کاربرد و تاثیر هوش مصنوعی گوگل  در حوزه سلامت و پزشکی 

هوش مصنوعی این توانایی را دارد که به طور کامل خدمات بهداشتی را دوباره طراحی کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادر به استخراج پرونده‌های پزشکی، طراحی برنامه‌های درمانی یا ایجاد داروها سریعتر از هر مدعی فعلی در چارچوب مراقبتهای بهداشتی از جمله هر متخصص پزشکی می‌باشد. استارت‌اپ Atomwise از ابررایانه‌ها استفاده می‌کند تا درمان را از یک پایگاه داده ساختارهای مولکولی استخراج کند. این استارت‌آپ سال گذشته یک جستجوی مجازی برای داروهای موجود و ایمن که می‌توانست برای طراحی دوباره درمان ویروس ابولا استفاده شود را راه‌اندازی کرد. آنها دو دارو که توسط فناوری هوش مصنوعی این شرکت پیش بینی شده بود را کشف کردند که می‌تواند احتمال ابتلا به ابولا را کاهش دهد. اگر استفاده از هوش مصنوعی به چنین کشفیات شگفت انگیزی منجر شود، تصور کنید که چه افق‌هایی برای انسانیت باز می‌شود!

سيستم هاي هوشمند) سيستم خبره و شبكه ي عصبي (داراي ساختار، اجزا و قابليت هايي هستند كه در مجموع قابليت تصميم گيري را ارتقا مي دهند.  به همين دليل، از آنها در موارد بسياري در پزشكي استفاده شده است.يكي از مزاياي اين سيستم ها، در نظر گرفتن راه حل هاي متنوع تر است هوش مصنوعي به پزشك كمك مي كند تا متغيرهاي بيشتر و متنوع تري را در زمان تشخيص بيماري يا انتخاب درمان در نظر بگيرد.  به عبارتي، با توجه به محدوديت يادآوري ذهن، پزشك ممكن است تمام متغيرهاي لازم براي تصميم گيري براي نمونه علايم يا نتايج آزمايش ها را در آن واحد در نظر نگيرد يا آن ها را فراموش كند يا در پي كسب اطلاعات در خصوص آن نباشد.  اما از آنجا كه روابط بين اين متغيرها در زمان طراحي سيستم در آن لحاظ مي گردد، بنابراين احتمال ناديده گرفتن برخي از اين عوامل يا در نظر گرفتن تأثير آ نها كمتر/بيشتر از حد معقول، كاهش مي يابد. بنابراين با توجه به كيفيت تعريف اين روابط، مي توان انتظار داشت تا تصميمات پزشكان دقيق تر شود. وجود متغيرهاي زياد و ناشناخته به معني پيچيدگي بيشتر تصميم گيري است.  به كمك اين سيستم ها، مي توان متغيرهاي بيشتري را در تصميم گيري دخالت داد.  همچنين مي توان با شبكه ي عصبي متغيرهاي ناشناخته، روابط ناشناخته بين متغيرها و همچنين متغيرهايي با تأثير ناشناخته بر متغير نتيجه را در نظر گرفت.  بدين ترتيب با استفاده از اين سيستم ها، مي توان دقت بيشتر در تصميم گيري هاي پيچيده تر را انتظار داشت براي نمونه، جهت تصميم گيري براي ارجاع بيمار  مبتلا به سكته ي قلبي به ساير بيمارستان ها، متغيرهاي زيادي (مانند وضع عمومي بيمار، تحمل مسافت و غيره) بايد مد نظر قرار گيرد كه اتخاذ تصميم را بسيار پيچيده مي كند.  اما مي توان با در نظر گرفتن تمام اين متغيرها در سيستم هاي هوشمند، به پزشك در اتخاذ تصميم صحيح كمك كرد. استفاده از منطق خبرگان و كنترل دانش، از ديگر مزاياي اين سيستم ها است.  در زمان طراحي سيستم هاي خبره ي پزشكي، دانش تخصصي در زمينه ي مورد نظر از خبرگان آن موضوع (يا راهنماهاي باليني)  استخراج و وارد پايگاه دانش متخصصين در زمينه هاي مختلف مانند بيمار ي هاي نادر را مي توان در تصميم گيري افراد مختلف وارد نمود كه اين موضوع مي تواند منجر به كاهش ترس (ناشي از فقدان دانش و مهارت يا تنها بودن) و افزايش اعتماد به نفس شود. با توجه به وفور و تداخل متغيرها در تصميمات پزشكي، پزشكان مي توانند با به كارگيري سيستم هاي هوش مصنوعي سريع تر و يكدست تر تصميم گيري نمايند و وقت خود را بيشتر صرف ارزيابي تصميم نمايند. در نهايت، با اين سيستم ها، سرعت تحليل و دسترسي به توصيه ها در هر زمان و مكان افزايش مي يابد كه در خصوص تصميمات پزشكي از اهميت زيادي برخوردار است. براي نمونه، پيش بيني خوش خيم يا بدخيم بودن ضايعه بدون انجام بيوپسي، يا پيش بيني درست عود يا متاستاز سرطان باعث مي شود تا پزشكان بتوانند سريع تر به درمان يا پيشگيري اقدام كنند.

پژوهشگران گوگل موفق به توسعه‌ی نوعی هوش مصنوعی شده‌اند که می‌تواند یک هوش مصنوعی دیگر و با عملکردی بهتر از نمونه‌های ساخت انسان بسازد.

شرکت آی.بی.ام با همکاری چند بیمارستان در آمریکا، در تلاش است تا هوش مصنوعی واتسون خود را به یک دستیار پزشکی بی­ نظیر تبدیل سازد. این دستیار پزشکی در تشخیص بیماری­ ها و به­ خصوص سرطان، به یاری پزشکان خواهد شتافت. واتسون با به­ خاطرسپاری ویژگی­ های تمام بیماری­ های جهان از طریق مطالعه پرونده بیماران، گمانه­ زنی­ های قریب به واقعیت خود را در معرض قضاوت پزشکان قرار می­دهد. واتسون توانایی خواندن ۴۰ میلیون سند پزشکی را در ۱۵ ثانیه دارد و می­تواند مناسب­ ترین درمان­ ها را به پزشکان پیشنهاد کند. شرکت گوگل نیز Google’s DeepMind نرم افزار هوش مصنوعی مشهور خود را با دعوت از متخصصان مراکز بهداشت و سلامت هم­زمان در زمینه­ ی مطالعه پرونده­ های پزشکی و تشخیص بیماری­ ها و پیشنهاد درمان های مناسب، توسعه می­ دهد. شرکت Artefact در سیاتل یک کلینیک روباتیک هوشمند و متحرک طراحی کرده که برای معاینه­ ی بیمار به سمت او حرکت می­کند. این کلینیک مجهز به حس­گرهای فشار است که وزن، توازن بدن، قامت بدن و BMI فرد را کنترل می­کند و می­تواند تحلیلی آتیک از تنفس و ریتم ضربان قلب فرد مورد نظر تهیه کند و وضعیت سلامتی و بیماری او را تعیین نماید. یک کمپانی چینی به نام Infervision توانسته هوش مصنوعی را در خدمت تشخیص پزشکی در زمینه­ ی تصویربرداری درآورده و رشد آغازین تومورها را در تصاویر رادیوگرافی تشخیص دهد که این توانایی هوش مصنوعی به زعم ناظران از مهارت و سرعت غیرقابل رقابتی برخوردار است. محققین دانشگاه استنفورد نوعی شبکه ­ی عصبی مصنوعی را به نام Deep convolutional neural networks ابداع کرده‌اند که می‌تواند با دیدن پوست، مراحل ابتدایی رشد سرطان پوست را در حد یک متخصص پوست تشخیص دهد. تیمی از محققین دانشگاه ناتینگهام در انگلستان سیستم هوش مصنوعی را توسعه داده ­اند که با تجزیه و تحلیل اطلاعات دریافتی در مورد بیماران می­ تواند با اعلام خطر و ارائه راهکارهای درمانی، ۷۶٫۴ درصد از میزان سکته قلبی بیمارانی که پرونده آنان را مطالعه کرده بکاهد. محققان دانشگاه فرایبورگ در آلمان تحت سرپرستی پروفسورتونیو بال» عصب‌شناس، نشان دادند که چگونه یک الگوریتم خودیادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند سیگنال‌های مغز انسان را که توسط الکتروانسفالوگرام» (EEG) اندازه گیری شده است، رمزگشایی کند. این سیستم هوش مصنوعی می‌تواند برای تشخیص زودهنگام تشنج‌های صرعی، بیماری­های فلج کننده یا تشخیص بیماری­های عصبی استفاده شود. راندان فری، استاد دانشگاه تورنتو و موسس شرکت دیپ ژنومیکس که در دو حوزه­ ی یادگیری ماشینی و پزشکی ژنومی اشراف کامل دارد، تصمیم گرفته است از یادگیری عمیق یا شبکه‌های عصبی بسیار بزرگ به منظور تحلیل داده‌های ژنومی استفاده کند و بیماری­ هایی را که بر اثر جهش ژنتیکی گریبان انسان را می­گیرند متوقف سازد. هم اکنون نرم افزارهای زیادی ساخته شده­اند که با سوال­های عرضه شده و جواب­های دریافتی از بیماران، آنان را در اشراف به بیماری خود یاری می­دهند. نرم افزارهایی برای مدیریت داروهای در حال مصرف ارائه شده­اند که زمان مصرف داروهای مختلف را به بیماران یادآور می ­شوند و همه این خدمات تدوین شده و در دست تدوین مبتنی بر هوش مصنوعی Artificial Intelligence با علامت اختصاری AI هستند که در حال متحول سازی نحوه زندگی انسان­هاست و این تازه آغاز راه است.

نتیجه میگیریم که هوش مصنوعی هنوز راه درازی در پیش دارد، شبکه سازی عصبی که در سال های گذشته شاهد تغییرات عمده ای نیز بوده است هر روز به دوران رشد و بلوغ خود نزدیک تر می شود. به عنوان مثال پژوهشگران پیش بینی می کنند که به کمک فناوی نرم افزاری جدید شبکه های عصبی بتوان پیش بینی های بسیار دقیقی از بازار سهام به عمل آورد و پیش بینی های دقیق تری مانند مکان فیزیکی سیاره ها درسال های آتی و اوضاع کره زمین از نظر شرایط زیست محیطی و غیره نیز میسر خواهد شد.امروزه نگرش تازه ای نسبت به هوش مصنوعی به وجود آمده است که در بسیاری از آزمایشگاه ها در حال بررسی است. پژوهشگران سعی می کنند دریابند آیا مجموعه ای از ربات های نیمه هوشمند می توانند یک هوش جمعی ایجاد کنند به نحوی که هوش جمعی حاصل از هوش اعضای تشکیل دهنده این مجموعه بیشتر باشد؟

دیجیتال مارکتینگ و کاربرد و تاثیرات آن در موسیقی

هوش مصنوعی و کاربرد آن در موسیقی

موسیقی و آینده ی شغلی آن