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인공 지능과 머신 러닝은 제가 방문하는 모든 기술 컨퍼런스에서 가장 인기있는 주제이며 최근의 DLD NYC 컨퍼런스도 예외는 아닙니다.
의료 분야에서인지 컴퓨팅을 다루는 독일 회사 인 ExB Group의 Ramin Assadollahi는 새로운 컴퓨터 기술이 "소프트웨어를 치료하는 방법"을 배우는 데 도움이되는 다양한 방법에 중점을 두었습니다. 그는 오늘날 많은 용어를 다루면서 AI가인지 컴퓨팅 일 필요는없고, 인지 컴퓨팅은 기계 학습 일 필요는 없으며, 빅 데이터는 완전히 별개의 문제라고 지적했다.
Assadollahi는 AI가 의학 분야를 개선 할 수있는 방법에 중점을 두었습니다. 그는 조직 데이터를보고있는 병리학자는 일반적으로 일생 동안 20 만 개의 샘플을 볼 수 있지만 딥 러닝과 최신 그래픽 카드를 사용하면 컴퓨터 시스템이 2 주 안에 많은 시간을 처리 할 수 있다고 지적했습니다. 그는 100 개의 샘플로 시스템은 인간만큼 좋을 수 있다고 말했다. 마찬가지로, 컴퓨터 시스템은 하루에 28, 000 개의 기술 기사를 섭취 할 수있는 반면, 인간은 전체 작업 수명 동안 약 4, 000 개의 기사 만 읽을 수 있다고 말했다.
그는 분자 수준에서 단일 세포를 이해할 수있는 AI가 더 나은 약물을 설계하는 데 도움이 될 수 있으며, 약물 상호 작용이 해마다 100, 00 명을 죽이면 다른 약물에 맞는 약물을 알아내는 데 도움이되는 소프트웨어가 생명을 구할 수 있다고 말했다. 그의 회사는 의사, 연구자, 약사 및 환자와 같은 전체 건강 연속체를 다루면서 "사일로 해체"에 중점을두고 있습니다. 그는 보살핌에 관련된 사람들의 수가 증가함에 따라 AI는 일자리를 죽이지 않을 것이라고 말했다. 의사를 대체하지는 않지만 의사가 환자와 더 많은 시간을 보낼 수있게 될 것이라고 그는 말했다.
현재 IBM의 Watson 그룹을 운영하고있는 David Kenny는 다양한 애플리케이션에서 빅 데이터와 딥 러닝의 가능성에 대해 이야기했습니다. Kenny는 IBM이 해당 회사를 인수하기 전에 The Weather Company의 CEO였습니다. 세계 최대의 날씨 데이터 제공 업체입니다. TWC는 IoT (Internet of Things) 기술, 날씨 정보 및 클라우드 컴퓨팅을 결합하여 22 억 곳의 날씨 정보를 수집함으로써 Google이 지구를 매핑하려는 방식으로 대기를 매핑하도록 설계된 앱을 개발했다고 말했다.
그는 Watson과 알고리즘 및 소프트웨어 분야에서 크게 3 가지 분야에 관심이 있다고 밝혔다. 시력, 시각 및 언어와 같은 인간의 상호 작용; 이러한 상호 작용을 지원하기위한 딥 러닝 및 머신 러닝; 그리고 추론. 그는 Watson은 연구소에서 영업 및 서비스에 이르기까지 IBM의 수천 명의 직원을 포함한다고 말했습니다.
케니는 어떤면에서 왓슨은 많은 지식이 필요하고 지식이있는 기존 회사가 신생 기업보다 더 빠르게 성장할 수 있기 때문에 다른 파괴적인 비즈니스와 다르다고 말했다. 그는 번역과 인간의 상호 작용이 개선되고 있지만 아직 갈 길이 있으며 사람들이 Watson을 위해 사용하는 많은 것들이 대화 형 "봇"을 만드는 것이라고 말했다.
그는 사람들이 의사 소통 할 때 사용하는 다양한 톤, 억양 및 뉘앙스 때문에 대화를 이해하는 것이 어렵다고 말했다. "매달 더 나아질 것"이라고 말하면서 3 개월 전의 10 %에서 줄어든 6.9 %의 오류율을 가진 음성을 이해하는 데 사용되는 소프트웨어를 사용했습니다. 그는 인적 오류율이 4 %라고 말했다. 그는 소프트웨어가 1 년 안에 인적 오류율에 접근 할 수 있다고 낙관했다.
케니는 IBM이 경쟁사와 다른 접근법을 가지고 있다고 주장했다. 다른 회사는 종종 중앙 집중식 AI를 사용하지만 IBM은 자체 지적 재산 또는 "지식 그래프"를 사용하여 자신의 개인용 Watson 버전을 구축하려는 많은 고객과 협력하고 있습니다. 그는 전 세계 데이터의 80 %가 엑스레이, 건강 기록 및 은행 계좌와 같은 인터넷을 통해 전송되지 않는다고 지적했습니다.
