Сверхдержавы искусственного интеллекта  - читать онлайн книгу. Автор: Кай-фу Ли cтр.№ 36

Вторая волна ИИ обещает все это изменить. Основных этапов диагностики два: сбор данных (симптомы, анамнез, особенности окружающей среды) и прогнозирование коррелирующего с ними явления (болезни). Причем поиск различных корреляций и прогнозирование – это именно то, с чем превосходно справляются технологии глубокого обучения. При наличии достаточного объема данных (в нашем примере – медицинской информации) диагностический инструмент на основе ИИ смог бы превратить любого медика в гения диагностики – доктора, вылечившего десятки миллионов пациентов, обладающего сверхъестественной способностью обнаруживать скрытые корреляции, да еще и идеальной памятью в придачу.

Именно к этому стремится компания RXThinking. Основанный китайским исследователем ИИ, который долго проработал в Кремниевой долине и в компании Baidu, стартап обучает медицинские алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы в итоге превратить их в супердиагностов и отправить во все уголки Китая. Разработанное RXThinking приложение на основе ИИ призвано не заменить врачей, а значительно расширить их возможности. Оно служит для врачей своего рода навигатором, который предлагает им «лучший маршрут», основанный на анализе информации, но оставляет выбор за ними.

По мере того как алгоритм получает информацию о пациенте, он сужает круг поиска и уточняет вопросы, необходимые для завершения диагностики. Как только информации набирается достаточно, алгоритм выдает список возможных диагнозов и процент вероятности для каждого.

Несмотря на все достоинства приложения, право окончательного решения остается за врачом, который всегда может отклонить его рекомендации, – но следует учесть, что приложение, прежде чем давать их, просматривает более чем 400 млн историй болезни и постоянно сканирует самые свежие медицинские издания. Оно делает медицинское обслуживание мирового класса доступным всем слоям общества, невзирая на социальное неравенство, и позволяет всем врачам и медсестрам посвятить больше времени и сил решению задач, непосильных для машин, – например, поддерживать пациентов, когда диагноз не оставляет надежды.

Аналогичные принципы в настоящее время применяются и в правовой системе Китая – еще одной бюрократической структуре, в которой уровень квалификации сотрудников сильно различается в зависимости от региона. Компания iFlyTek активно внедряет ИИ в судопроизводство: она разработала инструменты и реализует пилотную программу в Шанхае, где данные по прошлым делам используются для консультирования судей – как при работе с уликами, так и при вынесении приговоров. С помощью инструментов распознавания речи и обработки естественного языка система сравнивает все представленные доказательства – показания свидетелей, документы, справочные материалы – и находит противоречивые факты. Затем она предупреждает судью о таких спорных моментах, чтобы тот мог инициировать дальнейшее расследование. Когда судья принимает решение, он может обратиться к другому инструменту ИИ за консультацией по поводу приговора. Этот «помощник» изучает факты: сведения о предыдущих судимостях ответчика, возраст, размер причиненных убытков и так далее. Его алгоритмы сканируют миллионы судебных записей по аналогичным делам. На основании изученной информации дается рекомендация: приговорить ответчика к тюремному заключению или штрафу. Судьи также могут просматривать похожие случаи, которые показывают им точки данных в системе координат X-Y. Достаточно нажать на одну из точек, чтобы получить подробную информацию об обстоятельствах дела, закончившегося определенным приговором.

Это процесс обеспечивает согласованность в работе системы, включающей более 100 000 судей, и помогает выявить тех, чьи методы работы выходят за рамки нормы. В одном из районов Китая ИИ даже используется для аттестации и ранжирования всех прокуроров по эффективности их работы ^[57]. Некоторые американские суды внедрили аналогичные алгоритмы консультирования для оценки риска новых правонарушений в случае условно-досрочного освобождения, хотя использование этого новшества уже было оспорено в вышестоящих судах из-за отсутствия прозрачности.

Как и «навигатор» для врачей RXThinking, все судебные инструменты iFlyTek – это просто инструменты, помогающие человеку принимать обоснованные решения. Полученные на основе анализа данных рекомендации могут компенсировать предвзятость, которую иногда проявляют даже опытные судьи. Американские ученые определили, что расовая принадлежность жертвы и подсудимого в значительной степени влияет на приговор. Влияют на него и иные факторы, хотя и менее вредоносные, чем расизм: исследование работы израильских судей показало, что самые суровые приговоры судьи выносят перед обедом, а после него чаще принимают решения в пользу условно-досрочного освобождения.

Так какая же страна станет лидером в сфере услуг на основе ИИ для бизнеса?

Сегодня бесспорное лидерство в этой области удерживают Соединенные Штаты (90 к 10), но я считаю, что через пять лет Китай несколько сократит разрыв (70 к 30), причем его правительство больше стремится использовать практические достижения в области ИИ на благо общества. Соединенные Штаты обеспечивают себе превосходство, оперативно внедряя достижения этой технологии, например ИИ-оптимизацию в банковской, страховой и других отраслях, где накоплены большие объемы структурированных данных. Нет никаких сомнений в том, что Китай будет отставать в корпоративном применении ИИ, но зато он способен обойти США за счет государственных услуг и отраслей, где может сработать эффект «чехарды». Незрелая финансовая система страны и дисбаланс в сфере здравоохранения открывают перед новаторами невероятные перспективы. С помощью ИИ для бизнеса эти слабые отрасли можно превратить в сильные, в корне модернизировав их.

Приложения ИИ второй волны оказывают непосредственное влияние на реальный мир, но сами алгоритмы все еще действуют на основе цифровой информации, получаемой опосредованно – через людей. Третья волна изменит это. ИИ обретет собственные глаза и уши.

До появления ИИ все машины были глухими и незрячими. Конечно, вы и раньше могли делать цифровые фотографии или аудиозаписи, но компьютеры не понимали их смысла. С точки зрения обычного компьютера, фотография – просто хаотический набор пикселей, который ему положено хранить. В понимании iPhone песня – это последовательность нулей и единиц, при воспроизведении которых человек получает наслаждение. Однако с появлением ИИ восприятия все меняется. Алгоритмы могут теперь объединять пиксели фотографий или видеозаписей в значимые кластеры и распознавать объекты, пользуясь теми же механизмами, что и наш мозг: вот золотой ретривер, вот светофор, а вот твой брат Патрик, и так далее. То же самое касается и аудиоданных. Вместо того чтобы просто хранить звуковые архивы в виде последовательностей битов, алгоритмы теперь научились понимать слова, а зачастую и целые предложения. Третья волна ИИ – это постоянное увеличение таких его возможностей и все более глубокое проникновение во все области нашей жизни. Окружающий нас мир будет оцифровываться благодаря распространению датчиков и интеллектуальных устройств. Эти устройства превращают реалии физического мира в цифровые данные, которые затем могут быть проанализированы и оптимизированы с помощью алгоритмов глубокого обучения. Amazon Echo оцифровывает звуковую среду в домах. «Умный город» от Alibaba переводит городские транспортные потоки в цифровую форму, наблюдая за ними с помощью камер и применяя средства ИИ для распознавания объектов. Камеры Apple iPhone X и Face++ выполняют ту же самую оцифровку для лиц, используя полученные данные для защиты телефонов или цифровых кошельков.