ChatGPT сдал экзамен на врача и тут же поставил правильный диагноз пациенту

Исследование, проведенное доктором Айзеком Кохейном, специалистом по информационным технологиям и медицине в Гарварде, совместно с двумя коллегами, показало возможности использования искусственного интеллекта в медицинской сфере с помощью GPT-4.

Фото из открытых источников

Результаты эксперимента были изложены в книге "Революция ИИ в медицине", написанной Кэри Голдберг и Питером Ли. В эксперименте, проведенном в марте, GPT-4 в 90% случаев правильно отвечал на вопросы экзамена на получение лицензии врача, что было лучше, чем у ChatGPT, GPT-3 и GPT-3.5, а также лучше, чем у некоторых докторов, уже имеющих лицензии.

GPT-4 проявил себя не только как знаток фактов, но и как переводчик, который может обрабатывать медицинские документы на других языках и перефразировать их в понятный для шестиклассников формат. ИИ также предлагал полезные советы врачам о том, как общаться с пациентами и как вести себя у постели больного. Однако исследователи заметили, что GPT-4 ограничен шаблонами и не может пускаться в полноценные рассуждения с причинно-следственными связями. Тем не менее, когда системе предоставили данные по реальному случаю, она справилась с заданием, диагностировав редкую болезнь на уровне специалиста с годами учебы и практики.

Доктор Кохейн отмечает, что использование GPT-4 в медицине может быть полезным, но в настоящее время она не всегда надежна в своих ответах. В книге приводятся многочисленные примеры ошибок ИИ разного рода, и авторы предлагают проводить несколько сессий с GPT-4 для повышения надежности ее ответов. ИИ не несет этической ответственности, как врач или медсестра, и может делать предположения на основе неточных данных. Однако он не имеет намерений обманывать или вводить в заблуждение.

Темпы развития искусственного интеллекта в последние годы значительно ускорились. Развитие технологий и алгоритмов машинного обучения, а также увеличение вычислительной мощности, позволяют создавать все более сложные и эффективные системы искусственного интеллекта.

Например, в 2012 году нейронная сеть под названием AlexNet смогла победить на соревновании по классификации изображений ImageNet с более чем в два раза лучшим результатом, чем ближайший конкурент. За последующие годы произошли значительные улучшения в области компьютерного зрения, естественного языка, робототехники и других областей.

Также стоит отметить, что темпы развития искусственного интеллекта зависят от многих факторов, включая финансирование исследований, уровень технической оснащенности и кадровый потенциал в данной области. Однако, в целом, можно сказать, что развитие искусственного интеллекта происходит очень быстро, и мы можем ожидать еще более удивительных достижений в ближайшие годы.