Anton Dolgikh，DataArt 人工智能、医疗和生命科学负责人 – 采访系列

Anton Dolgikh 领导 DataArt 的人工智能和机器学习项目，专注于医疗和生命科学领域，并开展教育和培训开发人员，致力于使用机器学习方法解决商业问题。在加入 DataArt 之前，Dolgikh 曾在比利时私立研究大学布鲁塞尔自由大学的复杂系统系工作。

是什么最初激发您从事人工智能和生命科学事业的兴趣？

对寻找现象和事实之间的联系的热情。我一直喜欢阅读。我爱书。在大学里，我发现了一种新的信息来源 – 文章。在某个时候，为了获得完整的图景，为了从大量信息中提炼出美丽的真理，几乎是不可能的。而这里就出现了人工智能。统计、机器学习和自然科学与人工智能一起，共同构建了人脑对知识的渴望和一个所有规律都已知、没有黑盒子的世界之间的桥梁。

您目前教育和培训开发人员，专注于使用机器学习方法解决商业问题。是否有特定的机器学习领域您更关注，例如深度学习？

是的，深度学习是一个非常流行和强大的工具；我们不能忽视它。我个人更喜欢经典算法的贝叶斯解释，或者将神经网络和贝叶斯方法结合起来 — 例如，贝叶斯变分自编码器。但我相信，最重要的是教给新来的机器学习人员不要把机器学习当作魔术黑盒子，而是要理解每种方法背后的基本原理。必须具备的技能是能够为商业观众解释预测结果。

2019 年 3 月，您写了一篇题为“我们是否准备好接受机器放射科医生的结果和错误？”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优缺点。如果您必须在人类和机器之间选择一个结果，您会选择哪一个，为什么？

我更喜欢人类放射科医生。不因为我有一些特殊的知识，认为人工智能容易出错，决定本质上是错误的。不，这更是一个同理心和心理问题。我想在这个艰难时期支持人类医生。此外，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。

您最近写了一篇白皮书，题为“人工智能对寿命的影响”。 在这篇论文中，您指出，人工智能应该被视为寻找更长寿命的工具。人工智能可以应用于延长人类寿命的更有前途的方法是什么？

今天，人工智能作为一种新工具，开始在科学实验室中与传统仪器和方法并行操作。这本身就是一个有前途的事实。人工智能是来帮助我们，而不是取代我们，在与实验室甚至个人生活中涌现的海量数据作斗争中。

在同一篇白皮书中，您讨论了生物老化研究基金会人工智能主任和 Insilico Medicine 首席执行官 Alex Zhavoronkov 的一个说法，他认为将寿命增加到 150 年并不是一个幻想的目标。您是否相信 2020 年出生的孩子将能够活到 120 岁甚至 150 岁？

我希望如此。作为一名科学家，我必须以事实和对科学方法进步的理解为基础做出决定。我们在遗传学、生物技术和医学领域取得了巨大的进步，这加强了我的信念。不要忘记，增加寿命的重要部分是健康的环境和健康的生活方式，所以我们必须努力工作。

在同一篇论文中，您提到了上传心智（超人类主义）的可能性。您是否相信这最终会成为现实，并且它让您个人有什么感受？

我对此进行了深入思考。坦率地说，这让我感到沮丧。我认为我们将个性与镜子中的影像联系在一起，对我来说，将我的性格与身体分离是很难的。然而，这并不意味着它是不可能的。是的，我相信上传心智迟早会成为可行的。后果更难预测。

您目前是 DataArt 的人工智能、医疗和生命科学负责人。DataArt 目前正在进行的一些最有趣的项目是什么？

我们有一个专门从事新药开发的项目。令人振奋的是，计算方法如何发展以推动和指导药物化学和药理学的进步。我们还在将人工智能应用于从医学文本（如临床试验报告、医学文章和专门论坛）中提取信息方面做了很多工作。这是一项艰苦的工作，但它使我们更接近医疗的数字化，我觉得这很令人兴奋。

作为一名书籍爱好者，我也需要问您推荐哪些书籍？

• Judea Pearl “因果关系：模型、推理和推断“。标题是自解释的 – 这本书是关于因果关系的。如果（有一天）我们想要拥有真正的人工智能，我们必须教它关于因果关系的推理；
• 如果您对因果关系和实用方法感兴趣，Daphne Koller 和 Nir Friedman 的基础工作 “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。自然语言处理解决了自然语言的理解问题。我有两个标题在脑海中，它们对我有很大帮助：
  1. Yoav Goldberg，自然语言处理中的神经网络方法（人工语言技术讲座），2017
  2. Christopher D. Manning，Prabhakar Raghavan，Hinrich Schütze 信息检索导论，2009
• 我不确定下一本书是否专门针对人工智能，但它展示了一种非标准的统计和预测方法，这将对任何人工智能研究人员都有用：Bertrand S. Clarke，Jennifer L. Clarke 预测统计：模型和推断之外的分析
• 我将以一本科幻书结束这个列表：Stanislav Lem， 星际日记

您是否还有其他关于 DataArt 的信息想要分享？

DataArt 是近期数字化趋势的典型例子，这种趋势使得几乎每个方面的生活和活动都变得数字化。这增加了软件开发的责任，因为今天不仅仅是关于为一个商店构建一个网站，在这种情况下，开发人员的错误将产生最小的后果。今天，开发人员的错误可能会成为一场国家或全球性的灾难，如果它涉及一个控制核电站运行的程序。 DataArt 对软件开发的负责任态度给我带来了信心，我为能够成为这家公司和我们正在做的工作的一部分而感到自豪。

至于我们最近的项目，DataArt 去年推出了一个名为“SkinCareAI”的原型应用程序，该应用程序分析皮肤图像以检测黑色素瘤的早期迹象。该应用程序采用了机器学习（ML）技术的最新进展，由 DataArt 的 ML 专家 Andrey Sorokin 为国际皮肤成像合作（ISIC）挑战开发。

要了解更多关于我们其他项目和案例研究的信息，请访问 DataArt 的 医疗和生命科学 页面。