הבינה המלאכותית רושמת לעצמה הישג אחר הישג ושוברת שיא אחר שיא. האורח בפרק הזה הוא ד"ר תום הופ, מרצה וחוקר מביה"ס להנדסה ומדעי המחשב באוניברסיטה העברית, שמפתח כלים מתקדמים לעיבוד שפה טבעית על מנת ליצור תוכנות תומכות החלטה עבור הרופאות והרופאים. מיליוני מאמרים רפואיים יוצאים כל שנה במגוון מסחרר של תחומים ואין לאף רופאה או רופא סיכוי לעבור על כולם. בדיוק את הבעיה הזו מנסה ד"ר הופ לפתור ולספק לכל רופא את המידע הכי עדכני במהירות. והכל בעזרת שימוש בצ'אט, כלומר בשפה טבעית לגמרי. שוחחנו על האתגרים העומדים בדרכו - והם רבים מאוד, מסתבר.
אחד האתגרים הגדולים הוא השכל הישר, ההיגיון הפשוט - או יותר נכון היעדרם המוחלט של אלה אצל הבינה המלאכותית. התוכנות אמנם הולכות ומשתכללות אבל עדיין חסר להן את מה שלכל אחת ואחד מאיתנו יש בשפע: הבנה מיידית של איך העולם עובד. בעיה נוספת היא שלמעשה בלתי אפשרי לדעת איך התוכנה מגיעה לתשובה שהיא מגיעה אליהן. שלא כמו בני אדם, היא לא מסוגלת לספק הסברים. על מנת שכלי בינה מלאכותית יוכלו להשתלב בצורה טובה יותר ברפואה, צריך לתת להן הבנה סיבתית של המנגנונים הסיבתיים היסודיים בעולם. הדרך לשם, כך נראה, עוד רחוקה. אבל לתום הופ כבר יש כמה רעיונות.
כיוון נוסף שנחקר במעבדה של ד"ר הופ הוא הניסיון לעזור לחזות שימושים חדשים של תרופות, זיהוי קומבינציות מיטביות של תרופות וכד'.
לסיום שוחחנו על תוכנת הבינה המלאכותית של גוגל שעברה את מבחן ההסמכה לרפואה בארצות הברית. האם היא באמת עשתה את זה? אז זהו, שלא בדיוק.
הבינה המלאכותית רושמת לעצמה הישג אחר הישג ושוברת שיא אחר שיא. האורח בפרק הזה הוא ד"ר תום הופ, מרצה וחוקר מביה"ס להנדסה ומדעי המחשב באוניברסיטה העברית, שמפתח כלים מתקדמים לעיבוד שפה טבעית על מנת ליצור תוכנות תומכות החלטה עבור הרופאות והרופאים. מיליוני מאמרים רפואיים יוצאים כל שנה במגוון מסחרר של תחומים ואין לאף רופאה או רופא סיכוי לעבור על כולם. בדיוק את הבעיה הזו מנסה ד"ר הופ לפתור ולספק לכל רופא את המידע הכי עדכני במהירות. והכל בעזרת שימוש בצ'אט, כלומר בשפה טבעית לגמרי. שוחחנו על האתגרים העומדים בדרכו - והם רבים מאוד, מסתבר.
אחד האתגרים הגדולים הוא השכל הישר, ההיגיון הפשוט - או יותר נכון היעדרם המוחלט של אלה אצל הבינה המלאכותית. התוכנות אמנם הולכות ומשתכללות אבל עדיין חסר להן את מה שלכל אחת ואחד מאיתנו יש בשפע: הבנה מיידית של איך העולם עובד. בעיה נוספת היא שלמעשה בלתי אפשרי לדעת איך התוכנה מגיעה לתשובה שהיא מגיעה אליהן. שלא כמו בני אדם, היא לא מסוגלת לספק הסברים. על מנת שכלי בינה מלאכותית יוכלו להשתלב בצורה טובה יותר ברפואה, צריך לתת להן הבנה סיבתית של המנגנונים הסיבתיים היסודיים בעולם. הדרך לשם, כך נראה, עוד רחוקה. אבל לתום הופ כבר יש כמה רעיונות.
כיוון נוסף שנחקר במעבדה של ד"ר הופ הוא הניסיון לעזור לחזות שימושים חדשים של תרופות, זיהוי קומבינציות מיטביות של תרופות וכד'.
לסיום שוחחנו על תוכנת הבינה המלאכותית של גוגל שעברה את מבחן ההסמכה לרפואה בארצות הברית. האם היא באמת עשתה את זה? אז זהו, שלא בדיוק.