Команда Mail.ru Cloud Solutions перевела в сокращенном варианте эссе Кевина Вуhttps://dzone.com/articles/how-deep-learning-is-accelerating-drug-discovery-i, который рассуждает о том, чего уже добилась фармацевтическая промышленность и здравоохранение с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения, а также когда новые технологии помогут найти лекарства от всех болезней.

Почему может казаться, что прогресса нет

Некоторые высказывают разочарование жизнью примерно так: «Если это будущее, то где мой реактивный ранец?» На первый взгляд, такая тоска по ретро-будущему кажется странной в эпоху вездесущих вычислений, программируемых клеток и возрождающихся космических исследований. Но у некоторых такой ностальгический футуризм держится удивительно стойко. Они цепляются за предсказания, которые выглядят странно в ретроспективе, игнорируя поразительную реальность, которую никто не мог предсказать.

Кто мог подумать, что благодаря глубокому обучению мы сможем предсказывать свойства пока несуществующих лекарств? Это имеет огромное значение для фармацевтической промышленности.

Применительно к искусственному интеллекту жалобы могут звучать примерно так: «Прошло почти восемь лет после изобретения нейросети AlexNet, ну и где мой беспилотный автомобиль?» Действительно, может показаться, что ожидания середины 2010-х годов остались неудовлетворенными. Среди пессимистов набирают обороты прогнозы о следующем застое в исследованиях искусственного интеллекта.

Цель этого эссе — обсудить значимый прогресс машинного обучения в реальной задаче открытия новых лекарств. Хочу напомнить другую старую пословицу, на этот раз от исследователей ИИ. Если слегка перефразировать, она звучит так: «ИИ называют ИИ, пока он не заработает, потом это просто софт».

То, что еще несколько лет назад считалось передовыми фундаментальными исследованиями в области машинного обучения, теперь часто называют «просто наукой о данных» (или даже аналитикой) — и она производит настоящую революцию в фармацевтической промышленности. Есть солидный шанс, что применение глубокого обучения для открытия лекарств серьезно изменит наши жизни к лучшему.