DataArt’ta AI, Sağlık ve Yaşam Bilimleri Bölüm Başkanı Anton Dolgikh – Röportaj Serisi

Anton Dolgikh, DataArt’ta AI ve ML odaklı projeleri yönetiyor ve iş sorunlarını ML yöntemleriyle çözmeye odaklanan geliştiriciler için eğitim ve eğitim programları düzenliyor. DataArt’a başlamadan önce, Dolgikh, Belçika’nın önde gelen özel araştırma üniversitesi olan Université Libre de Bruxelles’in Karmaşık Sistemler Bölümü’nde çalıştı.

Sizi AI ve yaşam bilimleri alanına yönlendiren şey nedir?

Fenomenler ve gerçekler arasındaki bağlantılar arayışı. Her zaman okumayı severim. Kitapları severim. Üniversitede, yeni bir bilgi kaynağı keşfettim – makaleler. Bir noktada, tüm bilgilerin tamamını elde etmek, güzel gerçeği bilgi yığınından çıkarmak neredeyse imkansız görünüyordu. Ve burada AI devreye giriyor. İstatistik, makine öğrenimi ve doğal bilim, AI’nin başında, insan beyninin bilgi susuzluğu ve tüm yasaların bilinen, kara kutuların olmadığı bir dünya arasında köprü kurmaya çalışıyor.

Şu anda, iş sorunlarını ML yöntemleriyle çözmeye odaklanan geliştiricileri eğitiyorsunuz. Derin öğrenme gibi belirli bir makine öğrenimi alanına odaklanıyor musunuz?

Evet, derin öğrenme çok popüler ve güçlü bir araç; onu görmezden gelemeyiz. Kişisel olarak, klasik algoritmaların Bayesian yorumunu veya sinir ağları ve Bayesian yaklaşımın bir kombinasyonunu tercih ediyorum – örneğin, Bayesian Variational Autoencoder. Ancak, yeni ML uzmanlarına, ML makinelerini kör bir sihirli kutu olarak kullanmak yerine, her yöntem arkasındaki temel ilkeleri anlamalarını öğretmenin daha önemli olduğuna inanıyorum. İş audience için elde edilen tahminleri açıklama yeteneği, bir zorunluluk becerisidir.

Mart 2019’da, “Makine Radyologları ve Hataları için Hazır mıyız?” adlı bir makale yazdınız. Makalede, insan radyologlarından ziyade makine radyologlarından gelen sonuçları kabul etmenin artıları ve eksilerini açıkladınız. İnsan veya makine size sonuçları verdiğinde, hangisini tercih ederdiniz ve neden?

İnsan radyologunu tercih ederim. AI’nin hatalara eğilimli olduğu ve kararların doğuştan yanlış olduğu konusunda özel bir bilgiye sahip olduğum için değil. Hayır, daha çok empati ve psikolojik doğa meselesi. Bu zor dönemde insan doktorlarını desteklemek istiyorum. Ayrıca, gelecekte yalnızca AI’nin insan yeteneklerini artıracağına inanıyorum.

Son olarak, “Yapay Zeka’nın Ömür Boyu Etkisi” adlı bir beyaz kitap yazdınız. Bu kitapta, AI’nin ömür boyu uzatma arayışında bir araç olarak görüldüğünü belirttiniz. Ömür boyu uzatma arayışında AI’nin uygulayabileceği bazı vaat edilen yöntemler nelerdir?

AI, klasik araçlar ve yaklaşımlarla birlikte bilimsel laboratuvarlarda çalışmaya başlıyor. Bu fatto itself vaat ediyor. AI, bizi, laboratuvarlarda ve hatta kişisel hayatlarımızda boğulan büyük miktarda veriyle başa çıkmaya yardımcı olmak için burada.

Aynı beyaz kitapta, Biogerontology Araştırma Vakfı AI Direktörü ve Insilico Medicine CEO’su Dr. Alex Zhavoronkov, 150 yaşına kadar yaşamayı fantastik bir hedef olarak görmediğini iddia etti. 2020’de doğan bir çocuğun 120 veya hatta 150 yaşına kadar yaşayabileceğine inanıyorum?

Inanmak istiyorum. Bilimadamı olarak eğitim ve inançla, kararlarımı gerçeklere ve bu alanda bilimsel yöntemlerin ilerlemesine dayandırmam必要. Genetik, biyoteknoloji ve tıp alanlarında etkileyici bir sıçrama yaptık ve bu, inancımı güçlendiriyor. Ve sağlıklı bir ortam ve sağlıklı bir yaşam tarzı, ömür boyu uzatmadaki önemli bir başarının parçası, bu nedenle bunlarla çalışmamız gerekiyor.

Aynı kitapta, zihin yükleme (transhümanizm) konusundan da bahsettiniz. Bu sonunda gerçek olabileceğine inanıyorum ve kişisel olarak nasıl hissediyorsunuz?

Üzerinde çok düşündüm. Açıkçası, frustrasyon hissediyorum. Kişiliğimizi, aynada gördüğümüz şeyle ilişkilendirdiğimize inanıyorum ve benim için bedenimden karakterimi ayırmak zor. Bununla birlikte, bu, mümkün olmayacağı anlamına gelmiyor. Ve evet, zihin yükleme sonunda mümkün olacağına inanıyorum. Sonuçları daha zor tahmin etmek.

Şu anda DataArt’ta AI, Sağlık ve Yaşam Bilimleri Bölüm Başkanı’sınız. DataArt’ın şu anda üzerinde çalıştığı en ilginç projeler nelerdir?

Yeni ilaç geliştirme projesi var. Bilgisayarlı yöntemlerin, ilaç kimyası ve farmakoloji alanındaki ilerlemeyi nasıl yönlendirdiği ve beslediği ilham verici. Ayrıca, tıbbi metinlerden bilgi çıkarmaya yönelik çok çalışıyoruz – klinik deneme raporları, tıbbi makaleler ve uzman forumlar. Zor iş, ama bizi sağlık hizmetlerinin dijitalleştirilmesine yaklaştırıyor ve bunu heyecan verici buluyorum.

Kitap aşığı olarak, DataArt hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

DataArt, hayatın ve faaliyetlerin几乎 her yönünün dijitalleştirilmesine yönelik recent trendin mükemmel bir örneği. Bu trend, yazılım geliştirmede sorumluluğu artırıyor, çünkü bugün bir geliştiricinin hatası, örneğin bir nükleer santralin işleyişini kontrol eden bir programı içeriyorsa, ulusal veya küresel bir felaket olabilir. DataArt’ın yazılım geliştirmeye sorumlu yaklaşımı, geliştirdiğimiz şeyde bana güven veriyor ve şirketin ve yaptığımız işin bir parçası olmaktan gurur duyuyorum.

Son olarak, DataArt, geçen yıl cilt kanseri belirtileri tespit etmek için cilt görüntülerini analiz eden bir prototype uygulama olan ‘SkinCareAI’yi başlattı. En son makine öğrenimi teknolojilerini kullanan SkinCareAI, DataArt ML uzmanı Andrey Sorokin tarafından Uluslararası Cilt Görüntüleme İşbirliği (ISIC) challenge için geliştirildi.

Diğer projelerimiz ve vaka analizlerimiz hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen DataArt’ın Sağlık ve Yaşam Bilimleri sayfasını ziyaret edin.