Эта ИИ программа уже освоила игру “Jeopardy!”. Теперь она приступит к изучению онкологических заболеваний.
В финале телевикторины Jeopardy, где против ИИ программы Watson компании IBM сражались лучшие игроки, один из участников, в знак уважения, рядом со своим ответом на вопрос приписал: «От всей души приветствую наших новых компьютерных союзников»
Сейчас даже доктора высказываются похожим образом. «Мне хотелось бы пожать Watson руку», говорит Марк Крис, врач-онколог из онкологического центра Слоан-Кеттеринг в Нью-Йорке. Он с воодушевлением говорит о том дне в конце 2013 года, когда Watson, который сейчас является его студентом, окончит полный курс обучения и будет готов помогать врачам в онкологическом центре с постановкой верных диагнозов и определением подходящих курсов лечения.
Для Watson это будет весьма неплохой карьерный рост, который, однако, ученые из IBM предвидели с самого начала. Там надеются, что Watson, ИИ программа с исключительными возможностями по обработке естественных языков, станет абсолютно необходимой в сфере здравоохранения. Впервые Watson продемонстрировала свои возможности в игре «Jeopardy» (аналог «Своей игры»), в вопросах которой активно используются каламбуры и игры слов. Для решения каждого вопроса Watson нужно было разобраться в непростом английском, понять сложные формулировки, после чего произвести поиск по более чем 200 миллионам страниц текста.
После прохождения аналога мед. института Watson сможет понимать историю болезни пациента, исследовать результаты анализов, проводить поиск в медицинской литературе, и выдавать рекомендации по лечению. Для того чтобы задачу было проще контролировать, Watson на данном этапе ограничили изучением только онкологических заболеваний. В настоящий момент Watson изучает рак легких и рак груди, но вскоре приступит к освоению и других типов рака.
Крис, специалист по раку легких, сотрудничает с IBM над первой итерацией. Он признает, что проект является всего лишь экспериментом на стыке медицины и технологии, однако он полагает, что по результатам данного эксперимента будет создан реальный инструмент. Крис отмечает, что сейчас, во многих случаях онкологии, врачам совсем непросто определить какой именно из имеющихся в их распоряжении препаратов химиотерапии был бы наиболее эффективным. «Иногда все достаточно очевидно: если произошло определенное генетическое изменение, то следует прописать препарат, нацеленный на исправление данного изменения. Однако сейчас для подавляющего числа пациентов не существует такой прямолинейной связи между их физическим состоянием и тем, какое лечение им следует прописать. Сегодня у нас есть множество различных лекарств, которые могут помочь и правильный выбор наиболее подходящего из них может иметь для пациента огромное значение»,- говорит он.
WATSON: Сервера исследовательского центра IBM в Йорктаун Хайтс, Нью-Йорк, выделенные под проект Watson.
Фото: IBM
Врачи находятся в затруднении, но тут на сцене появляется Watson. Он может прошерстить тысячи схожих случаев онкологии, сравнить результаты лечения, провести обзор новейших достижений, сведения о которых разбросаны по сотням медицинских журналов, после чего выдать свои рекомендации по лечению. Крис поясняет, что целью в данном случае является воспроизведение того процесса принятия решений, который осуществляет врач-онколог из Слоан-Кеттеринг. «Предположим в маленьком городке есть врач-онколог, и вот он внезапно получает доступ ко всем медицинским журналам и может воспользоваться знаниями и опытом лучших специалистов Слоан-Кеттеринг»,- говорит Крис. Он подчеркивает, что Watson никогда не заменит врача-человека, однако она может давать советы и у неё есть свой первоклассный совещательный голос. «Для врачей это замечательный инструмент, да и пациентам с ним будет спокойнее», — говорит он.
В сражении с участниками телевикторины, Watson расположилась между двумя наиболее успешными игроками “Jeopardy!” за все время существование игры. На её анимированной аватарке была изображена эмблема IBM «Разумная планета», лучи света которой нередко сияли зеленым, показывая что Watson находится на пути к победе.
Программе с легкостью удавалось разобраться в самых сложных вопросах. Так, например, на вопрос по теме «Розыск литературных персонажей», который звучал как «Разыскивается преступник, осужденный за 12-летнее поедание воинов конунга Хродгара. Дело поручено офицеру Беовульфу» Watson своим механическим компьютерным голосом ответила верно: «Гре́ндель». В нижней части экрана телезрителям показывали первую тройку результатов поиска ответа на вопрос, вместе со степенью уверенности программы в каждом из ответов. Когда Watson называла чудовище из эпической англосаксонской поэмы «Беовульф», которое пожирало людей конунга, у неё было 97-процентная уверенность в правильности ответа.
В исследовательской группе IBM Research знали, что Watson не сможет выиграть “Jeopardy!” только лишь силами всеобъемлющей базы данных. Программе также было необходимо научиться интерпретировать запутанные подсказки. Подобно ребенку программе необходимо было научиться понимать. Но у IBM не было времени, чтобы объяснить компьютерной программе все на свете, поэтому им пришлось использовать изощренные методы машинного обучения, для того чтобы Watson побыстрее смогла набрать скорость работы. В программу были введены десятки тысяч пар «вопрос-ответ» из прошлых игр “Jeopardy!”, для того чтобы Watson могла сформировать свои правила по выводу верных ответов. Затем программа была протестирована с помощью новых вопросов. В случае, когда ответ был правильным, Watson отмечала, каким именно алгоритмам, из имеющихся в её распоряжении, удалось построить верную цепочку поиска и привести к правильному ответу.
Мартин Кон, главный научный консультант по медицинским вопросам, в группе занимающейся разработкой систем оказания медицинской помощи в IBM Research, говорит, что схожий процесс будет и в Слоан-Кеттеринг. «Программе дадут информацию о различных случаях болезни и принципах лечения, а она должна будет выдавать свои рекомендации»,- говорит он. Как и в игре “Jeopardy!” Watson должна будет выдавать ранжированный список вероятных решений и отображать степень своей уверенности в каждом из них. «Затем один из врачей-онкологов скажет ‘Да, предложение Watson звучит разумно’ или наоборот ‘Предложение Watson это полная бессмыслица’», — говорит Кон. Таким образом, будет произведено обучение Watson и установлена степень доверия к её ответам.
По словам Ари Кэролайна, директора по стратегическим инициативам и количественному анализу в Слоан-Кеттеринг, который осуществляет надзор за процессом машинного обучения Watson в онкологическом центре, в настоящий момент команда из Слоан-Кеттеринг вводит в Watson примеры клинических случаев имеющих всю необходимую информацию для разработки плана лечения. На следующем этапе Watson получит примеры таких случаев заболеваний, в которых информации недостаточно, и Watson будет необходимо отметить, чего именно ей недостает.
ЧЕМПИОН: Watson наголову разбила своих противников-людей в двух играх “Jeopardy!” вышедших в эфир в феврале 2011г. Фото: Сет Вениг / Ассошиейтед Пресс
«Как ни странно, но Watson может запрашивать информацию у пользователя», — говорит Кэролайн. «Watson может сказать: ‘Я могу выдать ответ прямо сейчас, но буду уверена в нем только на 30 процентов, что не очень то хорошо. Для того чтобы получить ответ в котором я буду уверена больше выдайте мне, пожалуйста, информацию о молекулярной патологии, которая связана с результатами этих конкретных тестов’»
Во время триумфального выступления Watson в телевикторине “Jeopardy!” Дэвид Феруччи, ведущий исследователь компании IBM по данному проекту, рассказывал о мотивах, которые побудили компанию так много инвестировать в разработку Watson. «Желание решить эту задачу просто непреодолимо», — говорит Ферручи, — «ведь когда мы стремимся решить задачу понимания естественного языка, то, по сути, мы желаем проникнуть в самую суть того, что мы считаем человеческим интеллектом».
Обработка естественного языка может стать отправной точкой для широкого спектра различных приложений. В IBM уже подумывают над другими сферами применения для Watson, например, над её применением в сфере финансового анализа. Однако специализация требующаяся «доктору» Watson-у говорит, о том, что IBM ставит своей целью сделать из Watson не врача общей практики, и даже не всезнающего врача-онколога, а скорее эксперта по определенным типам рака. Похоже, что всякая область деятельности, которой Watson занимается, приносит с собой свой специализированный язык и поднимает новые вопросы.
Никто не знает об этом лучше Кэролайна, который занимается всеми тонкостями обучения Watson медицине. «Это абсолютно не похоже на автоподключение типа ‘plug and play’»,- говорит он. – «Не существует такого готового инструмента по обработке естественного языка, который можно было бы просто подключить, и он сразу стал бы интерпретировать все что угодно».
Но, несмотря на свою специализацию, Watson все же представляет собой большой шаг в направлении создания универсального искусственного интеллекта, сравнимый с вторжением IBM ранее в область разработки непревзойденных игровых систем искусственного интеллекта. Система Deep Blue разработанная компанией IBM, победившая в 1997 году тогдашнего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, кроме игры в шахматы не умела делать ничего, даже в шашки играть не могла.
Нам еще предстоит узнать, сможет ли Watson рассчитывать на повторение своего успеха, добавляя себе знания в новых практических сферах. Проект продемонстрировал заманчивый потенциал машин умеющих общаться с нами на одном языке, однако в то же время он служит напоминанием, что нам пока ещё рановато признавать поражение от наших компьютеров.
Первоначально данная статья была опубликована в печатной версии журнала «IEEE Spectrum», под названием «Watson Goes to Med School».
Автор: darkeol
