Среднего более не дано. Как выйти из эпохи великой стагнации - Тайлер Коуэн Страница 22
Среднего более не дано. Как выйти из эпохи великой стагнации - Тайлер Коуэн читать онлайн бесплатно
Когда я встретился с Нельсоном, я не мог подобрать слова похвалы: «Сказать, что ты — один из лучших игроков за историю шахмат, не могу, но то, что ты — нечто потрясающее, это точно. Но что именно — не могу подобрать определение». Нельсон ответил мне улыбкой.
Кстати, настоящее название команды Уильямс — Эрнандес — Чен мало кому известно. Я знаю несколько вариантов названия, однако они не захотели, чтобы я узнал оригинальное название, а вслед за мной его узнали и вы. Они держат свое настоящее название в секрете, а для каждого турнира подбирают новое. Это значит, что для прочих участников турниров «адванс» задача подготовки дебютов усложняется, поскольку они могут и не знать заранее, с кем или чем им предстоит сразиться в следующем раунде.
Скрытность участников. Настольные игры. Кодовые названия. Не звучит ли это все слишком уж по-детски? Может ли модель шахматного стиля «адванс» быть столь уж значимой? Не глупость ли с моей стороны полагать, что прямое сотрудничество между человеком и машиной, предпринимаемое в целях определенного анализа или выполнения определенных задач, способно существенным образом революционизировать нашу экономику, включая многие области сферы обслуживания? Может ли это действительно стать вопросом жизни или смерти?
Медицинской диагностике срочно требуется расширение сфер применения искусственного разума. Компьютеры уже сейчас способны проводить диагностику некоторых заболеваний — здесь обычно применяется технология, известная как искусственная нейронная сеть, или ИНС. Клиникой Мэйо программы ИНС используются для выявления у пациентов эндокардита — инфекционного заболевания сердца, — а более точная постановка диагноза освободила некоторых пациентов от необходимости операции. Корпорациями General Electric и Artificial Intelligence in Medicine, Inc. проводится разработка новых программ медицинской диагностики.
Анализ цервикальных мазков крайне полезен в выявлении рака шейки матки. С 1990-х гг. для анализа слайдов мазков используется автоматическая система работы с изображениями. Программа поиска изображений способна выявлять признаки анормальных клеток быстрее человека, но работой собственно машины дело не ограничивается. Программой выявляются изображения, с которыми затем должны ознакомиться и специалисты. При этом существуют свидетельства того, что подобное сотрудничество между машиной и человеком гораздо более результативно, чем работа специалиста в одиночку, независимо от того, идет ли речь о точности или скорости работы.
Машины используются для проверки поставленных специалистами диагнозов, выявления ошибок, совершаемых врачами на фоне усталости, а также для отслеживания и хранения информации по новым разработкам, представленным в медицинской литературе. И кстати, каждые несколько лет объем этой литературы увеличивается вдвое. Тем не менее, несмотря на все наши технологические и медицинские достижения, неправильная постановка диагноза по-прежнему далеко не редкость.
Полностью полагаться в выявлении патологий лишь на способности компьютера было бы, конечно, безответственно, поскольку человеческий глаз способен определить ошибки изображения или неверные данные лучше любой машины. Однако связка «человек—машина» в меньшей степени подвержена ошибкам, чем работающий в одиночку компьютер. К тому же на контроле со стороны человека настаивают и разработчики медицинского программного обеспечения.
Медицинский прибор способен проанализировать симптомы пациента с помощью напоминающей доброго доктора Ватсона программы и определить, что с пациентом не так, на основе обширных баз данных. Но может ли компьютер задать уточняющие вопросы пациенту или определить, когда пациент говорит неправду или преувеличивает свои ощущения и проявления симптомов? В состоянии ли компьютер должным образом рассказать о диагнозе пациентам из разных социальных групп и с разным уровнем образования? Такое случится еще нескоро, поэтому мы вновь в связке с компьютером.
Разумеется, для того, чтобы эта связка работала, машина должна быть очень умной. А насколько разбираться в том или ином вопросе должен человек? Если специалист — высокооплачиваемый врач, то связка «человек—машина» становится весьма дорогостоящей, даже если она полезна с медицинской точки зрения. Мир, не говоря уже об Американской медицинской ассоциации, не готов принять тот факт, что человек, работающий с компьютером, не обязательно должен быть врачом или даже медицинским специалистом. Ему достаточно хорошо разбираться в ошибках компьютера и уметь исправлять их, а это уже совершенно иное. Хотя здесь и требуются определенные знания медицины, навыки сканирования мозга и другие знания и умения, этому специалисту все же не требуется иметь столь же обширные познания в медицине, что и у доктора медицинских наук. Здесь в большей степени может потребоваться знание умных машин, принципов их функционирования, их типичных недостатков и неполадок.
Ну а пока связка «человек—машина» зачастую используется в медицинской диагностике незаконно или полулегально. Кто или что является сегодня в Америке «доктором», к совету которого прибегают чаще всего? Это поисковик Google, предоставляющий пользователям доступ к трем миллиардам размещенных в Интернете медицинских статей. Вам нездоровится? Миллионы людей просто вводят свои симптомы в строку поиска и знакомятся с найденной информацией. И только потом решают, обращаться ли к врачу, вызывать ли скорую, увеличить ли дозу лекарства или, наоборот, вообще прекратить принимать его. Нравится нам это или нет, но эпоха компьютерного врача уже наступила.
Насколько правильно использовать поисковик Google в качестве диагностического инструмента? У нас пока нет ответа на этот вопрос. А многим ли из простых пользователей известно, что результаты поиска можно улучшить, если сформулировать запрос, например, следующим образом: «метаболический синдром site: edu»? Думаю, немногим.
Ханви Тан и Дженнифер Хви Квон Нг проанализировали двадцать шесть диагнозов и ввели симптомы по каждому из случаев в поиск Google. В 58% случаев Google выдал правильный диагноз, а в ряде других — полученные ответы просто не были достаточно конкретными. В исследовании не стояла задача определения возможной цены неточных или вводящих в заблуждение результатов поиска, поэтому мы пока далеки от того, чтобы медицинские организации взялись за проведение подобного масштабного эксперимента. И тем не менее это аргумент в пользу продолжения сотрудничества между человеком и машиной в медицине, хотя и в более упорядоченных и легальных формах. Компьютерные доктора у нас уже есть, и это наглядно иллюстрирует способности информационных технологий к быстрому распространению; следующий вопрос заключается в том, насколько компетентными и надежными окажутся наши компьютерные слуги-врачи.
Наши образовательные принципы, а в более далекой перспективе — и нормативно-правовая база, должны будут измениться. Наша система сертификации и подтверждения квалификации отстает от реалий сегодняшнего дня и грядущего мира, где работают связки «человек—машина», прежде всего — в медицине. Хотя это — всего лишь одна из областей.
Жалоба
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.
Комментарии