Chẩn đoán Hình ảnh Nhập môn, Ấn bản thứ 5. Phụ lục Điện tử G: Trí tuệ Nhân tạo và Chẩn đoán Hình ảnh

Chẩn đoán Hình ảnh Nhập môn: Các Nguyên lý và Dấu hiệu Nhận biết, Ấn bản thứ 5
Tác giả: William Herring, MD, FACR – © 2024 Nhà xuất bản Elsevier
Ths.Bs. Lê Đình Sáng (Chủ biên Bản dịch tiếng Việt)

Phụ lục Điện tử G: Trí tuệ Nhân tạo và Chẩn đoán Hình ảnh

Artificial Intelligence and Radiology
William Herring, MD, FACR
Learning Radiology, e-Appendix G, e101-e110

Lời giới thiệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực của khoa học máy tính, chuyên về việc mô phỏng các hành vi thông minh của con người bằng máy tính. AI được sử dụng để dự đoán, tự động hóa, tăng cường và tối ưu hóa các công việc mà trước đây do con người thực hiện.

Để có cái nhìn tổng quan về một số thuật ngữ chính và mối quan hệ giữa chúng, hãy xem Hình G.1 (mỗi thuật ngữ sẽ được thảo luận trong chương này).

Hình G.1 Học máy là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo. Học sâu là một lĩnh vực con của học máy. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) được sử dụng trong một số mạng học máy và tất cả các mạng học sâu. Có một bảng thuật ngữ AI ở cuối chương này.

Những người tiên phong

Alan Turing

• Nhiều người coi Alan Turing, nhà khoa học máy tính và nhà phân tích mật mã lỗi lạc người Anh trong Thế chiến II (và là nhân vật chính trong bộ phim The Imitation Game), là “cha đẻ” của trí tuệ nhân tạo.

Năm 1951, ông đã đề cập đến vấn đề mà sau này được gọi là trí tuệ nhân tạo. Ông cho rằng, một máy tính có thể vượt qua “bài kiểm tra Turing” nếu một người không thể phân biệt được sự khác biệt trong một cuộc trò chuyện bằng văn bản giữa những người khác và máy tính.

Ông nói, nếu máy tính vượt qua bài kiểm tra, nó sẽ cho thấy bằng chứng về “suy nghĩ”. Kể từ đó, bài kiểm tra Turing đã trở thành một thuật ngữ ngắn gọn để chỉ bất kỳ AI nào có thể thuyết phục một người tin rằng họ đang nhìn thấy hoặc tương tác với một người thật.

Vào thời điểm đó, Turing không thể thực hiện bài kiểm tra do ông đề xuất trên một máy tính thực tế vì không có máy tính nào đủ mạnh để chạy nó.