Пожалуйста, на Вы. Искусственный интеллект требует к себе уважения - Поиск - новости науки и техники
Поиск - новости науки и техники

Пожалуйста, на Вы. Искусственный интеллект требует к себе уважения

Сибирский исследователь, доктор физико-математических наук Александр ГОРБАНЬ (на снимке) считает, что человек, обогащенный искусственным интеллектом (ИИ), – своего рода кентавр. Его необыкновенные возможности – в объединении естественного и искусственного.
К ИИ еще вернемся, а пока представим ученого. Сфера его научных интересов необычайно широка. Математик. Занимается динамикой химических, физических и биологических систем. Пионер нейроинформационных технологий в России. Его работы посвящены получению и обработке данных для различных сфер знания, в том числе прикладных наук, например, в области механики, управляемых интеллектуальных систем в медицине, сельском хозяйстве, транспорте. Александр Николаевич – автор нескольких сотен публикаций и примерно 20 книг (цитируемость – более 12 000), индекс Хирша – 54. Сегодня Александр Горбань – профессор, директор Центра искусственного интеллекта и моделирования университета города Лестер (Англия). Расстояния не помеха – ученый сотрудничает со многими сибирскими академическими институтами и университетами. Не так давно к ним добавился Нижегородский госуниверситет, где Горбань был научным руководителем закончившегося в прошлом году мегагранта, цель которого – развитие технологий искусственного интеллекта и обработка данных высокой размерности. Одна из областей приложения – медицина.

– Александр Николаевич, как вы вышли на эту обширную тему? Легко ли было математику погрузиться в медицинские проблемы?

– Начну издалека. Мама мечтала, чтобы я стал врачом. И в детстве я прочел уйму книг о медиках – героических спасителях жизней. В дальнейшем очень много сотрудничал с врачами. Разрабатывал, например, процессы адаптации человека на Крайнем Севере. Исследовал возможность предсказания осложнений инфаркта миокарда. Мегагрант потребовал создания особой технологии обработки данных, так называемой растущей размерности. Эта глобальная тема меня чрезвычайно увлекает. Мы ввели в мировую практику новые медицинские данные и способы их обработки (хотя это всего лишь 1/20 проекта). Они необходимы для анализа огромного потока информации, касающейся лечения больных. Но сразу скажу: до клиники мы пока не добрались, поскольку погрузились в проблему динамического фенотипирования болезней, предусматривающего сбор и осмысление разных сведений о состоянии конкретного пациента. Известно, скажем, что у астматиков болезнь протекает по-разному. Но анализировать состояние каждого – задача непосильная. Проще сгруппировать больных со схожими проявлениями. Это позволит назначать им примерно одинаковое оптимальное лечение и сулит отличные перспективы. Мы пошли дальше.Выводим траектории течения болезни и предсказываем критические точки на ее пути: откуда, куда болезнь идет, как развивается, какими характерными чертами обладает. И продвинулись в этой работе достаточно далеко. Однако в современной медицине, как известно, путь от исследования до лечения неблизок, но при благоприятном стечении обстоятельств займет всего пять лет.

Метод мы распространяем на самые разные заболевания: онкологические, диабет и др. Суммируем огромный массив данных о болезнях, их лечении и получаем «букет», объясняющий движение болезни во времени. Это совсем другой уровень диагностики, а затем и лечения. Чтобы освоить его, нужно иметь массу данных, полученных в разных клиниках на протяжении лет. Их сбор – отдельная и важная проблема.

– Правильно ли я понимаю, есть врачи, что называется, «милостью божией», по одним им известным признакам они ставят точный диагноз, назначают оптимальное лечение, а ваш метод позволит медикам хотя бы приблизиться к высочайшему уровню?

– Да, есть таланты, обладающие способностью извлекать суть из своего огромного опыта и накладывать «картину» на историю болезни практически каждого нового пациента. Знаю академика-биофизика, отец которого, знаменитый врач, ставил диагноз, пока человек шел от двери кабинета до его стола. Понятно, что мы не можем гарантировать, что все врачи достигнут совершенства. Но технология интеллектуальной обработки данных даст медикам доступ к огромному коллективному опыту. И, надеюсь, в сочетании с современными средствами диагностики позволит «дотянуться» до уровня тех самых гениальных врачей, а может, даже превзойти его.

– И все это в немалой степени благодаря искусственному интеллекту?

– Когда мы о нем говорим, то в каждом конкретном случае подразумеваем разное. Иногда ИИ – набор запрограммированных знаний, иногда – машинное обучение или интеллектуальный способ обработки данных. Ведь сочетание слов «искусственный интеллект» имеет широкое и весьма расплывчатое значение. Но благодаря ему методы сбора и обработки информации вкупе с качественным «железом» позволяют разрабатывать эффективные технологии, толкающие вперед науку и бизнес. В нашем случае ИИ обеспечивает набор методов. Его результаты заменят воображаемый огромный справочник или горы статистических материалов, извлеченных из бессчетного массива данных.

Наша группа разработчиков – приблизительно 30 человек – придумывает многочисленные методы и составляет алгоритмы их реализации. «Мотором» медицинского проекта стал мой бывший ученик Андрей Зиновьев. Мы начинали с ним в Красноярске, а сегодня он – завкафедрой Парижского института искусственного интеллекта, руководитель группы системной биологии рака Института Кюри. Другой мой ученик – фантастически одаренный программист, доктор наук Евгений Мирке – довел эффективность программ до высочайшего уровня. И оба сотрудничают с Нижегородским университетом.

Отмечу, что идея создания траекторий данных родилась еще в нулевые годы. Но, работая над мегагрантом, мы усовершенствовали ее, как и другие различные способы, создали собственное программное обеспечение, и на свет появился совершенно новый продукт. К нашему восторгу, он сразу оказался востребованным. Ученые Гарварда использовали метод строительства траекторий развития одиночных клеток и определения их геномики. Исследование, между прочим, гигантское. Его авторам пришлось обработать колоссальные объемы информации. И оказалось, что наши программы прекрасно с этим справились, о чем разработчики сообщили в совместной с нами статье, вышедшей в одном из журналов семейств Nature. Это пример масштабности проделанной нами работы.

– Сколько статей вы опубликовали за три года работы над мегагрантом? Каковы отклики?

– Статей больше 40. Отклики, конечно, есть, но дело не в количестве. Публикации помогают найти специалистов, готовых работать вместе с нами. Благодаря последней статье к ним прибавился Владивостокский госуниверситет экономики и сервиса, работающий с медиками Дальнего Востока. С программистами и медиками Красноярского медицинского университета обсуждаем дальнейшие совместные проекты в области кардиологии. Заинтересованность высказал Высший институт здравоохранения в Риме. Первые результаты уже получили в Университете Мичигана (США). Там работает мой английский ученик Алекс Белл. Недавно он сделал первый доклад – проанализировал новые приложения нашего метода.

– Много ли среди ваших сотрудников молодежи? Интересно ли ей это исследование?

– Молодежи приблизительно половина (человек 15). Некоторые отдаются делу с фанатизмом. Другие – спокойно: для них наш проект – ступенька в дальнейшей карьере, возможность перейти в коммерческие фирмы.

– Мегагрант закончен, новый грант пока в перспективе, но исследования продолжаются?

– Безусловно. У нас есть большой проект с университетом Нижнего Новгорода, посвященный двум проблемам. Первая – устранение ошибок ИИ. Оказалось, что он их допускает, как и человек. Но поди пойми их природу! Еще они могут быть результатом злонамеренных атак со стороны определенной категории хакеров. И мы вынуждены изучать особенности таких «налетов», уязвимость нашего ИИ и разрабатывать способы его защиты. Второе направление продолжает первое. Решения ИИ часто нам непонятны. Спрашивается, на каком основании он поступил так, а не иначе? Наша задача – найти этому объяснение. Как я говорю, сделать его выводы логически прозрачными. Замечу, что этими вопросами в мире занимается масса лабораторий, но мы – первые, и многие идут по нашим стопам, правда, кое в чем нас уже опережая.

Да, мы подчиняем ИИ своей воле, и он работает на нас, но и мы вынуждены ему покоряться. Как всякая новая техника, он требует от нас уважения, самодисциплины, точности. Это напоминает известные сказки о всемогущих помощниках: золотой рыбке Пушкина, магической обезь­яньей лапке Джекобса и др. Осваивая ИИ, человек изменяется сам. И это – только начало. Что-то ждет нас впереди?..

Юрий Дризе

Нет комментариев

Загрузка...
Новости СМИ2