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.

Một giải thưởng thường niên mang tên ông được trao như là sự công nhận cao quý nhất trong lĩnh vực khoa học máy tính.

John McCarthy

Năm 1956, John McCarthy, một trợ lý giáo sư toán học tại Đại học Dartmouth ở New Hampshire, đã chọn thuật ngữ trí tuệ nhân tạo trong một đề xuất cho một hội thảo mùa hè nhằm trao đổi ý tưởng về các cỗ máy suy nghĩ tại trường đại học. Hội nghị này, với sự tham dự của các nhà toán học, nhà khoa học máy tính và nhà tâm lý học nhận thức, được nhiều người coi là sự kiện khai sinh của trí tuệ nhân tạo.

Năng lực tính toán

Sự thiếu hụt năng lực xử lý của máy tính cùng với khó khăn trong việc tiếp cận lượng dữ liệu huấn luyện phù hợp đã ảnh hưởng đến những tiến bộ ban đầu của AI.

Trí tuệ nhân tạo đòi hỏi một năng lực tính toán khổng lồ để xử lý dữ liệu. AI không thể trở thành hiện thực nếu không có một bước nhảy vọt về năng lực xử lý của máy tính.

Vào thời điểm diễn ra Hội nghị Dartmouth năm 1956, máy tính tiên tiến nhất do IBM chế tạo. Nó chiếm cả một căn phòng, lưu trữ dữ liệu trên băng cassette và nhận lệnh bằng thẻ đục lỗ.

Năm 2020, chiếc iPhone 12, có thể nằm gọn trong túi của một người bình thường, có thể thực hiện 11 nghìn tỷ phép tính mỗi giây, gấp 55.000.000 lần so với máy tính IBM năm 1956.

Và vào năm 2018, siêu máy tính hiện đại nhanh nhất thế giới lúc bấy giờ có thể thực hiện một phép tính trong 1 giây mà chiếc máy tính IBM “cũ” phải mất gần 32.000 năm để hoàn thành.

Một phần lớn của sự gia tăng tốc độ tính toán đó đến từ việc nhận ra rằng phần cứng được gọi là đơn vị xử lý đồ họa (GPU) có thể tăng tốc đáng kể tốc độ xử lý do khả năng quản lý đồng thời các khối dữ liệu lớn một cách nhanh chóng (Hộp G.1).