«Будущее за гибридным интеллектом»: прошел первый российско-французский Форум по ИИ

В конце февраля под эгидой франко-российской платформы гражданских обществ «Трианонский диалог» в формате видеоконференции прошел Форум по искусственному интеллекту. Он впервые объединил представителей французских и российских деловых кругов, научно-исследовательских институтов, высших образовательных учреждений, а также органов власти двух стран. Редакция GlobalCIO|DigitalExperts публикует  мнения участников двух сессий - технологии ИИ в здравоохранении и в сфере транспорта. 

Искусственный интеллект в здравоохранении

Заместитель директора научно-практического Центра диагностики и телемедицины Антон Владзимирский отметил, что сегодня многие компании стремятся сделать цифровых помощников для врачей. Работа в этой сфере активно идет, но процесс связан с рядом проблем. Одна из них — при работе с ИИ преобладает технический подход: уже существуют  тысячи статей, которые написаны математиками про искусственный интеллект в медицине, но можно по пальцам пересчитать материалы, подготовленные непосредственно врачами. Эксперт считает такой баланс неправильным.  

«Мы часто видим некачественные исследования, когда разработчики тестируют собственные алгоритмы на ограниченных объемах данных, изобретают метрики качества, которые чужды медицине. Хайпа много, исследований тоже, а результатов для практической медицины практически нет. Программное обеспечение с использованием ИИ должно пройти определенную процедуру сертификации, а также клинические испытания. Только тогда его использование будет понятно и безопасно. Нужны стандарты и регулирование», — отметил он. 

Эксперты Центра диагностики и телемедицины в 2020 году разработали первый национальный стандарт для ИИ в здравоохранении. «Минимизировать риски и повысить надежность искусственного разума можно за счет стандартизации требований к методикам испытаний и критериев подтверждения их соответствия безопасности», — уверен господин Владзимирский.

Эксперты обсудили также ряд проблем, которые возникают в отрасли при работе с большими объемами информации. Руководитель отдела данных компании Sanofi Элиз Борде рассказала, что ее компания занимается разработками новых медицинских препаратов. Чтобы выделять группы пациентов, для которых необходимо создавать новые лекарства, собираются данные из больниц и страховых компаний. «Самая сложная задача — получить доступ к этим данным, чтобы их собрать в единую систему», — отметила она. 

Профессор МГУ (Кафедра математической теории интеллектуальных систем) Александр Рыжов считает, что к внедрению ИИ необходимо подходить очень аккуратно. «С одной стороны, мы видим позитивную картинку, которую рисуют консалтинговые компании: быстрый рост и развитие ИИ. Но есть и оборотная сторона медали — взгляд пользователей, из-за завышенных ожиданий они сталкиваются с разочарованиями. Изначально отцы-основатели кибернетики не рассматривали ИИ как самодостаточный элемент, а скорее как усиление человеческого интеллекта, симбиоз человека и компьютера. Будущее за гибридным интеллектом», — подчеркнул эксперт. 

Господин Рыжов также рассказал о плюсах «облачной» медицины. Обычно пациенты редко занимаются профилактикой и обращаются к врачам только тогда, когда у них уже есть серьезная проблема. В “облачной” медицине данные пациентов сосредоточены в одном месте и доступны постоянно. Это позволяет отслеживать состояние больных, следить за динамикой  и минимизировать риски заболевания.  

Профессор, заведующий Института проблем информатики РАН Игорь Зацман привел пример, когда ИИ помог решить конкретную проблему. Она касается автоматизированного распознавания симптомов рака на основании изображения лимфатических узлов. Внедрение машинного обучения позволило снизить коэффициент ошибочного распознавания на 85%. 

Транспорт и логистика

Во время форума эксперты также обсудили внедрение ИИ для решения транспортных проблем. Например, Олег Тагобицкий, директор по развитию компании  CVisionLab (занимается созданием наукоемкого программного обеспечения в области компьютерного зрения и машинного обучения), рассказал, что ИИ уже сегодня помогает мониторить трафик, анализировать количество свободных парковок, изучать транспортные потоки, чтобы помогать их перераспределять.

Директор по развитию Angels IT Иван Астафуров рассказал, что можно получать всю информацию о транспорте в реальном времени (скорость, время, траектория, номера машины) с помощью камер для фиксации нарушений ПДД. «Система на основе нейронных сетей идентифицирует транспорт в кадре видеонаблюдения, все эти данные выгружаются в систему. Задача — на основе информации искать любой транспорт, а при необходимости передавать ее в экстренные службы. Существуют также решения для муниципальных парковок, это уникальный механизм подсчета количества свободных парковочных мест на основе нейронных сетей», — рассказал господин Астафуров. 

Еще одним примером использования ИИ в сфере транспорта поделился коммерческий директор компании Promt Никита Шаблыков. Он рассказал, как ИИ во время Чемпината Мира по футболу  в России помог разрушить языковой барьер на железной дороге.

Была создана новая технология машинного перевода на основе нейронных сетей — PROMT Neural. Это гибридная технология, объединяющая нейросетевой подход (NMT) и подход на основе правил (RBMT). Алгоритмы предварительно анализируют текст и решают, какая технология лучше подходит для перевода того или иного фрагмента текста. Это позволяет выдавать более качественный результат машинного перевода. В 2018 году компания разработала специальное приложение для РЖД, чтобы проводники поездов дальнего следования могли обслуживать иностранных пассажиров на разных языках. 

Мария Строителева