Як ІІ змагаецца з успышкай каранавіруса?


адказ 1:

Штучны інтэлект можа змагацца з будучым коронавирусом

.

Ўспышкі хваробы, такія як коронавірус, часта разгортваюцца занадта хутка, каб навукоўцы знайшлі лекі. Але ў будучыні штучны інтэлект можа дапамагчы даследчыкам зрабіць больш якасную працу.

Хоць, напэўна, позна, каб новая тэхналогія адыграла важную ролю ў цяперашняй эпідэміі, ёсць надзея на наступныя ўспышкі. AI добра прачэсваць праз насыпныя дадзеныя, каб знайсці сувязі, якія палягчаюць вызначыць, якія віды лячэння могуць працаваць ці якія эксперыменты праводзіць далей.

Пытанне ў тым, якія вялікія дадзеныя прыдумаюць, калі ён атрымае толькі невялікія абрыўкі інфармацыі пра нядаўна ўзніклую хваробу, падобную на Covid-19, якая ўпершыню з'явілася ў канцы мінулага года ў Кітаі і за два месяцы пацярпела больш за 75 000 чалавек.

Той факт, што даследчыкам удалося вырабіць паслядоўнасць генаў новага віруса на працягу некалькіх тыдняў пасля першых зарэгістраваных выпадкаў, з'яўляецца шматспадзеўным, паколькі ён паказвае, што зараз у выпадку з'яўлення ўспышак існуюць значна больш неадкладныя дадзеныя.

Эндру Хопкінс, галоўны выканаўчы дырэктар кампаніі "Exscientia Ltd.", якая базуецца ў Англіі, з'яўляецца адным з тых, хто працуе па падрыхтоўцы штучнага інтэлекту да выяўлення наркотыкаў. Ён мяркуе, што новае лячэнне можа перайсці ад зачацця да клінічнага тэсціравання на працягу ўсяго 18-24 месяцаў на працягу наступнага дзесяцігоддзя, дзякуючы AI.

Exscientia распрацавала новае злучэнне для лячэння дакучлівых расстройстваў, якое можна выпрабаваць у лабараторыі менш чым за год у пачатковай фазе даследавання. Гэта прыкладна ў пяць разоў хутчэй, чым у сярэднім, паведамляе кампанія.

Аналагічны падыход заснаваны ў Кембрыджы Healx, але ён выкарыстоўвае машыннае навучанне, каб знайсці новыя магчымасці для існуючых наркотыкаў. Абедзве кампаніі сілкуюць свае алгарытмы інфармацыяй - атрыманай з такіх крыніц, як часопісы, біямедыцынскія базы дадзеных і клінічныя выпрабаванні - каб дапамагчы прапанаваць новыя метады лячэння захворванняў.

Чалавечы нагляд

Абедзве кампаніі выкарыстоўваюць каманду даследчыкаў, каб працаваць разам з ІІ, каб дапамагчы кіраваць працэсам. У падыходзе Exscientia, які атрымаў назву хіміка Кентаўра, дызайнеры лекаў дапамагаюць вучыць алгарытмам стратэгіі пошуку злучэння. Хілкс ставіць прадказанні ІІ даследчыкам, якія аналізуюць вынікі і вырашаюць, што імкнуцца.

Ніл Томпсан, галоўны навуковы супрацоўнік "Хілкса", сказаў, што гэтая тэхніка можа быць выкарыстана супраць эпідэміі, як і коронавірус, калі ў яго будзе дастаткова дадзеных аб новым захворванні. Healx не працуе над праблемай барацьбы з коронавірусам альбо наладжвае сваю тэхналогію для выбліскаў, але гэта не будзе расцяжэннем.

"Мы зусім блізкія", - сказаў Томпсан у інтэрв'ю. "Нам не трэба шмат змяняць алгарытмы ІІ, якія мы выкарыстоўваем. Мы разглядаем супастаўленне ўласцівасцей лекаў і асаблівасцяў хваробы. "

Алгарытмы штучнага інтэлекту ўжо пачынаюць выціскаць лекі ад вядомых нам захворванняў. У чацвер навукоўцы з Масачусецкага тэхналагічнага інстытута заявілі, што яны выкарысталі гэты метад для выяўлення новага антыбіётычнага злучэння, якое можа знішчыць мноства праблемных бактэрый, нават тых, якія ў цяперашні час устойлівыя да іншых метадаў лячэння.

Адзін з ужыванняў усіх гэтых тэхналогій - клінічнае выпрабаванне. Нават лекі, ужо бяспечныя для выкарыстання, трэба вылечыць яшчэ раз, перш чым прызначаць іншы. Працэс паказу іх бяспекі і эфектыўнасці для вялікай колькасці людзей можа заняць шмат гадоў, перш чым звярнуцца да рэгулятараў на агляд.

Каб быць эфектыўным, распрацоўнікам лекаў на аснове ІІ давядзецца планаваць раней часу, выбіраючы геном віруса, які, магчыма, выкліча праблемы ў будучыні і арыентуецца на яго, калі мала стымулаў для гэтага.

Дзякуй.


адказ 2:

Гульня ўжо працягваецца!

Калі не для коронавируса, то, па меншай меры, для супер-памылак. Даследчыкі з Масачусецкага тэхналагічнага інстытута і Гарвардскага універсітэта выкарыстоўвалі AI для ідэнтыфікацыі новага антыбіётыка, здольнага знішчыць мноства ўстойлівых да лекаў бактэрый. Яны падрыхтавалі алгарытм машыннага навучання для аналізу хімічных злучэнняў, здольных змагацца з інфекцыямі, выкарыстоўваючы механізмы, адрозныя ад механізмаў, якія існуюць.

Яны навучылі сваю мадэль на 2500 малекул, якія ідэнтыфікавалі злучэнне (яны называлі гэта Галіцын) для тэставання на бактэрыі, узятыя ў пацыентаў і бактэрый, якія выраслі ў лабараторыях. "Галіцын" можа забіць шмат бактэрый, устойлівых да наркотыкаў, у тым ліку

мікабактэрыю туберкулёзу, клостридиума difficile

і

acinetobacter baumannii.

Галіцын вылечыў двух заражаных мышэй

А.baumannii.

Дарэчы, многія амерыканскія салдаты ў Іраку і Афганістане заразіліся адной і той жа памылкай. Як паведамляецца ў паведамленні, мазь Галіцын, нанесеная на скуру гэтых двух мышэй, цалкам вылечыла іх літаральна за 24 гадзіны.

Выкарыстанне кампутарных мадэляў для прадказання наркотыкаў не з'яўляецца новым, але найлепшы поспех назіраецца ў выпадку з Галіцынам.

У адпаведнасці з даследчыкамі, іх прадказальная мадэль можа зрабіць тое, што будзе традыцыйна эксперыментальным.

Гэты поспех Галіцына прыходзіць на пераломны этап гісторыі чалавецтва. Прагназуецца, што да 2050 года смяротнасць у свеце з-за рэзістэнтнасці да бактэрый можа дасягнуць 10 мільёнаў.

Далей неабходна працаваць, каб зрабіць Галіцын карысным для чалавека. Хоць іх алгарытм распрацаваны для бактэрый, ён можа быць "мадэрнізаваны" і для барацьбы з вірусам.


адказ 3:

Уявіце, што ў бальніцы Кітая налічваецца 1000 выпадкаў з падобнымі сімптомамі, што робіць бальніца? Хоць уся інфармацыя пра сімптомы і дыягназ дакументальная і даступная ў электронным выглядзе, дэпартамент аховы здароўя здольны прыняць неабходныя і адпаведныя меры.

AI з'яўляецца цудоўным і хуткім пры выяўленні заканамернасцяў, падабенстваў для хуткага выяўлення. Адзін прыклад таго, як

Пошук Google можа

для выяўлення магчымых захворванняў па ўсім свеце. Толькі пры дапамозе простых мадэляў пошуку AI сапраўды можа выявіць магчымыя пагрозы і эпідэміі, якія могуць выбухнуць у вялікіх маштабах па ўсім свеце.

Вяртаючыся да віруса Corona, калі Кітай дакументальна праінфармаваў пра хваробу, паставіў дыягназ, ён падзяляе гэтую інфармацыю ўсім іншым магчымым дзяржаўным арганізацыям, якія могуць хутка ўсталяваць цеплавыя дэтэктары, якія могуць сканаваць людзей з гэтымі сімптомамі і класіфікаваць іх як верагодна заражаных ці пераносчыкаў. або імунітэт. Паколькі вірусы хутка мутуюць, яны, як правіла, мяняюць выгляд, сімптомы могуць змяняцца і цяжка дыягнаставаць. Але з ІІ, Кітай можа дапамагчы ўрадам людзям, якія пераехалі з Кітая, асабліва Ухань, а потым пераехалі за мяжу па гарадах. Гэтая інфармацыя можа быць прааналізавана AI, каб даведацца навіны з тых гарадоў, бальніц, каб сабраць кавалачкі галаваломкі.

Спадзяюся, гэта дапамагае!


адказ 4:

У апошні час, калі ў нас ёсць дадзеныя пра некалькіх пацыентаў, чым мы можам ідэнтыфікаваць і знайсці заканамернасці, пра каронных станоўчых пацыентаў. Пасля гэтага мы можам праверыць, ці зможа новы пацыент прадказаць, ці можа гэты пацыент заражаны ці не, бачачы па сваёй карціне. Для аддзялення гэтага могуць выкарыстоўвацца класічныя метады машыннага навучання альбо глыбокага навучання.

У больш агульным плане мы павінны быць вельмі асцярожнымі і павінны ўзаемадзейнічаць з людзьмі з медыцынскай вобласці, каб прааналізаваць мадэль, каб абагульніць тое, што адбываецца на самой справе, якія змены і механізмы спрацоўвае вірус у арганізме, каб лепш зразумець мадэль.


адказ 5:

Ўспышкі хваробы, такія як коронавірус, часта разгортваюцца занадта хутка, каб навукоўцы знайшлі лекі. Але ў будучыні штучны інтэлект можа дапамагчы даследчыкам зрабіць больш якасную працу.

Хоць, напэўна, позна, каб новая тэхналогія адыграла важную ролю ў цяперашняй эпідэміі, ёсць надзея на наступныя ўспышкі. AI добра прачэсваць праз насыпныя дадзеныя, каб знайсці сувязі, якія палягчаюць вызначыць, якія віды лячэння могуць працаваць ці якія эксперыменты праводзіць далей.

Пытанне ў тым, што прыдумаюць вялікія дадзеныя, калі ён атрымае толькі невялікія абрыўкі інфармацыі пра нядаўна ўзніклую хваробу, падобную на Covid-19, якая ўпершыню з'явілася ў канцы мінулага года ў Кітаі і за два месяцы пацярпела больш за 75 000 чалавек.

Той факт, што даследчыкам удалося вырабіць паслядоўнасць генаў новага віруса на працягу некалькіх тыдняў пасля першых зарэгістраваных выпадкаў, з'яўляецца шматспадзеўным, паколькі ён паказвае, што зараз у выпадку з'яўлення ўспышак ёсць значна больш неадкладныя дадзеныя.

Эндру Хопкінс, галоўны выканаўчы дырэктар кампаніі "Exscientia Ltd.", якая базуецца ў Англіі, з'яўляецца адным з тых, хто працуе па падрыхтоўцы штучнага інтэлекту да выяўлення наркотыкаў. Ён мяркуе, што новае лячэнне можа перайсці ад зачацця да клінічнага тэсціравання на працягу ўсяго 18-24 месяцаў на працягу наступнага дзесяцігоддзя, дзякуючы AI.

Exscientia распрацавала новае злучэнне для лячэння дакучлівых расстройстваў, якое можна выпрабаваць у лабараторыі менш чым за год у пачатковай фазе даследавання. Гэта прыкладна ў пяць разоў хутчэй, чым у сярэднім, паведамляе кампанія.

Аналагічны падыход заснаваны ў Кембрыджы Healx, але ён выкарыстоўвае машыннае навучанне, каб знайсці новыя магчымасці для існуючых наркотыкаў. Абедзве кампаніі сілкуюць свае алгарытмы інфармацыяй - атрыманай з такіх крыніц, як часопісы, біямедыцынскія базы дадзеных і клінічныя выпрабаванні - каб дапамагчы прапанаваць новыя метады лячэння захворванняў.

Чалавечы нагляд

Абедзве кампаніі выкарыстоўваюць каманду даследчыкаў, каб працаваць разам з ІІ, каб дапамагчы кіраваць працэсам. У падыходзе Exscientia, які атрымаў назву хіміка Кентаўра, дызайнеры лекаў дапамагаюць вучыць алгарытмам стратэгіі пошуку злучэння. Хілкс ставіць прадказанні ІІ даследчыкам, якія аналізуюць вынікі і вырашаюць, што імкнуцца.

Ніл Томпсан, галоўны навуковы супрацоўнік "Хілкса", сказаў, што гэтая тэхніка можа быць выкарыстана супраць эпідэміі, як і коронавірус, калі ў яго будзе дастаткова дадзеных аб новым захворванні. Healx не працуе над праблемай барацьбы з коронавірусам альбо наладжвае сваю тэхналогію для выбліскаў, але гэта не будзе расцяжэннем.

"Мы зусім блізкія", - сказаў Томпсан у інтэрв'ю. "Нам не трэба шмат змяняць алгарытмы ІІ, якія мы выкарыстоўваем. Мы паглядзім на супастаўленне ўласцівасцей лекаў з асаблівасцямі хваробы ".

Алгарытмы штучнага інтэлекту ўжо пачынаюць выціскаць лекі ад вядомых нам захворванняў. У чацвер навукоўцы з Масачусецкага тэхналагічнага інстытута заявілі, што яны выкарысталі гэты метад для выяўлення новага антыбіётычнага злучэння, якое можа знішчыць мноства праблемных бактэрый, нават тых, якія ў цяперашні час устойлівыя да іншых метадаў лячэння.

Адзін з ужыванняў усіх гэтых тэхналогій - клінічнае выпрабаванне. Нават лекі, ужо бяспечныя для выкарыстання, трэба вылечыць яшчэ раз, перш чым прызначаць іншы. Працэс паказу іх бяспекі і эфектыўнасці для вялікай колькасці людзей можа заняць шмат гадоў, перш чым звярнуцца да рэгулятараў на агляд.

Каб быць эфектыўным, распрацоўнікам лекаў на аснове ІІ прыйдзецца планаваць загадзя, выбіраючы геном віруса, які, магчыма, выкліча праблемы ў будучыні і арыентуецца на яго, калі ёсць мала стымулаў для гэтага.

Яшчэ адна перашкода - знайсці кваліфікаваны персанал.

"Цяжка знайсці людзей, якія могуць працаваць на скрыжаванні ІІ і біялогіі, і буйным кампаніям складана прымаць хуткія рашэнні па такой тэхналогіі", - сказала Ірына Хайвас, партнёр фірмы венчурнага капіталу Atomico і былы хірург, які сядзіць на дошка Healx. "Гэта не дастаткова, каб быць інжынерам ІІІ, вы павінны разумець і ўвайсці ў прымяненне біялогіі."


адказ 6:

Калі ўпершыню з'яўляецца загадкавая хвароба, урадам і органам аховы здароўя цяжка сабраць інфармацыю і скаардынаваць адказ. Але новая тэхналогія штучнага інтэлекту можа аўтаматычна здабываць навіны і інтэрнэт-змест па ўсім свеце, дапамагаючы прафесіяналам выявіць патэнцыйныя парушэнні, якія прыводзяць да патэнцыяльнай эпідэміі альбо да яшчэ горшага. Іншымі словамі, нашы новыя босы ІІ могуць дапамагчы нам выйсці з чарговай чумы.

Гэтыя новыя

ІІ

магчымасці ў самым разгары з нядаўняй успышкай каранавірусу, ідэнтыфікаванай канадскай кампаніяй BlueDat, якая з'яўляецца адной з некалькіх арганізацый, якія выкарыстоўваюць дадзеныя для ацэнкі рызык для здароўя насельніцтва. Амерыканскія цэнтры па кантролі і прафілактыцы захворванняў (CDC) і Сусветная арганізацыя аховы здароўя (СААЗ) апублікавалі афіцыйныя паведамленні, што агенцтва сцвярджае, што праводзіць "аўтаматычны нагляд за інфекцыйнымі захворваннямі". Зараз у канцы студзеня рэспіраторны вірус, звязаны з горадам Ухань у Кітаі, ужо страціў больш за 100 жыццяў. Выпадкі ўзніклі ў многіх іншых краінах, у тым ліку ў ЗША, і CDC папярэджвае амерыканцаў пазбягаць непатрэбных паездак у Кітай.


адказ 7:

У момант, калі ўпершыню ўзнікла дзіўная хвароба, урадам і органам агульнага дабрабыту вельмі складана будзе хутка збіраць дадзеныя і садзейнічаць рэакцыі. У любым выпадку, новая тэхнагенная інавацыйная развага можа натуральна здабываць навіны і паведамленні ў Інтэрнэце з усяго свету, дапамагаючы спецыялістам успрымаць неадпаведнасці, якія могуць выклікаць хуткую чуму ці, што яшчэ шкада, пандэмію. У рэшце рэшт, наш новы ІЧ-сюзерэд сапраўды можа дапамагчы нам перажыць наступную хваробу.

Гэтыя новыя здольнасці AI знаходзяцца ў поўнай вітрыне з разгарэннем каранавірусу, які своечасова вызначыўся канадскай фірмай BlueDot, якая з'яўляецца адной з розных арганізацый, якія выкарыстоўваюць інфармацыю для ацэнкі агульнай небяспекі дабрабыту. Арганізацыя, якая заяўляе, што праводзіць "рабатызаванае непераадольнае назіранне за хваробай", распавяла кліентам пра новы тып коронавіруса да канца снежня, за некалькі дзён да таго, як Амерыканскія цэнтры па кантролі і прафілактыцы захворванняў (CDC) і Сусветная арганізацыя аховы здароўя (СААЗ) ) перадаецца афіцыйнае апавяшчэнне, абвешчанае Wired. У цяперашні час набліжаецца да канца студзеня, рэспіраторная інфекцыя, якая была звязана з горадам Ухань у Кітаі, толькі што загінула звыш 100 чалавек. Выпадкі ўзніклі таксама ў некалькіх розных краінах, уключаючы ЗША, і CDC перасцерагае амерыканцаў захаваць стратэгічную адлегласць ад непатрэбных паездак у Кітай.

Камран Хан, непераадольны доктар хваробы і аўтар і генеральны дырэктар BlueDot, на нарадзе патлумачыў, як першапачатковае ўгаворванне арганізацыі выкарыстоўвае тэхнагенную свядомасць, уключаючы звычайную працу з мовай і ІІ, каб прасачыць больш за 100 непераадольных інфекцый, разбіўшы каля 100 000 артыкулаў у 65 дыялектаў паслядоўна. Гэтая інфармацыя дазваляе арганізацыі разумець, калі распавесці сваім кліентам пра патэнцыйную блізкасць і распаўсюджванне непераадольнай хваробы.

Іншая інфармацыя, падобная на дадзеныя раскладу праводчыка і спосабы палёту, можа дапамагчы арганізацыям даць дадатковыя ўказанні пра тое, як хвароба, магчыма, распаўсюдзіцца. Напрыклад, нядаўна спецыялісты BlueDot прадбачылі розныя гарадскія суполкі ў Азіі, дзе з'явіўся каранавірус пасля таго, як ён з'явіўся на тэрыторыі Кітая.

Думка, якая стаіць перад мадэллю BlueDot (чые канчатковыя вынікі вывучаюцца спецыялістамі чалавека), заключаецца ў тым, каб атрымаць дадзеныя работнікам сацыяльнага страхавання як мага хутчэй, з разлікам на тое, што яны могуць прааналізаваць - і пры неабходнасці адключыць - сапсаваць і мажліва заражаць людзей у зручны час.

"Афіцыйныя дадзеныя не ва ўсіх выпадках спрыяльныя", - сказаў Хан Recode. "Адрозненне паміж адным выпадкам у даследчыка і разгарэннем залежыць ад вашага першага спецыяліста па службе па службе, які ўсведамляе, што існуе канкрэтная хвароба. Гэта можа быць адрозненне ў захаванні выбліскаў ад таго, што адбываецца на самай справе".

Хан уключыў, што яго рамкі могуць таксама выкарыстоўваць розныя іншыя дадзеныя - напрыклад, пра атмасферу тэрыторыі, тэмпературу ці нават прыручаныя жывёлы побач - каб прадбачыць, ці заразіцца хтосьці хваробай хтосьці, магчыма, выкліча ўспышку там. Ён сцвярджае, што ў 2016 годзе BlueDot меў магчымасць прадбачыць наяўнасць інфекцыі Zika ў Фларыдзе за паўгода да таго, як яна сапраўды з'явілася там.

Акрамя таго, арганізацыя праверкі бізуна Metabiota падцвердзіла, што ў Таіландзе, Паўднёвай Карэі, Японіі і на Тайвані найбольш небяспечная пагроза з'яўлення інфекцыі за сем дзён да таго, як выпадкі ў гэтых краінах былі сапраўды выяўлены, некалькі спадзеючыся на інфармацыю пра палёты. Metabiota, як BlueDot, выкарыстоўвае агульную мову для апрацоўкі паведамленняў у Інтэрнэце пра магчымую хваробу, а таксама распрацоўвае пры стварэнні аналагічных навінак для інфармацыі пра жыццё ў Інтэрнэце.

Адбітак Галіван, выканаўчы дырэктар па інфарматыцы Metabiota, удакладняе, што онлайн-этапы і дыскусіі таксама могуць даць знак, што існуе небяспека пандэміі. Метабіёта таксама сцвярджае, што яна можа ацаніць небяспеку распаўсюджвання хваробы, што прывядзе да сацыяльна-палітычнага перапынку з улікам такіх дадзеных, як паказанні хваробы, смяротнасць і даступнасць лячэння. Напрыклад, у гадзіну распаўсюджвання гэтага артыкула, Metabiota ацаніў небяспеку новага каранавіруса, які выклікаў адкрытае непакойства як "высокі" ў ЗША і Кітаі, аднак ён ацаніў гэтую небяспеку для заражэння віспай у Дэмакратычнай Рэспубліцы Конга ( там жа былі зафіксаваны выпадкі гэтай інфекцыі) як "сярэднія".

Цяжка зразумець, наколькі дакладнымі могуць быць гэтыя рэйтынгавыя рамкі альбо самая сцэна, аднак Галіван кажа, што арганізацыя працуе з сеткай ведаў ЗША і Міністэрствам абароны па пытаннях, звязаных з коронавірусам. Гэта частка працы Metabiota з In-Q-Tel, некамерцыйнай авантурнай фірмай, звязанай з Цэнтральным разведвальным агенцтвам. Аднак дзяржаўныя ўстановы не з'яўляюцца асноўнымі патэнцыяльнымі кліентамі гэтых рамак. Metabiota дадаткова публікуе свае асновы ў арганізацыях перастрахавання - перастрахоўка ў асноўным абарона для страхавых агенцтваў - якія павінны змагацца з грашовымі небяспекамі, звязанымі з латэнтным распаўсюджваннем захворвання.

Як бы там ні было, камп'ютэрызаванае разважанне можа быць бясспрэчна больш каштоўным, чым проста ўтрыманне спецыялістаў па перадачы захворванняў і органаў улады, адукаваных, як зараджаецца інфекцыя. Спецыялісты вырабілі мадэлі на аснове ІІ, якія дазваляюць паступова прадбачыць эпізоды заражэння Зікай, якія могуць даведацца, як спецыялісты рэагуюць на патэнцыйныя надзвычайныя сітуацыі. Агенцкая свядомасць таксама можа быць выкарыстана для кіравання тым, як улады агульнага дабрабыту размяркоўваюць актывы падчас надзвычайных сітуацый. У выніку ІІ стаіць яшчэ адна лінія абароны ад хвароб.

У цяперашні час AI дапамагае дапамагчы вывучэнню новых лекаў, апрацоўцы незвычайных інфекцый і выяўленні злаякаснага росту ў грудзях. Антрагенная разведка была нават выкарыстана для адрознівання страшных поўзаў, якія распаўсюджвалі Чагас, сур'ёзную і мажліва смяротную хваробу, якая пацярпела ад 8 мільёнаў чалавек у Мексіцы і Цэнтральнай і Паўднёвай Амерыцы. Дадаткова ўзмацняецца энтузіязм да выкарыстання інфармацыі, якая не забяспечвае добрае самаадчуванне - напрыклад, падарункі на аснове жыцця ў Інтэрнэце - пра дапамогу палітыкам і арганізацыям лекаў, якія разумеюць дабрабыт, асэнсаваць шырокі спектр надзвычайных сітуацый дабрабыту. Напрыклад, AI, які можа здабываць жыццё ў Інтэрнэце, прэзентуе аб мэтавых незаконных здзелках з наркатычнымі сродкамі, а таксама забяспечвае агульнае самаадчуванне ўладаў, якія навучаюцца пра распаўсюджванне гэтых кантраляваных рэчываў.

Гэтыя рамкі, у тым ліку Metabiota і BlueDot, проста супадаюць з інфармацыяй, якую яны ацэньваюць. Больш за тое, AI - па большай частцы - мае праблему з нахілам, якая можа адлюстроўваць як архітэктараў рамкі, так і інфармацыю, якую яна падрыхтавала. Акрамя таго, ШІ, які выкарыстоўваецца ў медыцынскіх службах, ні ў якім разе не мае формы і формы, якія не могуць быць бяспечнымі.

З улікам усяго, гэтыя прагрэсіі гавораць прагрэсіўна ідэалістычна з пункту гледжання таго, што AI можа зрабіць. Звычайна абнаўленні AI робатаў, якія фільтруюць праз вялікую колькасць інфармацыі, не так добра. Разгледзім патрабаванне закона, якое выкарыстоўвае базы дадзеных пацверджання асобы на аснове малюнкаў, здабытых з сеткі Інтэрнэту. Ці з іншага боку, заручаючыся дырэктарамі, якія зараз змогуць выкарыстоўваць ІІ, каб прадбачыць, як вы будзеце працягваць шліфаваць, у святле вашых інтэрнэт-пастоў. Магчымасць AI рабіць барацьбу з дзікай хваробай прапануе сітуацыю, калі мы можам адчуваць сябе некалькі менш нязручна, калі не праз і бадзёрыя. Магчыма, гэта новаўвядзенне - калі толькі будзе створана і выкарыстоўваецца належным чынам - можа дапамагчы захаваць некалькі жыццяў.