Кентавр: взаимообучение человека и ИИ

Материал из Кружковое движение
Перейти к навигации Перейти к поиску

Симбиоз человека и Искусственного Интеллекта

Искусственный интеллект сегодня является одной из наиболее перспективных и быстро развивающихся технологий. Технологии «слабого» ИИ уже активно используются в самых разных областях: от мобильных телефонов и бытовой электроники до военной продукции. Развитие данной технологии все чаще заставляет задуматься над вопросом: «Кто будет править миром в ближайшем будущем: человек или машина?»

Цифровой кентавр

И Гарри Каспаров сдался, не сделав в этой игре и 20 ходов.

11 мая 1997 года разработанный компанией IBM шахматный суперкомпьютер «Deep Blue» (темно-синий, англ.) стал первым AI, победившим чемпиона мира по шахматам. И уже в следующем 1998 году, Гарри Каспаров провел первое в мире соревнование «Шахматы Кентавров» Подобно тому, как мифологический кентавр был получеловек-полуконь, эти кентавры были шахматными командами, состоящими из людей и AI. Но если люди все же хуже играют в шахматы, чем AI, не будет ли пара “человека + AI” играть слабее, чем только один AI?

Информация про "Шахматы Кентавров"

Так появился термин Цифровой кентавр - система из людей и машин, которые за счет правильно организованного взаимодействия работает эффективнее, чем самые сильные люди и лучшие компьютерные решения.

Может ли ИИ мыслить как человек?

Генетика, пережитые событие и окружающая среда - эти и другие факторы влияют на организацию мышления человека.

Архитектура процессора, программная архитектура, методы обучения, парадигма программирования формируют машинный интеллект.

Различия факторов формирования мышления/интеллекта человека и компьютера не дают оснований полагать, что машинный интеллект сможет быть таким, как интеллект человека, даже если будут потрачены неоправданно большие усилия на полное воспроизводство внутренних и внешних условий. Возможно ли полная интеграция и повторение человеческого интеллекта в компьютере - вопрос интересный научно, но в практической, экономически обоснованной плоскости вопрос не стоит в обозримой перспективе.

Человек + ИИ > ИИ

Для того, чтобы научиться создавать человек-машинные системы (кентавры) по этой формуле, необходимыми представляются два направления работ:

  • Создание универсальной методологии кентавров: набора принципов, по которым строятся эффективные связки из людей и ИИ. Для создания такой методологии подходят задачи, в которых ИИ уже показывает недостижимый уровень, например шахматы и го. Эффективно созданные кентавры, решающие смежные задачи: обучение игре в го, усиление человеческого интеллекта, развитие метапредметных компетенций человека через взаимодействия в составе кентавра - позволят нащупать универсальные принципы организации взаимодействия, которые в обобщенном виде в дальнейшем могут быть применены к тем областям, где конкурентный ИИ только создается.
  • Создание систем взаимного обучения человека и ИИ, в которых благодаря методологии и дизайну кентавра создаются цепочки положительных обратных связей как для человека, так и для ИИ. И человек, и ИИ дообучаются в ходе эксплуатации кентавра и развивают свои сильные компетенции. Более того, ключевое требование кентавров по этому типу разработок является решение экономически востребованных задач с перспективой взрывного роста - только взрывной рост, обеспеченный рыночной тягой, позволит достаточно быстро масштабировать практики проектирования кентавров.

Применения в диагностике онкологий

Онколог средней квалификации уже сегодня дает результат по диагностике сопоставимый с нейросетью.

Кентавр с хорошим дизайном обеспечивает:

  • дообучение нейросети на локальных данных, в том числе персонализацию под условия конкретного врача, - например, через дообучение с учетом особенностей спектра местных фенотипов, образа жизни и прочих условий.
  • инструментарий и средства для повышения квалификации и развития в других направлениях онколога; врач начинает смотреть не на снимок, а на пациента, его анмнез, внешний вид, учитывает его особенности и постепенно становится специалистом, видящим широкую картину, которую эта нейросеть не может анализировать.
  • сам интерфейс взаимодействия человек-машина гибок, интерактивен и дорабатывается под сценарии использования, персональную траекторию врача и условия работы.

Предлагаем Вам попробовать погрузиться в тему, поучаствовав в соревновании Histopathologic Cancer Detection