‫عصر هوش مصنوعی
‫اون دوتا چیزی که مردم میگن ‫توی زندگی آدم قطعی هست رو میدونید، مگه نه؟
‫مرگ و مالیات.
‫میشه از شر یکیشون راحت بشیم؟
‫میدونید صد سال پیش ‫امید به زندگی 45 سال بود،
‫باورتون میشه؟
‫بعدش از دهه پنجاه میلادی ‫به 65 سال رسید،
‫امروز حدود 80 سال هست.
‫فردا چقدر میشه، کسی چه میدونه؟ ‫درست میگم؟
‫مراقبت های درمانی پیشرفت عظیمی داشته.
‫بیماری های همه گیری که میلیون ها آدم ‫رو کشتن رو از بین بردیم.
‫ولی زندگی حساسه.
‫مردم هنوزم مریض میشن ‫یا به دلایلی از دنیا میرن،
‫که شاید باید یک روز قابل درمان باشن....
‫اگه بتونیم تشخیص بیماری رو بهتر کنیم چی؟
‫به جای اینکه به بیماری واکنش نشون بدیم ‫توی پیش بینیش نوآوری داشته باشیم.
‫توی این قسمت،
‫میبینیم که یادگیری ماشینی چطور ‫به جنگ یکی از عوامل اصلی نابینایی میره،
‫و به یک پسر با بیماری عصبی .توانایی ‫برقراری ارتباط با خانواده اش رو میده
‫هوش مصنوعی نگرش ما به ذهن و جسم
‫مرگ و زندگی رو داره تغییر میده....
‫و چیزی که ما بیشتر از همه بهش اهمیت میدیم ‫تجربه انسانی ما هست،.
‫و کاپیتان دیگه ما، شماره 8 ‫تیم شاو!!
‫ما از وقتی که کلاس ششم بود ‫با رویای فوتبال اون زندگی کردیم
‫وقتی که مربیش گفت ‫این بچه قراره راه درازی رو بره،.
‫از اون لحظه به بعد ‫تیم شب ها توی اتاقش حرکت شنا رو میرفت،،
‫تیم اولین نفری بود که سر تمرین حاضر میشد،
‫تیم ورزش رو جدی گرفته بود.
‫شماره 8، تیم شاو!
‫نمیدونم دارن چی کار می کنن ‫نمیدونم دارن به سمت کی میان،!
‫تا اونجا که یادش میاد ‫تیم شاو در آرزوی سه حرف بود،
‫ان-اف-ال
‫از اولش توی خونش بود ‫یه بچه سریع و ورزشی بود،.
‫اون 106 کیلو عضله خالص رو پرورش داد،
‫توی سن 23 سالگی، به حرفه ای ها پیوست.
‫آرزوش برآورده شده بود.
‫داشت فوتبال حرفه ای بازی می کرد.
‫سلام به همگی .من با تیم شاو هستم
‫داری این فصل رو شروع می کنی ‫چه حسی داره؟.
‫شگفت انگیزه ‫هیجان قبل بازی رو داره،
‫دلشوره دارم و آماده ام به یکی ضربه بزنم ‫پس حواستون جمع باشه..
‫سلام به طرفداران تیم تایتان ‫تیم شاو هستم،،
‫مدافع و خوش شانس تیم های خاص.
‫اون عاشق کاریه که انجام میده.
‫و میگه ‫"!اونا بهم پول میدن تا به مردم ضربه بزنم"،
‫اینجام تا یه حقایقی رو بگم ‫یه ذره از حقیقت،
‫پس اسمش رو میذاریم حقیقت تی-شاو،
‫چون همیشه حقیقت نداره ‫ولی حقیقت منه،.
‫انگار همه چی عوض شده
‫به نظرم سخت ترین قسمتش برای من
‫اینه که هنوز توی وضعیتی هستم ‫که میتونم صحبت کنم
‫ولی تمام حرف هام قابل درک نیست.
‫[مصاحبه سال 2015 با تیم] ‫سال 2012،
‫بدنم کارهایی می کرد که قبلا پیش نمیومد.
‫عضلاتم منقبض میشدن ‫و لغزش داشتن،،
‫یا اون بازی ای که همیشه داشتم رو نداشتم.
‫من اون ورزشکار همیشگی نبودم،
‫من اون فوتبالیست سابق نبودم.
‫بازیم اونقدر افت داشت ‫که تیم تایتان منو کنار گذاشت.
‫شیش ماه بعد از اینکه کنار گذاشته شدم ‫یک ماه بعد تولد 30سالگیم
‫یک دکتر بالاخره گفت مشکلم چیه
‫من شوکه شدم.
‫سه حرفی که تا اون موقع ‫زندگی تیم رو تعریف می کرد
‫سه حرفی نبود که دکتر اون روز بهش گفت.
‫ای-ال-اس.
‫اون شب زنگ زدم خونه
‫حتی نمی تونستم حرفشو بزنم
‫حتی نمی تونستم حروف رو به زبون بیارم.
‫منظورم اینه که من میتونستم این باشم ‫این می تونست داستان زندگی من باشه..
‫منظورم اینه که من خیلی قوی ام ‫ولی بعدش شرایط زندگی سخت شد.
‫مطمئنم بدنم یواش یواش به جنگ من اومد.
‫خب
‫ای-ال-اس که مخفف ‫اسکلروز جانبی آمیوتروفیک» هست».
‫به بیماری لو گهریگ هم شناخته میشه.
‫باعث مرگ نورون هایی میشه ‫که عضلات ارادی رو کنترل می کنن.
‫دیگه حتی سرشم نمی تونه بخارونه
‫بهتر شد؟
‫و هیچکدوم از اون حرکات جسمی که قبلا ‫براش خیلی راحت بود رو نمی تونه انجام بدم.
‫واسه هر قدمی که می خواد برداره ‫مجبوره که فکر کنه.
‫غذای تیم رو توی این ظرف کوچیک میریزیم ‫با آب ترکیبش می کنیم.
‫دلم واسه خوردن ‫یک ساندویچ بزرگ لک زده
‫که یه جا بخورمش....
‫با پیشرفت بیماری ‫عضلات ضعیف میشن.
‫کارهای ساده روزانه مثل راه رفتن ‫حرف زدن و غذا خوردن،
‫به تلاش خیلی زیادی نیاز داره.
‫اینکه نتونم چیزی که توی سرم میگذره ‫رو به زبون بیارم خیلی ناامید کننده اس.
‫حس می کنم از همیشه باهوش ترم
‫ولی نمی تونم به زبون بیارمش.
‫تیم عادت داشت که شب ها به من زنگ بزنه،
‫برنامه تشخیص صدا داشت و به ‫"گوشی می گفت" شماره بابا رو بگیر
‫گوشیش کلمه "بابا" رو تشخیص نداد
‫برای همین بهم گفتش ‫که بابا اسمت رو عوض کردم
‫حالا "یو یو" صدات می کنم
‫پس به گوشیش میگه به "یو یو" زنگ بزن
‫تیم خیلی از ارتباطاتش رو قطع کرده
‫دیگه به اندازه قبل حرف نمیزنه ‫منم دلم برای اون موقع تنگ شده،.
‫- نظرت راجع به ریش قرمز من چیه؟ - ‫نظری ندارم .
‫این یعنی خوشش میاد ‫ولی نمی خواد جلوی دوربین بگه.
‫من سبیل چخماقی تو رو دوست داشتم.
‫زبان، توان برقراری ارتباط با همدیگه.
‫چیزیه که به طرز منحصر به فردی ‫ما رو انسان می کنه.
‫و برقراری ارتباط رو به یک ‫استفاده تاثیرگذار در هوش مصنوعی تبدیل میکنه
‫آره، حال میده.
‫اسم من جولی هستش ‫و من در گوگل مدیر تولید هستم.
‫حدودا یک سالی میشه که روی ‫پروژه یوفونیا کار می کنم.
‫پروژه یوفونیا دو هدف متفاوت داره.
‫یکی بهبود بخشیدن تشخیص گفتار ‫برای افرادی که انواع بیماری دارن.
‫هدف دوم اینه که ‫صدای افراد رو بهشون برگردونیم،
‫که یعنی کاری کنیم ‫که صداشون مثل قبل از ابتلاشون بشه.
‫اگه به ارتباطات فکر کنید با ‫درک مخاطب و بعدش درک شدن شروع میشه
‫و برای خیلی از مردم ‫صدای اون ها مثل هویتشونه.
‫فقط توی ایالات متحده ‫از هر ده نفر یک نفر از
‫از اختلالات گفتاری اکتسابی رنج میبره،
‫که عاملش میتونه ای ال اس ‫سکته، پارکینسون و صدمات مغزی باشه،.
‫حل کردن این مشکل چالش بزرگیه،
‫برای همینه که جولی با یک متفکر بزرگ ‫همکاری کرده تا کمکش کنه.
‫اسم من دیمیتری کانیوفسکی هست
‫کار من تشخیص صحبت
‫و توسعه کابردهای ارتباطاتیه.
‫وقتی یه ساله بودم شنواییم رو از دست دادم.
‫دیمیتری یک دانشمند و نوآور ‫در سطح جهانی هست.
‫IBM اون توی شرکت های ‫کار کرده Google و حالا Princeton،
‫و بیش از 150 پتنت رو ثبت کرده.
‫از دستاوردهاش که بگذریم ‫برقراری ارتباط براش مسئله خیلی شخصی ای هست،.
‫دیمیتری لهجه شدید روسی ای داره،
‫وقتی ناشنوا بود انگلیسی رو یاد گرفت ‫برای همین هیچوقت انگلیسی حرف زدنش رو نشنید،.
‫باید به اسرائیل بریم
‫می خوای بری؟ باشه.
‫تکنولوژی هنوز نمیتونه بهش کمک کنه ‫تا صدای خودش رو بشنوه.
‫اون برای برقراری ارتباط از ‫"Live Transcribe" برنامه
‫که از هوش مصنوعی قدرت گرفته ‫استفاده می کنه.
‫خوبه .این عالیه،
‫ما با دیمیتری روی توسعه ‫یک تشخیص دهنده کار کردیم
‫که توی شناخت صدای خودش بهتر عمل می کرد.
‫این نمونه ای که الان داری برای ‫تشخیص استفاده میکنی،
‫چه داده ای رو بهش آموزش دادی؟
‫از داده صدای خودم ‫روی گوشی خودم استفاده کردم.
‫خب، تشخیص گفتار چطوری کار می کنه؟
‫تشخیص گفتار
‫اول از همه صدای ما به ‫شکل طول موج سیگنال درمیاد،
‫که تصویر یک صدا هست
‫شکل موج ها با رونوشت ها ‫یا برچسب های هر کلمه تطبیق داده میشن.
‫این نقشه برای اکثر ‫کلمات زبان انگلیسی وجود داره.
‫اینجاست که یادگیری ماشینی وارد میشه.
‫با استفاده از میلیون های نمونه صدا ‫یک مدل یادگیری عمیق آموزش داده میشه تا
‫صداهای ورودی رو به کلمات خروجی تبدیل کنه.
‫بعدش الگوریتم از قوانینی مثل ‫گرامر و نحو استفاده میکنه،
‫تا هر کلمه جمله رو پیش بینی کنه.
‫اینجوریه که هوش مصنوعی می تونه ‫رو بگه "there" و "they're" "their" تفاوت.
‫مدل تشخیص گفتاری که گوگل استفاده می کنه ‫برای مردمی خوب جواب میده که
‫صداشون شبیه به نمونه صداهایی ‫هست که توی آموزش این مدل استفاده شده.
‫توی 90 درصد موارد چیزی ‫که می خواید بگید رو تشخیص میده.
‫دیمیتری شامل اون 90 درصد نمیشه ‫برای یکی مثل اون اصلا جواب نمیده.
‫بنابراین نمونه شخصی خودش رو ساخت.
‫بعد از آموزش چند مدل
‫متوجه شدم برای اینکه من رو خوب بفهمه ‫باید داد بزنم.
‫پس من عبارات مشخصی رو آموزش دادم ‫که خیلی آروم صحبتشون می کنم.
‫بعد از اینکه اضافه اش کردم ‫متوجه حرف هام شد،.
‫ولی ساخت یک مدل منحصر به فرد ‫با داده منحصر به فرد
‫برای هر شخص جدید و منحصر به فردی ‫زمان بر و ناکارآمده.
‫تیم پدرش رو "یو یو" صدا می کنه.
‫بقیه افرادی که ای ال اس دارن ‫ممکنه پدرشون رو چیز دیگه ای خطاب کنن.
‫آیا میتونیم ماشینی بسازیم ‫که افراد متفاوت زیادی رو تشخیص بده؟
‫و چطور میتونیم سریع انجامش بدیم؟
‫میدونید که این داده وجود نداره ‫و ما باید جمع آوریش کنیم.
‫ما این همکاری رو با موسسه درمانی ‫در بوستون انجام دادیم ALS TDI.
‫اونا توی جمع کردن نمونه صدای افرادی ‫که ای ال اس داشتن به ما کمک کردن.
‫این به افتخار توئه تی شاو.
‫یک، دو، سه!
‫بدینوسیله من چالش ‫سطل آب یخ شما رو قبول می کنم.
‫وقتی چالش سطل آب یخ همه گیر شد ‫میلیون ها نفر به مقابله با ای ال اس پیوستن،
‫و بیش از 220 میلیون دلار ‫برای تحقیق روی ای ال اس جمع کردند.
‫یک خط مستقیم از چالش سطل آب یخ ‫به پروژه یوفونیا وجود داره.
‫موسسه توسعه درمان ای ال اس ‫تشکیلاتی هست که وقتش رو صرف
‫دارو و درمان های ای ال اس می کنن....
‫ما روی زندگی تمرکز داریم.
‫چطور میتونیم با استفاده از تکنولوژی ‫فورا به این افراد کمک کنیم؟
‫آره، اونا در واقع شلوغ تر هستن.
‫این نکته خوبیه.
‫چند سال پیش یه کم بعد از اینکه ‫تشخیص داده شد بیمار شده با تیم آشنا شدم.
‫علنی کردنش خیلی سخته. ولی ‫برام روشن شد که وقتش بوده،
‫اون سعی داشت که بفهمه ‫باید انتظار چی رو بکشه،
‫ولی همینطور داشت سعی می کرد بفهمه ‫"خب، نقش من اینجا چیه؟"
‫همه چالش های سطل آب یخ و آگاهی بخشی ‫واقعا برام الهام بخش بود.
‫اگه یک قدم به عقب بریم ‫«و بگیم «چطور می تونم آگاهی بخشی کنم؟،
‫«یا «چطور می تونم به کسی کمک کنم؟
‫وقتی چالش سطل آب یخ اتفاق افتاد ‫کلی منابع مالی روی سرمون ریخت،
‫و بهمون این امکان رو داد تا به افرادی که ‫توی برنامه هامون هستن و
‫ای ال اس دارن دسترسی پیدا کنیم... ‫تا داده هاشون رو به ما برسونن.
‫اینجوری بود که بزرگترین مجموعه داده ‫به دستمون رسید که باعث جذب گوگل شد.
‫میشه بریم ساحل؟
‫فرناندو از اولش شروع نکرد ‫که تشخیص گفتار رو بهتر کنه،
‫ولی در فرایند درک بهتر از بیماری ‫پایگاه داده عظیمی از صداهای ای ال اس ساخت،
‫که میتونه به تیم و خیلی های دیگه کمک کنه.
‫باید ذخیرشون کنی؟
‫به صورت خودکار بارگذاریش کرد.
‫عجب
‫امروز دمای هوا چنده؟
‫چراغ های آشپزخونه رو روشن کن
‫در حالیکه دارم خیلی چیزا رو ‫توی زندگیم از دست میدم،
‫به یه چیز پایبند می مونم
‫اگه ارزش انجامش رو داره ‫من انجامش میدم
‫آهنگ های برتر رو پخش کن
‫برام یک آهنگ بخون
‫من به این بیماری به چشم یک فرصت نگاه می کنم
‫اگه بتونم روی یک نفر دیگه تاثیر بذارم ‫همین کافیه.
‫برنامه من اینه که تا می تونم ‫براشون عبارات رو ضبط کنم.
‫اگه حتی به این معنی باشه که ‫نفسای آخرم رو برای کلمات استفاده کنم.
‫چندتا عبارت رو ضبط کردی تیم؟
‫من 2066 عبارت رو ضبط کردم
‫دو هزار و شصت و شیش عبارت؟
‫تیم می خواد هر روشی رو ‫که می تونه کمک کنه رو پیدا کنه.
‫دیدن این حد از اشتیاق و تمایلش ‫برای ضبط کلی نمونه صدا الهام بخشه.
‫برای تبدیل این تمام این داده ها ‫به کمک واقعی،
‫فرناندو با یکی از افرادی همکاری کرد که ‫پروژه یوفونیا رو شروع کرد...مایکل برنر
‫- .سلام، فرناندو - ‫سلام، حالت چطوره؟
‫دانشمند تحقیقاتی گوگل ‫و ریاضی دان تعلیم دیده از هاروارد
‫که از یادگیری ماشینی برای حل ‫مسائل سخت علمی مثل این یکی استفاده می کنن.
‫تیم شاو حدود 2000 تلفظ رو انجام داده
‫برای همین تصمیم گرفتیم ‫از تکنولوژیمون استفاده کنیم
‫تا ببینیم که میشه یک تشخیص دهنده ‫بسازیم که اون رو بفهمه.
‫اونو میاری اینجا؟
‫برای تیم هدف اینه که ‫کاری کنیم که چیزهایی که ضبط نکرده رو بفهمه.
‫مشکل اینجاست که ما نمیدونیم ‫روی چه مقدار داده جواب میده.
‫دیمیتری بیشتر از 15 هزار جمله ضبط کرده ‫که میزان داده خارق العاده ای هستش،.
‫از هیچکس انتظار نداشتیم ‫که این همه جمله ضبط کنه،
‫پس از نظر فنی میدونیم که ما توانایی انجامش ‫رو با مقدار خیلی کمتری از یک شخص داریم.
‫پس مشخص نیست که جواب بده.
‫من به مسیر مخالف میرم.
‫- .پس اصلا جواب نداد - .نه اصلا
‫"اون میگه که" به مسیر مخالف میرم
‫و این میگه که "میدونم که بود"
‫وقتی که صدا رو تشخیص نمیده،
‫با پارامترهای تشخیص دهنده صدا ور میریم ‫بعدش یک جمله دیگه بهش میدیم،
‫و ایده اینه که آخرش متوجه میشید.
‫[صدای تیم] میشه بریم ساحل؟
‫- .آره! گرفتش - .گرفتش
‫خیلی باحاله ‫بیا یکی دیگه رو امتحان کنیم..
‫اگه صدای تیم شاو برگرده اون دیگه احساس ‫نمی کنه که با سه حرف تعریف یا محدود میشه،
‫ولی این «اگه» بزرگی هست.
‫وقتی مایکل و تیم یوفونیا تلاششون رو می کنن،
‫بیاین یه لحظه تصور کنیم ‫که در قلمروی حواس چه چیزای دیگه ای ممکنه.
‫گویایی
‫شنوایی
‫بینایی
‫آیا هوش مصنوعی می تونه ‫نابینایی رو تشخیص بده؟
‫یا حتی جلوش رو بگیره؟
‫اسم من سانتی هست.
‫خانواده من چهار عضو داره.
‫اسم شوهرم باگیراتان هست.
‫بچه هام پاویترا و یوگسواران هستن.
‫صبح زود پامیشم، بیرون رو آب جارو میکنم.
‫خونه رو جارو میزنم ‫و برای بچه ها قهوه میذارم.
‫سانتی زندگی راحتی نداره.
‫چون دیابت داره زندگیش سختتر شده،
‫که روی بیناییش تاثیر میذاره.
‫سردرد و چشم درد داشتم ‫همه چیزو نقطه میدیدم.
‫اگه کمک پزشکی به زودی به سانتی نرسه ‫ممکنه که کور بشه.
‫عوارض دیابت شامل ‫ناراحتی قلبی، ناراحتی کلیه میشه
‫ولی یکی از عوارض واقعا مهمش ‫رتینوپاتی دیابتی هست.
‫دلیل اینکه مهمه اینه که رتینوپاتی دیابتی .یکی ‫از عوامل اصلی نابینایی در سراسر جهان هست
‫این داستان به ویژه در هند درست هست.
‫- سلام قربان، حالتون خوبه؟ - ‫بله، قربان .
‫- چی اذیتت میکنه؟ - دیدم تاره
‫- چند وقته دیابت داری؟ - ‫دو سال و نیمی میشه .
‫رتینوپاتی دیابتی عارضه ای هست ‫که روی افراد دارای دیابت تاثیر میذاره.
‫در مراحل اولیه نشونه ای نداره ‫ولی همونجا میشه درمانش کرد،.
‫برای همین می خواین همون اول جلوش رو بگیرین ‫تا فرد بیناییش رو از دست نده.
‫جلو رو ببین.
‫در مراحل اولیه ‫اگر دکتر چشم رو معاینه کنه،
‫یا از پشت چشم تصویربرداری کنید،
‫کلی از اون نقاط خونریزی کننده ‫در شبکیه رو می بینید.
‫هر دو چشمت تار میبینه.
‫عصب هات هم یه کم خونریزی دارن.
‫هر دو چشمت ضعیف هست ‫و به تزریق نیاز داری.
‫امروزه دکترهای معاینه کننده چشم کافی نیستند
‫ما چشم پزشک های محدودی هستیم ‫پس باید راه دیگه ای باشه،
‫که بتونیم بیماری دیابتی رو... ‫برای عارضه های دیباتی معاینه کنیم.
‫در ایالات متحد به ازای هر یک میلیون نفر ‫هفتاد و چهار دکتر چشم پزشک هست.
‫در هند فقط 11 نفر در یک میلیون.
‫پس فقط میشه بیمار رو معاینه کرد
‫توجه و مراقبت کردن از اون ها ‫اگر غیرممکن نباشه، طاقت فرساس.
‫هر روز حدود دو تا دو هزار و پونصد بیمار ‫رو ویزیت می کنیم.
‫قسمت جالب رتینوپاتی دیابتی اینه که ‫راه هایی هست معاینه بشه و از مشکل جلو زد.
‫مشکل اینجاست که بیماران کافی ‫تحت معاینه قرار نمی گیرن.
‫مثل تشخیص دهنده گفتار ای ال اسی ‫که تیم شاو داشت،
‫اینجا هم مشکل داده یا نبودش هست.
‫برای پیشگیری از کور شدن مردم ‫دکتر کیم خواسته که از مشکل جلو بزنه،.
‫خونریزی داریم.
‫همه این ها تراوه هستن.
‫دکتر کیم یک تیم از گوگل رو دعوت کرد،
‫تیم متشکل از دکترها و مهندسین ‫به دنبال راهی هستن تا از یادگیری ماشینی
‫برای حل بعضی از... ‫اصلی ترین مشکلات سلامتی استفاده کنن.
‫پس ما با یاد دادن یک مدل هوش مصنوعی شروع کردیم ‫که می تونست توی خوندن این تصاویر کمک کنه،
‫که باعث میشه به تعداد دکترهای کمتری ‫نیاز باشه تا این کار رو انجام بدن.
‫این نمای عادی هست.
‫وقتی دقیق تر نگاه می کنی،
‫بعدش میتونه میکروانوریسما باشه، درسته؟
‫- این یکی که اینجاست چی؟ - ‫میتونه باشه .
‫تیم داره از همون یادگیری ‫ماشینی استفاده میکنه
‫که به ما اجازه میده ‫تا عکس هامون رو مرتبط کنیم
‫یا توی رسانه های اجتماعی ‫دوستانمون رو تگ کنیم،
‫تشخیص تصویر
‫ابتدا، مدل ها با تصاویر برچسب خورده ‫مثل گربه و سگ ها یاد داده میشن.
‫بعد از دیدن هزاران نمونه ‫الگوریتم یاد میگیره تا تصاویر جدید رو
‫بدون کمک آدم بشناسه....
‫برای پروژه رتینوپاتی ‫بیش از صد هزار اسکن چشم،
‫توسط چشم پزشک ها درجه بندی شدن... ‫که اسکن ها رو از یک تا پنج درجه بندی کردن،
‫از سالم تا مریض.
‫بعدا از این تصاویر برای یاددهی ‫الگوریتم یک ماشین یادگیری استفاده شد.
‫به مرور زمان هوش مصنوعی یاد گرفت ‫که کدوم چشم ها نشونه های بیماری رو دارن.
‫این دستیار معاینه هست ‫پیش بینی های مدل روی تصویر اصلی میفته.،
‫و مرض شناسی رو به خوبی پیدا می کنه.
‫برای کمک گرفتن در بکارگیری تکنولوژی،
‫تیم لیلی به سراغ وریلی ‫از واحد علوم زیستی در آلفابت رفت.
‫هند چطور بود؟
‫شگفت انگیز بود!
‫پیشونیتون رو اینجا قرار بدید.
‫وریلی از دل گوگل اکس بیرون اومد
‫و ما سر تقاطع تکنولوژی، علوم زیستی ‫و مراقبت های درمانی نشستیم.
‫کاری که سعی داریم بکنیم اینه که ‫به مشکلات بزرگی
‫که روی بیمارهای زیادی تاثیر دارن فکر کنیم،
‫و چطور می تونیم از بهترین ابزارها و ‫تکنولوژی ها استفاده کنیم تا ازشون سبقت بگیریم.
‫بخش های فنی خیلی مهمن ‫و روش شناسی خیلی مهمه.
‫چطور تصویر درستی میگیری ‫و اینکه الگوریتم چطور عمل می کنه،،
‫و چطور از این ابزارها فقط در اینجا ‫استفاده نشه بلکه در شرایط روستایی بشه؟
‫اگه بتونیم فرایند تشخیص رو سرعت بدیم ‫و مراقبت بالینی رو ادغام کنیم،
‫اونوقت می تونیم جلوی کوری رو بگیریم.
‫مشکلات بزرگتری وجود نداره ‫که روی بقیه بیماران تاثیر بذاره.
‫دیابت روی 400 میلیون نفر ‫در جهان اثر میذاره،
‫فقط هفتاد میلیون نفر در هند ‫برای همین تیم های جسیکا و لیلی،
‫آزمایش اسکنرهای هوش مصنوعی چشم رو ‫از مناطق روستایی اونجا شروع کردن،
‫مثل کلینیک چشم دکتر کیم آرویند.
‫- دوربین روشنه؟ - .حالا روشنه
‫آره.
‫همینکه دوربین راه میفته.
‫باید اتصال به اینترنت رو چک کنیم.
‫بیمار وارد میشه و از پشت چشمشون ‫عکسبرداری میشه.
‫یه عکس از چشم چپ ‫یه عکس از چشم راست،.
‫تصاویر برای این الگوریتم آپلود میشن ‫و با تموم شدن تحلیل الگوریتم،،
‫نتایج رو به همراه توصیه ارجاعی ‫به سیستم میفرسته،
‫خوبه .داره خوب کار میکنه.
‫چون الگوریتم آنی کار می کنه ‫میتونید آنی جوابش رو به دکتر بدید،،
‫و جواب آنی به بیمار برمی گرده.
‫فکت رو اینجا بذار ‫پیشونیت رو اینجا فشار بده
‫با داشتن الگوریتم مثل این میمونه ‫که خودتون رو وزن کنید،
‫توی چند ثانیه ‫سیستم تشخیص میده که رتینوپاتی دارید یا نه،.
‫در گذشته ‫تشخیص عارضه سانتی ماه ها طول می کشید،،
‫تازه اگر تشخیص داده میشد.
‫لطفا بیا.
‫لطفا بیا داخل.
‫به داخل نگاه کن و پلک نزن.
‫بخاطر دیابت چشم هات خونریزی دارن.
‫عصب ها هم آب انداختن.
‫باید بری مادورای تا دکتر ویزیتت کنه.
‫باید سریعا بررسی بشه، باشه؟
‫چشم.
‫تا وقتی که دکتر تونست اون رو ویزیت کنه،
‫ممکنه که دیابت سانتی باعث کور شدنش بشه.
‫حالا با کمک تکنولوژی جدید،
‫فوریه ‫و اون میتونه یک ساعت سوار اتوبوس بشه،
‫و برای درمان در همون روز خودش رو ‫به کلینیک دکتر کیم در مادورای برسونه.
‫- اسمت چی بود؟ - .سانتی
‫اگه اینجا رو ببینی می تونی خونریزی ها ‫رو ببینی .این نقطه ها هم رسوب چربی هستن
‫- میشه چشم هات رو ببینم؟ - .بله
‫حالا هزاران بیمار که هفته ها ‫یا ماه ها صبر کردن تا ویزیت بشن،
‫می تونن تا قبل اینکه دیر بشه کمک بگیرن.
‫این مرحله یه کم پیشرفته هست.
‫هر دو چشمت باید لیزر درمانی بشن.
‫یک بار لیزر کردن کافی نیست.
‫شاید مجبور بشیم دو سه بار لیزر کنیم.
‫ممنونم، قربان.
‫لیزر درمانی درد نداره.
‫انگار یه نوری توی چشمت فلاش میزنه.
‫اگه درد گرفت می تونیم متوقفش کنیم.
‫رتینوپاتی وقتیه که قند خون بالا ‫به شبکیه چشم آسیب میزنه.
‫خون می چکه ‫و درمان لیزی عملا رگ های خونی رو جوش میده،
‫تا چکه نکنن.
‫آزمایش کردن های مرتب چشم ‫مشکل رو زود تشخیص میده.
‫در مناطق روستایی یا دور افتاده ‫مثل اینجا،،
‫هوش مصنوعی می تونه وارد بشه ‫سیستم تشخیص زود باشه.
‫بهتون یک نسخه با دارو میدیم
‫درد داره؟
‫نه، درد نداره.
‫به نظرم یکی از مهم ترین ‫کاربردهای هوش مصنوعی
‫جاهایی هستش که دکترها کم هستن....
‫یه جورایی کاری که هوش مصنوعی انجام میده ‫هوشمندی رو ارزون می کنه،
‫حالا فکر کنید که با هوشمندی ارزون ‫چه کار میتونید بکنید.
‫مردم میتونن پیش دکترهایی برن ‫که قبلا نمی تونستن.
‫شاید مثل اکثر عناوین خبری تاثیر گذار نباشه
‫ولی از جهات زیادی مهمترین تاثیر رو داره.
‫بعد از آخرین لیزر درمانی ‫دیدم از این گوشه شفافه.
‫اونا گفتن که تا وقتی ‫دیابتم رو کنترل کنم بیناییم خوب میمونه.
‫هوش مصنوعی حالا نسل بعدی ابزارهاس
‫که میتونیم برای مشکلات بالینی معنی دار ‫استفاده کنیم.
‫پس هوش مصنوعی مراقبت های درمانی رو ‫دموکراتیک میکنه.
‫امید توی دلم جوونه کرده که چیزیم نمیشه ‫یه اعتقاده.
‫کار با رتینوپاتی دیابتی چشم های ما رو ‫به پتانسیل های خیلی بیشتری باز میکنه.
‫حتی توی این تصاویر ‫داریم سیگنال های جالبی میبینیم،
‫که میتونه از بعضی عوامل خطر فرد ‫برای بیماری قلبی بگه.
‫و از اونجا به همه تصاویری ‫که در پزشکی میگیریم فکر می کنی.
‫میتونید از هوش مصنوعی و الگوریتم ‫برای کمک به بیماران و دکترها استفاده کنید..
‫تا زودتر بیماری رو تشخیص بدن؟
‫سرطان رو مثالی در نظر بگیرید که هوش مصنوعی ‫چطور می تونه جون آدم ها رو نجات بده.
‫میتونیم یک نمونه از خون یکی رو بگیریم .و ‫دنبال ذرات سرطانی دی ان ای یا تومور بگردیم
‫و این کاربرد عالی ای از یادگیری ماشینی هست.
‫چرا همینجا وایستیم؟
‫آیا هوش مصنوعی میتونه کاری که محققین انسانی ‫قادر به انجامش نبودن رو انجام بده؟
‫با فهم اینکه سلول ها چطور به خوبی کار میکنن ‫بعد میتونید بفهمید که چرا تومور رشد میکنه
‫و چطور بدون آسیب زدن ‫به سلول های اطراف جلوش رو بگیریم.
‫و اگه سرطان قابل درمانه،
‫شاید اختلالات روانی مثل افسردگی ‫و اضطراب هم قابل درمان باشن.
‫نشانگرهای زیستی چهره ای و صوتی از ‫این اختلالات سلامت روانی وجود دارن.
‫مردم هر ساعت 15 بار گوشیشون رو چک می کنن.
‫پس این مثل یک فرصت ‫برای ایست بازرسی تندرستی میمونه.
‫میتونید به یک نفر نشونش بدید ‫یا کسی که دوستش دارید،
‫یا در بعضی موارد حتی به دکتر نشون بدید.
‫اگه به زمینه کلی پزشکی نگاه کنید ‫کار مهم تشخیص بیماری رو چطور انجام میدید؟
‫کمک گرفتن از هوش مصنوعی ‫و بهترین متخصص های تشخیص کمک میکنه،.
‫در ساختمان گوگل، جولی و تیم یوفونیا ماه ها ‫روی پیدا کردن راهی برای تیم شاو کار کردن
‫تا صداش رو برگردونن.
‫وقتی از مبدل متن به گفتار ‫برای تیم استفاده می کنید
‫می تونید از صدای قدیمیش استفاده کنید؟...
‫بله! تیم زک ،تیم دیپ مایند،
‫مدلی ساخته که می تونه ‫صدات رو تقلید کنه.
‫برای تیم، ما خوش شانس بودیم ‫چون شغل تیم بازی توی لیگ ان.اف.ال بود،
‫برای همین کلی مصاحبه رادیویی ‫و تلویزیونی داشت،
‫اون این فیلم رو برامون فرستاده.
‫تیم شاو هستم، شانس بیار تیم های خاص.
‫کریسمس داره میاد و باید بفهمیم که ‫بازیکن های تیم تایتان چی کار میکنن.
‫اگه دو به شک شدی ‫احتمالا جواب نه هستش،.
‫تیم می تونه هر چی که می خواد رو تایپ کنه ‫و نمونه اولیه با صدای تیم می خونتش،.
‫من همیشه عاشق توجه بودم ‫نمیدونم اینو درباره من میدونستین یا نه..
‫تفسیر گفتار یه چیزه ‫ولی بازسازی نحوه گفتار یک آدمی واقعی
‫یه مرتبه بزرگتره....
‫بازی ویدیویی انجام میدی ‫شیرینی های کریسمس و بوقلمون میخوری.
‫به تقلید صدا ‫ترکیب صدا هم گفته میشه،
‫که اساسا برعکس تشخیص گفتار هست
‫اول از همه یادگیری ماشینی ‫متن رو به شکل طول موج تبدیل میکنه
‫بعدش از این طول موج ها برای ‫ساخت صدا استفاده میشه.
‫دستیارهای الکسا و گوگل هوم ‫اینطوری با ما صحبت می کنن.
‫حالا تیم های دیپ مایند و گوگل اِی آی ‫دارن روی ساخت مدلی کار میکنن
‫که صدای منحصر به فرد تیم رو تقلید میکنه....
‫انگار داره محاسبه می کنه.
‫ولی امروز صبح کار کرد؟
‫باید انتظاراتمون رو پایین بیاریم.
‫نمیدونم مدلمون قراره چطوری عمل کنه.
‫امیدوارم که تیم سر دربیاره ‫و بفهمه کار این تکنولوژی چیه،
‫که یک کار در حال انجام و ‫یک پروژه تحقیقاتی هست.
‫بعد از شیش ماه انتظار ‫تیم شاو قراره نتیجه رو ببینه،.
‫تیمی که روی مدل تشخیص گفتارش کار می کنه ‫داره به خونه اش میاد تا یه دور آزمایشی برن.
‫دختر خوب .بیا سلام کن،
‫- !سلام -!سلام
‫خوش اومدین.
‫- !سلام - .بفرمایید تو
‫ممنون از مهمون نوازیتون.
‫بعضیاتون رو قبلا دیده، مگه نه؟
‫تیم، حالت چطوره؟
‫- .سلام، تیم - .از دیدنت خوشحالم
‫- .سلام - .سلام
‫سلام.
‫سلام، من جولی هستم ‫ما همدیگه رو توی دوربین دیدیم..
‫ممنون که اومدین.
‫اینجا از بوستون هوا گرمتره.
‫- .بایدم همینطور باشه - ‫همیشه همینه .
‫خب.
‫تیم، تو جلو برو.
‫از نشون دادن چیزی که روش کار کردیم ‫به تیم و پدر مادرش هیجان زده ام.
‫یه ذره نگرانم چون نمیدونم ‫که اپ همونطور که باید عمل می کنه یا نه،
‫ولی خیلی هیجان دارم تا چیزای جدید یاد بگیرم ‫و نظر تیم رو درباره اش بشنوم.
‫با خودم دو نسخه آوردم.
‫قرار بود یکی رو انتخاب کنم ‫و تصمیم گرفتم جفتش رو بیارم
‫محض اطمینان که یکی ‫از اون یکی دیگه بهتر نباشه،
‫و فقط بدون که این یکی با صداهای ‫ضبط شده خودت آموزش دیده
‫و این یکی هم با صداهای ضبط شده خودت ‫آموزش دیده ALS TDI و سایر شرکت کننده های
‫که توی همین تمرین شرکت کردن
‫بنابراین، خوبه.
‫امیدوار بودم که امتحانش کنیم.
‫آماده ایم؟
‫درباره کی صحبت می کنی؟
‫گرفتش.
‫اون داره میاد؟
‫خودشه.
‫امروز کار میکنی؟
‫شگفت انگیزه.
‫عالیه.
‫ممنون که اینو امتحان کردین.
‫- !وای - .باور نکردنیه
‫چیزی که عاشقشم اینه که ‫اشتباه کرد و بعد خودش درستش کرد،.
‫درسته
‫داشتم با خودم میگفتم ‫"اشتباه کرد"،
‫بعدش .متن درستش رو نوشت
‫اینا عبارات بخشی از هفتاد درصد عبارتی ‫بودن که برای آموزش مدل استفاده کردیم،
‫ولی ما 30 درصد عبارات رو هم کنار میذاریم،
‫برای همین ممکنه این یکی اونطوری جواب نده،
‫ولی امیدوار بودم که بتونیم ‫یه مقدار از این رو هم امتحان کنیم.
‫خب کاری که قبلا ما ‫کردیم اینه که از تیم خواستیم
‫از عباراتی استفاده کنه که ‫توی آموزش اپ استفاده شده
‫درسته
‫حالا عباراتی رو امتحان میکنیم تا ببینیم ‫اونایی که جزو برنامه نبودن رو میشناسه یا نه
‫بله درسته. حق با شماست امتحانش ‫امتحانش کنیم؟.
‫از من میخوای؟
‫وقت داری بازی کنیم؟
‫بعدش چی میشه؟
‫پس توی مورد آخر،
‫این یکی گرفت .و اون یکی نگرفت،
‫- .اینو توقفش رو میزنیم - ‫من عاشق اولی ام که میگه
‫"کمکم میکنی دوش بگیرم؟"
‫- .اصلا اون چیزی نبود که گفت - ‫میدونم .
‫باید حسابی حواست جمع باشه چی می خوای.
‫پس وقتی صداش رو تفسیر میکنه ‫و اشتباهاتی می کنه،
‫راهی هست که بشه اصلاحش کنیم؟
‫آره. میخوایم برای شما یک گزینه ‫برای درست کردن صداهای ضبط شده اضافه کنیم،
‫ولی تا امروز ‫بخاطر اینکه اولین باریه که امتحانش می کنیم،،
‫هنوز اون گزینه رو نداریم.
‫این هنوز یک کار در مرحله انجام هست.
‫ما یک مدل تشخیص گفتار داریم ‫که برای تیم شاو جواب میده،
‫که میدونید یک نفر هست و امیدواریم که ‫بدونید این تکنولوژی برای افراد زیادی هست
‫یه چیز دیگه هست که می خوام امتحان کنی،
‫اگه مشکلی نیست
‫ما توی گوگل با یک تیم دیگه ‫به اسم دیپ مایند کار می کنیم.
‫اون ها متخصص تقلید و ترکیب صدا هستن.
‫در سال 2019 ‫تیم نامه ای به خود جوونترش نوشت،.
‫اونا نوشته هایی از یک مرد 34 ساله ‫که ای ال اس و مشکل برقراری ارتباط داره هستش
‫که به گذشته یک پسر 22 ساله فرستاده شده ‫که در اوج عظمت لیگ فوتبال آمریکایی هست.
‫بذار اینو یه امتحانی بکنم.
‫من از استفاده کردن از این حرف خوشم میاد ‫چون خیلی قشنگه. پس بذار ببینم کار میکنه،
‫تصمیم گرفتم این نامه رو برات بنویسم ‫چون خیلی چیزا بود که باید بهت می گفتم.
‫دوست دارم برات توضیح بدم ‫که چرا حرف زدن انقدر برام سخته،
‫از تشخیص بیماری و همه چیش برات بگم ‫از اینکه زندگیم الان چه شکلیه،،
‫چون یه روز خودت رو جای من میذاری ‫با مشکلات من دست و پنجه نرم می کنی،
‫صدای خودشه ‫که فراموشش کرده بودم،.
‫صدامو یادم نمیاد.
‫اون صدا رو یادم نمیاد.
‫ما یادمون میاد.
‫از وقتی صدام اینطوری بوده خیلی وقته میگذره.
‫من حس یه آدم جدید رو دارم.
‫حس کردم یه تیکه گمشده سر جاش برگشته.
‫شگفت آوره
‫خدا رو شکر می کنم که ‫افرادی توی دنیا هستن
‫که تمام سعیشون رو میکنن... ‫تا به بقیه کمک کنن.
‫لطف کردید که امروز اومدید.
‫ما از کار کردن با شما خیلی خوشحالیم.
‫واقعا باعث افتخاره.
‫شگفت انگیزه.
‫این فکر که یه روز ‫اون میتونه به این وصل بشه
‫و الان که اینطوری صحبت می کنی ‫اون صدا رو میده،
‫پس باید صبر کنی تا حرف بزنم ‫و بعدش میشه.
‫مشکلی نیست، صبر می کنیم.
‫هنوز کلی چیزای ناشناخته ‫و کلی تحقیق هست که باید انجام بشه.
‫ما واقعا سعی داریم ‫اول اثبات مفهوم داشته باشیم،
‫و بعدش نه تنها به افرادی مبتلا ‫به ای ال اس بسطش بدیم،
‫بلکه به افرادی که سکته کردن،
‫یا ضربه مغزی شدن ،ام اس گرفتن،
‫یا هر عارضه دیگه مربوط به عصب شناسی.
‫شاید به بقیه زبون ها هم انجام بدیم ‫متوجهید؟،
‫برای مثال واقعا دوست دارم ‫اینو روی فرانسوی پیاده کنیم.
‫اگه از تکنولوژی برای حل مشکلاتی که ‫توی علوم زیستی و مراقبت های درمانی
‫داریم استفاده کنیم خوب نمیشه؟...
‫در واقع اگه این تکنولوژها رو برای کمک به ‫مردم استفاده نکنیم فرصت از دست رفته هستن
‫این واقعا اول راهه.
‫البته که اول راهه.
‫احتمالات رو تصور کنید.
‫به نظرم در آینده قابل تصور برای ‫هوش مصنوعی و مراقبت های درمانی
‫دیگه مراقبت های درمانی وجود نداره،
‫چون دیگه کسی بهش نیاز نداره.
‫میتونید یک هوش مصنوعی داشته باشید ‫که مستقیما با سیستم ایمنی بدن شما حرف میزنه
‫و از قبل پادتن ها رو برای اپیدمی هایی ‫که به سمتتون میاد میسازه و متوقف نمیشه.
‫این اتفاق همین فردا نمیفته ‫ولی یک هدف بلند مدت هست که واقعیت داره،.
‫تیم هیچوقت صدای متن خوندنش ‫رو قبلا نشنیده بود.
‫والدینش هم نشنیده بودن.
‫هر روز برام مثل جنگیدنه ‫[صدای ترکیبی جدید تیم].
‫دست هام رو به زور تکون میدم.
‫خوش بگذره.
‫خودم به تنهایی نمیتونم راه برم،
‫برای همین این آخریا از ویلچر استفاده کردم.
‫توی جویدن و قورت دادن مشکل دارم.
‫واسه دنده کبابی آدم می کشم.
‫آره بدنم ناقص شده ‫ولی مغزم تسلیم نشده،.
‫مهمترین چیز زندگیتون رو پیدا کنید ‫و اون رو زندگی کنید،.
‫شما رو توصیف کنه NFL اجازه ندید که سه حرف،
‫همونطور که من اجازه ندادم... ‫اون سه حرف منو توصیف کنن.
‫یکی از چیزهایی که تیم یادمون داد،
‫و فکر می کنم برای همه یک درس باشه
‫از بعد پزشکی بخوایم بگیم ‫زندگی تیم به آخرش نرسیده،.
‫در واقع، پنج سال پیش ‫به ما گفتن که 2 تا 5 سال دیگه زنده اس.
‫ولی ما اون رو رد کردیم.
‫اون خیلی سریع فهمید ‫که امروز روزیه که باید قدرش رو دونست
‫و با فکر کردن به گذشته ‫می تونیم خرابش کنیم
‫اینکه چقدر شگفت انگیز بوده.
‫و ای وای بر من ‫کاش اونطوری بودم
‫با نگاه کردن به آینده ‫هم میشه امروز رو خراب کرد،
‫و در مورد تیم ‫چقدر می تونه این کار ناگوار باشه،.
‫«من میگم «این اتفاق میفته
‫«دیگه نمیتونم این کار رو بکنم»
‫پس به هر سمتش که بریم ‫امروزمون رو خراب میکنه،.
‫این یه درس برای همه ماست.
‫چه ای ال اس داشته باشیم ‫و چه نداشته باشیم،
‫سعی کنید خوبی ‫و برکت هر روز رو ببینید.
‫تو امروز اینجا کنار مایی.
‫قراره که روز خوبی باشه.