Нейронные сети научат бороться с раком груди

Учёные из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT (CSAIL) изобрели метод, который позволяет цифровому разуму не только верно отвечать на вопросы, прогнозировать или классифицировать понятия, но и пояснять рациональность своего выбора. Благодаря этому открытию, представители научного мира надеются разработать оружие для борьбы с опасными болезнями, например, раком груди.

Научное сообщество в последнее время сделало значительные успехи в разработке нейронных цепей — компьютерных систем, которые работают как человеческий мозг. Исследователи уже создали системы, которые обыгрывают людей в играх, идентифицируют изображения и так далее. Нейронные сети теперь работают внутри приложений, виртуальных клавиатур и мобильных фоторедакторов.

Однако проблема заключается в том, что даже сами исследователи, которые создали подобные системы, не до конца понимают, каким же образом они работают. С графическим распознаванием более или менее просто — учёные могут определить логическую цепочку и принцип работы систем, основываясь на изображениях. Но с нейронными цепями, работающими с текстом, всё намного сложнее. 

Для прояснения логики принятия решений компьютера команда CSAIL разделила нейронную сеть на пару меньших модулей. Один используется для извлечения отрывка теста и оценки его по длине и связности. А второй модуль предсказывает тему отрывка и классифицирует его. 

В качестве теста команда использовала обзор с сайта рейтингов пива. Их сеть попыталась дать оценку различным сортам пива по пятибалльной шкале, основываясь на описанных в статье запахе, вкусе и цвете напитка. В ходе теста выяснилось, что нейронная сеть оценивает пиво по запаху и цвету так, как это делает человек, делая аналогичные с ним выводы в 95% случаев. А при характеристике более субъективного параметра, такого как вкус, мнение сети совпало с человеческим в 80% случаев. 

Учёные из MIT планируют однажды применить своё изобретение для борьбы с раком груди в качестве способа обработки и анализа диагноза пациента, полученного от лечащего врача.

Источник: engadget.com