Premiul Nobel pentru Fizică 2024: descoperiri în domeniul inteligenței artificiale

  • Health literacy



Anul acesta, Premiul Nobel pentru Fizică a fost acordat cercetătorilor John J. Hopfield și Geoffrey E. Hinton, pentru „descoperiri și invenții fundamentale care permit învățarea automată utilizând rețele neurale artificiale”. Descoperirile stau la baza multor aplicații ale inteligenței artificiale de care ne folosim în prezent (de exemplu: Large Language Models – ChatGPT) și care au potențialul de a revoluționa numeroase domenii, printre care și medicina.

Încă din anii 1980, cei doi oameni de știință au continuat să clădească fundația a ceea ce astăzi numim machine learning (învățare automată). Mai precis, J. J. Hopfield a dezvoltat componenta de „memorie asociativă”, elementul responsabil pentru stocarea și reconstrucția imaginilor și a altor tipuri de tipare identificate în seturile de date, în timp ce G. E. Hinton a inventat o metodă care poate căuta și găsi în mod autonom caracteristici ale seturilor de date, asigurând astfel identificarea elementelor specifice din imagini sau seturi de date.

abonare

În marea majoritate a timpului, atunci când vorbim despre inteligență artificială, este vorba, de fapt, despre algoritmi de machine learning care folosesc rețele neurale artificiale (artificial neural networks). Revoluția tehnologică apărută odată cu popularizarea algoritmilor de machine learning a început în urmă cu mai bine de un deceniu, în 2010, și a fost posibilă doar datorită accesului la baze vaste de date care au permis antrenarea rețelelor neurale artificiale. Aceste rețele sunt inspirate din arhitectura creierului uman și, asemeni neuronilor interconectați prin sinapse, rețelele neurale artificiale folosesc noduri care formează conexiuni.

Premiul Nobel pentru Fizică 2024. Fundamentele inteligenței artificiale
Sursă imagine: x.com/NobelPrize

În ultimii ani domeniul cercetării medicale s-a bucurat de un număr semnificativ de studii care vizează utilizarea inteligenței artificiale, a algoritmilor de învățare automată, în diverse arii medicale. Majoritatea rezultatelor sunt încurajatoare, subliniind potențialul pe care tehnologia AI/ML îl are în eficientizarea serviciilor medicale, în toate cele patru zone fundamentale ale sănătății – prevenție, screening, diagnostic și tratament.

Cel mai adesea, cercetările se concentrează pe capacitatea algoritmilor de a identifica pacienții aflați la risc de a dezvolta anumite boli, de a stratifica acest risc și de a permite medicilor să ia decizii informate, cât mai precoce.

În același timp, există numeroase studii care analizează eficiența algoritmilor de machine learning în interpretarea rezultatelor imagistice ale pacienților, pentru a identifica prezența anumitor particularități care pot scăpa ochiului uman.

Datorită dezvoltării rapide a tehnologiei AI/ML și a dovezilor din ce în ce mai numeroase care atestă avantajele integrării sale în domeniul medical, societățile medicale și autoritățile de reglementare dezvoltă planuri de acțiune și legislații pentru a asigura buna funcționare a lucrurilor, accesul echitabil, protecția datelor personale și alte aspecte care pot apărea odată cu utilizarea pe scară largă.

În acest sens, la începutul acestui an (13 martie 2024), Parlamentul European a adoptat în mod istoric Legea pentru Inteligența Artificială (EU AI Act), marcând un pas semnificativ către asigurarea drepturilor fundamentale ale cetățenilor în utilizarea inteligenței artificiale (AI), promovând în același timp inovația. AI Act își propune să protejeze drepturile fundamentale, democrația, statul de drept și mediul, de riscurile care pot apărea în urma folosirii tehnologiilor AI. De asemenea, caută să poziționeze Europa ca lider în domeniul AI prin stabilirea obligațiilor pentru sistemele AI bazate pe riscuri potențiale și niveluri de impact.

Citește și: