Искусственный интеллект излечит рак при нашей жизни, утверждает глава британского чип-гиганта

Глава крупнейшей британской технологической компании Arm Holdings смело заявил, что искусственный интеллект способен достичь того, что одни только человеческие усилия не могут: найти лекарство от рака в течение нашей жизни.

Рене Хаас, исполнительный директор кембриджской компании по разработке чипов, объяснил, что, хотя сложность моделирования того, как маркеры ДНК подвергаются воздействию рака, в настоящее время представляет собой непреодолимую проблему, он уверен, что в будущем передовые компьютеры ее преодолеют.

Хаас также затронул другие прогнозы, предположив, что ИИ приведет к широкому распространению человекоподобных роботов в течение следующих пяти лет. Однако он отметил, что быстрое развитие ИИ в настоящее время сдерживается нехваткой критически важных чипов, необходимых для строительства центров обработки данных. Он выразил скептицизм относительно возможности производства этих чипов в Великобритании в будущем.

Arm отвечает за разработку центральных процессоров (ЦП), которые обеспечивают работу сотен миллиардов устройств по всему миру, включая телефоны, автомобили и умные часы. Пиковая оценка компании этим летом, подстегнутая бумом ИИ, сделала ее самой дорогой британской компанией в истории в денежном выражении.

Хаас подробно изложил свое видение, заявив: "Искусственный интеллект... найдет лекарство от рака, которое сегодня мы, люди, не можем найти при нашей жизни. Я верю, что при нашей жизни ИИ поможет вылечить рак". Он подчеркнул, что моделирование клетки, человека или влияния рака на маркер ДНК — это проблема, слишком сложная для текущих человеческих и компьютерных возможностей, использующих ИИ. Тем не менее, он утверждал: "По мере того как мы будем загружать все больше и больше моделей в эти компьютеры, и компьютеры будут становиться более сложными для запуска этих моделей, они это решат."

Профессор Крис Бакал, генеральный директор Sentinal4D, предложил дополняющую перспективу. Он подчеркнул, что ключевой вопрос для медицинского ИИ больше не состоит в том, *использовать ли* его, а в том, *какие данные* для его обучения используются. Он указал, что в таких лабораториях, как его, ИИ обучается на тщательно подобранных данных, генерируемых непосредственно из образцов пациентов, а не просто "выцарапанных" из интернета. Бакал подчеркнул, что "будущее медицинского ИИ не будет принадлежать тому, кто построит самый большой компьютер. Оно будет принадлежать тому, у кого есть правильные измерения". Такие точные прогнозы могут значительно ускорить разработку новых методов лечения, принося ощутимую пользу пациентам.