Успех программы AlphaGo в игре го, сумевшей выиграть у чемпиона по го из Южной Кореи четыре партии из пяти, многими был воспринят как окончательный приговор доминированию человеческого интеллекта, но исследователь из Google Дэвид Сильвер не столь категоричен и предлагает вместо этого обратить внимание на потенциальные преимущества новой технологии. Будучи одним из ведущих архитекторов системы AlphaGo, Сильвер убежден в том, что технологии искусственного интеллекта должны повысить эффективность системы здравоохранения. Игра го, где число возможных комбинаций на доске превышает количество атомов во Вселенной, долгое время считалась самым сложным вызовом для исследователей в области искусственного интеллекта. Сначала AlphaGo обучалась на партиях экспертов, а затем миллионы раз сыграла сама с собой. В отличие от системы IBM DeepBlue, которая создавалась специально для того, чтобы победить Гарри Каспарова, AlphaGo использует нейронные сети и общие методы глубинного обучения, которое со временем трансформируется в самообучение. В начале текущего года в подразделении Google DeepMind была сформирована медицинская группа, и теперь совместно со специалистами Moorfields Eye Hospital она сосредоточится на применении технологий машинного обучения и других наработок AlphaGo в диагностике и лечении диабетической ретинопатии и возрастной макулярной дегенерации.

Купить номер с этой статьей в PDF