Мартин Форд - Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей

М. Ф.: Насколько важно машинное обучение в сфере здравоохранения?

Д. К.: Машинное обучение имеет смысл применять в сферах, где можно накопить большие объемы данных. При этом нужно, чтобы специалисты в проблемной области одновременно разбирались в машинном обучении и понимали, как с помощью этой технологии решать имеющиеся задачи.

Сегодня без проблем можно получить большой объем данных из таких ресурсов, как UK Biobank или All of Us. Кроме того, появились удивительные технологии, например, CRISPR, синтез ДНК, секвенирование нового поколения и другие вещи, позволяющие создавать большие наборы данных на молекулярном уровне.

Уже можно начинать деконволюцию одной из самых сложных систем: биологии людей и других организмов. Для науки это невероятная возможность.

М. Ф.: Как возник ваш интерес к ИИ?

Д. К.: В аспирантуре в Стэнфорде я занималась вероятностным моделированием. Сейчас бы сказали, что я занимаюсь ИИ, но в сфере ИИ в то время в основном фокусировались на логических рассуждениях.

Потом я стала работать в Беркли и задумалась о связи моих разработок с реальными проблемами. В 1995 г. я вернулась в Стэнфорд как преподаватель и занялась вещами, связанными со статистическим моделированием и машинным обучением, подбирая к ним прикладные задачи.

Какое-то время я работала в области компьютерного зрения и робототехники, а с 2000 г. перешла в сферу здравоохранения. Меня всегда интересовало обучение с применением новейших технологий, в результате чего в 2011 г. появились три массовых открытых онлайн-курса, которые вирусным образом приобрели невероятную популярность. Это дало толчок к созданию проекта Coursera.

М. Ф.: Прежде чем мы начнем разговор об этом проекте, я хочу узнать о ваших исследованиях. Вы занимались байесовскими сетями и интеграцией вероятностного подхода в машинное обучение. Эти вещи можно использовать с нейронными сетями глубокого обучения?

Д. К.: На этот вопрос нет однозначного ответа. Вероятностные модели лежат между моделями, которые кодируют предметные знания интерпретируемым образом (имеющим смысл для людей), и моделями, которые передают статистические свойства данных. Глубокое обучение направлено на точность прогнозирования, зачастую в ущерб интерпретируемости, столь важной в медицинских приложениях. Хотя, конечно, способность обходиться без предварительно накопленных знаний, извлекая всю необходимую информацию из данных, имеет много преимуществ. Было бы здорово соединить все это.

М. Ф.: Расскажите о проекте Coursera.

Д. К.: Мы изо всех сил пытались выяснить, в каком направлении лучше всего двигаться. Стоит ли продолжить деятельность на базе Стэнфорда? Или создать некоммерческую организацию? Или открыть компанию? В итоге нам показалось, что максимальный результат даст создание компании. И в январе 2012 г. появилась Coursera.

М. Ф.: Я помню весь этот шум в СМИ о том, что теперь для обучения в Стэнфорде достаточно мобильного телефона. Мне кажется, ажиотаж в изрядной степени был вызван людьми, которые, уже имея высшее образование, посещали сайт Coursera с целью повышения квалификации. Ведь вопреки многочисленным предсказаниям студенты продолжают обучаться стандартным способом. Или со временем ситуация может поменяться?

Д. К.: Первым делом подчеркну, что мы никогда не позиционировали себя как замену полноценного высшего образования. Разумеется, разговоры на эту тему периодически возникали, но лично я не считаю эту идею хорошей. В 2012 г. утверждалось, что массовые онлайн-курсы оставят университеты без работы. Спустя год начались разговоры о том, что раз университеты все еще функционируют, идея массовых открытых онлайн-курсов провалилась. Оба утверждения представляют собой нелепые крайности, типичные для шумихи.

На мой взгляд, мы многое сделали для людей, лишенных доступа к высшему образованию. Около 25 % обучающихся на сайте Coursera не имеют научных степеней, а около 40 % проживают в развивающихся странах. Учащиеся, которые говорят, что их жизнь сильно изменилась благодаря нашему ресурсу, по большей части имели низкий социально-экономический статус. Разумеется, чтобы воспользоваться онлайн-образованием, нужен доступ в интернет. Кроме того, человек должен знать, что такая возможность существует. Надеюсь, со временем мы сможем повысить степень осведомленности.

М. Ф.: Есть мнение, что мы склонны переоценивать происходящее сейчас и недооценивать вещи, имеющие смысл в долгосрочной перспективе. Мне кажется, сейчас именно такой случай.