Новая страница в науке — искусственный интеллект

Человечество переживает беспрецедентные глобальные трансформации. Придуманные за последние 300 лет системы уже не актуальны для сегодняшнего общества. Соответственно, изменилась система знаний. Сейчас о новостях в научной области люди узнают, просто подписываясь на источники в сетях, которые считают наиболее предпочтительными. Мы полностью перешли в цифровой мир. Любые данные оцифрованы и включены в сеть в таком порядке, который пару лет назад представить было сложно. И что особенно важно – эти данные можно обновлять и пополнять в течение минут, что необходимо в условиях бесконечного потока научных открытий.

Наука стала походить на сорвавшийся с горы снежный ком, который с большой скоростью, обрастая, стремится вниз. Прогресс происходит практически во всех отраслях науки. Самое последнее потрясающее открытие – фотографии и доказательство существования черных дыр, которые оказались точно такими же, как предполагали астрофизики. Значимые успехи зафиксированы и в биологии, к примеру, исследования генома (совокупности генов) человека, геноw отвечающих за образование опухалей человека, открытие метода редоктирования генома, глубинное исследование организма человека, новейшие исследования деятельности мозга, в результате чего образовалась колоссальная база данных. Эта база нуждается в изучении и обработке. Но генерированных данных так много, что человеческого ресурса уже недостаточно для их переработки.

В 1965 году впервые было выдвинуто понятие «искусственный интеллект», что и дало старт разработкам в этой области. Уже в 1994 году было внедрено понятие «машинное обучение», которое считается субнаправлением в науке создания  искусственного разума. И с тех пор ученые в ряде областей стали обращаться к компьютерным знаниям, создавая программы, с помощью которых можно обрабатывать данные.

В итоге появился целый ряд компаний, которые уже на основе данных прогнозируют заболевание, создают лекарства для уже известных мишеней, воссоздают структуру белков, в общем, практически, все, что может прийти в голову биологу. Можно утверждать, что современная наука сейчас без компьютерной компоненты невозможна.

Армения также не отстает от мировых трендов. Активно развиваются совместные исследования в биологии и компьютерных знаниях. В институтах Национальной академии наук создана научная группа, которая разрабатывает алгоритмы для анализа сложных биомедицинских данных в контексте системной биологии. То есть, созданные этими учеными алгоритмы анализируют те или иные отклонения больных (генные мутации, биохимические показатели), затем обнаруживают закономерности между отклонениями и ходом или развитием болезни. Они также исследуют эпигенетические данные для анализа болезней на системном и молекулярном уровне. Еще одна группа ученых специализируется на компьютерном моделировании. Они могут моделировать любой биологический процесс, так же моделируют различные факторы  воздействия на процесс, и получают данные симуляции. Скажем, компьютерный вариант любого фермента можно подвергнуть воздействию виртуальных факторов и увидеть, как под влиянием кислотных веществ поведение фермента меняется. Это позволяет до перехода к реальным опытам провести их в виртуальном пространстве, иметь под рукой предварительный результат и проверить его на практике. Так можно сэкономить сразу два ресурса – время и финансы.

Еще одна команда, уже на частных основаниях, проводит опыты в рамках машинного обучения, обучая машины выводить отношения из данных биологической литературы. То есть, цель состоит в обучении машины способности считывать биологические тексты и уметь связывать данные из различных источников.

Получается, что машина может сопоставлять данные и предлагать гипотезы. Как результат – в случае успеха наука может развиваться быстрее, поскольку ученые будут лишь проверять предложенные машиной гипотезы.

Колоссальный потенциал сферы оценивается и зарубежными учеными, что проявляется в их неподдельном интересе. Октябрь 2019 года можно назвать техномесяцем, поскольку в Армении состоялось сразу несколько крупных научно-технологических форумов, и в ходе всех мероприятий о потенциале Армении стать высокотехнологичной страной уверенно говорили как местные, так и зарубежные специалисты.

В деле интеграции машинного обучения и искусственного интеллекта в биологии существенный вклад имеет Фонд науки и технологий Армении («FAST foundation»). Вот уже второй год под эгидой Фонда проводится Глобальный инновационный форум («Global Innovation Forum»), который в этом году состоялся под рубрикой «трансформируя разум». В рамках форума в Армению прибыли придставители мировых лидеров в области компьютерных знаний, машинного обучения и искусственного разума, такие, как «Facebook AI», «Google DeepMind», «GoogleBrain», «Microsoft». Участники презентуют свои достижения, рассказывают о мировых новостях в этой сфере. Форум для Армении, по сути, становится платформой, где армянские ученые могут свободно общаться с зарубежными коллегами и находить грани сотрудничества. Но особенно важно, что те, кто пока не представляют себе, как можно применять на практике искусственный разум или машинное обучение в своих исследованиях, могут ознакомиться здесь с прикладными возможностями в биологии, медицине, химии, физике. По завершении форума участники возвращаются к работе, но уже с представлениями о новом инструментарии, с помощью которого можно применять новые подходы и делать открытия, меняющие реальность.

Правда, чтобы Армения не отставала от мира, может, даже стала лидером, нужна государственная стратегия и тактика, особенно, в деле интеграции искусственного разума в науке, экономике, социальной сфере. Важно сформировать среду, где развитие науки об искусственном интеллекте будут стимулировать, скажем, государственные гранты, конкурсы и премии. Есть также необходимость в приглашении зарубежных специалистов в Армению хотя бы на время и организации обмена опытом.

Резюмируя, можно утверждать, что Армения пока еще не отстает от мировой волны разработки искусственного разума. Специалистов мало, но интерес к отрасли день ото дня растет. В рядах ученых в этой области также наблюдается интерес к возможностям, которые предоставляет машинное обучение и искусственный интеллект. В случае удовлетворения ряда условий вполне можно выйти в лидеры в этой сфере. А условия эти – достаточный компьютерный ресурс, которого пока нет, модернизация образовательных программ, большее количество мероприятий, которые могут привлечь массы, и главное – разработка инвестиционной стратегии для сотрудничества частного сектора и государства.



Share

Comments are closed.