Rašto darbas apie dirbtinį intelektą

1. Dirbtinis intelektas yra naudingas mokslo bei verslo srityse.
2. Dirbtinis intelektas gali turėti neigiamą įtaką visuomenei.
Šiame darbe analizuojant mokslinę literatūrą ir pateikiant savas įžvalgas bandoma atsakyti į išsikeltą probleminį klausimą bei įrodyti suformuluotas tezes. To rezultatas leis susidaryti aiškesnį, tikslesnį vaizdą apie dirbtinį intelektą ir šios technologijos privalumus bei trūkumus.
Dirbtinis intelektas medicinoje yra pritaikomas jau daugiau nei keturis dešimtmečius. Pirma karta dirbtinis intelektas medicinoje buvo panaudotas ankstyvaisiais 1970-aisiais, kai ekspertinė sistema MYCIN buvo pradėta naudoti tam, kad padėtų nustatyti kraujo infekcijas ir parekomenduotų antibiotikus bei jų dozes atsižvelgiant į paciento kūno masę. Per ateinančius dešimtmečius besiplečiantis informacinių technologijų sektorius su savimi atnešė ir pažangesnes dirbtinio intelekto sistemas ir algoritmus. Nors didelė pažanga dirbtinio intelekto srityje yra padaryta, jis vis vien neatstoja ir negali atlikti darbo už srities specialistą. Dirbtinio intelekto sistemos yra pagalbinės sistemos, kurios padeda su kasdieninėmis užduotimis, tokiomis kaip: diagnozės nustatymas, terapijos būdo rekomendacijos ir paciento likimo numatymas. Plačiausiai medicinoje paplitęs dirbtinio intelekto tipas yra konvoliucinių neuroninių tinklų algoritmai (angl. artificial neural networks), jie interpretuoja vaizdinius duomenis, todėl yra labiausiai paplitę ir pažengę specialybėse, kuriose yra taikoma klinikinio vaizdo analizė (Janušonytė 2021, p.175), pavyzdžiui, dermatologijoje – odos vėžiui nustatyti, radiologijoje – kaulų lūžių atpažinimui bei histopatologijoje – nustatyti ar audinys yra pažeistas, ar sveikas. Jų gebėjimas tiksliai klasifikuoti ir atpažinti pasikartojančius reiškinius pritraukė mokslininkus juos taikyti, sprendžiant daugelį klinikinių problemų. Kadangi suprantame, kad diagnozavimas, gydymas ir rezultatų prognozavimas daugelyje klinikinių situacijų priklauso nuo sudėtingos sąveikos tarp klinikinių, biologinių ir patologinių kintamųjų, atsiranda didėjantis analitinių priemonių poreikis, tokių kaip konvoliuciniai neuroninių tinklų algoritmai, kurios padeda rasti sudėtingus šių kintamųjų ryšius. Buvo įrodyta, kad neuroniniai tinklai gali prognozuoti krūties ir storosios žarnos vėžiu sergančių pacientų išgyvenimo tikimybę (Ramesh at el. 2004, p. 336). Kitas, medicinoje naudojamo dirbtinio intelekto, tipas yra evoliuciniai skaičiavimai, jie veikia imituodami evoliucijos procesą, yra sukuriami atsitiktiniai...

Daugiau informacijos...

★ Klientai rekomenduoja

Šį rašto darbą rekomenduoja mūsų klientai. Ką tai reiškia?

Mūsų svetainėje pateikiama dešimtys tūkstančių skirtingų rašto darbų, kuriuos įkėlė daugybė moksleivių ir studentų su skirtingais gabumais. Būtent šis rašto darbas yra patikrintas specialistų ir rekomenduojamas kitų klientų, kurie po atsisiuntimo įvertino šį mokslo darbą teigiamai. Todėl galite būti tikri, kad šis pasirinkimas geriausias!