«Нет ничего более естественного для человечества, чем стремление к искусственному интеллекту», – отметил Тор Грэпел, руководитель исследовательской группы DeepMind и кафедры машинного обучения в Лондонском университетском колледже.
Он объясняет это тем, что искусственный интеллект сможет решить некоторые из самых больших и сложных в мире проблем, таких как изменение климата, получение чистой энергии, доступ к водным ресурсам и борьба с болезнями.
Что такое ИИ?
Давайте разберемся, что собой представляет технология искусственного интеллекта и чем она полезна для современного человечества?
Некоторые ошибочно считают, что искусственный интеллект – это исключительно роботы, которых можно часто встретить в научно-фантастических блокбастерах, имеющие человеческую внешность. ИИ многолик и используется сегодня совершенно в разных сегментах человеческой деятельности, начиная от поисковых алгоритмов Google, системы Watson, созданной IBM, голосового помощника Siri Apple и беспилотных автомобилей, до самонаводящегося оружия.
В большинстве случаев в современном мире искусственный интеллект используется в узкоспециализированных направлениях, среди которых:
- система распознавания лиц;
- поисковые алгоритмы Интернета;
- вождение беспилотных автомобилей и самолетов;
- решение математических уравнений или шахматных комбинаций;
- промышленность;
- здравоохранение;
- блокчейн-технологии.
Но, долгосрочной целью многих исследований является создание искусственного интеллекта более высокого уровня (AGI), способного превзойти разум человека в решении множества конгнитивных задач.
В ближайшей перспективе планируется исследовать возможность его применения во многих сферах современных технологий, экономики и права, включая верификацию и контроль безопасности данных. Но, если взлом или неисправность в работе вашего ноутбука может быть воспринята, как небольшая неприятность, то выход из строя системы искусственного интеллекта, контролирующей автомобиль, самолет, электросеть или кардиостимулятор может привести к более значимым трагическим последствиям. Глобальной проблемой может стать разрушительная гонка вооружений с применением смертоносного автономного оружия.
Многие из нас ежедневно используют ИИ, даже не подозревая об этом, когда общаемся с голосовым помощником Siri или просим Алекса заказать нам товары на Amazon. Однако на сегодняшний день ИИ имеет определенные ограничения, которые не позволяют ему полностью воспроизводить поведение человека.
Как ИИ влияет на разные сферы деятельности человека?
Давайте рассмотрим реальный потенциал искусственного интеллекта и его недостатки, имеющиеся на текущий момент, а также, что является правдой, а что вымыслом.
Достижения в сфере искусственного интеллекта используются в разных отраслях, где требуется распознание определенных закономерностей и анализ собранных данных. Сюда входит отслеживание товарооборота и поддержка онлайн-продаж, которую выполняют специально разработанные для интернет-магазинов приложения. В банковской сфере он также выполняет множество функций, от андеррайтинга и сбора информации, до кибербезопасности и аутентификации. Опубликованные недавно фирмой McKinsey&Co аналитические данные показывают, где ИИ может предоставлять наибольшую пользу с экономией около $400 млрд:
- Торговля. Здесь использование технологии поможет не только в управлении продажами, но также оптимизирует аналитику и маркетинг, особенно в сфере электронной коммерции.
- Транспорт. В секторе транспорта и логистики огромное количество времени уделяется обработке счетов, сопоставлению данных и составлению графиков движения между различными точками. Благодаря применению ИИ можно автоматизировать все эти действия выполнив их быстрее, чем человек.
- Сектор путешествий и туризма может сэкономить значительную сумму на создании логистической системы координации и анализа данных.
- Автомобильная индустрия. Уже сегодня такие компании, как Google и Uber, вкладывают большие деньги в технологию использования беспилотных автомобилей, которая сможет управлять машиной в режиме реального времени, принимая безопасные решения в процессе движения. Если в вождении будет устранен человечески фактор, дороги могут стать безопаснее, исчезнут пробки, а время в пути станет намного меньше.
В целом, можно перечислить множество различных секторов экономики, где ИИ даст высокую эффективность применения.
Влияние ИИ на деятельность внутри компаний
Теперь рассмотрим, как ИИ влияет на различные функции внутри компаний.
Здесь использование технологии не менее многогранно, начиная с найма сотрудников и заканчивая финансами и бухгалтерским учетом. Ожидается, что уже в ближайшее время многие ключевые процессы внутри корпораций также будут переданы в руки искусственного интеллекта.
Уже сегодня большинство крупных компаний используют ИИ для отслеживания кандидатов для заполнения вакансий, составления графика собеседований и анализа резюме. Такие системы способны изучать тысячи резюме в день и отфильтровывать неподходящих кандидатов на основе заранее запрограммированных критериев.
Отдельные компании заменяют сотрудников отдела обслуживания клиентов чат-роботами, которые могут определенным образом отвечать на вопросы и решать проблемы. Кроме того, в последнее время произошли крупные изменения в автоматизации маркетинга, и на ИИ была возложена задача по сбору информации, где и когда распространять онлайн-рекламу клиентам, основываясь на их поведении в Интернете.
Финансовые и бухгалтерские отделы активно используют его для обработки больших массивов данных. Некоторые аудиторские фирмы даже применяют технологию для оценки контрактов и рисков.
Учитывая, насколько широко искусственный интеллект входит в нашу сегодняшнюю жизнь, легко забыть, что существуют определенные ограничения и проблемы, которые еще предстоит преодолеть его разработчикам.
Проблемы с использованием ИИ и примеры сбоев
Во-первых, ИИ требует обработки огромных объемов данных для адекватной работы. Во многих случаях имеющийся набор данных оказывается недостаточным для полноценного анализа и получения правильного результата. При написании программ людям приходится тратить тысячи часов на маркировку объектов, чтобы создать базу данных для полноценного функционирования системы ИИ.
Еще одна проблема состоит в том, что искусственный интеллект отражает видение программистов, а наличие человеческого фактора не может гарантировать отсутствие ошибок.
Существует также проблема в том, что мы не понимаем, как ИИ принимает решения. По мере усложнения моделей и алгоритмов становится все труднее точно определить, что вызвало конкретное действие в определенной ситуации.
Кроме того, на настоящий момент имеются сложности с передачей опыта от одной системы к другой в автоматическом режиме, что люди делают с легкостью. Сегодня технология в значительной степени зависит от определения отдельных факторов и распознания закономерностей, что позволяет ей хорошо функционировать только в одном определенном сегменте и для ее перепрофилирования требуются значительные ресурсы.
Публичные сбои AI
Из-за проблем, описанных выше, мы стали свидетелями ряда сбоев, которые произошли при использовании искусственного интеллекта. И, если некоторые из них можно воспринимать с определенной долей юмора, то другие имели более серьезные последствия.
В 2019 году, компания Facebook была вынуждена закрыть двух чат-ботов, Боба и Алису, которые были разработаны для общения с пользователями социальной платформы, но в результате вели общение на совершенно непонятном языке.
В 2016 году бот Microsoft Tay для Twitter был выведен из эксплуатации через 16 часов после запуска, так как начал публиковать оскорбительный контент, аналогичный тому, который он получал от троллей в сети.
Со времени запуска голосового помощника Alexa в 2014 году было несколько примеров того, как устройство неправильно интерпретировало команды взрослых и детей. В январе 2017 года, когда ведущий новостей на телевидении сказал фразу: «Мне нравится, когда маленькая девочка говорит Алекса заказала мне кукольный домик», это вызвало сбой в устройствах, находящихся в пределах слышимости телевизора и было размещено множество заказов на кукольные домики.
После нескольких месяцев захватывающих отзывов прессы о том, как беспилотные автомобили вскоре изменят мир, в Аризоне произошел один из наиболее трагических примеров отказа ИИ, когда беспилотная машина Uber сбила велосипедиста, пересекавшего улицу. Это событие стало отрезвляющим напоминанием о том, что искусственному интеллекту еще предстоит пройти долгий путь к совершенству.
Потенциал искусственного интеллекта в здравоохранении
В связи с последними мировыми проблемами с распространением пандемии COVID-19 остро встал вопрос с необходимостью быстрого сбора и обработки большой базы данных в системах здравоохранения разных стран.
Сложность обработки увеличившегося объема данных в здравоохранении означает, что искусственный интеллект будет все больше применяться в этой области. Пользователи и поставщики медицинских услуг, а также компании, специализирующиеся в области биологических наук, уже используют различные виды искусственного интеллекта. Ключевыми категориями здесь являются диагностика и лечение пациентов, рекомендации по соблюдению режима, а также административные процессы в организации взаимодействия поставщиков и фармацевтов.
Уже есть ряд исследований, подтверждающих, что и искусственный интеллект может выполнять ключевые медицинские задачи, такие как диагностика заболеваний, не хуже, чем человек. Сегодня алгоритмы технологии уже превосходят успехи рентгенологов по выявлению злокачественных опухолей и помогают клиническим исследованиям в данной сфере.
Однако, по мнению специалистов, пройдет еще много лет, прежде чем ИИ заменит людей более широко в сфере медицины.
Типы искусственного интеллекта, используемые в здравоохранении
Искусственный интеллект – это не одна технология, а скорее их совокупность, которые имеют непосредственное отношение к области здравоохранения, но задачи у них различные.
Машинное обучение и нейронные сети
В здравоохранении традиционно машинное обучение применяется для разработки протоколов лечения пациентов, на основе характеристик болезни. В подавляющем большинстве здесь требуется определенный набор данных с различными переменными, такими как, начало заболевания или появление новых симптомов.
Более сложной формой машинного обучения является нейронная сеть. Данная технология используется с 60-х годов прошлого века и хорошо зарекомендовала себя в исследованиях в области здравоохранения. Она рассматривает модели нейронной сети со многими переменными, которых может быть тысячи, для предсказания более точного результата.
Экспертные системы
Экспертные системы, работающие на основе определенных правил, были доминирующими в технологии искусственного интеллекта в 80-х годах прошлого века, но широко применяются в коммерческих целях и в настоящее время многими провайдерами электронных медицинских карт (EHR).
Они удобны в использовании, просты в понимании и хорошо работают до определенного момента. Однако, когда количество правил очень велико, и имеется несоответствие между ними, или область знаний меняется, то этот процесс может оказаться весьма трудоемким.
Роботы
Использование физических роботов получило широкое распространение и ежегодно в мире устанавливается более 200 000 промышленных роботов. Они выполняют заранее определенные задачи, такие как подъем и перемещение объектов, сварка или сборка, а также доставка материалов в больницы.
Хирургические роботы, впервые были одобрены в США в 2000 году. Они позволяют хирургам иметь «сверхспособности», создавая точные инвазивные надрезы при проведении особо сложных операций. Однако важные решения по-прежнему принимаются хирургами-людьми.
Использование ИИ для диагностики и лечения болезней
Диагностика и лечение болезней всегда были в центре внимания ИИ. Еще в 1970 году в Стэнфорде была разработана система MYCIN для диагностики передаваемых через кровь бактериальных инфекций. Эта и другие системы того времени обещали точную диагностику и лечение заболеваний, но не были приняты для использования в клинической практике, поскольку были плохо интегрированы в рабочие процессы клиник и системы медицинской документации.
В последнее время разработка IBM Watson получила значительное внимание со стороны средств массовой информации за акцент на точной медицине, в частности на диагностике и лечении рака. Тем не менее, ранний энтузиазм по поводу применения этой технологии угас, хотя большинство аналитиков считает, что API-интерфейсы Watson технически эффективны, но замахнуться на диагностику и лечение рака было чрезмерно амбициозной задачей.
Сегодня ситуация с использованием технологии ИИ в медицине начинает меняться, но в основном она присутствует в исследовательских лабораториях и технологических фирмах, но не в клинической практике. Едва ли не каждую неделю исследовательские лаборатории, утверждают, что они разработали новый подход к использованию ИИ для диагностики и лечения заболевания с такой же точностью, как у врачей.
Поскольку эти результаты основаны на статистике, они открывают новую эру в медицине, основанную на использовании фактических данных и вычислении вероятностных исходов, которые хоть и могут принести огромную пользу, но влекут за собой множество проблем в области медицинской этики и отношений между пациентом и врачом.
Последствия внедрения ИИ для работников здравоохранения
Большое внимание в последнее время вызывает обеспокоенность тем, что ИИ приведет к автоматизации рабочих мест и значительному сокращению кадрового состава в медицине. Согласно исследовательским данным, в течение следующих 10-20 лет в Великобритании можно будет автоматизировать 35% рабочих мест. Другие аналитики указывают, что, хотя некоторая автоматизация рабочих мест возможна, существует множество внешних факторов, помимо технологий, которые могут снизить потери, среди которых: стоимость технологий автоматизации, рост и стоимость рынка труда, а также нормативные акты и общественное признание. Эти факторы могут ограничить фактическую потерю работы до 5%.
Во-вторых, клиническая работа с данными, полученными на основе ИИ, далека от готовности внедрения для ежедневного использования. Различные поставщики технологий визуализации создают алгоритмы глубокого обучения, сфокусированные в самых различных направлениях, даже в сфере онкологии: вероятность поражения, вероятность развития рака, особенности опухоли или ее местоположение. Эти затрудняет внедрение систем ИИ в современную клиническую практику.
В-третьих, алгоритмы технологии требуют «помеченных данных» – миллионов изображений от пациентов, которые получили точный диагноз рака, перелома кости или других патологий. На сегодня не существует агрегированного хранилища радиологических изображений в цифровом формате.
Наконец, для автоматического анализа изображений и данных потребуются существенные изменения в медицинском регулировании и медицинском страховании.
Подобные факторы существенно влияют на перевод в цифровой формат многих сфер медицины. Из-за них существенные изменения в сфере здравоохранения, связанные с внедрением ИИ могут растянуться на несколько десятков лет. По мнению аналитиков, технологии искусственного интеллекта вряд ли существенно сократят затраты на медицинскую диагностику и лечение в течение этого периода времени.
Действительно ли ИИ может представлять опасность для человечества?
Многих ученых уже давно интересует вопрос, действительно ли ИИ может представлять опасность для человечества и что может произойти в долгосрочной перспективе, если его продвижение будет успешным, и он сможет превзойти людей в когнитивном мышлении. Такая система имеет потенциал рекурсивного самосовершенствования, что может вызвать развитие интеллекта такого уровня, который намного превзойдет человеческий разум.
С одной стороны, направленный на развитие инновационных технологий, такой суперинтеллект способен помочь человечеству искоренить болезни, бедность и войны, поэтому его появление может оказаться важнейшим событием в истории человечества. Но, определенная часть экспертов обеспокоена последствия таких разработок, если человечество изначально не научится управлять таким суперразумом.
Большинство исследователей единодушны во мнении, что даже для сверхразумного ИИ, вряд ли будут свойственны человеческие эмоции и нет оснований для утверждений, что он станет намеренно приносить зло, если только не запрограммирован на что-то разрушительное.
Что спровоцировало высокий интерес к безопасности ИИ
Илон Маск, Стивен Хокинг, Билл Гейтс, Стив Возняк и другие значимые фигуры в мире технологий уже высказали обеспокоенность в своих интервью для средств массовой информации по поводу искусственного интеллекта. Чем вызвано возвращение к данной теме, и насколько она актуальна на сегодняшний день, давайте попробуем разобраться.
Все дело в том, что последние прорывы в области создания искусственного интеллекта, которые долгое время считалась сугубо научной фантастикой, стали абсолютной реальностью. И теперь, на создание суперинтеллекта может понадобиться не столетие, а несколько десятков лет, что заставляет многих экспертов более серьезно отнестись к данной проблеме.
Наличие более высокого потенциала у ИИ, чем у человека, может оказаться большой проблемой, поскольку сложно предсказать его поведение. Лучшим образцом того, с чем человечество может столкнуться, является наша собственная эволюция. Человек не является самым сильным, самым большим или самым выносливым существом на планете, но именно он контролирует ее, потому что самый умный. Если у нас больше не будет данного преимущества, насколько можно быть уверенными, что все останется под нашим контролем?
По мнению большинства ученых, наша цивилизация будет процветающей, пока сохраняется баланс между ростом технологий и мудростью человека в их управлении.
Искусственный интеллект и блокчейн в здравоохранении: случаи практического использования и преимущества, о которых следует знать
ВОЗ использует блокчейн-платформу для борьбы с COVID-19
И вернемся к вопросу, который тревожит сегодня все человечество – это распространение коронавируса COVID-19. На сегодняшний Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) решила объединить усилия с ведущими технологическими компаниями и запустить blockchain-платформу с использованием технологии распределенных сетей и искусственного интеллекта для обмена данными о распространении пандемии.
Платформа разработана на базе блокчейна Hyperledger Fabric и предназначена для обнаружения носителей COVID-19 и выявления наиболее горячих точек заражения. В связи с угрозой для миллионов людей стало очевидно, что необходимо найти новые решения сбора информации о кризисной ситуации с коронавирусом.
В разработке MiPasa участвовали такие компании, как IBM, Microsoft Corporation, Oracle, Hace, а также университет Джона Хопкинса. Как видим, крупнейшие из конкурирующих ранее компаний в этот раз решили объединить свои усилия в попытке справиться с глобальным кризисом, который несет эпидемия коронавируса.
Проект предусматривает обмен информацией между государственными органами и учреждениями здравоохранения о состоянии здоровья людей в разных уголках планеты и анализ глобальных изменений, происходящих в связи с его распространением. При этом, благодаря технологии блокчейна, обеспечивается полная конфиденциальность данных о пациентах.
Судя по информации, размещенной на сайте проекта:
«MiPasa поможет в мониторинге и прогнозировании локальных и глобальных эпидемиологических тенденций и выявлении вероятных бессимптомных носителей, путем передачи больших данных о путях заражения и случаях заражения по всему миру, используя для этого ИИ».
К данному проекту подключились многие национальные учреждения здравоохранения из таких стран, как Китай, США, Канада, европейские центры по контролю и профилактике заболеваний, Объединенные Арабские Эмираты и другие.
Проект особенно актуален, поскольку в Интернете стало появляться много дезинформации и фальшивых новостей, а создание такой блокчейн-платформы позволяет ученным и исследователям из разных стран иметь доступ к информации, точность которой будет обеспечена поступлением данных непосредственно от медицинских учреждений.
Интересен тот факт, что такую универсальную платформу по сбору данных о коронавирусе удалось реализовать достаточно быстро, хотя обычно, создание такой блочной сети могло занимать около месяца и более. Это удалось сделать, в первую очередь, благодаря большому количеству вовлеченных сторон.
Блокчейн в здравоохранении: новый уровень использования технологий ИИ
Термин «блокчейн» многим из нас приходилось слышать и раньше, но далеко не всем известно об успешном применении технологии распределенных цепей и искусственного интеллекта в здравоохранении, что выводит ее на более высокий технологический уровень.
Каковы же преимущества их использования для поставщиков медицинских услуг и обычных пациентов? Давайте более углубленно рассмотрим, что эти технологии могут принести для медицинской промышленности.
О востребованности технологии распределенных блочных цепей и искусственного интеллекта в индустрии здравоохранения свидетельствуют следующие статистические данные:
- 40% руководителей здравоохранения внесли их в пятерку основных в своем списке приоритетов.
- Мировой рынок здравоохранения собирается потратить $5,61 млрд на данные технологии к 2025 году в рамках программы BIS Research
- Внедрение технологии поможет сэкономить для отрасли здравоохранения $100-150 млрд в год на содержание персонала и другие эксплуатационные расходы, а также снизит затраты, связанные с безопасностью и утечкой данных, сократит количество мошенничеств с контрафактной продукцией.
Что же такое блокчейн и почему он так ценен для системы здравоохранения?
Блочная сеть состоит из связанных блоков транзакций, которые хранятся в цифровых регистрах. Используемые для его создания криптографические методы позволяют каждому из авторизированных участников сети использовать его, но доступ сторонним лицам к имеющейся на нем информации заблокирован. Это является одним из самых главных преимуществ блокчейна: высокая безопасность конфиденциальных данных и невозможность изменений в уже внесенные данные, которые записаны в нем.
Кроме того, технология блокчейна, в совокупности с использованием искусственного интеллекта, позволяет ускорить операции по поиску нужной информации и автоматизировать многие из них, что экономит расходы, как для медицинских работников, так и для пациентов.
Давайте посмотрим, как медицинские работники планируют использовать эти технологии для улучшения своих медицинских услуг и какие реальные ценности их реализация принесет:
- Более эффективное управление данными пациента: быстрый и безопасный способ их анализа и передачи
Учитывая, насколько большое количество данных о пациенте, включая диагноз, лабораторные тестирования, номера социального страхования и кредитных карт будет храниться в системе зашифрованной цепочки блоков, недоступность их для сторонних лиц имеет важное значение. Хакерам практически невозможно взломать систему шифрования блокчейна, но, в то же время, каждый из пациентов сможет посмотреть результаты своих тестов, не опасаясь, что кто-то будет шпионить за самыми интимными подробностями его жизни. В то же время врачи могут легко получить эту информацию, не боясь посторонних глаз.
В связи с этим более 52% медицинских работников считают прозрачность одной из главных причин использования блокчейна в своей отрасли, как и оптимальный выбор препаратов, с помощью ИИ.
- Сохранение высоких стандартов безопасности данных и предотвращение их утечки
Это то, что беспокоит не только всех пользователей сети здравоохранения, но и Интернета в целом. Несмотря на общедоступность цепочки блоков, блокчейн предоставляет высокую степень защищенности передачи данных, что вызывает одобрение со стороны врачей и пациентов
- Контроль за финансовыми операциями в сфере здравоохранения
Блокчейн может упростить многие из этих процессов и уменьшить все виды проблем с оплатой. Бизнес-операции и ежедневные циклы дохода для медицинских учреждений могут быть оптимизированы.
- Управление цепочкой поставок лекарств и предотвращение появления контрафактных лекарств
Организация финансирования исследований в области здравоохранения заявила, что от 10 до 30% лекарств, являются поддельными и ежегодный оборот рынка контрафактной продукции достигает $200 миллиардов. Это тревожная тенденция, особенно для тех, кто нуждается в лечении.
Блокчейн и ИИ способны отследить любое из лекарств от этапа производства до поставок в аптеки и больницы, контролируя все жизненные циклы его создания и реализации.
- Совершенствование клинических испытаний и исследований в области здравоохранения, снижение уровня мошенничества
Проводя клинические испытания новых лекарств для изучения их эффективности, исследователи получают и регистрируют огромное количество данных. Блокчейн позволяет исследователям легко получить доступ ко всей информации при согласии участников испытаний, благодаря умным контрактам и временным меткам. При этом данный процесс гарантирует максимально достоверные результаты медицинских исследований, поскольку здесь отсутствует возможность изменить параметры испытания после попадания их в блочную сеть.
- Управление медицинской документацией
Многочисленные бумажные документы, которые необходимо заполнять врачам по каждому из пациентов, мы видим сами, посещая поликлинику или больницу. Сокращение объема бумажной работы при заполнении документации, позволит уменьшить временные затраты на рутину, освободив от нее врачей, которые смогут больше внимания уделять пациентам.
- Интеграция с носимыми устройствами IoT
Одной из самых замечательных инновационных возможностей блокчейна на данный момент является то, как их можно использовать с носимыми устройствами Интернета вещей. Это позволяет лучше контролировать медицинские записи, как пациентов, так и врачей.
Блокчейн может предоставить легко кодируемую, безопасную платформу для интеграции данных, которые содержатся на носимых устройствах для отслеживания физической активности и здоровья человека. Врачи, так же, как и пациенты, могут получать эти регулярно обновляемые данные, что позволит гораздо легче отслеживать негативные изменения или прогресс пациентов. Таким образом, внедрению технологий будет уделяться большое внимание, поскольку использование носимых устройств постоянно увеличивается.
Для большинства людей прогресс в развитии инновационных технологий – невероятно увлекательное событие, так как они способны реально преобразить наш мир в лучшую сторону. Но некоторым очень трудно доверять искусственно созданному существу, которое способно думать, как мы.