AI utmaningar inom kvalitetssäkring. Henrik Emilsson Teststrateg, Nordic Medtest AB

Relevanta dokument
Introduktion till programmering

Inledande programmering med C# (1DV402) Introduktion till programmering

Vad är Artificiell Intelligens (AI) Olika typer av AI och deras användningsområden Innovation med hjälp av AI Framtiden och etiska frågeställningar

Digitaliseringssatsning tillsammans med innovativa lantbruksföretag

AI i VÅRDEN. Tillåt inte Riskerna överskugga Möjligheterna

En essä om AI och välfärdssystemet Anders Ekholm Senior rådgivare Institutet för Framtidsstudier

NORDIC MEDTEST VÅR TESTFILOSOFI HUR VI BIDRAR TILL SÄKRARE IT I VÅRDEN

Hur man kan testa komplexa integrationer av IT-system i praktiken. Henrik Emilsson Landstinget i Värmland

Hur får jag ut kraft och nytta av POWER?

Hur kan man CE-märka AI? PICTA workshop 29 Maj 2018

Introduktion programmering

Hur kan AI förbättra våra processer?

Teknisk testning för otekniska testare

Vindkraft och ML. - hur kan vindkraft dra nytta avml

729G75: Programmering och algoritmiskt tänkande. Tema 1. Föreläsning 1 Jody Foo

729G75: Programmering och algoritmiskt tänkande. Tema 1, föreläsning 1 Jody Foo

PROGRAMMERING. Ämnets syfte. Kurser i ämnet

729G43 Artificiell intelligens / Maskininlärning 1. Marco Kuhlmann

Matcha rätt hjärta till rätt patient med AI. Dennis Medved

Artificiell Intelligens den nya superkraften

SV Förenade i mångfalden SV. Ändringsförslag. Beatrix von Storch för EFDD-gruppen

Algoritmer och maskininlärning

Introduktion till digitala medarbetare. RPA-dagen digital arbetskraft, 22/

Optimera, inte eliminera, den mänskliga hjärnan genom AI. Anna-Karin Edstedt Bonamy, MD, PhD Chief Medical Officer, Doctrin AB

SKOLFS. beslutade den XXX 2017.

Artificiell intelligens

Innehålls förteckning

Registerforskning Oktober 2018, Stockholm City Conference Centre. Möjligheter med Artificiell Intelligens inom registerforskningen

Dela, koda och korrigera! Undervisningsmaterial inom digital kompetens

ARTIFICIELL INTELLIGENS (DEL 2)

Inledning. Vad är ett datorprogram, egentligen? Olika språk. Problemlösning och algoritmer. 1DV433 Strukturerad programmering med C Mats Loock

Handledare: Mikael Goldmann

Formell Verifiering. Hur vet man att ett system fungerar korrekt? Lisa Kaati

INTERAKTIONSDESIGN: VAD & HUR?

Hierarchical Temporal Memory Maskininlärning

Undervisningen i ämnet webbutveckling ska ge eleverna förutsättningar att utveckla följande:

Artificiell Intelligens Tekniker: Styrkor och Fallgropar

Digitalisering för HR

ARTIFICIELL INTELLIGENS

5 säkerhetsaspekter att tänka på vid skapandet av din digitala assistent

Acceleration at heart Strategy in mind

AI FÖR FRAMTIDENS VÄLFÄRD. Caroline Andersson

Hållbart ledarskap. Ann Hellenius

Programdesign. Dokumentera. Dokumentera

DATORER OCH PROGRAM. Programmerade maskiner Program beteendeplan och beteendegenerator Generalitet och portabilitet Datorn är en symbolmaskin

Chief Information Officer

Projekt i programmering 1 (ver 2)... 2 Projektidé... 2 Planering... 2 Genomförande... 2 Testning och buggar... 3 Utvärdering... 3 Planering...

729G43 Artificiell intelligens / Maskininlärning 3. Marco Kuhlmann

Dynamisk programvara, ett didaktiskt verktyg?

Programdesign. minnesutrymme storlek på indata. DA2001 (Föreläsning 15) Datalogi 1 Hösten / 20

Regression med Genetiska Algoritmer

Bakgrund och motivation. Definition av algoritmer Beskrivningssätt Algoritmanalys. Algoritmer. Lars Larsson VT Lars Larsson Algoritmer 1

Algoritmer och datastrukturer H I HÅKAN S T R Ö M B E R G N I C K L A S B R A N D E F E L T

Datormetaforen. Från människa till dator Från dator till människa o.s.v.

Virtuella assistenter för bättre kundupplevelser

Är digitaliseringen säker? Christer Åhlund, Luleå tekniska universitet och Lisa Kaati, Totalförsvarets forskningsinstitut/uppsala universitet

DATORER OCH PROGRAM. Datorn är en symbolmaskin

FÖRBÄTTRA DIN PREDIKTIVA MODELLERING MED MACHINE LEARNING I SAS ENTERPRISE MINER OSKAR ERIKSSON - ANALYSKONSULT

Hur kvalitetssäkra komplexa IT-lösningar och vad är egentligen test?

Problemlösning. Veckodagsproblemet Gissa talet Siffersumman

Elektronisk patientjournal

TestForum Robert Magnusson, Nordic Medtest, Karlstad Lars Palm, Temagon AB / Future Position X, Gävle

Fortsättningskurs i programmering F 2. Algoritmer i Programutveckling Hugo Quisbert Problemexempel 1

Hur fungerar en dator? Lektionen handlar om att förstå hur datorer styrs av program. Hur fungerar en dator? Lektionsförfattare: Boel Nygren

729G43 Artificiell intelligens (2016) Maskininlärning 1. Marco Kuhlmann Institutionen för datavetenskap

ALLMÄN STUDIEPLAN FÖR UTBILDNING PÅ FORSKARNIVÅ I MASKININLÄRNING

Alla datorprogram har en sak gemensam; alla processerar indata för att producera något slags resultat, utdata.

Utbildningsplaner för kandidat-, magister och masterprogram. 1. Identifikation. Avancerad nivå

Profilinformation Systemteknologi. Erik Frisk Institutionen för systemteknik Linköpings universitet

Introduktion till programmering D0009E. Föreläsning 1: Programmets väg

Programmering som språk

KOMPETENSMÅL FÖR OMVÅRDNAD

Digitaliseringen förändrar vårt samhälle är du redo, är du med?

Informationsteknologi och etik Introduktion. Kursen. Etikteorier och forskning. Filosofisk forskning: Psykologisk forskning:

Ett spel skapat av Albin Wahlstrand

Fö 2: Designprocessen. Projektet. Design är... Forts. projektet

Labb i Datorsystemteknik och programvaruteknik Programmering av kalkylator i Visual Basic

Spår 4 Robotiseringens möjligheter. Moderatorer: Bo Henriksson och Clara Wadman, ESV

Simulering av Poissonprocesser Olle Nerman, Grupprojekt i MSG110,GU HT 2015 (max 5 personer/grupp)

de var svåra att implementera och var väldigt ineffektiva.

Varför testar vi? Att skaka fram förankrade testuppdrag

NYCKLAR TILL FRAMGÅNGSRIK AI. Vad är AI och hur kan vi tolka AI-modeller? Per Grosskopf & Helena Ahlin

PROGRAMMERING. Ämnets syfte. Kurser i ämnet

ADR-utbildning Nu och i framtiden. Joakim Nielsen, DGM Sverige

Dessa etiska regler ska delges våra kunder, leverantörer och samarbetspartners.

Grundläggande datavetenskap 4p

Perspektiv på programmering, #13, Karlstad HISTORISKT OCH UNDERVISNING

Datalogiskt tänkande är mer än Programmering. Fredrik Heintz Linköpings universitet

Kursplanen är fastställd av Institutionsstyrelsen vid Institutionen för handelsrätt att gälla från och med , höstterminen 2019.

Hur fungerar en dator?

Problemlösning. Veckodagsproblemet Gissa talet Siffersumman

Programmering. Seminarier i datavetenskap, datorteknik och informationsteknik. Niklas Broberg

DD1350 Logik för dataloger. Vad är logik?

Recension. Superintelligens: Vägar, faror, strategier Nick Bostrom Översättning: Jim Jakobsson Fri Tanke, 2017, 516 s.

Elektroteknik. Louisa May Alcott. Elektroteknik 69

Artificiell Intelligens inom datorspel Är det ett seriöst ämne?

Koda ett mattetest 5 av 5. Lektionen handlar om att göra ett mattetest som fungerar för alla multiplikationstabeller. Koda ett mattetest 5 av 5

Grundläggande programmeringsteknik Datorsystem

Allmänt. Välkommen till SVENSKA VÅGs datorprogram för viktinsamling på PC.

PROGRAMMERING. Ämnets syfte. Kurser i ämnet

Transkript:

AI utmaningar inom kvalitetssäkring Henrik Emilsson Teststrateg, Nordic Medtest AB

Först lite om Artificiell intelligens General AI vs. Narrow AI Maskininlärning Supervised Learning Unsupervised Learning Reinforcement Learning Transfer Learning Hello, World! Bildkälla: teepublic.com

Kvalitetssäkring av AI inom vård Om vi låter ett datorprogram förstå anamnes och/eller fatta beslut kring diagnostik, triage, m.m. Ska vi då kräva samma kvalitetssäkring som krävs för att bli godkänd som läkare eller sjuksköterska? Kan vi låta programmerare, testare och andra systemutvecklare lansera system som uppbär liknande höga krav som ställs på utbildad sjukvårdspersonal utan att kräva ordentliga studier och bevis?

Utmaning Indata Utgångsläge - är det representativ data? Täcks tillräckligt många variabler in? Finns det någon partiskhet? Har vi tillräckligt mycket data för att kunna dra slutsatser? (Jämför med en läkare som ser hela personen) Strukturerad vs. ostrukturerad data Konstruerad eller verklig data Kvantitet vs. kvalitet på data Statistikmodell, metadata Framtida förändringar i inriktning av indata

Utmaning Indata https://www.theverge.com/2016/3/24/11297050/tay-microsoft-chatbot-racist https://www.theguardian.com/technology/2018/oct/10/amazon-hiring-ai-gender-bias-recruiting-engine

Utmaning Algoritmer Svårt att förstå avancerade algoritmer Dagens utveckling => Legobitar Black box Svårt att tolka resultat Gränsvärden Outliers Hur tränas algoritmerna? Simulering vs. Maskininlärning Utvärdering Hur kvalitetssäkras algoritmer i sin kontext? Bildkälla: https://xkcd.com/1838/

Utmaning Etik och Moral Människan skapar maskinen Pitbull-effekten Mångfald Affärsintresse vs. Etik Oväntade sidoeffekter Kan en dator dra vita lögner? Hur säkerställer vi att etiska riktlinjer följs? Teknologi-chauvinism* Upp till skeptikern att bevisa motsatsen * Meredith Broussard - Artificial Unintelligence: How Computers Misunderstand the World

Utmaning Etik och Moral Bildkälla: https://www.businessinsider.com/artificial-intelligence-analyzed-good-and-bad-selfies-2015-11 Bildkälla: https://www.theguardian.com/technology/2017/may/16/facebook-fake-news-tools-not-working

Utmaning Utdata Utdata är resultat av indata + databehandling Om man inte förstår begränsningar i indata, eller algoritmer som används för behandling, hur ska man förstå utdata? Inget facit beteende och förhoppningar Vad är förväntat givet vad jag observerar? Människor behöver bedöma rimlighet Men hur länge, och hur ofta?

Utmaning Utdata https://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-4747914/facebook-shuts-chatbots-make-language.html http://obvious-art.com/la-comtesse-de-belamy.html

Utmaning - Informationssäkerhet Lika sårbart som alla andra IT-system Dataläckor Omedvetna Medvetna Hur kan vi säkerställa att inte kod manipuleras? För egen vinning Tredjeparts-kod Nya former av attacker Tänk som en oönskad användare! Upplärningsattacker Förgiftningsattacker (t.ex. MS Tay) Fällor

Utmaning Informationssäkerhet Hur man kan råna någon i en självkörande bil https://techcrunch.com/2017/03/17/laying-a-trap-for-self-driving-cars/ https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/07/ai_and_security_dawn_song.pdf

Utmaning Tidsaspekter Uppstart vs. Efter lång tid När har systemet skapat mer data själv än vad som var indata från början? Ska ett system få använda sin egna genererade data som indata? När är någonting färdigt? Optimering vs. Mångsidighet Bättre och bättre på att lösa ett problem, eller förmåga att kunna hantera nya problem Kan människan reparera ett system efter tid?

Utmaning Ansvar Är det algoritmprogrammeraren som är ansvarig? Är det systemutvecklaren som använt algoritmen? Är det den som kvalitetssäkrat? Är det beställaren av systemet? Kan man skylla på datorn? https://www.svt.se/nyheter/inrikes/svt-avslojar-stort-datafel-hosarbetsformedlingen-tusentals-kan-ha-forlorat-ersattning

Metodik Mitt angreppsätt Testning är en teknisk, empirisk undersökning gjord i syfte att få fram kvalitetsrelaterad information om en produkt på uppdrag av intressenter. Heuristiska modeller hjälp för att själv förstå Kritiskt tänkande våga ifrågasätta för att kunna utvärdera Omfamna komplexiteten, men vara ödmjuk inför den

Frågor? Henrik Emilsson henrik.emilsson@nordicmedtest.se 0733-802429

Träffa oss på Mötesplats Träffa oss påe-hälsa! e-hälsotorget! Monter: B04:12 Monter: B04:12