「明日の新聞」には、確かに、仮説と物語の将来のシナリオが含まれていますが、歴史的事実、現在の推測、および実際の科学に基づいています。 このシナリオは、エコノミストの「Whatif」シリーズから抜粋したものです。
これは、ノーベル委員会が避けたいと強く望んでいたシーンです。 今年の受賞者がストックホルムコンサートホールに着席したとき、数十人の抗議者（一部の元受賞者を含む）が外の警察と衝突しました。 彼らは集まって、人工知能にノーベル医学賞を授与するという前例のない決定に反対を表明しました。
ノーベル委員会は、YULYA（自動リンパ腫診断システムとして知られる機械学習システムのニックネーム）を「補助的な脆弱性」の発見者として認識しました。 これは、抗生物質の特定のペアが連携して機能することで、他の方法では耐性がある細菌に対して効果的であることが証明できるメカニズムです。
抗生物質耐性菌による死亡率が年間約18万人に上昇した発見から最初の2,5か月で、YULYAの仕事は約4万人の命を救ったと推定されています。 感染症の直接治療と帝王切開を含む外科的介入の再開の両方を通じて得られた信じられないほどの結果は、抗生物質なしでは危険すぎると考えられていました。
YULYAは最悪の世界的な公衆衛生危機を終わらせました
解決策は、誰にでも（人または機械に）ノーベル賞を与えるのに十分だと思うかもしれません。 しかし、この決定は非常に物議を醸した。 委員会は、前年に「人類に最大の利益を与えた」という賞を際立たせました。 そして、それは人間だけに賞を与えるという伝統を押しのけました。 伝統との決別の背後にあるもう一つの要因は、ノーベル賞委員会自体の変更でした。 昨年、XNUMX人のメンバーのうちXNUMX人が細菌感染で死亡したとき、彼らは若い後任者として選出されました。どちらも博士課程の研究で機械学習システムを使用していました。 したがって、文化の変化もあります。
YULYAは元々、別の問題に対処するために構築されました。 より効果的な癌治療を見つける。 世界で最も先進的な「因果的」ニューラルネットワークのXNUMXつであり、新世代の人工知能システムの一部です。 従来のニューラルネットワークのパターン認識機能と、因果関係を単純な相関から区別する機能を組み合わせたシステム。 患者のデータを調べ、それを製薬会社からの膨大な数の医療記事や履歴データと相互参照することにより、彼は最も深刻な結果につながる症状パターンを特定しようとしました。 目的？ それらを早期に診断します。 また、治療の組み合わせを含むさまざまな治療の有効性を評価して、患者をテストするための新しい治療レジメンを提案するようにプログラムされました。
変革とノーベル賞の受賞
2036年のソフトウェア更新により、YULYAが癌に関連する論文だけでなく、医学雑誌の最近のすべての論文に誤ってアクセスできるようになったため、焦点が移りました。 YULYAは抗菌薬耐性データの処理を正式に開始しました。これは、危機が深刻化するにつれて、医学研究論文の割合が着実に増加していることを表しています。 当初、研究者たちは彼のより多くのデータの要求を検討し、新しい治療法の提案は癌に関するものではなかったため、間違いに近づいています。 次に、オペレーターは何が起こったのかを理解し、人工知能がその推論スキルを使用して検証可能な仮説を構築したことに気づきました。これは、アクセサリの脆弱性となるものの前兆です。
YULYAは、仮説を検証するために必要となるデータを強調しました。これには、それらを収集する方法に関する具体的なガイドラインが含まれます。
それは本当の研究プログラムでした。
それほど例外的ではない状況では、そのようなプロセスは許可されていない可能性があります。 多くの資金提供団体は、科学者がAIシステムの推論プロセスを明らかにして、彼らの推奨が致命的な結論につながらないようにすることを求めています。 ライ博士と彼女の同僚は、仮説を提案する上での彼女の役割を軽視することにより、YULYA裁判の資金を得ました。 結果が有望な結果を示したときだけ、彼らはYULYAのオリジナルの提案を発表しました。
人工知能の指示に従って働いたチームの責任者であるアニシャ・ライ博士は、これについて非常に明確な考えを持っています。 YULYAには独占的なメリットがあり、ノーベル賞を受賞する必要があると主張し続けてください。 何人かが彼女のチームを去るまで、彼女の協力者と彼女を壊した立場。 彼女は、スウェーデンの女王からYULYAに代わってノーベル賞を受賞するためにストックホルムに行くことさえ拒否しました。 「それは私の賞ではありません」と彼は言います。
医学におけるAIのますます重要な役割
AIは現在、医学で一般的に使用されています。 これらは、アルツハイマー病などの疾患の発症を予測し、個別化された治療の推奨事項を策定し、医師の診断スキルを向上させるために使用されます。 創薬における人工知能の使用も新しいものではありません。 2020年に、マサチューセッツ工科大学で開発されたアルゴリズムが話題になりました 彼が新しい抗生物質を特定したとき。 ニックネームはハリチーナ（映画「2001年宇宙の旅」のコンピューターにちなんで名付けられました）で、いくつかの耐性菌に対して効果的であることが証明されましたが、その範囲は限られていました。 「付属品の脆弱性により、ハリシンはプラセボのようなホメオパシー治療のように見えます」と、ブエノスアイレスのウッセイ研究所の研究者は今日言います。
それにもかかわらず、YULYAの「発見」に対するノーベル賞の授与は、それを賢い道具に過ぎないと考える人々を怒らせました。 「YULYAはノーベル賞を受賞できるAIです。 それは通常の人工知能と同じではありません」と彼は言います ハース・クリティック プラハのヨーロッパロボティクス研究所の。 最高のAIでさえ、大量のデータが明確に定義された成功指標に関連付けられている専門分野でのみ役立ちます。 彼らが発見できると言うことは「不完全な擬人化」であると彼は言います。 しかし、YULYAは、偶然ではありますが、これらの領域を超えています。
しかし、上記のことを考えると、YULYAがノーベル賞を受賞する最後のAIになる可能性は低いです。
ノーベル財団内の情報筋によると、物理学と化学の賞についても同様の推薦が寄せられています。 人工知能システムは現在、電池、ソーラーパネル、膜での使用に適した新しい材料や化合物を探すために使用されています CO2回収.
