigh Egyetem biomérnöke.

Amikor a Pennsylvania Egyetem tudósai laboratóriumban hoztak létre emberi agyszövet-gömböcskéket, az eredmény megosztotta a közvéleményt, többek etikai kérdéseket tettek fel, például, hogy mi történik akkor, ha a komplexebbé váló „miniagyaknál” kibontakozik a tudatosság. A kutatóknak egyelőre arról sincs elképzelésük, hogy az új projekt hasonló morális dilemmákat fog generálni, vagy sem.

Az eddigi információk alapján a jövő számítástudományát és technológiáját radikálisan másként képzelik el, mint a jelenét. Szerintük komputerek építésétől kezdve minden úgy fog növekedni, mint a magokból kifejlődő virágok.

Csak akkor lesz jó az MI-forradalom, ha minél többen profitálnak belőle

Szakértők, jövőkutatók optimisták a mesterséges intelligencia jövőbeli hatásaival kapcsolatban – szerintük ha a maihoz hasonló vagy nagyobb tempóban folytatódnak a fejlesztések, forradalmasíthatja az egészségügyet, leegyszerűsíti a kereskedelmet, könnyebbé teszi életünket, fellendíti a világgazdaságot. Az árnyoldalról sem feledkeznek meg, hiszen például kamionsofőrök, gyári munkások és egyes fehérgalléros dolgozók viszont aggódhatnak az állásuk miatt.

A technológiai áldásnak a társadalom legszélesebb körére ki kell terjednie, mert ha nem, akkor egyre többen ellenérzéseket táplálnak vele szemben, az automatizációban ellenséget látnak, és ha így lesz, a prognosztizált előnyöket vagy a vártnál jóval később, vagy soha nem élvezhetjük.

aibenefits.jpg

A McKinsey & Company kutató és konzultációs cég legújabb beszámolója alapján az ellenérzés növekedése gátolhatja az innovációt, az MI elfogadását. A változásokra felkészült országok komoly hasznot húzhatnak belőle, gazdasági robbanás várható náluk. A felkészületlenek, különösen a fejlődő világ egyes országai viszont még jobban lemaradhatnak. Az MI-t alkalmazó vállalatok és az automatizáció miatt elbocsátott dolgozók között szintén fokozódik az ellentét.

aibenefits0.jpg

„A gazdaságilag fejlett országokban rengeteg kutatás és fejlesztés történik, a fejlődő és gazdasági átmenetben lévőknél viszont sokkal kevesebbet beszélnek az MI-ről, előnyeiről és kockázatairól” – jelentette ki Irakli Beridze, az egyik ENSZ-szervezet MI- és robotika-szakértője.

Ha az ellentétek erősödnek, elfelejthetjük többek között az önműködő autókat és az új orvosi műszereket, a gazdaság pedig stagnál vagy visszaesik – hangsúlyozza a beszámoló.

aibenefits1.jpg

A McKinsey anyagban a produktívabb, kreatívabb munka felé történő eltolódásról és a globális GDP 2030-ig várható 9 trillió dolláros, a mostanival összehasonlítva 11 százalékos növekedéséről is írnak. Mindehhez viszont át kell gondolnunk a gazdaság működését, mert a jelenlegi rendszer egyelőre nem „kompatibilis” a mesterséges intelligenciával. Sokan pedzegetik a feltétel nélküli alapjövedelmet, mások a robotokat adóztatnák meg. Mindenesetre egy biztos: proaktív lépések szükségesek, például átképzések azok számára, akiknek fenyegetett az állása.

aibenefits2.jpg

Talán nemzetközi megegyezések is várhatók, különös tekintettel a fejlődő országok problémáira. A beszámolóból egyértelműen kiderül, hogy fontos döntések szükségesek, máskülönben csak a kiválasztott kevesek, és nem a Föld, illetve a társadalom többsége élvezheti a mesterségesintelligencia-forradalom előnyeit.

Márpedig csak akkor működhet az MI-alapú világ.

Bionikus szem adhatja vissza látásukat a vakoknak

A Minnesotai Egyetem egyik kutatócsoportja elsőként a világon félgömbalakú felületre nyomtatott fényérzékelőket (receptorokat). Prototípusszinten lévő fejlesztésük komoly lépés a vakoknak látásukat visszaadó, mások látását pedig feljavító, azaz a transzhumanizmus ígéretéhez közelebb vivő valódi bionikus szemek felé.

A kutatók a célnak megfelelően speciálisan kidolgozott 3D printert használtak. Első lépésként a félgömbszerkezet belsejére nyomtattak ezüstrészecskéket, majd az ezüstalapra félvezető polimer-anyagokból a fényt elektromos jelzéssé alakító fotódiódákat készítettek.

bionic.jpg

Az egész folyamat nem tartott tovább egy óránál. A prototípus a fényt 25 százalékos hatékonysággal alakítja elektromossággá, ami egyelőre bőven kevesebb az egyedi fotonokat is detektáló természetes szemnél, viszont ez még csak a kezdet.

A kutatók elmondták: egy ideig ne számítsunk bionikus szemük emberbe ültetésére. Az üvegkupola-szerű forma nyilvánvalóan kényelmetlen lenne, és ezért a csoport puha félgömbszerű anyagban gondolkozik, valamint további fényérzékelőkkel növelné az eszköz hatékonyságát.

bionic0.jpg

Mindezek ellenére, mint ahogy a kutatást ismertető tanulmány társszerzője, Michael McAlpine is elmondta, már eddig nagyon komoly lépést tettek a használható bionikus szemek felé.

Egyrészt bebizonyosodott, hogy a 3D nyomtatással készült félvezetők ugyanolyan hatékonyak, mint a mikrogyárakban, csúcstechnológiás laborokban hatalmas technikai apparátussal létrehozott darabok. Mivel 3D nyomtatással lényegében ugyanaz kivitelezhető, még több szakember dolgozhat bonyolult berendezések nélkül félvezetőkön, újíthat rajtuk stb.

Másrészt kiderült az is, hogy félvezetők printelhetők görbe felületekre, ami hagyományos megoldással kivitelezhetetlen.

McAlpine számára gyengén látó édesanyja jelentette az inspirációt, de hangsúlyozza: a jövő bionikus szemei nemcsak vakoknak és gyengénlátóknak, hanem mindenkinek hasznosak lehetnek. Kérdés persze, hogyan működik a beültetés úgy, hogy ne kelljen eltávolítani az egészséges eredeti szemet…

Legelőször viszont ki kell találni, hogyan alakíthatók át az elektromos impulzusok az agy számára is értelmezhető jelekké. Mihelyst sikerül, a transzhumanista álmok valósággá válhatnak.

Soha nem látott tárgyakat is képes kezelni egy új rendszer

Korábban soha nem látott tárgyakat tud azonosítani a Massachusetts Institute of Technology (MIT) Számítástudományi és Mesterséges Intelligencia Laboratóriumának (CSAIL) kutatói által fejlesztett Sűrű objektumhálózatok (Dense Object Nets, DON) nevű új gépilátás-rendszer.

DON – lényegében egy különleges idegháló – pontgyűjteményként tekint a tárgyakra, és minden egyes ponthoz egyedi koordinátát generál. A gyűjteményt a robot háromdimenziós „vizuális ütemtervvé” dolgozza fel.

mit_robot.jpg

Ez annyit jelent, hogy ellentétben a legtöbb kortárs gépilátás-rendszerrel, a kutatóknak nem kell masszív adatsorok manuális felcímkézésével bíbelődniük, mert a gépi autonómia magasabb szintre jutott el. Azaz, újabb lépéssel közelebb kerültünk az emberi módon mozgó és „gondolkodó” mesterséges intelligencia felé.

Miután például egy cipőt mutattak a rendszernek, és megtanították, hogy a kar végén lévő szájszerűséggel szedje össze, akkor is ment neki, ha korábban még nem látta az adott cipőt, vagy teljesen másként volt elhelyezve, más pozícióban volt, mint az eredeti.

mit_robot0.jpg

A jelenlegi megoldások problémája, hogy tárgyak az azonosítást ellehetetlenítő sokféle módon helyezhetők el, nagyon más a „tájolásuk.” Lehetnek fejjel lefelé, jobbra vagy balra fordítva stb. Ha pedig nem azonosíthatók, robotok képtelenek megfogni és megmozgatni őket.

Az újféle gépi látással megoldódik a probléma. A rendszerrel felvértezett robot például a környezetvédelem érdekében is bevethető: újrahasznosító központokban válogathatja ki a futószalagra tett tárgyakból a feldolgozható darabokat. Mindezt hatalmas adatsorokon történő tanulás, hosszú gyakorlás nélkül képes megtenni.

„Önmagát felügyelve” ismeri meg a tárgyi világ elemeit, és például megmutatunk neki egy íróasztalt gondosan elrendezett objektumokkal, majd utasítjuk, hogy rendezze át, mire meg is teszi, és feladata elvégzése során természetesen káoszt sem okoz.

Az általános mesterséges intelligencia (artificial general intelligence, AGI) ugyan még távolinak tűnik, de minden ilyen fejlesztéssel egy kicsit közelebb kerülünk hozzá.

Optikai kábelgyártás az űrben

Az 1970-es években jött divatba a „made in space” – az 1969-es holdraszállás megihlette az emberi fantáziát, hódítottak az űrzenék, tarolt az űrdivat. Kreatív elmékben és cégekben akkor fogalmazódott meg termékek földönkívüli gyártásának az ötlete. Azzal érveltek, hogy a különleges közegben talán csökkenthetők az előállítási költségek.

A kor technológiai lehetőségei azonban nem tették lehetővé a nagyívű elképzelések valóra váltását.

optikai_kabel.jpg

Jelenleg két cég, a Made in Space és a FOMS (Fiber Optic Manufacturing in Space) gondolja, hogy üvegszálas kábelek olcsóbban gyárthatók az űrben, mint a Földön, és mindketten készen állnak termékeik ottani előállítására. Jelenlegi földi megoldásokkal kilogrammonként kb. 1 millió dollár a gyártási költség.  

A kábelekbe kapcsolt, telekommunikációs adatokat továbbító szupervékony üvegszálakat a Nemzetközi Űrállomáson (International Space Station, ISS) tervezik gyártani.

optikai_kabel0.jpg

A 2010-ben alapított Made in Space az ISS-en működő, súlytalanságra kitalált Zéró Gravitáció 3D nyomtatójával vált ismertté, míg a NASA-hoz kapcsolódó FOMS az űrbeli gyártás kivitelezhetőségét hivatott bebizonyítani.

A helyszínt azzal indokolják, hogy az anyabolygón készülő üvegszálak az adattovábbítás minőségét befolyásoló apró, de kellemetlen hibákat tartalmaznak. Viszont ha a ZBLAN nevű üvegből készülnek, megoldódik a probléma. Csakhogy a ZBLAN szupertörékenysége megnehezíti hosszú szálak előállítását. További hibaforrás, hogy a kihűléskor keletkező apró kristályok szintén teljesítménybefolyásoló tényezők.

Ha a gravitáció hatásait kivesszük a folyamatból, nem kell számolni a kristályokkal, és könnyebbé válik hosszabb szálak előállítása – állapították meg a két kezdeményezés szakemberei.

Mindkét cég elmondta, hogy ZBLAN szálak gyártására alkalmas rendszerekkel rendelkeznek, és rendszereik készen állnak a munkára. A Made in Space prototípusa július óta a Nemzetközi Űrállomáson van, a FOMS pedig ősszel tervezi felküldeni az övét.

Ha sikerrel járnak, és valóban olcsóbb lesz a gyártás, a termék pedig jobb minőségű, hamarosan földi atmoszférán kívül előállított kábeleken küldhetjük földi ismerőseinknek földi adatainkat.

Emlékező mesterséges intelligencia

A „katasztrofális felejtés” az MI-rendszerek fejlődésüket hátráltató legrosszabb tulajdonsága: a mai csúcsalgoritmusok nagyon jó munkát végeznek például az arcfelismerésben. Többezer általában kézileg annotált kép alapján tanulnak, aztán elvégzik a feladatot. Viszont ha ugyanannak az algoritmusnak érzelmeket kellene azonosítania, kezdhetne mindent elölről, a semmiből, mert nem tudna mit kezdeni a korábban teljesen más területen elsajátított ismeretekkel. Mihelyst befejezte a tanulást, nem frissíthető többé.

A felejtés miatt vagyunk képtelenek általános MI-t (artificial general intelligence, AGI), a filmekben oly gyakran látott mindentudó gépeket fejleszteni. Szakemberek évek óta keresik a megoldást, hogy ne kelljen felülírni rendszereket, hogy az algoritmus hasznosítsa korábbi tudását.

kaktusz.jpg

Egy négynapos augusztus végi prágai konferencián többek között ezt a kérdést is megvitatták a terület ismert kutatói.

Irina Higgins, az AlphaGo góprogramot jegyző Google DeepMind kutatója bejelentette: gőzerővel dolgoznak a megoldáson.

MI-ágense, egy algoritmussal irányított játékkarakterféle kreatívabban gondolkozik, mint a jellegzetes algoritmusok. El tudja képzelni, hogy a virtuális környezetben látott dolgok hogyan nézhetnek ki más közegben, azaz képes objektumokat kiemelni a kontextusukból. Természetesen nem ugyanúgy, mint az emberi fantázia, de korábban látott tárgyak új konfigurációban és helyszínen történő „mentális” megjelenítése az első lépés lehet a GAI felé.

kaktusz0.jpg

„Azt akarjuk, hogy a gép biztonságosan, önmagában való károkozás nélkül tanuljon meg józanész-bölcsességeket” – nyilatkozta Higgins. (Károkozáson a korábbi ismeretek lenullázását érti.)

Kb. arról van szó, mint amikor sivatagban járunk, és meglátunk például egy kaktuszt. Felismerjük, mert láttunk már hasonlót, és más környezetben (otthon, munkahelyen) is el tudjuk képzelni ugyanazt a növényt.

Higgins rendszere hasonlóan funkcionál. Csupán öt képi példából tanulja meg, milyen objektumról van szó, hogyan viszonyul a környezetéhez, és hogy nézne ki más látószögből, más megvilágításban.

Fehér aktatáskán és karosszéken gyakoroltatták, majd teljesen új virtuális világban, azaz gyökeresen más közegben látta viszont ugyanazokat a tárgyakat. Sikerrel járt, mert tudja, hogy hiába látja másként, nem egy teljesen új tárgy van előtte, hanem a már ismert aktatáska.

Nem tesz mást, „csak” előzetes ismereteit új kontextusra alkalmazza.

Mesterséges intelligencia elemez korallzátonyokat

A globális felmelegedés tönkreteszi a korallzátonyokat, a színpompás vízalatti világ sajnos nem éli túl a melegebb és savasabb óceánokat. Ha nem csökkentjük drasztikusan az üvegházhatást okozó gázok kibocsátását, 2050-re eltűnik a korall ökoszisztéma. Mivel a tengeri fajok negyede ezeken a zátonyokon él vagy kapcsolatban áll velük, a jelenség katasztrofális hatással lesz az óceánok biológiai sokszínűségére, és magára az emberiségre is.

 2014 és 2017 között az El Niño következményeként a történelem legsúlyosabb korall-elfehéredése ment végbe…

koral0.jpg

A többek között az egykori Microsoft-társalapító, Paul Allen alapítványa által finanszírozott 50 Refs (50 zátony) kezdeményezés, és a kutatási eredményeket ismertető, nyáron publikált tanulmány viszont bíztató jelenségre hívja fel a figyelmet.

Az Indonézia, Malajzia, Pápua Új-Guinea, a Fülöp-szigetek, a Salamon sziget és Kelet-Timor vizeit lefedő úgynevezett Korall-háromszöghöz tartozó Sulawesi, az egykori Celebesz partjainál végzett mérésekből kiderült: egyes korallfajták ellenállnak a globális felmelegedésnek.

korall1.jpg

Tehát a korallzátonyoknak legalább egy része túlélheti a klímaváltozást…

A kezdeményezés célja eleve a felmelegedésnek ellenálló korallok azonosítása volt. A kutatók júniusban és júliusban 6 hetet töltöttek az indonéz szigetnél, és 3851 négyzetkilométeren 360 fokos kamerákkal felszerelt vízalatti szkúterekről 56 ezernél több felvételt készítettek sekélyvízi zátonyokról.

koral.jpg

Következő lépésben mesterséges intelligencia elemezte a képeket. 4-600 fotóval tanították be neki a képeken látható különféle korallok (virágállatok) és más gerinctelenek azonosítását. Ezt követően a rendszer saját magától azonosította, katalogizálta a látottakat.

„Az MI gyors elemzése javította, hatékonyabbá tette a munkánkat. Humán szakértőnek 10-15 perc, a gépnek pár másodperc kell egy korallzátonyhoz” – nyilatkozta a kutatást vezető Emma Kennedy.

Az MI elemzéséből levonták a következtetést: Sulawesi zátonyai 2018-ban jobb állapotban vannak, mint 2014-ben.

„A korallfehéredés lehangoló évei után szívmelengető ezt látni. Azaz, tudományos megközelítéssel van még remény egyes zátonyok megmentésére” – összegez Kennedy.

Műholdas kommunikációs rendszerek biztonsági rései

A műholdas kommunikációs rendszerek, a SATCOM-ok (satellite communication systems) teszik lehetővé, hogy a Föld bármely részéről bármely részére információt küldjünk, és bármely részén fogadjunk. Ezek a rendszerek mozgatják a posztmodern világot – internetet, televíziókat, rádiókat, telefonokat, katonai műveleteket stb.

Bolygónk körül 2 ezernél több kommunikációs műhold kering. Rossz hír, hogy – az IOActive cyberbiztonsági cég szerint – félelmetesen könnyű meghackelni őket.

muholdhack.jpg

Az augusztusi Black Hat USA 2018 biztonságszakmai konferencián Ruben Santamarta, az IOActive főtanácsadója elmagyarázta, hogyan tudják hackerek kihasználni a SATCOM-ok gyenge pontjait, befolyásolni a légi és tengeri közlekedést, valamint katonai műveleteket. A támadások hatása az inkább csak kellemetlen, semmint veszélyestől a félelmetesig igen szerteágazó.

A repülőiparban távolról képesek megzavarni, figyelni és módosítani az InFlight vezeték nélküli rendszereket, megtámadni a repülőgép-személyzet és az utasok készülékeit, SATCOM antennák pozícionálását és jelátvitelét irányítani.

muholdhack0.jpg

Az antennák, például a fedélzeti műholdas kommunikáció módosításaival a tengeri közlekedést is ugyanúgy zavarhatják, mint a repülőgépeket. Katonai szempontból pontosan meghatározzák egységek tartózkodási helyét, rendszereiket pedig ugyanúgy képesek zavarni, mint a repülőgépekét vagy a hajókét.

A legzavaróbb, hogy a tengeri vagy katonai komplexumot támadó hackerek műholdas kommunikációs rendszerek nagyintenzitású elektromágneses terének (High Intensity Radiated Fields, HIRF) manipulálásával kritikus rendszerekben, sőt, személyeknek egészségi károsodást is okozhatnak.

A rendezvény több más résztvevője is hangsúlyozta, hogy mennyire könnyű a SATCOM-ok meghackelése. Santamarta egyébként már 2014-ben is felhívta a figyelmet a veszélyekre, de nem történt számottevő előrelépés. Az ok, hogy a problémákat nagyon nehéz kezelni, sok esetben a teljes SATCOM rendszer lecserélése az egyetlen megoldás.

Cyberbiztonsági kutatók és vállalatok segíthetnek a jelenlegi rendszerek lehető legjobb „aládúcolásában”, és az újabb fejlesztéseknél ügyelni, hogy a mostani hibák ne ismétlődjenek meg.

MI biztosítja, hogy rákbetegek elegendő, de ne több kezelést kapjanak

A glioblastoma multiforme a leghalálosabb agydaganat. Az agyban és a gerincoszlopban lévő tumortól szenvedő betegek általában nem élnek tovább öt évnél, és a daganatot minimalizáló sugárterápia, valamint a gyógyszerek elmét gyengítő mellékhatásai miatt ez az öt év is nagyon fájdalmas lehet.

Az MIT (Massachusetts Institute of Technology) kutatói a tumort zsugorító orvosságadagot elégséges minimumra csökkentő, a minimumszintet meghatározó mesterséges intelligenciát fejlesztettek.

mit_cancer_ai.jpg

A legjobb dózis megállapításához a megerősítéses tanulást (reinforcement learning) alkalmazták. Lényege, hogy a rendszer próbál megoldani egy feladatot, és az eredmények alapján egyre közelebb kerül a célhoz. A közben kapott jutalmazások és büntetések alapján tanulja meg a jó lépéseket.

Hatalmas adatsorból kiválasztott, korábban kezelésen átesett személyek alapján szimulált ötven beteg tesztelésével kezdték. A tesztcsoport létrehozását követően utasították az MI-t, hogy meghatározott időszakra javasoljon dózisokat, illetve hatékony kombinációkat a glioblastoma esetében tipikusan felírt több gyógyszerből.

Miután az MI felírt egy dózist, a tumort csökkentő hatást prognosztizáló számítógépes modellel ellenőrizte. Ha csökkent, jutalomban részesült, viszont büntették, ha mindig maximális adagot írt fel.

mit_cancer_ai0.jpg

A megerősítéses tanulásban egyedi a cselekvés célja és következménye, jelen esetben a daganat minimalizálása és a beteg életminőségének változása közti egyensúly megvalósításának követelménye. Más modellek, köztük a DeepMind AlphaZero sakkalgoritmusa egyszerűen csak célirányosak, például kizárólag a játék megnyerésére összpontosítanak.

„Ha csak a tumor méretét akarnánk csökkenteni, és hagynánk, hogy az MI bármit csináljon, felelőtlenül adagolná a gyógyszereket. Ezzel szemben káros mellékhatások nélkül akarjuk elérni a kívánt eredményt” – nyilatkozta a kutatásokat vezető Pratik Shah.

Gyakorlásnál minden egyes betegnél kb. 20 ezerszer futtatták le az MI-t. Utána ötven új szimulált pácienssel vizsgálták, és kiderült, hogy egyrészt a dózist és gyakoriságát, másrészt a tumor méretét is sikerült csökkentenie, ráadásul betegspecifikus információkat (daganatméret, betegségtörténet, biomarkerek) is képes figyelembe venni.

Shah szerint a betegspecifikus adagolás volt a kísérlet legizgalmasabb, precíziós medicina alapján kidolgozott gyógymódokat alkalmazó és szokatlan gépitanulás-architektúrákkal kivitelezett része.

Mielőtt orvosi praxisba kerülne, az MI-nek további teszteken kell átmennie, illetve az FDA, az amerikai Élelmiszer- és Gyógyszerügyi Hivatal szigorú követelményeinek is meg kell felelnie.