Как AI се бори с огнището на коронавирус?


Отговор 1:

Изкуственият интелект може да се бори с бъдещия коронавирус

,

Избухванията на заболявания като коронавирус често се развиват твърде бързо, за да могат учените да намерят лек. Но в бъдеще изкуственият интелект може да помогне на изследователите да свършат по-добра работа.

Въпреки че вероятно е твърде късно технологията за новородени да изиграе важна роля в настоящата епидемия, има надежда за следващите огнища. AI е добре да се комбинира чрез натрупване на данни, за да намери връзки, които улесняват определянето на какви видове лечения могат да работят или кои експерименти да се следват следващите.

Въпросът е какво ще излезе с Big Data, когато получи само оскъдни записки от информация за новопоявила се болест като Covid-19, която за първи път се появи в края на миналата година в Китай и отне над 75 000 души за около два месеца.

Фактът, че изследователите успяха да произведат генно секвениране на новия вирус в рамките на седмици от първите съобщени случаи, е обещаващ, тъй като показва, че има много по-непосредствени данни, налични сега, когато се появят огнища.

Ендрю Хопкинс, главен изпълнителен директор на Oxford, стартиращата в Англия стартираща компания Exscientia Ltd., е сред онези, които работят за обучението на изкуствен интелект за откриване на наркотици. Той смята, че новите лечения могат да преминат от зачеването до клиничните тестове само за 18 до 24 месеца в рамките на следващото десетилетие, благодарение на AI.

Exscientia проектира ново съединение за лечение на обсесивно-компулсивно разстройство, което е готово да бъде тествано в лабораторията след по-малко от година в началната фаза на изследване. Това е около пет пъти по-бързо от средното, според компанията.

Базираният в Кеймбридж Healx има подобен подход, но той използва машинно обучение за намиране на нови приложения за съществуващите лекарства. И двете компании захранват алгоритмите си с информация - събрана от източници като списания, биомедицински бази данни и клинични изпитвания - за да предложат нови лечения на заболявания.

Човешки надзор

Двете компании използват екип от човешки изследователи, за да работят заедно с ИИ, за да помогнат за ръководството на процеса. В подхода на Exscientia, наречен химик Кентавър, дизайнерите на лекарства помагат да се научат на стратегиите за алгоритми за търсене на съединения. Healx поставя прогнозите на AI пред изследователи, които анализират резултатите и решават какво да продължат.

Нийл Томпсън, главният научен директор на Хилкс, заяви, че техниката може да бъде използвана срещу огнище като коронавирус, стига да има достатъчно данни за новата болест. Healx не работи за справяне с коронавируса или за настройване на неговата технология за огнища, но това не би било разтягане.

"Ние сме доста близки", каза Томпсън в интервю. „Няма да е необходимо да променяме много за алгоритмите на AI, които използваме. Ние разглеждаме съпоставянето на свойствата на лекарството с характеристиките на болестта. "

Алгоритмите за изкуствен интелект вече започват да премахват лекарства за болестите, за които знаем. Изследователи от Масачузетския технологичен институт казаха в четвъртък, че са използвали метода, за да идентифицират мощно ново антибиотично съединение, което може да убие редица проблемни бактерии, дори някои, които в момента са устойчиви на други лечения.

Един улов за всички тези технологии е клиничното тестване. Дори лекарства, които вече са безопасни за употреба за излекуване на едно заболяване, трябва да бъдат тествани отново, преди да бъдат предписани за друго. Процесът на показване, че са безопасни и ефективни за голям брой хора, може да отнеме години, преди да отидете до регулаторите за преглед.

За да бъдат ефективни, разработчиците на лекарства, базирани на AI, ще трябва да планират предварително, като избират вирусен геном, който може да причини проблеми в бъдеще и да се насочат към него, когато има малко стимули за това.

Благодаря ти.


Отговор 2:

Играта вече е включена!

Ако не за коронавируса, то поне за супер бъгове. Изследователи от MIT и Харвард използваха AI, за да идентифицират нов антибиотик, способен да убие много бактерии, устойчиви на лекарства. Те обучиха алгоритъм за машинно обучение за анализ на химични съединения, способни да се борят с инфекции, използвайки механизми, различни от тези на съществуващите лекарства.

Те обучиха своя модел върху 2500 молекули, идентифициращи съединение (наричано го Халицин) за тестване на бактерии, взети от пациенти и бактерии, отглеждани в лаборатории. „Халицин“ може да убие много бактерии, резистентни към лекарства, включително

mycobactirium tuberculosis, clostridium difficile

и

acinetobacter baumannii.

Халицин излекува две заразени с мишки

A.baumannii.

Между другото, много американски войници в Ирак и Афганистан се заразиха от една и съща грешка. Според доклада, маз от Халицин, нанесен върху кожата на тези две мишки, напълно ги излекува само в рамките на 24 часа.

Използването на прогнозни компютърни модели за откриване на наркотици не е ново, но най-добрият успех досега се наблюдава при Халицин.

Според изследователите техният прогнозен модел може да направи онова, което ще бъде скъпо скъпо за традиционните експериментални подходи.

Този успех на Халицин идва на решаващ етап от човешката история. Предвижда се, че до 2050 г. смъртта в световен мащаб поради устойчиви на лекарства бактерии може да достигне 10 милиона.

Необходима е по-нататъшна работа, за да стане Халицин използваем при хора. Въпреки че техният алгоритъм е предназначен за бактерии, той може да бъде „надграждаем“ и за борба с вируса.


Отговор 3:

Представете си, че болницата в Китай има 1000 случая на подобни симптоми, какво прави болницата? Въпреки че цялата информация за симптомите и диагнозата е документирана и достъпна по електронен път, здравното ведомство е в състояние да предприеме необходимите и подходящи мерки.

AI е превъзходен и бърз при откриване на модели, прилики за бързо откриване. Един пример за това как

Google търсене е в състояние

за откриване на възможни заболявания по целия свят. Само с прости модели на търсене, AI всъщност може да открие възможни заплахи и епидемии, които могат да избухнат в големи размери по целия свят.

Връщайки се към вируса на Корона, след като Китай документира симптомите на заболяването, диагностицира го, той споделя тази информация на всички други възможни правителствени организации, които бързо могат да поставят термични детектори, които могат да сканират хората с тези симптоми и да ги класифицират като вероятно заразени или носители или имунен. Тъй като вирусите мутират бързо, те са склонни да променят начина, по който изглеждат, симптомите могат да се променят и да бъдат трудни за диагностициране. Но с AI, Китай е в състояние да помогне на правителствата с хора, които са се преместили от Китай, особено Ухан и след това са се преместили в международни градове в градове. Тази информация може да бъде анализирана от AI, за да се открият новините от тези градове, болници, за да се съберат парчетата от пъзела.

Надявам се това да помогне!


Отговор 4:

Наскоро, ако имаме данни за няколко пациенти, отколкото можем да идентифицираме и откриваме модели, за коронантните пациенти. След това можем да проверим за нов пациент, за да прогнозираме дали този пациент може да бъде заразен или не, виждайки от техния модел. Класическото машинно обучение или техниките за дълбоко обучение могат да се използват за разделяне на това.

В по-общ план ние трябва да бъдем много предпазливи и трябва да взаимодействаме с човек от медицинска област, за да анализираме модела, за да обобщим какво всъщност се случва, какви са промените и механизмите, задействани от вируса в тялото, за да разберем по-добре модела.


Отговор 5:

Избухванията на заболявания като коронавирус често се развиват твърде бързо, за да могат учените да намерят лек. Но в бъдеще изкуственият интелект може да помогне на изследователите да свършат по-добра работа.

Въпреки че вероятно е твърде късно технологията за новородени да изиграе важна роля в настоящата епидемия, има надежда за следващите огнища. AI е добре да се комбинира чрез натрупване на данни, за да намери връзки, които улесняват определянето на какви видове лечения могат да работят или кои експерименти да се следват следващите.

Въпросът е какво ще излезе с Big Data, когато получи само оскъдни записки от информация за новопоявила се болест като Covid-19, която за първи път се появи в края на миналата година в Китай и отне над 75 000 души за около два месеца.

Фактът, че изследователите успяха да произведат генно секвениране на новия вирус в рамките на седмици от първите съобщени случаи, е обещаващ, тъй като показва, че има много по-непосредствени данни, налични сега, когато се появят огнища.

Ендрю Хопкинс, главен изпълнителен директор на Oxford, стартиращата в Англия стартираща компания Exscientia Ltd., е сред онези, които работят за обучението на изкуствен интелект за откриване на наркотици. Той смята, че новите лечения могат да преминат от зачеването до клиничните тестове само за 18 до 24 месеца в рамките на следващото десетилетие, благодарение на AI.

Exscientia проектира ново съединение за лечение на обсесивно-компулсивно разстройство, което е готово да бъде тествано в лабораторията след по-малко от година в началната фаза на изследване. Това е около пет пъти по-бързо от средното, според компанията.

Базираният в Кеймбридж Healx има подобен подход, но той използва машинно обучение за намиране на нови приложения за съществуващите лекарства. И двете компании захранват алгоритмите си с информация - събрана от източници като списания, биомедицински бази данни и клинични изпитвания - за да предложат нови лечения на заболявания.

Човешки надзор

Двете компании използват екип от човешки изследователи, за да работят заедно с ИИ, за да помогнат за ръководството на процеса. В подхода на Exscientia, наречен химик Centaur, дизайнерите на лекарства помагат да се научат на стратегиите за алгоритми за търсене на съединения. Healx поставя прогнозите на AI пред изследователи, които анализират резултатите и решават какво да продължат.

Нийл Томпсън, главният научен директор на Хилкс, заяви, че техниката може да бъде използвана срещу огнище като коронавирус, стига да има достатъчно данни за новата болест. Healx не работи за справяне с коронавируса или за настройване на неговата технология за огнища, но това не би било разтягане.

"Ние сме доста близки", каза Томпсън в интервю. „Няма да е необходимо да променяме много за алгоритмите на AI, които използваме. Ние разглеждаме съпоставянето на свойствата на лекарството с характеристиките на болестта. "

Алгоритмите за изкуствен интелект вече започват да премахват лекарства за болестите, за които знаем. Изследователи от Масачузетския технологичен институт казаха в четвъртък, че са използвали метода, за да идентифицират мощно ново антибиотично съединение, което може да убие редица проблемни бактерии, дори някои, които понастоящем са устойчиви на други лечения.

Един улов за всички тези технологии е клиничното тестване. Дори лекарства, които вече са безопасни за употреба за излекуване на едно заболяване, трябва да бъдат тествани отново, преди да бъдат предписани за друго. Процесът на показване, че са безопасни и ефективни за голям брой хора, може да отнеме години, преди да отидете до регулаторите за преглед.

За да бъдат ефективни, разработчиците на лекарства, базирани на AI, ще трябва да планират предварително, като избират вирусен геном, който може да причини проблеми в бъдеще и да се насочат към него, когато има малко стимули за това.

Друга пречка е намирането на квалифициран персонал.

„Трудно е да се намерят хора, които да оперират в пресечната точка на ИИ и биологията, и за големите компании е трудно да вземат бързи решения по подобна технология“, казва Ирина Хайвас, партньор на дружеството за рисков капитал Atomico и бивш хирург, който седи на борда на Healx. "Не е достатъчно да си инженер по ИИ, трябва да разбереш и да влезеш в приложенията на биологията."


Отговор 6:

В момента, в който за пръв път се появи странна болест, може много трудно правителствата и общите органи за благосъстояние да събират данни бързо и да улеснят реакцията. Във всеки случай, нововъведените от човека разсъждения иновации могат естествено да минават чрез новинарски доклади и онлайн субстанция от цял ​​свят, като помагат на специалистите да възприемат несъответствия, които биха могли да подтикнат потенциална чума или по-съжаление - пандемия. В края на деня, новите ни AI-холодеи може наистина да ни помогнат да претърпим следното заболяване.

Тези нови AI способности са в пълна витрина с продължаващия взрив на коронавирус, който се отличи точно навреме от канадска фирма, наречена BlueDot, която е една от различни организации, които използват информация за оценка на общите опасности за благосъстоянието. Организацията, която казва, че провежда „роботизирано неотразимо наблюдение на болестта“, разказа на клиентите си за новия вид коронавирус към края на декември, дни преди Американските центрове за контрол и превенция на заболяванията (CDC) и Световната здравна организация (WHO) ) предаде официално уведомление, както е обявено от Wired. В момента наближавайки края на януари, респираторната инфекция, свързана с град Ухан в Китай, току-що е убила над 100 души. Случаите също са възникнали в няколко различни нации, включително САЩ, и CDC предупреждава американците да поддържат стратегическо разстояние от ненужното пътуване до Китай.

Камран Хан, неустоимо лекар и автор и изпълнителен директор на BlueDot, изясни по време на среща как първоначалната рамка на предупрежденията на организацията използва съзнанието, създадено от човека, включително нормалното боравене с езика и AI, за да последват повече от 100 неотразими инфекции, разграждайки около 100 000 статии в 65 диалекта последователно. Тази информация дава възможност на организацията да осъзнае кога да съобщи на своите клиенти за потенциалната близост и разпространението на неустоима болест.

Друга информация, подобна на данните за разписанието на изследователя и начините на полетите, може да ви помогне да дадете допълнителни указания за това как болестта вероятно ще се разпространи. Например, наскоро специалистите на BlueDot прогнозираха различни градски общности в Азия, където коронавирусът ще се появи, след като се появи на територията на Китай.

Мисълта, която стои зад модела на BlueDot (чиито окончателни резултати по този начин се изследват от човешките специалисти), е да се получат данни на работниците в социалното осигуряване възможно най-бързо, с очакването, че те могат да анализират - и, ако е необходимо, да прекъснат връзката - да бъдат опетнени и възможно заразителни индивиди в подходящ момент.

"Официалните данни не винаги са благоприятни", каза Хан пред Recode. „Разграничаването между един случай в изследовател и разпалване се разчита на вашия водещ специалист по човешки услуги, като вижда, че има специфично заболяване. Това може да бъде различието в запазването на възпроизвеждане от действително случващото се.“

Хан включи, че неговата рамка може също така да използва разнообразна друга информация - например данни за атмосфера, температура или дори домашни животни наблизо - за да предвиди дали някой, замърсен с болест, вероятно ще предизвика пламване наоколо там. Той казва, че през 2016 г. BlueDot имаше възможността да предвиди наличието на инфекцията Zika във Флорида половин година, преди тя наистина да се появи там.

Също така организацията за проверка на бич Metabiota потвърди, че Тайланд, Южна Корея, Япония и Тайван са най-извисените от опасността заразата да се появи повече от седем дни, преди случаите в тези страни да бъдат наистина разкрити, донякъде, като се надяват на полетна информация. Metabiota, като BlueDot, използва обща обработка на езици, за да оцени онлайн докладите за потенциална болест и допълнително чипира при изграждането на подобна иновация за интернет базирана информация за живота.

Отпечатък Галиван, ръководител на информационната наука на Metabiota, пояснява, че онлайн етапите и дискусиите могат също да дадат знак, че съществува опасност от пандемия. Metabiota също твърди, че може да оцени опасността от разпространение на заболяването, причиняващо социално и политическо прекъсване, с оглед на данни като индикации на заболяването, смъртност и достъпността на лечението. Например, в часа на разпространението на настоящата статия, Metabiota преценява опасността новият коронавирус да причини открито безпокойство като „висок“ в САЩ и Китай, но той оцени този риск за инфекцията с маймуна шарка в Демократична република Конго ( където са били отчетени случаи на тази инфекция) като „средни“.

Трудно е да се разбере колко точно може да бъде тази рейтингова рамка или самия етап, но Галиван казва, че организацията работи с мрежата от знания в САЩ и Министерството на отбраната по въпроси, идентифицирани с коронавируса. Това е част от работата на Metabiota с In-Q-Tel, компанията с нестопанска цел за приключения, свързана с Централната агенция за разузнаване. Правителствените служби обаче не са основните потенциални клиенти на тези рамки. Metabiota допълнително публикува основите си на презастрахователните организации - презастраховането е основно защита за застрахователните агенции - които трябва да се справят с паричните опасности, свързани с разпространението на латентния капацитет на заболяване.

Колкото и да е, компютризираното разсъждение може да бъде безспорно по-ценно от простото поддържане на експерти по предаване на болести и органи, образовани като зараза. Специалистите са изработили модели, базирани на AI, които могат да предвидят прогресивно епизодите на инфекцията Zika, които могат да научат как специалистите реагират на потенциални спешни ситуации. Създаденото от човека съзнание би могло също така да се използва за управление на това как общите органи за благосъстояние разпръскват активи по време на извънредна ситуация. В резултат AI е друга първа линия на защита срещу болести.

Още по-всеобхватно, AI от сега помага за изследване на нови лекарства, за справяне с нечести инфекции и за идентифициране на злокачествения растеж на гърдите. Човешкото разузнаване дори беше използвано за разграничаване на страховитите пълзички, които разпространиха Чагас, сериозно и възможно смъртоносно заболяване, което е омразило очакваните 8 милиона индивида в Мексико и Централна и Южна Америка. Освен това се увеличава ентусиазмът за използване на информация, която не е в състояние на благополучие - като подаръци от интернет базиран живот - за подпомагане на благосъстоянието на политиците и организациите за лечение на лекарства да разберат широчината на спешното положение. Например, AI, който може да изкопае живота в интернет, се представя на целеви незаконни наркотични сделки и да поддържа общите органи за благосъстояние, които са образовани за разпространението на тези контролирани вещества.

Тези рамки, включително тези на Metabiota и BlueDot, са просто наравно с информацията, която оценяват. Нещо повече - AI - в по-голямата си част - има проблем с наклон, който може да отразява както архитектите на една рамка, така и информацията, която е подготвена. Също така, ИИ, който се използва в рамките на медицинските услуги, по никакъв начин не е форма или форма, която е безопасна за този проблем.

Като се имат предвид нещата, тези прогресии говорят за прогресивно идеалистична гледна точка за това, което AI може да направи. Обикновено актуализациите на AI роботи, филтриращи през огромни количества информация, не стоят толкова добре. Помислете за изискването на закона, използвайки бази данни за лицево потвърждение, базирани на снимки, извлечени от мрежата. Или от друга страна, включване на директори, които сега ще могат да използват AI, за да предвидят как ще продължите да смилате, в светлината на вашите интернет базирани житейски публикации. Възможността AI да се бори с дива болест предлага ситуация, в която може да се почувстваме малко по-малко неудобно, ако не чрез и чрез весело. Може би тази иновация - винаги когато е създадена и използвана по подходящ начин - наистина може да помогне да спестите няколко живота.


Отговор 7:

В момента, в който за пръв път се появи странна болест, може много трудно правителствата и общите органи за благосъстояние да събират данни бързо и да улеснят реакцията. Във всеки случай, нововъведените от човека разсъждения иновации могат естествено да минават чрез новинарски доклади и онлайн субстанция от цял ​​свят, като помагат на специалистите да възприемат несъответствия, които биха могли да подтикнат потенциална чума или по-съжаление - пандемия. В края на деня, новите ни AI-холодеи може наистина да ни помогнат да претърпим следното заболяване.

Тези нови AI способности са в пълна витрина с продължаващия взрив на коронавирус, който се отличи точно навреме от канадска фирма, наречена BlueDot, която е една от различни организации, които използват информация за оценка на общите опасности за благосъстоянието. Организацията, която казва, че провежда „роботизирано неотразимо наблюдение на болестта“, разказа на клиентите си за новия вид коронавирус към края на декември, дни преди Американските центрове за контрол и превенция на заболяванията (CDC) и Световната здравна организация (WHO) ) предаде официално уведомление, както е обявено от Wired. В момента наближавайки края на януари, респираторната инфекция, свързана с град Ухан в Китай, току-що е убила над 100 души. Случаите също са възникнали в няколко различни нации, включително САЩ, и CDC предупреждава американците да поддържат стратегическо разстояние от ненужното пътуване до Китай.

Камран Хан, неустоимо лекар и автор и изпълнителен директор на BlueDot, изясни по време на среща как първоначалната рамка на предупрежденията на организацията използва съзнанието, създадено от човека, включително нормалното боравене с езика и AI, за да последват повече от 100 неотразими инфекции, разграждайки около 100 000 статии в 65 диалекта последователно. Тази информация дава възможност на организацията да осъзнае кога да съобщи на своите клиенти за потенциалната близост и разпространението на неустоима болест.

Друга информация, подобна на данните за разписанието на изследователя и начините на полетите, може да ви помогне да дадете допълнителни указания за това как болестта вероятно ще се разпространи. Например, наскоро специалистите на BlueDot прогнозираха различни градски общности в Азия, където коронавирусът ще се появи, след като се появи на територията на Китай.

Мисълта, която стои зад модела на BlueDot (чиито окончателни резултати по този начин се изследват от човешките специалисти), е да се получат данни на работниците в социалното осигуряване възможно най-бързо, с очакването, че те могат да анализират - и, ако е необходимо, да прекъснат връзката - да бъдат опетнени и възможно заразителни индивиди в подходящ момент.

"Официалните данни не винаги са благоприятни", каза Хан пред Recode. „Разграничаването между един случай в изследовател и разпалване се разчита на вашия водещ специалист по човешки услуги, като вижда, че има специфично заболяване. Това може да бъде различието в запазването на възпроизвеждане от действително случващото се.“

Хан включи, че неговата рамка може също така да използва разнообразна друга информация - например данни за атмосфера, температура или дори домашни животни наблизо - за да предвиди дали някой, замърсен с болест, вероятно ще предизвика пламване наоколо там. Той казва, че през 2016 г. BlueDot имаше възможността да предвиди наличието на инфекцията Zika във Флорида половин година, преди тя наистина да се появи там.

Също така организацията за проверка на бич Metabiota потвърди, че Тайланд, Южна Корея, Япония и Тайван са най-извисените от опасността заразата да се появи повече от седем дни, преди случаите в тези страни да бъдат наистина разкрити, донякъде, като се надяват на полетна информация. Metabiota, като BlueDot, използва обща обработка на езици, за да оцени онлайн докладите за потенциална болест и допълнително чипира при изграждането на подобна иновация за интернет базирана информация за живота.

Отпечатък Галиван, ръководител на информационната наука на Metabiota, пояснява, че онлайн етапите и дискусиите могат също да дадат знак, че съществува опасност от пандемия. Metabiota също твърди, че може да оцени опасността от разпространение на заболяването, причиняващо социално и политическо прекъсване, с оглед на данни като индикации на заболяването, смъртност и достъпността на лечението. Например, в часа на разпространението на настоящата статия, Metabiota преценява опасността новият коронавирус да причини открито безпокойство като „висок“ в САЩ и Китай, но той оцени този риск за инфекцията с маймуна шарка в Демократична република Конго ( където са били отчетени случаи на тази инфекция) като „средни“.

Трудно е да се разбере колко точно може да бъде тази рейтингова рамка или самия етап, но Галиван казва, че организацията работи с мрежата от знания в САЩ и Министерството на отбраната по въпроси, идентифицирани с коронавируса. Това е част от работата на Metabiota с In-Q-Tel, компанията с нестопанска цел за приключения, свързана с Централната агенция за разузнаване. Правителствените служби обаче не са основните потенциални клиенти на тези рамки. Metabiota допълнително публикува основите си на презастрахователните организации - презастраховането е основно защита за застрахователните агенции - които трябва да се справят с паричните опасности, свързани с разпространението на латентния капацитет на заболяване.

Колкото и да е, компютризираното разсъждение може да бъде безспорно по-ценно от простото поддържане на експерти по предаване на болести и органи, образовани като зараза. Специалистите са изработили модели, базирани на AI, които могат да предвидят прогресивно епизодите на инфекцията Zika, които могат да научат как специалистите реагират на потенциални спешни ситуации. Създаденото от човека съзнание би могло също така да се използва за управление на това как общите органи за благосъстояние разпръскват активи по време на извънредна ситуация. В резултат AI е друга първа линия на защита срещу болести.

Още по-всеобхватно, AI от сега помага за изследване на нови лекарства, за справяне с нечести инфекции и за идентифициране на злокачествения растеж на гърдите. Човешкото разузнаване дори беше използвано за разграничаване на страховитите пълзички, които разпространиха Чагас, сериозно и възможно смъртоносно заболяване, което е омразило очакваните 8 милиона индивида в Мексико и Централна и Южна Америка. Освен това се увеличава ентусиазмът за използване на информация, която не е в състояние на благополучие - като подаръци от интернет базиран живот - за подпомагане на благосъстоянието на политиците и организациите за лечение на лекарства да разберат широчината на спешното положение. Например, AI, който може да изкопае живота в интернет, се представя на целеви незаконни наркотични сделки и да поддържа общите органи за благосъстояние, които са образовани за разпространението на тези контролирани вещества.

Тези рамки, включително тези на Metabiota и BlueDot, са просто наравно с информацията, която оценяват. Нещо повече - AI - в по-голямата си част - има проблем с наклон, който може да отразява както архитектите на една рамка, така и информацията, която е подготвена. Също така, ИИ, който се използва в рамките на медицинските услуги, по никакъв начин не е форма или форма, която е безопасна за този проблем.

Като се имат предвид нещата, тези прогресии говорят за прогресивно идеалистична гледна точка за това, което AI може да направи. Обикновено актуализациите на AI роботи, филтриращи през огромни количества информация, не стоят толкова добре. Помислете за изискването на закона, използвайки бази данни за лицево потвърждение, базирани на снимки, извлечени от мрежата. Или от друга страна, включване на директори, които сега ще могат да използват AI, за да предвидят как ще продължите да смилате, в светлината на вашите интернет базирани житейски публикации. Възможността AI да се бори с дива болест предлага ситуация, в която може да се почувстваме малко по-малко неудобно, ако не чрез и чрез весело. Може би тази иновация - винаги когато е създадена и използвана по подходящ начин - наистина може да помогне да спестите няколко живота.