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Anton Dolgikh，DataArt 人工智能、医疗保健和生命科学主管 - 访谈系列
Anton Dolgikh 在医疗保健和生命科学实践中领导面向人工智能和机器学习的项目 数据艺术 并运营专注于使用机器学习方法解决业务问题的教育和培训开发人员。 在加入 DataArt 之前，Dolgikh 在比利时领先的私立研究型大学布鲁塞尔自由大学的复杂系统系工作。
最初是什么激发您追求人工智能和生命科学作为职业？
热衷于探索现象与事实之间的联系。我一直喜欢读书。我喜欢书。在大学里，我发现了一个新的信息来源——文章。在某些时候，似乎要获得完整的画面，从大量信息中结晶出美丽的真理几乎是不可能的。人工智能来了。统计学、机器学习，当然还有以人工智能为核心的自然科学，都在人类大脑对知识的渴求和所有法则都已知、没有黑匣子的世界之间架起了一座桥梁。
您目前正在教育和培训专注于使用 ML 方法解决业务问题的开发人员。 您是否更关注机器学习的某个特定领域，例如深度学习？
是的，深度学习是一种非常流行的工具，说实话，它是一种强大的工具。 我们不能忽视它。 我个人更喜欢经典算法的贝叶斯解释，甚至是神经网络和贝叶斯方法的组合——例如贝叶斯变分自动编码器。 但我相信，教导机器学习新手最重要的事情不是像神奇黑匣子一样盲目地使用机器学习机器，而是了解每种方法背后的基本原理。 一项必备技能是能够向商业受众解释所获得的预测。
2019年XNUMX月，您发表了一篇题为《我们准备好迎接机器放射科医生及其错误了吗？》的文章。在文章中，您概述了接受机器放射科医生和人类放射科医生结果的利弊。如果您必须在人类和机器之间做出选择，您会选择哪一个？为什么？
我更喜欢人类放射科医生。 并不是因为我有一些特殊知识，认为人工智能很容易出错，决策本质上是错误的。 不，这更多的是同理心和心理本质的问题。 我想在这个困难时期支持人类医生。 而且，我相信在不久的将来，我们只会看到人工智能增强人类的能力。
您最近写了一份名为“人工智能对寿命的影响.' 在本文中，您指出人工智能应该被视为寻求更长寿命的工具。 人工智能可以应用哪些更有前景的方法来延长人类寿命？
如今，人工智能的新工具开始在科学实验室中与经典仪器和方法一样运行。 这个事实本身就是有希望的。 人工智能的作用是帮助我们，而不是取代我们，应对充斥着实验室、甚至个人生活的大量数据。
同一份白皮书中还讨论了生物老年学研究基金会 AI 总监兼 Insilico Medicine 首席执行官 Alex Zhavoronkov 博士的说法，即将寿命延长到 150 岁并不是一个梦幻般的目标。 你相信2020年出生的孩子能活到120岁甚至150岁吗？
我想相信。 作为一名受过教育和信仰的科学家，我必须根据事实、了解该领域科学方法的进展来做出决定。 我们在遗传学、生物技术和医学领域取得了令人印象深刻的飞跃，这增强了我的信念。 不要忘记，延长寿命的成功很大程度上取决于健康的环境和健康的生活方式，因此我们必须为此努力。
在同一篇论文中，您提到了思想上传（超人类主义）的潜力。 您是否相信这最终会成为现实？您个人有何感受？
我想了很多。 坦白说，这让我感到沮丧。 我认为我们将个性与我们在镜子中看到的东西联系在一起，对我来说，很难将我的性格与我的身体分开。 尽管如此，这并不意味着这是不可能的。 而且，是的，我相信思想上传迟早会变得可行。 后果更难预见。
您目前是 DataArt 的人工智能、医疗保健和生命科学部门的负责人。 DataArt 目前正在进行哪些最有趣的项目？
我们有一个致力于新药开发的项目。 计算方法的发展如何推动和指导药物化学和药理学的进步是令人鼓舞的。 我们还做了大量的工作，应用人工智能从临床试验报告、医学文章和专业论坛等医学文本中提取信息。 这是一项艰苦的工作，但它让我们更接近医疗保健的数字化，我觉得这令人兴奋。
作为一个狂热的书迷，我还想问一下您推荐什么书？
- 朱迪亚珍珠“因果关系：模型、推理和推论”。 标题是不言自明的——这本书是关于因果关系的。 如果（有一天）我们想要拥有一个真正的人工智能，我们就必须教它推理因果关系；
- 如果您对因果和实践方法感兴趣，那么达芙妮·科勒 (Daphne Koller) 和尼尔·弗里德曼 (Nir Friedman) 的基础著作 “概率图模型：原理和技术” 将是正确的选择；
- 我们期望强大的人工智能能够理解我们。因此，我们必须教它语言。自然语言处理解决自然语言的理解问题。我心中有两个对我帮助很大的标题：
- 约夫·戈德堡, 自然语言处理中的神经网络方法（人类语言技术综合讲座）， 2017
- 克里斯托弗·D·曼宁、普拉巴卡尔·拉加万、辛里奇·许策 信息检索简介，2009
- 不确定下一本书是专门讨论人工智能的，但它展示了一种非标准的统计和预测方法，这对任何人工智能研究人员都有用：Bertrand S. Clarke、Jennifer L. Clarke 预测统计：模型之外的分析和推理
- 我会用一本科幻小说来结束这份清单：斯坦尼斯拉夫·莱姆（Stanislav Lem）， 星辰日记
关于 DataArt 您还有什么想分享的吗？
数据艺术 这是最近生活和活动几乎各个方面数字化趋势的一个很好的例子。 这种趋势增加了软件开发的责任，因为今天它不仅仅是为商店构建网站，在这种情况下，开发人员的错误所造成的后果微乎其微。 今天，如果开发人员的错误涉及控制核电站等功能的程序，则可能会成为全国性或世界性的灾难。 从广义上讲，DataArt 对软件开发的负责任态度让我对我们的开发充满信心，我很自豪能够成为公司和我们正在从事的工作的一部分。
至于最近的另一个项目，去年 DataArt 推出了一款名为“SkinCareAI”的原型应用程序，它可以分析皮肤图像以检测黑色素瘤的早期迹象。 SkinCareAI 采用机器学习 (ML) 技术的最新进展，由 DataArt ML 专家 Andrey Sorokin 为国际皮肤成像协作 (ISIC) 挑战而开发。
要了解有关我们其他一些项目和案例研究的更多信息，请访问 DataArt 医疗保健和生命科学 页面。
