Карта, на которой отображается ситуация с пандемией в мире, создается, благодаря искусственному интеллекту. Именно он анализирует информацию и ставит цветные точки на карте в режиме реального времени. Кстати, международная тревога по поводу пандемии COVID-19 была впервые озвучена не человеком, а компьютером. Об этом в своей статье сообщил Адриан Чомей.
В исследовании сказано, что «Health Map», или «карта здоровья», использует ИИ для сканирования информации в социальных сетях, проверки новостей, оценки поисковых запросов для выявления числа зараженных по всему миру. В конце 2019 года (30 декабря) программа интеллектуального анализа данных обнаружила новостной репортаж о новом типе пневмонии в Ухане (Китай). В однострочном электронном бюллетене отмечалось, что семь человек находятся в критическом состоянии, а срочность оценивается в три балла по пятибалльной шкале.
В Тайвань, в свою очередь, местному эпидемиологу Марджори Поллак поступило предупреждение, чтобы она рассказала об этом на авторитетном китайском ресурсе. В то же время активно велись разговоры о ТОРС (тяжелом остром респираторном синдроме), который в 2013 году распространился на десятки государств и убил 774 человека.
Для многих экспертов ситуация с COVID-19 была похожа на дежавю. Интересно то, что меньше чем через час с момента оповещения «Health Map», врач написала подробное сообщение в программе мониторинга заболеваемости на портале, где насчитывается около 85 000 подписчиков (на нем она занимает должность заместителя редактора).
Тот факт, что люди начали бить тревогу на самых ранних этапах возникновения опасности – заслуга исключительно ИИ. Именно машины стали следить за инфекцией. Поскольку пандемия COVID-19 продолжает распространяться по всему миру, исследователи искусственного интеллекта объединяются с технологическими компаниями для создания автоматизированных систем отслеживания, которые будут добывать огромные объемы данных из социальных сетей и традиционных новостей для выявления признаков новых вспышек.
В то же время, искусственный интеллект не может заменить традиционный мониторинг со стороны представителей здравоохранения, именно так считает Мэтью Биггерстафф, эпидемиолог из американского Центра по контролю и профилактике заболеваний (CDC). Однако вполне можно рассматривать ИИ в качестве одного из инструментов.
Элад Йом-Тов, компьютерный ученый из Microsoft, который работал с чиновниками общественного здравоохранения в Соединенном Королевстве, убежден, что ИИ, напротив, однозначно поможет удовлетворить текущие потребности правительств и социума. Ведь количество данных просто-напросто огромное, и для понимания их смысла потребуется специальный инструмент. Им и будет ИИ!
Задолго до того, как эпидемия COVID-19 дала о себе знать, Американский центр по контролю и профилактике заболеваний приступил к проведению ежегодного анализа, чтобы наиболее точно предсказать тяжесть и распространение гриппа по всей территории Соединенных Штатов. Конкурс стартовал с 2012 года, количество заявок на участие в нем постоянно возрастает. Биггерстафф говорит, что примерно 50% из них связано с алгоритмами машинного обучения, которые учатся обнаруживать соответствия между данными.
Например, Рони Розенфельд, компьютерный ученый из Университета Карнеги-Меллон вместе с коллегами побеждал 5 раз, удавалось ему это с помощью алгоритмов, которые добывают данные в разных источниках – поисковых системах Google, сообщениях Twitter, на страницах Википедии, сайтах Американского центра по контролю и профилактике заболеваний. Многие команды, боровшиеся с гриппом, теперь переключились на мониторинг ситуации с COVID-19.
Ученые верят, что ИИ можно использовать для оценивания текущего состояния эпидемии. Команда Carnegie Mellon нацелена на то, чтобы теперь отследить COVID-19 по всей территории Соединенных Штатов, используя данные, собранные с помощью всплывающих опросов, направленных на выявление симптомов. Такой подход позволит спрогнозировать спрос на медицинские услуги и больничные палаты, а также специализированное оборудование.
Несмотря на то, что система является почти полностью автоматизированной, работать с ней непросто, как отмечает Розита Дара, компьютерный ученый из Университета Гвельфа. В свое время она следила за распространением птичьего гриппа, а теперь исследует COVID-19. Более того, система уже приводила к ошибкам ранее, и данные получались искаженными.
Чиновники стран, активно выявляющих коронавирус и борющихся с ним, предлагают все больше и больше альтернативных методов тестирования. Например, внедрение автоматизированных систем видеонаблюдения. Но некоторые эксперты считают, что такой подход все равно не приведет к желаемому результату.
По мнению редакции портала новостей «Центропресс», при работе с огромными массивами данных на современном этапе обойтись без использования технологий искусственного интеллекта не представляется возможным. Однако применение этих методов вызывает закономерную настороженность со стороны общества, которое опасается перехода в руки государства неограниченного количества личных данных. В этой связи очень важно больше рассказывать о принципах работы мониторинговых систем и о том, как организован контроль над ними.
