Искусственный интеллект не может создать вакцину от COVID-19

Для того, у кого есть молоток - каждая проблема выглядит как гвоздь - и, как и ожидалось, технический сектор усердно работает, забивая каждый гвоздь, который он может найти. Но аналитические возможности современной ситемы данных искусственного интеллекта ограничены при попытке решить проблему возможного излечения от коронавируса.

Можно только ждать - и, конечно, порадоваться - что компании с огромными вычислительными ресурсами пытаются каким-то образом применить эти ресурсы для глобальной борьбы с вирусом.

В некотором смысле эти усилия чрезвычайно важны. Например, можно применить контекстно-зависимый текстовый анализ Semantic Scholar к тысячам статей об известных коронавирусах, чтобы сделать их доступными для поиска исследователями по всему миру. А цифровые инструменты для совместной работы, доступные в глобальном масштабе для исследовательских центров и органов здравоохранения, находятся за пределами того уровня, в котором они находились во время последнего кризиса в области здравоохранения.

Однако, другие усилия могут дать ложное чувство прогресса. В частности, одной из областей, в которой ИИ и технологии достигли значительных успехов, является открытие лекарств. Многочисленные компании были основаны и привлекли сотни миллионов долларов, обещая использовать ИИ для ускорения процесса, с помощью которого можно идентифицировать новые вещества, влияющие на состояние здоровья.

Коронавирус является естественной целью для такой работы, и уже некоторые компании и исследовательские организации рекламируют ранние цифры: выявлено 10 или 100 таких веществ, которые могут быть эффективными против коронавируса. Такие типы статей собирают читателей вокруг красивых заголовков вроде «ИИ нашел 10 возможных способов лечения коронавируса» и тому подобное. Но, по факту, ключевое слово здесь «возможных», то есть, открывая такую статью, сразу понимаешь, что это все теория, а в реальности - вакцина еще будет разработана не скоро.

Дело не в том, что эти приложения ИИ плохие, а в том, что они работают по четко заданным алгоритмам. Если ваш анализ больших данных трафика поддерживает или подрывает предложенную политику ограничения вариантов таким образом, это одно. Если анализ дает десятки возможных вариантов действий, любое из которых может оказаться тупиковым или даже нанести ущерб текущим усилиям, это совсем другое.

Поэтому такие действия, предпринимаемые технологическими компаниями, не всегда эффективны и техно-компании при необходимости расстаются со своими решениями, как только они будут предложены. Любой метод лечения требует изнурительной процедуры и серии реальных тестов, даже чтобы быть исключенным как возможность, не говоря уже о том, что он будет эффективен. Даже препараты, уже одобренные для других целей, должны быть повторно протестированы для новых испытаний, прежде чем их можно будет ответственно применять в больших масштабах.

Кроме того, новые вещества, которые часто являются результатом такого типа процесса открытия лекарств, не гарантируют реалистичный путь производства даже в масштабе тысяч доз, не говоря уже о миллиардах. Это совершенно другая проблема! (Хотя, надо сказать, другие компании ИИ работают над этим.)

Будучи механизмом генерации потенциальных возможностей, эти подходы неоценимы, но проблема не в том, что нет потенциальных клиентов - это все, что может сделать сейчас мир, чтобы отследить лидирующие позиции, с которых он начинал. Опять же, это не означает, что никто не должен проводить идентификацию кандидатов на вакцину, а то, что они должны рассматриваться такими, какие они есть: список задач с неопределенными результатами, которые должны выполнять другие люди.

Точно так же методика «ИИ», с помощью которой, скажем, рентгенограмма грудной клетки может автоматически анализироваться с помощью алгоритма, - это то, что может быть полезным в будущем, и ее следует применять, но важно поддерживать ожидания в соответствии с реальностью. Через год или два для этой цели могут быть созданы лаборатории телездравоохранения. Но никому этой весной не будет поставлен диагноз коронавируса от доктора ИИ.

Другие места, где алгоритмические прогнозы и эффективность были бы желательны в другое время, будут отклонять их во время экстренного реагирования, где все должно быть обдуманным и проверенным трижды, а не умным и новым. Наиболее привлекательные и популярные подходы для быстро меняющихся стартапов редко бывают подходящими для глобального кризиса, затрагивающего миллионы жизней и тысячи взаимосвязанных действий.

Мы счастливы, когда производитель автомобилей перепрофилирует свои заводы на производство масок или аппаратов ИВЛ, но мы не ожидаем, что он разработает новые лекарства или вакцину. Точно так же мы не должны ожидать, что те, кто работает над открытием лекарств, будут чем-то большим, но сейчас ИИ имеет репутацию чего-то вроде магии, так как его результаты в какой-то степени сверхчеловеческие. Как уже неоднократно отмечалось ранее, иногда «лучшие» процессы просто быстрее дают неправильный ответ.

Работа в области цифровых технологий в биотехнологической промышленности в целом необходима, однако в условиях надвигающегося кризиса в области здравоохранения она совершенно не подходит для смягчения последствий кризиса. Но этого не следует ожидать ни от непрофессионала, читающего только заголовки, ни от технологий, которые находят в таких достижениях больше обещаний, чем оправдано.

По материалам: Techcrunch

Источник: internetua.com

Новости портала «Весь Харьков»