Mesterséges intelligencia az egészség és a jólét területén: a gépi tanulás, a crowdsourcing és az ön-annotációban rejlő lehetőségek

Lőrincz András

Absztrakt / abstract


Cikkemben érveket hozok fel amellett, hogy, hogy a technológiai fejlődés ma nagy lehetőségeket kínálnak az egészségügy és a jólét számára. Nézetem szerint (1) az „okos” eszközök (smart tools) és a különböző viselhető érzékelők, (2) az adatgyűjtés és az adatbányászati módszerek, (3) a három dimenziós (3D-s) képi rögzítési és képi feldolgozási eszközök, (4) a 3D-s, bonyolult fizikai motorral rendelkező, például grafikai modellek, valamint (5) a crowdsourcing-on (outsourcing: külső erőforrások igénybevétele, crowdsourcing: külső emberi erőforrások tömeges igénybevétele) alapuló emberalapú számítások (human-based computing), terén történő nagy és sikeres erőfeszítések hatalmas változásokat indítanak el. Nem állítom, bár tagadni sem tudom azt, hogy a mesterséges intelligencia eszközei néhány év múlva elérik az emberi intelligencia szintjét, mert ez lehetséges. Véleményem szerint, az egészségügy és a jólét területén gyors fejlődés lehetséges az egészségügyi és jóléti szakértők, és a motivált mérnökök közötti aktív együttműködés útján.

---

Artificial Intelligence, Health and Wellbeing: prospects for machine learning, crowdsourcing and self-annotation

We argue that recent technology developments – e.g. smart tools and wearable sensors of diverse kinds, data collection and data mining methods, 3D visual recording and visual processing methods, 3D models of the environment with robust physics engine – and new applications of human computing and crowdsourcing hold great promises for health and wellbeing. We are neither claiming nor excluding that human intelligence will be reached in some years from now, but make the above claim, which is both weaker and stronger. We believe that fast developments for health and wellbeing are the question of active collaboration between health and wellbeing experts and motivated engineers.

Kulcsszavak


személyre szabás; gépi tanulás; okos eszközök; crowdsourcing; adatbányászat

Teljes szöveg:

PDF


DOI: http://dx.doi.org/10.22503/inftars.XV.2015.4.6

Copyright (c) 2015 Információs Társadalom

Creative Commons License
Ez a mű a Creative Commons Nevezd meg! - Ne add el! - Így add tovább! 4.0 Nemzetközi Licenc feltételeinek megfelelően használható fel.