Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет - [5]

Врачи-сомнологи обучаются по системе наблюдения за стадиями сна, разработанной Рехтсшафеном и Кэйлсом в 1968 году[20]. Тем не менее два эксперта согласятся друг с другом только в 75 процентах случаев, так как особенности сна часто неоднозначны и противоречивы. Филип Лоу, бывший аспирант моей лаборатории, использовал машинное обучение для автоматического определения стадий сна всего за три секунды с достоверностью 87 процентов, что занимает меньше минуты работы компьютера. Более того, нужен всего один провод, закрепленный в одном месте на поверхности головы, что гораздо удобнее, чем пучки проводов, которые сложно ставить и снимать. В 2007 году мы запустили проект Neurovigil, направленный на внедрение этой технологии в специализированных клиниках. Мы были удивлены, когда они не проявили к нему интереса, так как это снизило бы их доход. Пока страховые компании оплачивают большие счета, выписанные пациентам, клиникам невыгодно внедрять более дешевые методы. Они так же зарабатывают на производителях лекарств, ведь тем необходимо тестировать воздействие своих препаратов на сон. Neurovigil сейчас внедряется на рынок долгосрочного медицинского ухода, ведь у пожилых часто проблемы со сном.

Модель сомнологических клиник несовершенна, так как трудно диагностировать проблему, пользуясь только одним методом. У каждого человека свои особенности, которые для него нормальны, и наиболее информативными являются отклонения от этого состояния. Для проекта Neurovigil создано специальное устройство iBrain, которое может записать вашу ЭЭГ дома, отправить данные через Интернет и проанализировать ее на предмет отклонений. Это позволит докторам выявлять проблемы на ранних стадиях, когда их проще лечить и не допустить, чтобы они перешли в хронические. Есть и другие болезни, чье лечение улучшится от продолжительного наблюдения, как, например, сахарный диабет 1-го типа, при котором уровень сахара в крови можно отслеживать и регулировать введением инсулина. Недорогие устройства, на протяжении определенного времени фиксирующие данные, сильно повлияют на диагностику и лечение разных хронических заболеваний.

Из этого опыта можно извлечь несколько уроков. Даже имея более дешевую и совершенную технологию, ее будет трудно внедрить, если другой, пусть и дорогой, продукт закрепился на рынке. Тем не менее есть второстепенные рынки, где новая технология распространится быстрее, так как может экономить время и успешнее конкурировать. Именно так появились солнечная энергетика и ряд новых отраслей. В перспективе мониторинг сна с помощью новых технологий тоже будет доступен пациентам как дома, так и в медицинских клиниках.

Учим зарабатывать деньги

Более 75 процентов торговых сделок на Нью-йоркской фондовой бирже автоматизированы (рис. 1.6) и проводятся благодаря высокоскоростным алгоритмам, которые реагируют гораздо быстрее человека. Более того, алгоритмы начинают зарабатывать деньги все лучше и лучше, а глубокое обучение позволяет систематически увеличивать прибыль. В 1980-х я работал в компании Morgan Stanley консультантом по использованию нейросетей на фондовых биржах и встретил там Дэвида Шоу, программиста из Колумбийского университета, который специализировался на параллельных вычислениях. На заре автоматической торговли он работал в отделе количественного анализа данных даже во время отпуска. Когда вам не нужно платить за каждую транзакцию, даже незначительное преимущество может превратиться в крупную прибыль. Шоу ушел из Morgan Stanley, чтобы создать свою компанию по управлению инвестициями на Уолл-стрит – The D. E. Shaw Group. Сейчас он мультимиллиардер.

Компания Шоу достигла значительного успеха, однако ей далеко до страхового фонда Renaissance Technologies, основанного Джеймсом Саймонсом, выдающимся математиком и бывшим заведующим кафедрой математики Университета штата Нью-Йорк в Стоуни-Брук. В 2016 году Саймонс в одиночку заработал 1,6 миллиарда долларов[21], и это далеко не самая большая его прибыль. Фонд Renaissance был назван «компанией с лучшими физиками и математиками в мире»[22], которая «избегает нанимать любого, кто связан с Уолл-стрит»[23].

Дэвид Шоу больше не занимается повседневной работой в D. E. Shaw, сейчас он поглощен проектом D. E. Shaw Research по созданию компьютера для параллельных вычислений под названием Anton, который выполняет расчет сворачивания белка гораздо быстрее, чем любой другой компьютер на планете[24]. Саймонс ушел из Renaissance и вместе со своей женой основал благотворительный фонд, который поддерживает исследование аутизма и другие проекты по физике и биологии. Фонд спонсирует работу Института теории вычислений Саймонса в Беркли в Калифорнии, Центра социального мозга Саймонса при Массачусетском технологическом институте[25], а также Института Флэтайрон в Нью-Йорке.

Рис. 1.6. Машинное обучение управляет высокоскоростной торговлей на фондовых рынках. Для достижения наилучшего результата совмещают несколько моделей машинного обучения[26]

Глубокое обучение только начинает влиять на труд юристов. Большая часть рутинной работы в юридических организациях, стоящая сотни долларов в час, будет автоматизирована, особенно в крупных компаниях. В частности, ИИ, не чувствуя усталости, может выполнять анализ тысяч документов в поисках доказательств