Что, черт возьми, ИИ делает с COVID-19 ?

С тех пор врачи и ученые из Народной больницы Уханя под руководством доктора Линь Ли создали нейронную сеть, которая извлекает визуальные признаки из КТ грудной клетки и может отличать признаки больного коронавирусом от больного. «обычной», старой доброй пневмонией.

Alibaba, которую часто называют Amazon of China, разработала аналогичную систему обнаружения с использованием ИИ. Он может выполнить тест примерно за 20 секунд вместо 15 или около того минут, которые потребовались бы человеку для диагностики пациентов. Точность? Около 96 процентов, что на уровне или выше, чем у человека-доктора.

А еще есть китайский интернет-гигант Baidu, который создал систему искусственного интеллекта, используя камеры, оснащенные инфракрасными датчиками и распознаванием лиц. Система Baidu может определять температуру людей в общественных местах, таких как аэропорты и автобусные вокзалы, со скоростью около 200 сканирований в минуту. В авторитарной системе Китая любого, у кого температура выше нормы, власти отводят в сторону для дальнейшей проверки. Жутко, но видимо эффективно.

Это (как минимум) 4 победы для Китая, если вести подсчет. Есть еще кое-что, но вы поняли: Китай сразу же склонился к этой проблеме с COVID-19 с ИИ.

Однако, как и в случае со всем, что исходит из Китая, мы должны быть осторожны, воспринимая такую ​​информацию с долей скептицизма. Была ли какая-либо технология распространена и проверена некитайскими организациями? Насколько мне известно, некоторые из них действительно есть. Некоторые нет. Всякий раз, когда наш офис или один из наших сотрудников имеет дело с чем-либо, связанным с Китаем, велика вероятность того, что информация либо устарела, либо неточна, либо просто ложна.

Китай усердно работает над тем, чтобы выиграть гонку за превосходством ИИ. Иногда их прогресс поистине замечателен. Иногда это пропаганда.

По состоянию на 9 мая 2020 года в США (и остальном мире) по-прежнему нет единого стандарта для выявления и диагностики большого числа людей. Иногда врачи берут мазок из носа, иногда берут кровь. Это по-прежнему в значительной степени зависит от конкретного случая, и получение результатов теста может занять несколько дней. Это не только вызывает эмоциональный стресс сам по себе, но и усугубляется тем, что во многих случаях потенциальный носитель COVID19 находится в карантине.

Как еще искусственный интеллект помог улучшить диагностическую часть, помимо вышеупомянутых примеров из Китая?

На самом деле нет.

Дочитав до этого момента, вы, возможно, уже почувствовали, что это не будет обычная статья поклоняющаяся ИИ, которая может ухмыляться вам с экранов, убеждая вас в непогрешимой удивительности ИИ.

Нет, я разочарован, смущен и зол. Мы могли бы добиться большего успеха, и мы должны были это сделать.

ИИ должен и может сейчасбыть на том этапе, когда мы можем надежно «исправлять» подобные вещи. Но мы этого не делаем, и мы далеки от того, чтобы это стало реальностью. ИИ оказался посредственным и часто ненадежным союзником, когда дело доходит до обнаружения, диагностики, вакцинации и борьбы с COVID-19.

Несмотря на то, что предпринимается много больших усилий для борьбы с этим новым невидимым врагом, слишком много исследователей ИИ, особенно новых, все еще обеспокоены обучением своих алгоритмов, чтобы делать более качественные предсказания фотографий кошек или получать более высокие клики по рекламе. Мы тратим время и умы на тривиальные вещи, а неспособность сообщества ИИ оказать большее влияние на эпидемию, чем она, является одним из способов, которым мы сейчас расплачиваемся за нашу мелочность.

Это ни в коем случае не нападение на тысячи очень умных, очень преданных своему делу людей, которые усердно работают над созданием искусственного интеллекта, который может помочь нам в этом.

Однако это атака на наших политических лидеров: Я утверждаю, что отсутствие прогресса в области ИИ в значительной степени связано с серьезной близорукостью наших лидеров в отношении технологий и, в частности, искусственного интеллекта.

Представьте себе: правительство США выделило 300 млрд долларов США на погашение кредитов малому бизнесу. Это был провал: деньги ушли менее чем за 2 недели, и лишь небольшая часть предприятий, нуждающихся в помощи, действительно что-то получила. Теперь наши политики готовятся потратить еще много миллиардов, вероятно, с той же целью.

Что, если бы мы вложили эти 300 миллиардов долларов в исследования ИИ 10 лет назад? Держу пари, что мы не будем бегать в масках, беспокоясь о том, как прокормить свои семьи.

На самом деле мы делали это раньше, когда чувствовали, что что-то достаточно важное, чтобы играть за все шарики: Манхэттенский проект (да, ядерное оружие) стоил налогоплательщикам сумму, эквивалентную примерно 1% его ВВП в то время. Миссия Аполлон (высадить человека на Луну и благополучно вернуть его на Землю…) была ближе к 2,2% ВВП 1965 года, а на пике потребляла около 4,4% федерального бюджета.

Это большие деньги, но мы чувствовали, что это необходимо. Если мы хотим и чувствуем, что нам нужно что-то сделать, мы находим средства для этого. Так почему бы не использовать ИИ?

Понятно, что наши нынешние политические лидеры не считают, что искусственный интеллект обещает что-то вроде разработки технологии ядерной бомбы или отправки человека на Луну. Учитывая невероятный прогресс, который мы уже наблюдаем в области ИИ  — в основном благодаря инвестициям частного сектора, это, мягко говоря, удивительно. Наши дорогие лидеры должны скучать по ежедневным отчетам о потенциале ИИ. Должно быть, им не хватает бесчисленных книг, выступлений на TED, научных статей и рецензируемых публикаций о том, что ждет нас в будущем, ЕСЛИ мы вложим ресурсы в разработку этих технологий.

В поисках лекарства

Часто необходимо инвестировать миллиарды долларов и более десяти лет испытаний, прежде чем вакцина или лекарство могут быть выпущены на рынок. Денежная часть сейчас почти не имеет значения, но у нас нет такого времени.

Вот где искусственный интеллект действительно может помочь — ускорение разработки лекарства и вакцины.

В отличие от диагностического аспекта, ИИ действительно использовался несколькими способами, чтобы помочь найти как лекарство, так и вакцину.

Folding@Home, проект программного обеспечения для исследования заболеваний на основе распределенных вычислений, управляемый множеством ученых и врачей из Вашингтонского и других университетов и нанятый тысячами добровольцев на своих домашних компьютерах, активно проводит симуляции. для лечения COVID-19, структуры белка и многого другого. Кстати, если у вас есть компьютеры, которые ничего не делают, подумайте о том, чтобы пожертвовать компьютерное время Folding@Home. Или загрузите бесплатный клиент BOINC, чтобы легко присоединиться к другим проектам и настроить бездействующие системы, чтобы они приносили пользу, пока вы спите.

DeepMind, британская компания, которая создала знаменитую AlphaGo, систему искусственного интеллекта, которая обыграла лучшего в мире игрока в го Ли Седоля еще в 2016 и 2017 годах, тоже не молчит. В настоящее время DeepMind принадлежит Google (как, к сожалению, и многим ИИ), тем не менее, он также использует свои значительные вычислительные и человеческие ресурсы для борьбы с COVID-19. Следует отметить, что система глубокого обучения, созданная специально для поиска новой информации о структуре белков, связанных с COVID-19, показала себя превосходно, сократив время с месяцев до недель.

Однако наиболее многообещающее продвижение с использованием ИИ может быть связано с Доброжелательным ИИ. Их кандидат на лечение COVID-19, барицитниб, сейчас проходит клинические испытания в Eli Lilly.

Выявление шаблонов в данных и создание прогнозов на основе этих шаблонов — вот где сияет ИИ. Однако на момент написания этой статьи только одно лекарство, которое было разработано в основном с помощью искусственного интеллекта, находится даже на этапе клинических испытаний. Сумитомо Дайниппон Фарма.

Процесс создания лекарства завершился за один год, на что в противном случае ушло бы несколько лет. Именно такого прогресса мы все хотим от ИИ, не так ли?

Но это не ускоряет то, что будет дальше — этапы клинических испытаний. В Соединенных Штатах новые лекарства должны пройти 4 этапа, чтобы получить одобрение FDA. Таким образом, хотя быстрый процесс разработки, в значительной степени благодаря ИИ, является отличной новостью, это не гарантирует, что Exscientia или любая другая компания смогут справиться с этим с лекарством от COVID-19.

(ОБНОВЛЕНИЕ: с тех пор, как я начал писать эту статью, FDA ускорило испытания и одобрение некоторых многообещающих вакцин и лекарств)

Тем не менее, наша надежда и, честно говоря, наше требование должно состоять в том, чтобы мы могли использовать наши умные способности ИИ, чтобы найти лекарство или вакцину, или, в идеале, и то, и другое для нового коронавируса. Несколько компаний по всему миру, в том числе Moderna Therepeutics, Atomwise, Vir Biotechnology и Iktos, борются за лекарство и, предположительно, чтобы превзойти конкурентов, обычно используя свои собственные домашние нейронные сети для ускорения разработки лекарств.

Конкуренция, по сути, может быть истинным мотивирующим фактором для того, чтобы сделать это как можно быстрее. Эти компании тратят много денег и отказываются от других потенциально прибыльных проектов. Так что, хотя я не сомневаюсь в общей доброжелательности к человечеству, я подозреваю, что быть первой (и единственной?) компанией, которая создала и продала лекарство, — это довольно приличный пинок под спину для всех.

Компания Moderna Therapeutics, базирующаяся в Массачусетсе, может хранить секретный рецепт вакцины, скорее всего, с использованием мРНК (ищите там многообещающие материалы). Скрытная, но явно находящаяся в чем-то, Moderna должна была начать доклинические испытания в конце апреля в Сиэтле, штат Вашингтон. С помощью Национального института аллергии и инфекционных заболеваний Moderna может ускорить этапы тестирования и испытаний. Но будет ли это достаточно быстро?

Боты и дроны

Как доставить медикаменты в зараженные районы, не заразив курьеров и девушек? Дроны!

Terra Drone, среди прочего, использует беспилотные дроны для перевозки карантинных материалов и медикаментов между китайским центром по борьбе с болезнями и Народной больницей (звучит знакомо?), и теперь они находятся в других местах с большими удаленными областях, таких как Казахстан.

У Blue Ocean Robotics есть большие и крутые роботы UVD, которые патрулируют больничные этажи, убивая бактерии и вирусы с помощью ультрафиолетового излучения (так же, как это делает ваш модный новый воздухоочиститель, только в гораздо большем масштабе).

Отслеживание людей

Школа общественного здравоохранения Гарвардского университета и Facebook вместе с другими партнерами работают над обменом (предположительно) анонимными данными о местонахождении людей с помощью карт плотности населения. Это, в сочетании со знанием того, у кого может быть этот вирус, скажем, с использованием тепловизионных сканеров, упомянутых ранее, или температурного патча Verily, может многое сказать исследователям (и правительствам…) о том, где люди находятся в любой момент времени. время, где они были, и куда они идут.

Предположительно, это полезно, если у вас есть последняя переменная данных — часть «у кого есть вирус». Однако мой внутренний скептик не может поколебать идею о том, что эта технология отслеживания и обмена будет очень кстати практически для всех, кто хочет знать, где кто-либо был, находится или будет в любой момент времени.

Да, извините, я не застрахован от теорий заговора, особенно от моих собственных.

Говоря о теориях заговора и Facebook (и Google. Кажется, мы всегда говорим о Google, когда говорим об ИИ…), говорят, что оба технологических повелителя работают над защитой пользователей от теорий заговора (кхм!), а также от фальшивых новостей и ложная информация. Видео, предлагающие сомнительные альтернативные лекарства (например, змеиное масло), якобы быстро удаляются.

Кто решает, что правильно, а что нет? Теоретически, проверенные ученые делают. На самом деле, вероятно, какой-нибудь ботаник, работающий в кабинке Facebook.

Я мог бы продолжить. Действительно, существует больше примеров использования искусственного интеллекта в той или иной форме различными компаниями, правительствами и отдельными лицами. Дело в том, действительно ли мы сделали все, что могли?

Я не могу не думать: «Это оно?».

Хорошо, значит, ИИ помогает, но не так сильно?

COVID-19 был и остается учебным пособием для многих секторов, отраслей, технологий, здравоохранения и правительств. В целом сообщество ИИ не выдержало испытания.

Последние несколько лет мы не могли не увидеть очередной «прорыв» в машинном обучении и искусственном интеллекте в целом. Но сейчас, когда это действительно важно, изменения на удивление не впечатляют.

Гэри Маркус и Эрнест Дэвис правильно написали об этом в своей книге Перезагрузка ИИ: создание искусственного интеллекта, которому мы можем доверять. В своей честной и порой жестокой книге эти светила ИИ еще более прямолинейны, чем я здесь. По сути, их точка зрения заключается в том, что мы неправильно подходим к ИИ, и типы проблем, на решение которых мы тратим деньги и таланты с помощью машинного обучения, часто либо не важны, с ними можно было бы лучше справиться без ИИ, либо они решаются плохо.

Маркус и Дэвис входят в число (слишком) немногих авторитетных исследователей ИИ высокого уровня, которые признают, что мы сильно отстаем и нуждаемся в серьезных изменениях в нашем подходе к ИИ, если мы хотим пожинать плоды, которые нам обещали (и обещают друг другу ) в течение многих десятилетий.

Я считаю, что отсутствие реального прогресса в диагностике, тестировании и поиске вакцины и лекарства от COVID-19 иллюстрирует точку зрения Маркуса и Дэвиса.

В этой статье мы обнаружили некоторые компании и учреждения, которые добились определенного прогресса в обнаружении и диагностике COVID-19, а также в разработке вакцины или лекарства от него.Некоторый прогресс. Это просто недостаточно хорошо в 2020 году и просто неприемлемо в будущем.

В дополнение к замечаниям доктора Маркуса и доктора Дэвиса, я считаю, что правительства США и Европыне предоставляют достаточного финансирования, не вводят правила и, короче говоря, не поддерживают ИИ в способ, который требуется для истинного прогресса. Китай справляется с этим намного лучше, но я боюсь, что его мотивы в конечном итоге могут оказаться не такими безобидными.

Частные компании «инвестируют» миллиарды долларов в ту или иную форму ИИ. Если вы не занимаетесь ИИ, вы выбываете из игры, верно?

Ключевым моментом является то, что мы должны сделать ИИ правильно. У нас должно быть такое же финансирование, поддержка и связь, которые США предоставили для создания атомной бомбы и отправки человека на Луну.

Безусловно, есть горстка действительно выдающихся, замечательных компаний, которые несут ответственность за подавляющее большинство фактического, ощутимого прогресса в области искусственного интеллекта. К сожалению, это те же самые компании, чьи мотивы получения прибыли побуждали и, вероятно, будут продолжать побуждать их делать только то, что в наилучших интересах их прибыли, а время от времени социальная доброжелательность выбрасывается на публику ради хорошего пиара.

Основываясь на этих наблюдениях, я твердо убежден, что для того, чтобы мы действительно добились прогресса в области ИИ, мы должны значительно финансировать некоммерческие, публично подотчетные учреждения, единственной целью которых является исследование и разработка ИИ на благо человечества. . Если для вас это звучит как единороги и радуга, присядьте на минутку и взгляните с высоты птичьего полета на то, кто в настоящее время владеет ключами к королевству ИИ. Затем подумайте, какие двери могут открыть эти ключи. Будут ли это те, которые принесут пользу всем, или только горстка руководителей и акционеров частного сектора?