Nem várt helyről jöhet a Covid-gyógymód: ez lehet a végső megoldás a vírus legyőzéséhez

Pénzcentrum: A mesterséges intelligencia már eddig is számos esetben bizonyította, hogy óriási segítség lehet az emberiség számára, ám 2020-ban egy nem várt válság szakadt a világra a pandémia formájában. Egy ilyenfajta krízis hatékony kezelésében, megoldásában is tud segíteni az MI?

Aleksandrs Mojsilović: Igen, a mesterséges intelligencia képes, sőt elmondható, hogy már rengeteget segített a Covid-19 elleni globális védekezésben, éppen ezért hisszük, hogy az MI és a felhőalapú technológiák képesek alapvetően átalakítani a tudományos felfedezés módját. Ennélfogva idén az IBM Research számos új, a mesterséges intelligenciához kapcsolódó eszközt bocsátott az egészségügyi dolgozók, kutatók, orvosok és tudósok rendelkezésre, hogy ezáltal is felgyorsítsuk a vírus elleni gyógyszerek felfedezését. Ezek közül az egyik a Deep Search, egy olyan felhőalapú kutatási szolgáltatást, amelyet a COVID-19 szempontjából releváns tudományos kérdések megválaszolására hoztak létre: lehetővé teszi a kutatók számára, hogy konkrét lekérdezéseket hajtsanak végre, gyors ütemben kivonhassák a COVID-19-re vonatkozó ismereteket, és hipotéziseket állítsanak fel a gyógyszer fejlesztéshez. Az IBM Functional Genomics Platform szekvenált vírusos és bakteriális organizmusokból kinyert géneket, fehérjéket és más molekuláris célpontokat tartalmaz, ez segít a kutatóknak abban, hogy hatékonyabban azonosítsák a gyógyszerterv molekuláris célpontjait. 

Nemrégiben létrehoztunk és validáltunk egy olyan új generatív modellezési megközelítést, amely teljesen új molekulákkal áll elő kontrollált módon, melyek ezáltal csupa kedvező tulajdonságokkal bírnak, például alacsony toxicitással. Ezek ígéretes új gyógyszerjelöltek lehetnek. 

Nyomon követve a járványt alkalmaztuk is ezt a technológiát néhány ismert COVID-19 célpont ellen, és több ezer teljesen új molekulát hoztunk létre, amelyek potenciális jelöltjei lehetnek a COVID-19 gyógyszer alapanyagának. Egy másik példa az AI alkalmazására: a legutóbbi globális járványban a ZIKA vírussal kapcsolatos munkánk során gépi tanulással azonosítottuk, mely főemlősök hordozzák a vírust. A mesterséges intelligencia által végzett kutatások másik elképesztően izgalmas területe a gyógyszerek újrahasznosítás. Érdekes módon az egyes betegségek kezelésére kifejlesztett gyógyszerek más betegségek fennállásakor is hatásosak lehetnek. A klorokin például egy régi malária-gyógyszer, ám hatással van bizonyos rákos megbetegedésekre, és hatásos lehet az új koronavírussal szemben is. Ha olyan régi generikus gyógyszereket találunk, amelyek biztonságosságát már tesztelték, olcsók és nagy mennyiségben hozzáférhetőek, akkor bevethetjük őket a járvány ellen. 

Összefoglalva: igen, úgy gondolom, hogy az MI-ben óriási lehetőségei vannak, hihetetlen mértékben képes segíteni a globális járványok elleni küzdelmet: a felderítésétől egészen a kezelésig, sőt végső soron a gyógymódok megtalálásában is komoly szerepe lehet.

Ön szerint tekinthetünk akár úgy is a koronavírus-járványra, mint egy jó lehetőségre, mely után az emberiség másképp viszonyul majd a világhoz?

Én úgy gondolom, hogy időről időre meg kell próbálnunk különböző módon, eltérő szemszögekből tekinteni a világunkra, és kötelességünk a mesterséges intelligencia-kutatást azokra a területekre irányítani, ahol a legtöbb segítséget nyújthatja, és az egész emberiség javát a legeredményesebben szolgálhatják. Az idei világjárvány arra késztetett minket, hogy mindezt még hatékonyabban végezzük, és remélem, hogy a pandémia után is megmarad ez a fajta hozzáállás.

Ennek a példátlan kollaborációnak egyik ékes példája a nemrégiben elkészült COVID-19 High Performance Computing Consortium, egy egyedülálló együttműködés a Fehér Ház Tudományos és Technológiai Politikai Irodája, az Egyesült Államok Energiaügyi Minisztériuma és az IBM között, melynek célja, hogy összefogja a szövetségi kormányt, az ipart és az egyetemi vezetőket, hogy minél hatékonyabban folyjanak a koronavírussal kapcsolatos kutatások.

Sokakra jellemző, hogy még mindig nem bíznak a mesterséges intelligenciában? Mit gondolsz miért? Mi késztetné az embereket arra, hogy jobban bízzanak?

Látni kell, hogy a mesterséges intelligenciát világszerte egyre gyakrabban használják emberi döntéshozatal támogatására, és ezzel párhuzamosan természetesen felmerül a kérdés, hogy valóban megbízhatunk-e ezeknek a modelleknek a kimenetében. Én is pont ezért vezetem az IBM Research-nek azt részlegét, amely kizárólag az AI rendszerek iránti bizalom fokozására összpontosít. Hiszem, hogy a technológiába vetett bizalom elsősorban működésének megértésén, valamint biztonságának, megbízhatóságának ismeretén alapul. Ahhoz, hogy megbízzunk egy algoritmus által hozott döntésben, tudnunk kell, hogy az megbízható és tisztességes, elszámoltatható és semmiféleképpen sem okoz kárt. Biztosítékra van szükségünk, hogy tényleg nem lehet manipulálni, és hogy maga a rendszer biztonságos. 

Melyek a mesterséges intelligencia által alkalmazott leggyakoribb torzítások? Mondana példákat

Az elmúlt években számos olyan esettel találkoztunk, amkor az MI-t inadekvát adatokkal dolgoztatták, vagy helytelenül, felügyelet nélkül alkalmazták, ami aztán elfogult vagy éppen káros kimenetelű eredményekhez vezetett. Például találkoztunk toborzáshoz, kiválasztáshoz használt MI rendszerekkel, melyeket olyan adathalmazon "tanítottak be", amely túlnyomórészt férfi jelölteket tartalmazott. Vagy éppen a bőrgyógyászatban a bőrrák felismerésében használt rendszernek nagyrészt világos bőrön található elváltozásokat mutattak meg. Az MI modell ilyen adatokra való kiképzése lényegesen pontatlanabb eredményekhez vezet. A mesterséges intelligencia torzításainak kérdése rendkívül komplex kérdés, vannak különféle módszerek ennek diagnosztizálására és enyhítésére: létrehoztunk és kiadtunk például egy AI Fairness 360 átfogó nyílt forráskódú könyvtárat, amely segítség lehet az MI fejlesztőknek, hogy sikerrel mérsékeljék az elfogultságot a gépi tanulási modellekben. Ám ez csak az egyenlet egyik része. Az torzítás mérséklésének még az AI rendszer kiépítése előtt meg kell kezdődnie megfelelő tervezési gyakorlattal, a lehetséges károkkal kapcsolatos kérdések feltevésével, a különböző nézőpontok integrálásával.