安东·多尔吉赫，DataArt 人工智能、医疗保健和生命科学负责人 – 采访系列

安东·多尔吉赫（Anton Dolgikh）领导DataArt公司的AI和ML项目，并在医疗保健和生命科学领域组织教育和培训项目，专注于使用机器学习方法解决商业问题。在加入DataArt之前，多尔吉赫曾在布鲁塞尔自由大学（Université Libre de Bruxelles）的复杂系统系工作过，这是一所领先的比利时私立研究大学。

是什么最初激发了您从事AI和生命科学事业的兴趣?

我一直对寻找事物和现象之间的联系感兴趣。我喜欢阅读。在大学里，我发现了一种新的信息来源——文章。有一次，我意识到，要从大量信息中提取出美丽的真理几乎是不可能的。这时，人工智能出现了。统计学、机器学习和自然科学，包括人工智能，都在帮助我们建立人脑的知识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。

您目前正在教育和培训开发人员，他们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，深度学习是一种非常流行和强大的工具；我们不能忽视它。我个人更喜欢贝叶斯解释的经典算法，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。但我认为最重要的是教导新来的机器学习工程师不要把机器学习当作一个魔盒，而是要理解每种方法背后的基本原理。他们必须具备解释预测结果给商业观众的能力。

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，哪一个您会选择，为什么?

我更喜欢人类放射科医生。这不是因为我认为人工智能容易出错，或者它的决定本质上是错误的。不，这更多的是一个同理心和心理问题。我想支持人类医生在这个艰难时期。另外，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”。

今天，人工智能已经成为科学实验室中的一种新工具，能够与传统的仪器和方法并肩工作。这本身就是一个很有前途的现象。人工智能的作用是帮助我们，而不是取代我们，来应对实验室和个人生活中涌现的海量数据。

在同一篇白皮书中，您还讨论了生物老化研究基金会人工智能总监和Insilico Medicine首席执行官亚历山大·扎沃罗诺科夫（Alex Zhavoronkov）的说法，他认为将寿命延长到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，我必须根据事实和科学方法在该领域的进展来做出决定。我们在遗传学、生物技术和医学等领域取得了巨大的进步，这加强了我的信念。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生活方式，所以我们必须努力实现这一点。

在同一篇文章中，您提到了上传大脑（超人类主义）的可能性。您是否相信这最终会成为现实，并且它让您有什么感受?

我已经思考了这个问题很久。坦白地说，这让我感到沮丧。我认为我们把个性与我们在镜子中看到的东西联系在一起，对我来说，很难把我的性格与我的身体分开。然而，这并不意味着它是不可能的。而且，是的，我相信上传大脑最终会成为可能。其后果更难预测。

您目前是DataArt公司的人工智能、医疗保健和生命科学负责人。DataArt公司目前正在进行哪些最有趣的项目?

我们有一个项目专注于新药物的开发。令人振奋的是，计算方法已经发展到能够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、医学文章和专业论坛）中提取信息方面做了很多工作。这是一项艰难的工作，但它使我们更接近医疗保健的数字化，我觉得这很令人兴奋。

作为一名书籍爱好者，我也想问一下您推荐哪些书籍?

• 朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）著《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。如果我们有一天想要拥有真正的人工智能，我们必须教它因果推理；
• 如果您对因果关系和实用方法感兴趣，达芙妮·科勒（Daphne Koller）和尼尔·弗里德曼（Nir Friedman）著《概率图模型：原理和技术》将是一个合适的选择；
• 我们希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理解的问题。我有两个标题可以推荐，它们对我很有帮助：
  1. 约阿夫·戈德伯格（Yoav Goldberg）著《神经网络方法在自然语言处理中（综合讲座：人工语言技术）》，2017年
  2. 克里斯托弗·D·曼宁（Christopher D. Manning）、普拉巴卡尔·拉格万（Prabhakar Raghavan）和欣里希·舒茨（Hinrich Schütze）著《信息检索导论，2009年》
• 我不确定下一本书是否专门关于人工智能，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：伯特兰·克拉克（Bertrand S. Clarke）和詹妮弗·克拉克（Jennifer L. Clarke）著《预测统计：超越模型的分析和推断》
• 最后，我想推荐一本科幻小说：斯坦尼斯瓦夫·莱姆（Stanislav Lem）著《星际日记》

您是否还有其他关于DataArt的信息想要分享?

DataArt是近年来数字化几乎每个生活和活动方面的趋势的典型代表。这种趋势增加了软件开发的责任，因为今天的开发者错误可能会对整个国家甚至全球产生深远的影响。DataArt对软件开发的负责任态度给我带来了信心，我为能够成为公司的一员并参与我们正在做的工作而感到自豪。

去年，DataArt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。利用最新的机器学习技术，SkinCareAI由DataArt的机器学习专家安德烈·索罗金（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的医疗保健和生命科学页面。