Искусственный интеллект развивается быстрыми темпами и находит приложения во многих областях для предоставления инновационных решений или улучшения существующих решений с повышенной эффективностью. На этот раз команда исследователей из Школы общественного здравоохранения Бостонского университета придумала ИИ, который может обнаруживать пищу, которая не пригодна для потребления.
ИИ волшебным образом не определяет качество еды, он делает это, просматривая отзывы клиентов на Amazon, Исследователи обучили глубокому изучению искусственного интеллекта под названием Двунаправленное представление кодировщика из преобразований (BERT) для выявления негативных отзывов.
Исследование было опубликовано ранее на этой неделе в Журнале Американской ассоциации медицинской информатики, где исследователи объяснили свой подход к обучению BERT. Согласно журналу, исследователи собрали 1 297 156 обзоров продуктов питания, в том числе 5 149 продуктов питания, которые были запрещены Управлением по контролю за продуктами и лекарствами в 2012–2014 годах.
Затем исследователи отсортировали обзоры и пометили их по категориям, таким как «больной», «гнилой», «ярлык» – те же термины, что и FDA. Со всеми этими деталями BERT смог идентифицировать отозванные продукты с Точность 74%, Кроме того, ИИ также выявил более 20 000 потенциальных небезопасных продуктов, которые до сих пор не были отозваны FDA.
У меня есть некоторые сомнения относительно надежности этого ИИ, поскольку конкуренты могут проводить кампании, нанимая людей для публикации отрицательных отзывов, что, в свою очередь, нанесет удар по точности ИИ. Кроме того, у ИИ отсутствует эмоциональный интеллект, и поэтому он не может различить, был ли обзор продукта действительно подлинным или опубликован из-за разочарования.
Хотя этот ИИ не может полностью зависеть от отзыва продуктов питания, он определенно поможет правительственным организациям, таким как FDA, повысить свою эффективность, поскольку у них будет список отмеченных продуктов, которые они должны рассмотреть с большей приоритетностью, а не подходить ко всем продуктам с традиционными методы.
Итак, что вы думаете об этом проекте? Поделитесь своими мыслями с нами в комментариях.
Add comment