Špičkový vědec Vivek Natarajan pracuje v Googlu hned na dvou projektech, které mohou způsobit revoluci. Jeden v medicíně a druhý rovnou v celé vědě.
STAL se z toho často opakovaný vtip. Máte zdravotní problém? Zeptejte se doktora Googla. Naťukejte své trable a obavy do vyhledávače a mocné algoritmy vás skrze obrazovku a klávesnici perfektně diagnostikují. Lékaři to vidí dost neradi, oprávněně tuší, že do skutečné lékařské péče to má daleko.
A pak je tu Vivek Natarajan, jeden z hlavních vývojářů v Google DeepMind, který staví skutečného doktora Googla. S tím se ale radit nebudete. Pro radu si za ním totiž budou chodit rovnou lidé v bílých pláštích. Projekt Med-PaLM pod křídly amerického giganta ze Silicon Valley se pod vedením Natarajana začal formovat před čtyřmi a půl lety.
„Mám dojem, že když jsme s ním začínali, nikdo o využívání velkých jazykových modelů v medicíně ani neuvažoval,“ říká skromně působící výzkumník, když sedíme u malého stolečku ve varšavském konferenčním centru.
Pravděpodobnost, že se právě nacházíme pod střechou s lidmi, kteří zásadně změní život každého jednoho člověka na planetě, je vysoká. Sjely se sem totiž v rámci konference Google Research jedny z nejbystřejších mozků, které mezi výzkumníky v ikonické technologické společnosti najdete.
Zástupce Google Earth tu prezentuje nástroj, který by měl umět předpovědět i bleskové povodně ve městech s předstihem 24 hodin či simulovat vývoj lesních požárů. Nebo pomocí mobilních telefonů vytvořil největší detekční síť světa, která umí během vteřin určit epicentrum a sílu zemětřesení a vyslat na zařízení okamžitá varování.
Jiný projekt se věnuje konektonomice, jež mapuje všechna neuronová spojení v lidském mozku. Jen samotných neuronů v něm je kolem 86 miliard, každý z nich má tisíce spojení. Potenciální množství dat potřebné ke kompletnímu modelu je proto téměř nepředstavitelné.
Pro představu: jeden milimetr krychlový mozku, což je oblast zhruba o velikosti zrnka cukru, vytvoří kolem 1,4 petabajtu dat. Neboli 1400 terabajtů. To je kapacita asi 1400 moderních notebooků, jež by utvořily řadu dlouhou 450 metrů. I tak ale Vivek Natarajan, který vyučuje i na Harvardu, se svým projektem Med-PaLM vyčnívá. Má to být nástroj, který si osvojí lékaři přímo v klinické praxi.
Na vaší diagnóze nebo stanovení léčby se může už brzy podílet stejnou měrou jako doktor z masa a kostí. „Zprvu to byl hlavně výzkumný projekt, vždycky musíte začít u výzkumu. Projekt měl dva hlavní cíle. Nejprve zjistit objem lékařských znalostí obsažených ve velkých jazykových modelech a následně ověřit, zda je dokážeme rychle a bezpečně adaptovat pro praktické využití v medicíně,“ popisuje Natarajan.
Jak poznáte, že je váš AI model na úrovni lidského studovaného lékaře? Dáte mu přece stejný set testů, které musejí muži a ženy při vstupu do světa medicíny skládat. To Natarajanův tým přesně udělal. Nechal Med-PaLM složit americkou třífázovou zkoušku, u níž mají lidští uchazeči překročit alespoň 60 procent úspěšnosti.
A jak úspěšný byl Med-PaLM? Poslechněte si sami.
Foto se svolením Google
Jak si vaše modely vedly?
Předchozí specializované systémy umělé inteligence dosahovaly v těchto testech maximálně 20 až 30 procent úspěšnosti. S příchodem velkých jazykových modelů, konkrétně Med-PaLM a později Med-PaLM 2, jsme však zaznamenali skok na více než 90 procent. Daný benchmark se nám tak podařilo prakticky vyčerpat. Neuvěřitelné na tom je, že k tomuto pokroku došlo během pouhých šesti měsíců.
Je však třeba podotknout, že šlo stále o model trénovaný primárně pro odpovídání na otázky a tvorbu shrnutí. To z něj ale nutně nedělá systém použitelný pro skutečné klinické prostředí nebo pro kontakt s pacienty. Tímto milníkem první fáze projektu sice skončila, naše práce ale pokračuje dál. V rámci projektu AMIE vyvíjíme jednotlivé komponenty toho, co si představujeme pod pojmem AI spolupracovník pro klinickou praxi.
V článku zazní:
- Jak si vedly Natarajanovy modely u opravdových lékařských zkoušek?
- Proč je důležité dát si pozor na kulturní předsudky u medicínské AI?
- A co se stane, když necháte AI agenty vést vědeckou disputaci?
