Астхик Акопян
Научный сотрудник Группы по исследованию антивирусных механизмов Института молекулярной биологии НАН РА, к.б.н
Ереван
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.
