Конец индивидуума. Путешествие философа в страну искусственного интеллекта

Тест, позволяющий узнать, нависла ли угроза над вашей собственной работой, определяется, следовательно, не столько «повторяемостью», сколько здравым смыслом. Официант выполняет работу, во многом состоящую из повторяющихся операций (он работает в одни и те же часы, в одном месте, принимает одни и те же заказы). Однако в ней постоянно задействуется здравый смысл: ему нужно импровизировать и выносить бесчисленное множество суждений, для которых требуется едва ли не весь объем человеческого опыта, начиная со способности залезть в голову клиента и заканчивая оценкой настроения шеф-повара. И наоборот, бухгалтер может заниматься эмоциональным делом, работая в различных секторах и участвуя в самых разных встречах, – но если в итоге он должен упорядочивать цифры в соответствии со строгими инструкциями, абстрагируясь от собственных чувств, то робот, возможно, справится с этой задачей лучше.

Вооружившись этим ценным критерием, я смог отправиться к рентгенологам, чтобы получить ответ на вопрос моего кузена. И разве можно найти лучшего консультанта по этому вопросу, чем доктор Кертис Ланглоц, директор Центра ИИ по рентгенологии в университете Стэнфорда?

Стэнфордский университет, находящийся в географическом центре Кремниевой долины, в получасе от Сан-Франциско и 15 минутах от Пало-Альто, является и центром мировых инноваций. Новичку очень странно ехать вдоль разбросанных в огромном естественном ландшафте зданий из камня цвета охры, увенчанных красной черепицей. Аллеи, окаймленные пальмами, обширные газоны сложной формы, островки калифорнийских дубов – и везде полно скульптур Родена. Студенты живут в гигантском парке, представляем нечто среднее между полем для гольфа и ботаническим садом. Словно бы технологии нужно было сделать здесь вдох, чтобы потом отправиться в городской водоворот стартапов и исследовательских центров. Стэнфорд был построен в стиле mission revival конца XIX века, который прямо вдохновлялся испанскими миссиями. Жарким калифорнийским летом можно подумать, что ты попал в вестерн. Так и ждешь, что из-за арки выскочат мексиканские бандиты в сомбреро и с патронташами через плечо.

Мираж быстро рассеивается: в небольшой зал в Стэнфордском госпитале входит доктор Ланглоц в очках с черепаховой оправой и клетчатой рубашке. Он профессор рентгенологии (специалист по рентгенографии грудной клетки), а также защитил диссертацию по компьютерным наукам на тему «Модель решения при эвристическом планировании». Значительную часть своей карьеры он еще с 1980‐х годов посвятил разработке информационных программ интерпретирования медицинских изображений. Если этот человек не сможет ответить на мои вопросы, то кто тогда?

Я пытаюсь не заблудиться в дебрях медицинской и информационной терминологии. По словам Ланглоца, способности ИИ постоянно растут: сначала это были чисто символические модели (такие как дерево решений, которое управляет каждым шагом машины), а теперь, в последнее десятилетие, это заново открытые нейронные сети. Доктор Ланглоц сотрудничал с самыми известными исследователями в области ИИ, такими как Фей-Фей Ли и Эндрю Нг. В частности, он создал алгоритм для автоматической оценки возраста костей на основе миллионов размеченных снимков, которые хранятся на серверах. Эти инновации, как и любое другое медицинское средство, должен одобрить американский регулятор[71].

Диагностика не всегда надежна, однако сама эта неопределенность должна выражаться во вполне точных категориях, чтобы рентгенолог мог взвесить разные вероятности. Рентгенографический комментарий должен быть как можно менее литературным и исключать все смутные термины, иначе он не сможет достичь максимальной объективности (кажется, особое неприятие доктор Ланглоц питает к прилагательным). Конечно, техники машинного обучения мешают врачу-клиницисту оценивать конкретные основания, оправдывающие тот или иной диагноз, в силу отсутствия полной «объяснимости» рассуждения, выполненного ИИ, – но не является ли медицина как таковая эмпирической наукой?