最近不少國外網友拉屎拉出了「使命感」,原因是一個網站正在號召大家為科學拉屎。
具體點說,就是他們在征集人類糞便照片,希望人們拉完可以拍照,然后發送給網站,而收集照片的目標數量,是10萬張。
所以它們要用這些「屎照」研究什么?
簡單來說就是收集大量圖片數據訓練一個AI,讓它能夠識別、分類大便,然后去幫助醫生更好的看病。
這種訓練AI聽了都覺得辣眼睛:
而整個看屎AI「養成」計劃實施起來大致是這樣的。
到了類型6和7,腹瀉的程度就比較徹底了。
在專家進行分類后,AI會進行訓練學習,分辨圖像,并將會在輔助治療慢性腸道疾病方面起到作用,如大腸激躁癥,這種病癥包括腹痛、腹脹等等情況。
相關患者每天都要謹慎思考要吃什么、或者怎樣做才能減少癥狀,而這個數據庫的建立,正是為了讓檢測與判斷能夠變得簡單,將分析日常化。
其實在開展這個活動之前,Auggi也嘗試過用「手工大便」進行AI訓練。
但他們又覺得訓練程度不夠,想要辨識真正的大便,自然也要來點真貨,所以才有了征集照片的活動。
其實除了這兩家公司,還有一些公司也把目光放在了大便科學上,例如提供檢驗大便服務的的Viome。
這家公司提供的是一項檢測人體腸道內微生物的服務,它為消費者提供糞便檢測工具包,顧客可以在家里完成檢測。同時還可以將大便樣本寄給Viome進行檢測,據介紹,他們會利用人工智能,根據顧客的獨特檢測結果,定制一份健康的飲食建議。
它的識別速度很快,基本瞬間完成,結果可以用電腦進行查看,及時觀察使用者的身體狀態。
據了解目前馬桶對大便的判斷準確率高達80%,當然,說起來訓練這樣的馬桶AI也不容易,同樣也是要看屎,而且還是該公司員工拉的,據說拍了3000多張圖片...
其實除了以上這些,相關的AI運用還有不少,技術的不斷發展已經讓它擁有了太多令人意想不到的使用方式。
只不過對于替人類「看屎」這份工作,你們有想過AI的感受嗎?
參考資料:
https://seed.com/poop/
https://en.wikipedia.org/wiki/Bristol_stool_scale
https://www.cnx-software.com/2019/10/29/lixil-ai-based-toilet-analyzes-shape-size-of-feces-with-camera-leds/
https://www.aiin.healthcare/topics/research/ai-poop-gastrointestinal-health-smartphone-auggi
https://interestingengineering.com/these-scientists-want-photos-of-your-poop-to-train-ai
https://www.viome.com/
https://www.popularmechanics.com/technology/a29626269/poop-database-artificial-intelligence/
https://en.wikipedia.org/wiki/Play-Doh
https://www.auggi.ai/about-us
https://edition.cnn.com/2019/10/28/tech/artificial-intelligence-poop-training/index.htmlhttps://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1903/1903.10578.pdf
https://gizmodo.com/poop-for-science-1839443422
https://www.theverge.com/2019/10/29/20937108/poop-database-ai-training-photo-upload-first-mit
https://www.youtube.com/watch?v=vo1HXpL60Lw
https://www.webmd.com/digestive-disorders/poop-chart-bristol-stool-scale
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