Juuni 23, 2023

Riskifond a16z toetab GenML-i Eroomi seaduse vastu võitlemisel

Avaldatud: 23. juuni 2023 kell 5:28 Värskendatud: 23. juuni 2023 kell 5:29

Muudetud ja faktidega kontrollitud: 23. juuni 2023 kell 5:28

Põgusalt

GenML, riskifondi a16z investeerimistöö, mille eesmärk on muuta Eroomi seadust ümber, kombineerides algoritme ja arvutusvõimsust bioteadustes.

Tehisintellektil on potentsiaali lahendada tervishoiu ja ravimite väljatöötamise probleeme, nagu näiteks kõrgelt koolitatud personali vajadusest tingitud kulude suurenemine ning juurdepääsu ja kvaliteedi probleemide lahendamine.

GenMLi potentsiaali toetavate võtmetegurite hulka kuuluvad GPT-4, AlphaFold ja RNA teraapia projektid.

Tehnikatööstus on juba ammu tuttav Moore'i seadusega, mis ütleb, et arvutite arvutusvõimsus kasvab plahvatuslikult, samal ajal kui andmetöötluse kulud vähenevad. Siiski on veel üks vähem tuntud, kuid sama mõjukas seadus, mida nimetatakse Eroomi seadus. See seadus kirjeldab, kuidas innovatsiooni määr tööstuses igal aastal aeglustub, millega kaasneb uute toodete eksponentsiaalne kallinemine. Üks konkreetne valdkond, kus Eroomi seadus on oma kohalolekut tunda andnud, on uute ravimite väljatöötamine.

Riskifond a16z toetab GenML-i, et võidelda Eroomi seadusega — Arvutite kiire kasvu tõttu viimastel aastatel on tarkvarapõhistes tööstusharudes, nagu ravimite väljatöötamine ja tervishoiuteenuste osutamine, kulud plahvatuslikult kasvanud. Moore'i seadus, mis võimaldab kulusid eksponentsiaalselt vähendada ja võimeid parandada, juhib neid tööstusi. Eroomi seadus, mis viitab kulude eksponentsiaalsele kasvule, mis on jõudnud ligikaudu veerandini USA SKTst, on aga avaldanud märkimisväärset mõju ravimite väljatöötamisele ja tervishoiuteenuste osutamisele. / Autor: Tervishoiutehnoloogia aruanne

Eroomi seaduselt Moore'i seadusele üleminekuks tuleb inimpõhised teenused teisendada arvutamiseks. See teisendus algab lihtsamate ühekordsete mudelitega (tavaliselt masinõppega), mis täidavad lihtsaid ja veakindlaid ülesandeid, näiteks Netflix kasutab saadete soovitamiseks tehisintellekti. AI arenedes siseneme uutesse võimaluste valdkondadesse, nagu generatiivsed AI meetodid, mis toodavad teksti ja pilte või täidavad keerulisi ülesandeid vigadega (teise nimega hallutsinatsioonid). See areng avab võimaluse AI-toega kaaspilootidele bioteadustes ja tervishoius, kes suudavad kvalifitseeritud tööjõudu oluliselt suurendada või vähem kvalifitseeritud tööjõudu kõrgemal tasemel.

AI uskumatu areng on vaid osa loost; samuti on renessanss algoritmid ja arvutusvõimsus, samuti bioloogia ja tervishoiu edusammud. Inseneritegevusest tingitud edusammud bioteadustes on toonud kaasa märkimisväärseid edusamme geenide redigeerimises, rakubioloogias, tüvirakkudes, robotkatsetes ja muudes valdkondades, võimaldades teadlastel manipuleerida bioloogiaga varem ennekuulmatutel viisidel. Need edusammud on võimaldanud bioloogiat nii ulatuslikult kui ka äsja leitud järjepidevusega, mis mõlemad on tehisintellektiga ühenduse loomiseks hädavajalikud. Lisaks loob tehisintellekti kaasamine bioteaduslikesse katsetesse tugeva tagasisideahela, milles katsed parandavad tehisintellekti ennustavat jõudu, mis omakorda parandab katseid.

Püüdes võidelda Eroomi seadusega, avaldas riskifond a16z hiljuti ühe investeeringute lõputöö keskendus tehisintellekti ja biotehnoloogia ristumiskohale, tuntud kui GenML (Genomic Machine Learning). See väitekiri viitab sellele, et GenMLil on potentsiaal muuta Eroomi seadust, tuues kaasa muutuse tööstuses ja avades olulisi võimalusi alustavatele ettevõtetele ja investoritele.

Tervishoid on läbimas ka tehnoloogia kasutamise renessansi, kusjuures tervishoiuteenuste tohutud kulud koormavad seda valdkonda tugevalt. Uuendused janunevad tehnoloogia järele, mis võib parandada tulemusi ja vähendada kulusid. Üleminek väärtuspõhistele maksemudelitele, kus patsientide ja teenuseosutajate proaktiivne kaasamine on ülimalt oluline, loob tehisintellektile tervishoius veelgi suuremat kasu. / Krediit: a16z.com

Kõigi nende edusammude aluseks on tohutul hulgal andmetöötlust ja andmesalvestust, mis sai võimalikuks alles hiljuti. Algoritmide renessanss on esimest korda abiellunud puhta arvutusvõimsusega nende programmide testimiseks, itereerimiseks ja käitamiseks.

Tehisintellektil on võimalus tulla toime suurimate väljakutsetega tervishoiu ja ravimite väljatöötamisel. Esiteks tõusevad tervishoiukulud, kuna on vaja kõrgelt koolitatud töötajaid, eriti doktoreid, doktoreid, õdesid ja teisi. Kuna tehisintellekt on üha enam võimeline töötama tehnilise eksperdina, on võimalik laiendada olemasolevate teenuseosutajate võimalusi pakkuda hooldust palju väiksemate kuludega. Kui seda rakendatakse empaatiaga, võib see tekitada kaasatust ja säilitada vastavust kliinilistele soovitustele, samuti leevendada arstide läbipõlemist. Teiseks kaasneb väiksemate kuludega võimalus lahendada juurdepääsu (mastaabi) ja kvaliteedi (jõudluse dispersiooni vähendamine) probleeme. Kuna tehisintellektiga saab rohkem hooldust, on tehisintellektil potentsiaali tervishoiu demokratiseerimiseks, pakkudes kõigile parimaid tervishoiuteenuseid.

Mitmed võtmetegurid toetavad veendumust, et GenML võib murda läbi Eroomi seadusega seatud tõkked:

GPT-4, spetsialiseerimata mudel, mille on välja töötanud OpenAI, on näidanud paljulubavaid tulemusi ravimite avastamisel. Isegi OpenAI tunnistab selle võimega seotud võimalikke riske GPT-4 mudel.
DeepMindi välja töötatud tehisintellekti mudel AlphaFold jõudis hiljuti edukalt pealkirjadesse valkude keerukate 3D-struktuuride lahtiharutamine— väljakutse, mis on teadlasi segadusse ajanud pool sajandit.
AI-ga toetatud projektid valdkonnas RNA teraapia on näidanud märkimisväärset potentsiaali varem ravimatute haiguste ravimisel. Tehisintellekti jõudu rakendades saavad teadlased nüüd uurida ravivõimalusi, mis kunagi olid mõeldamatud.
AI edu erinevates valdkondades sõltub suuresti saadaolevate andmekogumite kvaliteedist ja ulatusest. Avaandmete algatused ja tekkimine rahvahulga hangitud uuringute andmestikud hõlbustavad teadmiste laiendamist ja võimaldavad terviklikumaid AI-põhiseid lahendusi.

Nii kulude vähenemise kui ka tulemuste paranemise peamine osa tuleneb tõenäoliselt tehisintellekti mõjust uute ravimeetodite väljatöötamisel. Tehisintellekt on bioloogia mõistmise peamise tõukejõuna, võimaldades teadusuuringuid ulatuda kaugele kaugemale praegusest mudelist, mis tugineb peamiselt vapustavatele avastustele, mida võimaldab tundidepikkune inimtöö laboris.

Siiski on oluline märkida võimalikke probleeme tehisintellektiga, sealhulgas manustatud eelarvamusi ja muid tõrkeid, mis võivad tekkida inimeste kogutud andmete põhjal varajaste tehisintellekti mudelite koolitamisest. Kuna tehisintellekti rakendatakse uutes tööstusharudes, peavad teadlased, tervishoiuteenuse osutajad ja reguleerivad asutused jääma valvsaks potentsiaalselt kahjulikke kõrvalmõjusid. Olemasolev regulatiivne raamistik bioteadustes ja tervishoius testib kõike (ravimeid, seadmeid jne) tõhususe ja kahjulike mõjude osas.

Uus tööstusrevolutsioon on praegu käimas ja kuigi mõned võivad eeldada, et tehisintellekti mõju ilmneb üleöö, ootame järk-järgulist üleminekut, mis tõenäoliselt toimub aja jooksul. Need GenML-i arengud pakuvad pilguheit tulevikku, kus Eroomi seadust võidakse ületada, mitte ainult ravimiarenduses, vaid ka teistes tööstusharudes.

Loe AI kohta lähemalt:

Sildid:

Kaebused

Vastavalt Usaldusprojekti juhised, pange tähele, et sellel lehel esitatud teave ei ole mõeldud ega tohiks tõlgendada kui juriidilist, maksu-, investeerimis-, finants- või muud nõuannet. Oluline on investeerida ainult seda, mida saate endale lubada kaotada, ja kahtluste korral küsida sõltumatut finantsnõu. Lisateabe saamiseks soovitame vaadata nõudeid ja tingimusi ning väljaandja või reklaamija pakutavaid abi- ja tugilehti. MetaversePost on pühendunud täpsele ja erapooletule aruandlusele, kuid turutingimusi võidakse ette teatamata muuta.

Umbes Autor

Damir on ettevõtte meeskonnajuht, tootejuht ja toimetaja Metaverse Post, mis hõlmab selliseid teemasid nagu AI/ML, AGI, LLM-id, Metaverse ja Web3-seotud väljad. Tema artiklid meelitavad igal kuul tohutut vaatajaskonda, üle miljoni kasutaja. Ta näib olevat ekspert, kellel on 10-aastane SEO ja digitaalse turunduse kogemus. Damirit on mainitud ajakirjades Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ja muud väljaanded. Ta reisib digitaalse nomaadina AÜE, Türgi, Venemaa ja SRÜ vahel. Damir omandas bakalaureusekraadi füüsikas, mis on tema arvates andnud talle kriitilise mõtlemise oskused, mida on vaja pidevalt muutuval Interneti-maastikul edukaks saamiseks.

Veel artikleid

Damir Jalalov