@melblue raczej o tym że sztuczna inteligencja działa 24h na dobę... można uczyć ją wciskając gigabajty zdjęć, nie męczy się i nie ma gorszych dni. Zgoogluj sobie starcraft ai, albo dota, w przypadku starcrafta, proces wyglądał tak że dali mu do analizy gry, po pewnym czasie już z gier człowiek człowiek nie miał czego się uczyć i zaczynał analizować gry sam ze sobą, trener ai powiedział że sumarycznie ma tak jakby 2000 lat doświadczenia.
@HaveANiceDay1983 Mi chodziło o to, że lekarze z USA - wg demota - są słabsi od tych z GB. Nie wiem, jak młody/młoda jesteś, ale nas wychowywano, że amerykańscy naukowcy to ho, ho :o)
Maszyna w trakcie nauki dostaje wzorzec i odpowiedź. Można ją źle nauczyć. Takich powtórzeń są tysiące. Jeżeli lekarze robili błędy to w trakcie nauki też mogły być błędy. Sztuczna inteligencja sama w sobie jest tylko siecią neuronową bez żadnej wiedzy.
@melblue wg WTO polska jest na miejscu 50, US na 24, UK na 14, a Francja na 1. Pewnie w US jest dużo prywatnych klinik które prowadzą wyspecjalizowane operacje dlatego słychać często o zbiórkach na wysłanie kogoś do US.
@HaveANiceDay1983
Wiem, dorzucam się do zbiórek. Ale jeszcze raz podkreślam i cytuję "Amerykańscy naukowcy" kolejny raz wypadli blado.
I wiem, na czym polega uczenie sztucznej inteligencji rozpoznawania grafik. I skuteczność wynikająca z określenia przez podających grafiki.
@melblue Neil degrasse tyson w jakimś reportażu żalił się że w US rząd przeznacza mało kasy na badania, i dla przykładu podał CERN. Chociaż aktualnie chyba chińczycy wybudowali albo budują coś większego.
@melblue Ja bym jednak ostrzegał przed taką prostą dedukcją: więcej błędów = mniejsze umiejętności. Takich przyczyn może być dużo. Od jakości mammografów, (tu liczy się nie tylko zakup najnowszego sprzętu, ale także jego utrzymanie i konserwacja tak by spełniał normy, które w rożnych krajach mogą być inne).
Obłożenie pracą diagnostów, reprezentatywność próbki wziętej do badania, itd.
I do ostatniego komentarza: Lekarze!!! nie naukowcy. Większość amerykańskich lekarzy pomimo tytułu doktora (zawodowego, nie naukowego) nie ma nic wspólnego z nauką.
Co świadczy o...? O poziomie umiejętności (=ich braku) diagnostycznych amerykańskich lekarzy
@melblue raczej o tym że sztuczna inteligencja działa 24h na dobę... można uczyć ją wciskając gigabajty zdjęć, nie męczy się i nie ma gorszych dni. Zgoogluj sobie starcraft ai, albo dota, w przypadku starcrafta, proces wyglądał tak że dali mu do analizy gry, po pewnym czasie już z gier człowiek człowiek nie miał czego się uczyć i zaczynał analizować gry sam ze sobą, trener ai powiedział że sumarycznie ma tak jakby 2000 lat doświadczenia.
@HaveANiceDay1983 Mi chodziło o to, że lekarze z USA - wg demota - są słabsi od tych z GB. Nie wiem, jak młody/młoda jesteś, ale nas wychowywano, że amerykańscy naukowcy to ho, ho :o)
Maszyna w trakcie nauki dostaje wzorzec i odpowiedź. Można ją źle nauczyć. Takich powtórzeń są tysiące. Jeżeli lekarze robili błędy to w trakcie nauki też mogły być błędy. Sztuczna inteligencja sama w sobie jest tylko siecią neuronową bez żadnej wiedzy.
@melblue wg WTO polska jest na miejscu 50, US na 24, UK na 14, a Francja na 1. Pewnie w US jest dużo prywatnych klinik które prowadzą wyspecjalizowane operacje dlatego słychać często o zbiórkach na wysłanie kogoś do US.
@HaveANiceDay1983
Wiem, dorzucam się do zbiórek. Ale jeszcze raz podkreślam i cytuję "Amerykańscy naukowcy" kolejny raz wypadli blado.
I wiem, na czym polega uczenie sztucznej inteligencji rozpoznawania grafik. I skuteczność wynikająca z określenia przez podających grafiki.
@melblue Neil degrasse tyson w jakimś reportażu żalił się że w US rząd przeznacza mało kasy na badania, i dla przykładu podał CERN. Chociaż aktualnie chyba chińczycy wybudowali albo budują coś większego.
@melblue Ja bym jednak ostrzegał przed taką prostą dedukcją: więcej błędów = mniejsze umiejętności. Takich przyczyn może być dużo. Od jakości mammografów, (tu liczy się nie tylko zakup najnowszego sprzętu, ale także jego utrzymanie i konserwacja tak by spełniał normy, które w rożnych krajach mogą być inne).
Obłożenie pracą diagnostów, reprezentatywność próbki wziętej do badania, itd.
I do ostatniego komentarza: Lekarze!!! nie naukowcy. Większość amerykańskich lekarzy pomimo tytułu doktora (zawodowego, nie naukowego) nie ma nic wspólnego z nauką.