Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет

Когда функция распознавания речи соединится с функцией автоматического перевода, станет возможно межкультурное общение в режиме реального времени. Почему же требуется так много времени, чтобы они вышли на тот же уровень, что и у человека? Просто ли совпадение, что они и другие когнитивные способности достигли своего предела одновременно? Ко всем этим достижениям привели огромные потоки данных.

Учим ставить диагноз

Сфера услуг и профессии также изменится с развитием машинного обучения, когда оно начнет применяться в тех областях, где будет доступ к большим массивам данных. Медицинские диагнозы, опирающиеся на информацию о миллионах пациентов, станут более точными. Во время недавнего исследования глубокое обучение было применено к медицинской базе данных, в которой содержалось 130 тысяч изображений, иллюстрирующих более двух тысяч различных дерматологических заболеваний, что в десять раз больше, чем использовалось ранее (рис. 1.5) [18] . Систему обучили определять заболевания, исходя из изображений, которые ей были до этого неизвестны. В результате система поставила диагнозы, которые не отличались, а в некоторых случаях даже были точнее, которые поставили 21 врач-дерматолог. Вскоре каждый при помощи смартфона сможет сфотографировать подозрительное высыпание на коже и незамедлительно узнать диагноз. Без посещения доктора, длительного ожидания в очереди перед осмотром и потраченной солидной суммы денег, как сейчас. Значительно расширится объем и качество дерматологического лечения. Если пациент сможет быстро получить экспертную оценку, он придет к доктору на ранней стадии заболевания и его будет гораздо проще вылечить. Да и сами врачи станут лучше определять кожные заболевания при помощи глубокого обучения [19] .

18

Esteva A., Kuprel B., Novoa R. A., Ko J., Swetter S. M., Blau H. M., Thrun S. Dermatologist-Level Classification of Skin Cancer With Deep Neural Networks. Nature 542 (7639), 115–118. 2017.

19

Siddhartha Mukherjee, A. I. Versus M.D. What happens when diagnosis is automated? April 3, 2017 New Yorker. www.newyorker.com/magazine/2017/04/03/ai-versus-md

Если у вас серьезные проблемы со сном, что случается у 70 процентов людей, то вы запишетесь на прием к доктору, и, за исключением критических ситуаций, может пройти несколько месяцев, до того как вас направят в специализированную клинику. В клинике вам проведут обследование во время ночного сна. Вас облепят десятками электродов для записи электроэнцефалограммы и мышечной активности в то время, пока вы спите. Когда вы засыпаете, мозговые волны на вашей ЭЭГ меняют низкую амплитуду на высокую при переходе в стадию медленного сна, и считать согласованность волн через волосистую часть головы становится намного проще. В течение ночи мозг переключается на другую стадию сна, которая сопровождается быстрым движением глаз.

Рис. 1.5. Обложка журнала Nature от 2 февраля 2017 года. Взгляд художника на диагностирование кожных заболеваний при помощи глубокого обучения

В это время вы видите сны. Бессонница, задержка дыхания во сне (апноэ), синдром беспокойных ног и другие расстройства нарушают схему. Если вам трудно засыпать даже дома, то попытка заснуть в чужой кровати с проводами от медицинского оборудования тем более будет для вас проблемой. Всю следующую неделю доктор будет изучать вашу ЭЭГ и отмечать стадии сна блоками по 30 секунд. Потребуется много времени, чтобы добиться восьмичасового сна. В конце концов вы получите заключение о нарушениях режима сна и счет на две тысячи долларов.

Врачи-сомнологи обучаются по системе наблюдения за стадиями сна, разработанной Рехтсшафеном и Кэйлсом в 1968 году [20] . Тем не менее два эксперта согласятся друг с другом только в 75 процентах случаев, так как особенности сна часто неоднозначны и противоречивы. Филип Лоу, бывший аспирант моей лаборатории, использовал машинное обучение для автоматического определения стадий сна всего за три секунды с достоверностью 87 процентов, что занимает меньше минуты работы компьютера. Более того, нужен всего один провод, закрепленный в одном месте на поверхности головы, что гораздо удобнее, чем пучки проводов, которые сложно ставить и снимать. В 2007 году мы запустили проект Neurovigil, направленный на внедрение этой технологии в специализированных клиниках. Мы были удивлены, когда они не проявили к нему интереса, так как это снизило бы их доход. Пока страховые компании оплачивают большие счета, выписанные пациентам, клиникам невыгодно внедрять более дешевые методы. Они так же зарабатывают на производителях лекарств, ведь тем необходимо тестировать воздействие своих препаратов на сон. Neurovigil сейчас внедряется на рынок долгосрочного медицинского ухода, ведь у пожилых часто проблемы со сном.

20

Kales A., Rechtschaffen A. (Eds.) A manual of standardized terminology, techniques and scoring system for sleep stages of human subjects. Allan Rechtschaffen and Anthony Kales, editors. National Institutes of Health publication, no. 204, Bethesda, Md., U. S. National Institute of Neurological Diseases and Blindness, Neurological Information Network, 1968.

Модель сомнологических клиник несовершенна, так как трудно диагностировать проблему, пользуясь только одним методом. У каждого человека свои особенности, которые для него нормальны, и наиболее информативными являются отклонения от этого состояния. Для проекта Neurovigil создано специальное устройство iBrain, которое может записать вашу ЭЭГ дома, отправить данные через Интернет и проанализировать ее на предмет отклонений. Это позволит докторам выявлять проблемы на ранних стадиях, когда их проще лечить и не допустить, чтобы они перешли в хронические. Есть и другие болезни, чье лечение улучшится от продолжительного наблюдения, как, например, сахарный диабет 1-го типа, при котором уровень сахара в крови можно отслеживать и регулировать введением инсулина. Недорогие устройства, на протяжении определенного времени фиксирующие данные, сильно повлияют на диагностику и лечение разных хронических заболеваний.

Из этого опыта можно извлечь несколько уроков. Даже имея более дешевую и совершенную технологию, ее будет трудно внедрить, если другой, пусть и дорогой, продукт закрепился на рынке. Тем не менее есть второстепенные рынки, где новая технология распространится быстрее, так как может экономить время и успешнее конкурировать. Именно так появились солнечная энергетика и ряд новых отраслей. В перспективе мониторинг сна с помощью новых технологий тоже будет доступен пациентам как дома, так и в медицинских клиниках.

Учим зарабатывать деньги

Более 75 процентов торговых сделок на Нью-йоркской фондовой бирже автоматизированы (рис. 1.6) и проводятся благодаря высокоскоростным алгоритмам, которые реагируют гораздо быстрее человека. Более того, алгоритмы начинают зарабатывать деньги все лучше и лучше, а глубокое обучение позволяет систематически увеличивать прибыль. В 1980-х я работал в компании Morgan Stanley консультантом по использованию нейросетей на фондовых биржах и встретил там Дэвида Шоу, программиста из Колумбийского университета, который специализировался на параллельных вычислениях. На заре автоматической торговли он работал в отделе количественного анализа данных даже во время отпуска. Когда вам не нужно платить за каждую транзакцию, даже незначительное преимущество может превратиться в крупную прибыль. Шоу ушел из Morgan Stanley, чтобы создать свою компанию по управлению инвестициями на Уолл-стрит – The D. E. Shaw Group. Сейчас он мультимиллиардер.

Компания Шоу достигла значительного успеха, однако ей далеко до страхового фонда Renaissance Technologies, основанного Джеймсом Саймонсом, выдающимся математиком и бывшим заведующим кафедрой математики Университета штата Нью-Йорк в Стоуни-Брук. В 2016 году Саймонс в одиночку заработал 1,6 миллиарда долларов [21] , и это далеко не самая большая его прибыль. Фонд Renaissance был назван «компанией с лучшими физиками и математиками в мире» [22] , которая «избегает нанимать любого, кто связан с Уолл-стрит» [23] .

21

Sei Chong, Morning Agenda: Big Pay for Hedge Fund Chiefs Despite a Rough Year, New York Times May 16, 2017 www.nytimes.com/2017/05/16/business/dealbook/hedge-funds-amazon-bezos.html

22

За исключением Агентства Национальной Безопасности, в числе сотрудников которого – сотни математиков (Alfred W. Hales, personal communication). – Прим. авт.

23

Сарфраз Манзур. «Гении математики работают на Уолл-стрит. Биржевые маклеры остаются без работы, так как их заменят гении математики, использующие сверхсовременные компьютеры. Но во благо ли это или во вред?» The Telegraph, 23 июля 2013 года.

Дэвид Шоу больше не занимается повседневной работой в D. E. Shaw, сейчас он поглощен проектом D. E. Shaw Research по созданию компьютера для параллельных вычислений под названием Anton, который выполняет расчет сворачивания белка гораздо быстрее, чем любой другой компьютер на планете [24] . Саймонс ушел из Renaissance и вместе со своей женой основал благотворительный фонд, который поддерживает исследование аутизма и другие проекты по физике и биологии. Фонд спонсирует работу Института теории вычислений Саймонса в Беркли в Калифорнии, Центра социального мозга Саймонса при Массачусетском технологическом институте [25] , а также Института Флэтайрон в Нью-Йорке.

24

Shaw D. E.; Chao Jack C.; Eastwood Michael P.; Gagliardo Joseph; Grossman J. P.; Ho C. Richard; Ierardi Douglas J.; Kolossv'ary Istv'an; et al. (May 2007). «Anton – компьютер для моделирования молекулярной динамики». International Symposium on Computer Architecture: Proceedings of the 34th annual international symposium on Computer architecture. ACM. 35 (2).

25

Далее – МТИ.

Рис. 1.6. Машинное обучение управляет высокоскоростной торговлей на фондовых рынках. Для достижения наилучшего результата совмещают несколько моделей машинного обучения [26]

Глубокое обучение только начинает влиять на труд юристов. Большая часть рутинной работы в юридических организациях, стоящая сотни долларов в час, будет автоматизирована, особенно в крупных компаниях. В частности, ИИ, не чувствуя усталости, может выполнять анализ тысяч документов в поисках доказательств [27] . Еще одно преимущество автоматизированной системы – полное соблюдение постоянно усложняющихся нормативных требований. Юридическая консультация станет доступна любому, кто не может себе позволить нанять адвоката. Работа юристов станет не только дешевле, но и гораздо быстрее, а этой порой важнее стоимости. Правовой мир станет юридически глубоким.

26

Ян Эллисон. «Бывший физик-ядерщик Анри Вельбрук объясняет, как машинное обучение снижает риск высокочастотной торговли», International Business Times, 23 марта 2016 г. www.ibtimes.co.uk/formernuclear-physicist-henri-waelbroeck-explains-how-machine-learning-mitigates-high-frequency1551097

27

Такой подход уже получил имя «электронное расследование» (также «автоматизированный анализ», или technology-assisted review, TAR) – автоматизированный сбор и анализ цифровой информации, релевантной для конкретного судебного процесса. – Прим. ред.

Учим играть в покер

Безлимитный техасский холдем «один на один» входит в число самых популярных разновидностей покера. В нее обычно играют в казино, а также на главном состязании – Мировой серии покера. Покер сложен, потому что, в отличие от шахмат, где оба игрока владеют одинаковым объемом информации, у игроков в покер информация неполная. Поэтому при игре на высоком уровне умение блефовать и вводить в заблуждение не менее важно, чем сами карты.

Рис. 1.7. Безлимитный техасский холдем «один на один». Пара тузов на руках. Блеф на высоких ставках был освоен системой DeepStack, которая победила профессиональных игроков с большим отрывом