Искусственный интеллект все-таки еще "довольно тупой"
Недавно мы писали о том, что перед завершившейся в конце февраля конференцией HIMSS 2017 представители Онкологического центра доктора Андерсона (M.D. Anderson Cancer Center) в Хьюстоне (США) объявили, что они "заморозили" проект внедрения Watson, хотя после начала сотрудничества в 2012 году они уже вложили в этот проект минимум $62.1 млн. В прессе начали распространяться слухи о проблемах Watson.
В сущности, это связано не с проблемами Watson, а скорее с незрелостью самой технологии искусственного интеллекта. В частности, об этом на HIMSS 2017 говорил глава клиники Майо (одна из крупнейших больниц США) Крис Росс, который в своем выступлении отметил как преимущества этих технологий, в частности, IBM Watson, так и их недостатки, пишет MedCity News. По его словам,
Искусственный интеллект все еще довольно тупой. И я говорю это не в пренебрежительном виде.
В своем выступлении он отметил существующие ограничения этой технологии, которая зависит от обработки гигантского количества информации. Вот как он описывает существующую ситуацию, оговорившись, что, не исключено, его слова станут причиной "возможной драки":
Сегодня искусственный интеллект все еще полностью работает на основе т.н. семантической модели, которая опирается на понимание языка, отношение слов друг к другу и их использование при построении предложений. Поэтому единственный способ, с помощью которого он работает, это обработка гор информации с целью получения статистически значимых связей, которые могут затем использованы для получения других знаний и связей.
Поэтому искусственный интеллект напоминает двухлетнего ребенка, который только учится говорить и ходить, а также в том, как он взаимодействует с окружающим миром. Я по понятным причинам не положу руку на горячую плиту, но это совсем не очевидно для 2-летнего ребенка.
Искусственному интеллекту не хватает онтологической модели, с помощью которой мы можем описать структуру абстрактным образом. Watson не понимает, что такое пациент или врач, что такое больница, в чем суть лекарства и как оно влияет на пациента, и какие взаимоотношения между всем выше указанным и результатом лечения.
И непонятно, что делать, поскольку с помощью этих технологий невозможно описать абстрактную концепцию и методику ее применения.
Поэтому, пока мы все еще используем такие "сырые" технологии семантической модели, т.е. наш двигатель имеет только одну лошадиную силу, то единственное место, где эта технология может применяться, это область, где есть глубокие и богатые наборы данных с узким диапазоном вариаций. Эти вариации позволяют искусственному интеллекту искать какие-либо связи и получать таким образом знание.
В связи с этим во время обсуждения выступления Росса главный управляющий директор аналитической группы PricewatrehouseCoopers Джеймс Голден отметил, что сейчас необходимо обратить внимание на технологии глубокого обучения. Это раздел технологий машинного обучения, алгоритмы которого пытаются найти смысл или модель абстрактных данных. Эти алгоритмы разработаны таким образом, чтобы функционировать как нейронные сети, примерно так, как это делает человеческий мозг.
Интересно, что представитель IBM в этой дискуссии решил не ввязываться в "кулачный бой" с главой клиники Майо, частично согласившись, что Watson все еще "ребенок".
