Anton Dolgikh, vedoucí AI, Healthcare a Life Sciences ve společnosti DataArt – Interview Series

Anton Dolgikh vede AI a ML-orientované projekty v oblasti Healthcare a Life Sciences ve společnosti DataArt a organizuje vzdělávací a tréninkové programy pro vývojáře zaměřené na řešení obchodních problémů pomocí metod ML. Předtím, než začal pracovat ve společnosti DataArt, pracoval Dolgikh v oddělení složitých systémů na Université Libre de Bruxelles, vedoucí belgické soukromé výzkumné univerzity.

Co vás původně inspirovalo k tomu, abyste se věnovali AI a life sciences jako kariéře?

Úspěch v hledání souvislostí mezi jevy a fakty. Rád čtu. Miluji knihy. Na univerzitě jsem objevil nový zdroj informací – články. V určitém okamžiku se ukázalo, že získat úplný obraz, aby se z hmoty informací získala krásná pravda, je téměř nemožné. A tady přichází AI. Statistika, strojové učení a přírodní věda s AI na vrcholu všech pomáhají budovat most mezi lidským mozkem a světem, kde jsou všechny zákony známy a nejsou žádné černé skříňky.

V současné době vzděláváte a trénujete vývojáře, kteří se zaměřují na řešení obchodních problémů pomocí metod ML. Existuje nějaký konkrétní obor strojového učení, na který se zaměřujete více, například hluboké učení?

Ano, hluboké učení je velmi populární a, musím říci, mocný nástroj; nemůžeme ho ignorovat. Já osobně preferuji Bayesianovu interpretaci klasických algoritmů, nebo dokonce kombinaci neuronových sítí a Bayesianova přístupu – například Bayesian Variational Autoencoder. Ale věřím, že nejdůležitější věcí, kterou je třeba naučit nové ML vývojáře, je nepoužívat ML mašinerii jako černou skříňku, ale spíše chápat základní principy za každou a každé metody. Základní dovedností je schopnost vysvětlit předpovědi získané pro obchodní publikum.

V březnu 2019 jste napsal článek nazvaný ‘Jsme připraveni na strojové radiology a jejich chyby?’. V článku jste uvedl výhody a nevýhody přijetí výsledků od strojových radiologů ve srovnání s lidskými radiology. Pokud byste musel zvolit mezi lidským radiologem a strojem, který vám poskytne výsledky, který byste zvolil a proč?

Preferuji lidského radiologa. Ne proto, že mám nějaké speciální znalosti, že AI je silně náchylná k chybám a rozhodnutí jsou intrinsicky chybná. Ne, je to spíše otázka empatie a psychologické povahy. Chci podporovat lidské lékaře během tohoto obtížného období. Navíc věřím, že v nejbližší budoucnosti uvidíme pouze AI, která bude doplňovat lidské schopnosti.

Nedávno jste napsal bílý papír nazvaný ‘The Impact of Artificial Intelligence on Lifespan.’ V tomto papíru jste uvedl, že AI by mělo být považováno za nástroj ve snaze o delší život. Jaké jsou některé z více slibných metodologií, které AI může použít pro prodloužení lidského života?

Dnes je nový nástroj AI začíná fungovat ve vědeckých laboratořích na stejné úrovni jako klasické instrumenty a přístupy. Tento fakt sám o sobě je slibný. AI je zde, aby nám pomohlo, ne aby nás nahradilo, v boji s obrovskými množstvími dat, které zaplňují nejen laboratoře, ale i naše osobní životy.

Také v tomto bílém papíru je zmíněna tvrzení Biogerontology Research Foundation AI Director a CEO Insilico Medicine, Dr. Alexe Zhavoronkova, že prodloužení života na 150 let není fantastickým cílem. Věříte, že dítě narozené v roce 2020 bude moci žít 120 nebo dokonce 150 let?

Chci věřit. Jako vědec podle vzdělání a přesvědčení musím své rozhodnutí založit na faktech, na pochopení pokroku vědeckých metod v této oblasti. Učinili jsme působivý skok v oblastech genetiky, biotechnologie a medicíny obecně, a to posiluje mou víru. A nezapomeňme, že podstatná část úspěchu v prodloužení života je zdravé prostředí a zdravý životní styl, takže musíme na tom pracovat.

V tomto bílém papíru také zmiňujete potenciál pro uploadování mysli (transhumanismus). Věříte, že by to mohlo být jednou realitou, a jak se vám to osobně líbí?

Mnoho jsem o tom přemýšlel. Upřímně řečeno, cítím se frustrovaně. Domnívám se, že spojujeme osobnost s tím, co vidíme v zrcadle, a pro mě je obtížné oddělit mou osobnost od mého těla. Nicméně to neznamená, že je to nemožné. A ano, věřím, že dříve nebo později bude uploadování mysli proveditelné. Následky jsou mnohem těžší předvídat.

Jste目前 vedoucí AI, Healthcare a Life Sciences ve společnosti DataArt. Jaké jsou některé z nejzajímavějších projektů, na kterých společnost DataArt v současné době pracuje?

Máme projekt věnovaný vývoji nových léků. Je inspirující, jak se vyvinuly výpočetní metody, aby poháněly a směrovaly pokrok v medicínské chemii a farmakologii. Také děláme mnoho práce na aplikaci AI pro extrakci informací z lékařských textů, jako jsou zprávy z klinických studií, lékařské články a specializovaná fóra. Je to obtížná práce, ale přibližuje nás k digitalizaci zdravotnictví, a to mě baví.

Jako vášnivý milovník knih musím vás také zeptat, jaké knihy doporučujete?

• Judea Pearl “Causality: Models, Reasoning and Inference“. Název je sám o sobě vysvětlující – kniha je o kauzálních vztazích. Pokud (jednou) chceme mít pravou AI, musíme ji naučit rozumět příčině a účinku;
• Pokud máte zájem o kauzální a praktické metody, pak je fundamentální práce Daphne Koller a Nir Friedman “Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques” správnou volbou;
• Očekáváme, že silná AI bude schopna nás pochopit. Proto musíme naučit jazyk. Přirozené zpracování jazyka řeší problém porozumění přirozeným jazykům. Mám na mysli dvě tituly, které mi hodně pomohly:
  1. Yoav Goldberg, Neuronové sítě v přirozeném zpracování jazyka (Syntéza přednášek o lidském jazykovém technologii), 2017
  2. Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze Úvod do informační rešerše, 2009
• Nemám jistotu, zda je další kniha věnována AI, ale demonstruje netradiční přístup ke statistice a předpovědím, který bude užitečný pro každého AI výzkumníka: Bertrand S. Clarke, Jennifer L. Clarke Předpovědní statistika: Analýza a inference beyond models
• A ukončím seznam sci-fi knihou: Stanislav Lem, Hvězdné deníky

Je něco jiného, co byste chtěl sdílet o společnosti DataArt?

DataArt je vynikajícím příkladem nedávného trendu digitalizace téměř všech aspektů života a činnosti. Tento trend zvyšuje odpovědnost ve vývoji softwaru, protože dnes již není pouze o vytvoření webové stránky pro obchod, například, v případě, že chyba vývojáře bude mít minimální důsledky. Dnes chyba vývojáře může být národní nebo celosvětovou katastrofou, pokud se týká programu, který řídí fungování, například, jaderné elektrárny. Odpovědný přístup společnosti DataArt k vývoji softwaru v širokém smyslu mi dává důvěru v to, co vyvíjíme, a jsem velmi hrdý být součástí této společnosti a práce, kterou děláme.

Minulý rok společnost DataArt spustila prototyp aplikace nazvané ‘SkinCareAI’, která analyzuje snímky kůže, aby detekovala rané známky melanomu. Featuring the latest advancements in machine learning (ML) technology, SkinCareAI byla vyvinuta DataArt ML expertem Andreyem Sorokinem pro mezinárodní spolupráci v oblasti zobrazování kůže (ISIC) challenge.

Chcete-li se dozvědět více o některých našich dalších projektech a studiích, navštivte stránku Healthcare a Life Sciences společnosti DataArt.