А.В. Древаль

МЕДИЦИНСКОЕ
ОБУЧЕНИЕ С ИСКУССТВЕННЫМ
ИНТЕЛЛЕКТОМ

«Диджитал Диабет»
Москва • 2025

УДК 378.147:004.9+616-073.7 

ББК 74.200.15+51.36

Д75

Автор:

Древаль Александр Васильевич — д-р мед. наук, проф., математик, зав. Кафедрой Эндокринологии и цифровой медицины» факультета усовершенствования врачей ФГБУ НИИ Общественного здоровья им. Н.А. Семашко.

Древаль А.В. 

Д75 Медицинское обучение с искусственным интеллектом/  — М.: Диджитал Диабет, 392 с., 2025;

ISBN 978-5-6046313-1-7

Книга посвящена использованию искусственного интеллекта в медицинском обучении. Автор рассматривает ИИ как инструмент, способный радикально трансформировать процесс подготовки медицинских кадров, усиливая индивидуализацию, интерактивность и клиническую направленность обучения. Освещаются педагогические, технологические и этические аспекты внедрения ИИ, а также практические сценарии его применения в образовательной и врачебной среде.

Издание предназначено для преподавателей медицинских вузов, студентов, клиницистов и разработчиков цифровых образовательных ресурсов.

© Древаль А.В., 2025
© Древаль О.А., Нечаева О.А., 2025

© дизайн- макет Сысоев Д.Р., 2025

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

ЧАСТЬ I. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ МЕДИЦИНСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ С ПОДДЕРЖКОЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

ГЛАВА 1

ОСНОВНЫЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ И ЕГО МЕСТО В МЕДИЦИНЕ

1. Экспертные системы и машинное обучение

2. Базовые модели ИИ: машинное обучение плюс нейронные сети

2.1. Нейронные сети

1. Контролируемое машинное обучение (supervised learning)

2. Неконтролируемое машинное обучение (unsupervised learning)

3. Машинное обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL)

2.2. Глубокое обучение (Deep Learning)

2.3. Большие языковые модели (Large Language Model, LLM)

3. Тест Тьюринга и «мышление» ИИ

4. Галлюцинации и предвзятость ИИ: G и T в названии GPT

5. T в GPT означает трансформеры

6. Инструменты ИИ и компромиссы

ГЛАВА II

НОВАЯ ЭРА МЕДИЦИНСКОЙ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ С ПОДДЕРЖКОЙ ИИ

1. Как ИИ меняет природу отношений врача и пациента

2. ИИ - цифровой помощник преподавателя медицины

3. Настройка ИИ под медицинское обучение

4. Трансформация медицинских профессий под влиянием ИИ

5. Клиническое мышление с ИИ: быстрее, точнее, эффективнее

6. ИИ в медицине: вызовы и перспективы

7. ИИ в написании и редактировании медицинских текстов

8. ИИ в рутинной деятельности врача и других специалистов.

9. Перспективы развития здравоохранения в эпоху ИИ

ГЛАВА III

ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ВНЕДРЕНИЯ ИИ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНУЮ МЕДИЦИНСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ

1. Формулирование медицинских образовательных задач для ИИ

2. Развитие у студентов навыков формулирования эффективных медицинских запросов (промптов) для ИИ

3. Методы улучшения написания медицинских промптов

4. Использование ИИ для написания и коррекции медицинских текстов

5. Приемы взаимодействия с ИИ, улучшающие его поддержку медицинских решений

6. Медицинские запросы с уточнениями

7. Итерация медицинских запросов

ГЛАВА IV

МЕДИЦИНСКАЯ КРЕАТИВНОСТЬ В ЭПОХУ ИИ

1. Измерение медицинской креативности с поддержкой ИИ

2. Границы медицинской креативности при использовании ИИ

3. Этические аспекты применения ИИ в медицине

4. Креативность в науке

5. Примеры креативности с поддержкой ИИ в других, кроме медицины, областях и их влияние на медицину

6. Настраиваемые в ИИ уровни креативности и критического мышление для решения медицинских задач

7. Новые горизонты клинического мышления с ИИ

ЧАСТЬ II. МЕДИЦИНСКОЕ ОБУЧЕНИЕ С ИИ

ГЛАВА V

ПРЕПОДАВАНИЕ МЕДИЦИНСКИХ ДИСЦИПЛИН С ПОДДЕРЖКОЙ ИИ

1. ИИ в новых медицинских образовательных проектах

2. Улучшение медицинских текстов с ИИ

3. Анализ больших медицинских данных и прогнозирование клинических исходов

4. Поддержка ИИ взаимодействия преподавателя со студентами группы при решении медицинских образовательных задач

5. Организация медицинских дискуссий на занятиях с использованием ИИ

6. Оценка медицинских знаний учащихся, использующих в учебном процессе ИИ

7. Новые типы медицинских учебных заданий с ИИ

8. Разработка медицинских курсов обучения с поддержкой ИИ

ГЛАВА VI

ИИ-ПЛАГИАТ В МЕДИЦИНСКОМ ОБРАЗОВАНИИ: ПРОБЛЕМА И РЕШЕНИЯ

1. Почему студенты склонны использовать ИИ-плагиат («списывание») для решения учебных задач?

2. Обнаружение ИИ-сгенерированных медицинских текстов в работах студентов

3. ИИ-плагиат как Интернет-бизнес, обслуживающий студентов

4. Учет конфиденциальности и интеллектуальной собственность медицинской информации, когда в обучении используется ИИ

6. Контроль ИИ-плагиата в медицинских учебных процессах

7. Простые способы предотвращения студенческого ИИ-плагиата в медицинском обучении

ГЛАВА VII

ОЦЕНКА КАЧЕСТВА МЕДИЦИНСКОГО ОБРАЗОВAНИЯ, ПОЛУЧЕННОГО С ИИ

ЧАСТЬ III. ИИ В ОРГАНИЗАЦИИ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ МЕЖДУ СТУДЕНТАМИ-МЕДИКАМИ И ПРЕПОДАВАТЕЛЕМ И В ТВОРЧЕСКОМ ОБУЧЕНИИ

Глава VIII

Использование ИИ для улучшения взаимодействия студентов-медиков и преподавателя в образовательный процессе

1. Методы улучшения обратной связи студент-преподаватель с поддержкой ИИ

2. ИИ как «наставник» в медицинском обучении

3. Игровые клинические сценарии с ИИ (имитация диалогов «врач-пациент»)

4. ИИ как ведущий медицинских дискуссий в учебной группе

5. Повышение вовлечённости учащихся в медицинских образовательный процесс через ИИ

6. Командное (учебная группа) решение медицинских задач с ИИ

7. Поддержка медицинского образовательного уровня учащихся

ГЛАВА IX

РАЗРАБОТКА МЕДИЦИНСКИХ УЧЕБНЫХ ЗАДАНИЙ, С КОТОРЫМИ МОЖЕТ СПРАВИТЬСЯ ТОЛЬКО ЧЕЛОВЕК

1. Формирование с поддержкой ИИ мотивации к медицинскому обучению

2. Формулирование медицинских учебных заданий и критерии их выполнения с поддержкой ИИ

3. Обучение медицинским профессиональным навыкам с поддержкой ИИ

4. Организация с ИИ персонализированного медицинского обучения

5. Поддержка ИИ агентности через творчество, чек-листы и обратную связь

ГЛАВА Х

ИИ В УЛУЧШЕНИИ МЕДИЦИНСКИХ ТЕКСТОВ, В ТОМ ЧИСЛЕ И В ИСТОРИИ БОЛЕЗНИ

1. Написание с поддержкой ИИ медицинского текста (истории болезни) как способ размышления и рефлексии по клиническому случаю

2. Написание медицинских текстов и ИИ-грамотность: использование медицинских ресурсов ИИ

3. Корекция медицинских текстов с поддержкой ИИ

ГЛАВА XI

УЧЕБНЫЕ МЕДИЦИНСКИЕ ЗАДАНИЯ И ОЦЕНКИ ИХ РЕШЕНИЙ С ПОДДЕРЖКОЙ ИИ

1. Альтернативные медицинские образовательные формы и медийная активность

2. Очное и персонализированное обучение

3. Медицинское обучение в учебной группе с поддержкой ИИ

4. Развитие клинического мышления через процесс обучения с ИИ

5. Другие учебные медицинские задания с ИИ

ГЛАВА XII

ДИАЛОГИ И ТЕСТОВЫЙ КОНТРОЛЬ ЗНАНИЙ С ИИ НА МЕДИЦИНСКИЕ ТЕМЫ

Приложение 1

ТЕСТОВЫЕ ЗАДАНИЯ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ИТОГОВОЙ АТТЕСТАЦИИ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ВВЕДЕНИЕ

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в учебный процесс по значимости сопоставима с историческим переходом от устной передачи знаний к обучению на основе книг. При загрузке в систему ИИ учебного текста (например, моей книги «Диабетологическая практика») вся содержащаяся в ней информация сохраняется в памяти ИИ. В этом смысле процесс аналогичен запоминанию прочитанного учебного материала человеком, который сохраняет его в своей естественной памяти с той или иной степенью полноты и детализации.

Таким образом, и ИИ, и человек оказываются осведомленными о содержании книги «Диабетологическая практика». При этом человек, как правило, сохраняет лишь общую структуру и ключевые положения прочитанного материала, а также некоторые детали, важные для его профессиональной деятельности. Для уточнения конкретных вопросов врач обычно повторно обращается к соответствующим разделам книги.

Использование ИИ качественно меняет этот процесс. В отличие от человека, ИИ сохраняет весь материал книги полностью и способен в любой момент мгновенно извлекать необходимую информацию. Кроме того, ИИ также владеет контекстом изложенного материала, который автор подразумевает, но не всегда раскрывает явно в тексте. Такой контекст ИИ может восстановить за счет своей собственной базы знаний или дополнительного поиска информации во внешних источника.

Это позволяет значительно повысить эффективность взаимодействия с учебными материалами. При необходимости врач может обратиться к ИИ с конкретным вопросом по книге, например: «Что в книге «Диабетологическая практика» указано о правиле расчета стартовой дозы инсулина?». В ответ ИИ предоставит точную информацию с цитированием соответствующих фрагментов текста. Фактически, в таком режиме книга становится интерактивным ресурсом, а общение с ИИ приближается по эффективности и удобству к живому взаимодействию с автором, преподавателем или опытным коллегой.

Если в тексте книги упоминаются диагностические критерии (например, критерии диагностики сахарного диабета по результатам перорального теста толерантности к глюкозе), но не приводится их обоснование, врач может уточнить у ИИ источник этих критериев. ИИ оперативно предоставит ответ, опираясь на доступную информацию из своей базы данных или внешних авторитетных источников.

Таким образом, включение ИИ в учебный процесс превращает традиционные учебники, монографии и руководства в интерактивные образовательные ресурсы. Мой опыт преподавания с использованием ИИ подтверждает значительное повышение эффективности учебного процесса и позволяет формировать у нового поколения специалистов (в частности, врачей) клиническое мышление, подготовленное к работе в условиях современной нейросетевой медицины.

Точно так, как современный преподаватель и обучающийся не могут представить себе образовательный процесс без использования книг, так и освоившие работу с ИИ преподаватели и обучающиеся тут же осознают, что наступила новая эра в обучении, в которой ИИ играет сопоставимую с книгой или даже более значительную роль в качестве образовательного инструмента. Фактически, включение ИИ в обучение переводит его с «книжного» уровня на новый, качественно более совершенный «нейросетевой» уровень, аналогично тому, как ранее обучение «из уст в уста» было заменено обучением по книгам.

Если рассмотреть процесс внедрения нейросетей в образовательный процесс с исторической точки зрения, то до изобретения книгопечатания весьма популярным методом обучения был диалог ученика с наставником. Эталоном такого рода обучения можно считать книгу Платона «Диалоги. Апология Сократа» (Изд. АСТ, 2021 г., 352 стр.), в которой описаны диалоги, которые вел философ Сократ с любым человеком, желавшим узнать его точку зрения (обычно это были жители Афин, за диалоги с которыми Сократ в итоге поплатился своей жизнью).

Почему Сократ сам не написал книги о своих диалогах, а сделал это за него его ученик Платон? Это связано с тем, что Сократ не одобрял обучение по книгам, так как видел в этом ряд недостатков: «Письменность подобна живописи: образы в ней кажутся живыми, но если их спросить, они молчат. Так и письменные слова: они кажутся разумными, но если ты задашь им вопрос, чтобы понять их смысл, они лишь повторяют одно и то же. И если ты захочешь узнать больше, они не смогут ответить тебе».

Сократ также отмечал, что письменность может привести к забывчивости, поскольку люди будут полагаться на внешние записи, а не на собственную память. Он считал, что истинное знание должно быть живым и передаваться через диалог, где можно задавать вопросы, уточнять и развивать мысли.

ИИ снимает все претензии Сократа к книгам. «Истинное знание» с поддержкой нейросетей стало живым, поскольку по материалам книги можно вести диалог с ИИ, задавая ему вопросы, уточняя с его помощью неясные моменты и даже развивая изложенные в книге идеи, привлекая по теме книги другие источники информации, доступные ИИ. Кроме того, включение ИИ в обучение и практическую деятельность решает проблему «забывчивости», поскольку ИИ позволяет оперативно поддерживать память человека с помощью своей огромной базы данных, включая материалы из прочитанных врачом книг или даже тех, которые он только планирует прочитать.

Таким образом, внедрение ИИ в обучение по сути является развитием идеи Сократа вести обучение в виде диалогов — в данном случае, диалогов между ИИ и студентом, причём придерживаясь рекомендуемой учебной литературы (например, клинических рекомендаций) или даже оперативно дополняя рекомендованный для обучения материал из информационной базы ИИ.

Исходя из вышесказанного, внедрение ИИ в обучение можно рассматривать в определённой степени как возвращение от фиксированных текстов, изложенных в книгах, к диалогу по материалам этих книг. Фактически использование ИИ в обучении — это возвращение от печатной текстовой (книжной) формы к более естественной для человека форме — диалогу, но уже на новом, технически более совершенном уровне. Представляется, что такой нейросетевой вариант обучения был бы одобрен самим Сократом.

Наблюдаемый в некоторых зарубежных образовательных учреждениях категорический запрет на использование нейросетей в образовательном процессе подобно скептическому отношению Сократа к книгам, как источнику знаний. И, надеюсь, представленный в этой книге материал по медицинскому обучению с ИИ, поможет убедить скептиков в несомненной пользе ИИ в получении более высокого качества образования, чем прежде, основанном только на чтении учебников.

Новые технологии открывают широкие возможности для улучшения качества жизни, но их применение не всегда очевидно, а иногда вызывает опасения. Внедрение принципиально новых технологий, таких как компьютеры, генетика и интернет, всегда вызывало кардинальные изменения в обществе. Искусственный интеллект (ИИ) не является исключением. Сегодня ведутся активные дискуссии о его безопасности, особенно в контексте создания «общего интеллекта», который может превзойти человеческий аналитический потенциал. Это ставит вопрос не только о государственном, но и о межгосударственном контроле за развитием ИИ. Необходимо продумать пути его эффективного внедрения, чтобы он принёс максимальную пользу, в частности, медицине, не нарушая при этом этических норм и не ставя под угрозу безопасность пациентов.

Мы стоим на пороге новой эры в медицинском образовании, где ИИ становится не просто инструментом, а, по сути, партнёром в подготовке будущих врачей. Подобно тому, как первые цифровые технологии заложили основу для революции в обработке информации, современные ИИ-алгоритмы трансформируют методы анализа медицинских данных, затрагивая все аспекты медицины. Узкоспециализированные ИИ решения, такие как анализ медицинских изображений, диагностика заболеваний и прогнозирование эпидемий, уже становятся новым стандартом в оказании медицинской помощи. Крупные технологические компании активно инвестируют в развитие ИИ для медицины, и их влияние на эту сферу будет только расти.

ИИ уже демонстрирует свою способность трансформировать медицинскую практику с беспрецедентной скоростью. Например, алгоритмы глубокого обучения применяются для анализа медицинских изображений, таких как МРТ и КТ, с точностью, превышающей возможности человека. Однако такие изменения требуют подготовки специалистов, которые не только смогут пользоваться этими инструментами, но и будут критически оценивать их результаты.

Интеграция ИИ в медицинское образование ставит перед нами сложные вопросы. Как перестроить учебные программы? Где автоматизировать образовательные процессы, а где сохранить контроль преподавателя? Стоит ли использовать ИИ для анализа действий учащихся во время обучающих симуляций клинических ситуаций или для оценки диагностических решений, принимаемых учащимся в реальном времени? Уже сегодня умные устройства могут анализировать учебные процессы, а в будущем ИИ может стать персональным наставником учащегося, указывающим на пробелы в знаниях и предлагающим пути их устранения.

Влияние ИИ на медицинское обучение многогранно. С одной стороны, технологии позволяют персонализировать образование: адаптивные платформы выявляют пробелы в знаниях, предлагают клинические кейсы и моделируют редкие медицинские сценарии. С другой стороны, возникают этические дилеммы, связанные с конфиденциальностью данных пациентов и сохранением баланса между технологиями и развитием клинического мышления.

ИИ также бросает вызов традиционным методам оценки знаний. Способность алгоритмов генерировать научные тексты и клинические отчёты требует пересмотра подходов к академической честности. Вместо борьбы с плагиатом необходимо сместить акцент на критическое мышление и этическое применение технологий.

Эта книга призвана стать руководством для преподавателей и учащихся, стремящихся интегрировать ИИ в медицинское образование. В ней нет призыва к слепой автоматизации интеллектуальной деятельности врача, а предлагается развивать интеллектуальный симбиоз ИИ и «естественного» медицинского интеллекта, в котором технологии усиливают человеческий потенциал. На примере клинических случаев из различных областей медицины показано, как медицинские кафедры могут стать центрами инноваций, не теряя из виду главное — интересы пациента и миссию врача, отражённую в клятве Гиппократа: «Прежде всего, не навреди». Этот принцип остаётся основополагающим и в эпоху цифровых технологий, напоминая нам, что любые инновации должны служить благополучию пациента и укреплять доверие между врачом и тем, кто доверил ему своё здоровье.

Будущее медицинского образования зависит от нашей способности превратить ИИ в инструмент устойчивого развития здравоохранения и медицинского образования. Эта книга предлагает дорожную карту для тех, кто готов участвовать в этой трансформации, готовя врачей, способных решать глобальные вызовы — от пандемий до профилактики и лечения социально значимых и всех других заболеваний.

Книга предназначена, с одной стороны, преподавателям, которые внедряют технологии ИИ в процесс преподавания медицины. С другой стороны, ее могут использовать и учащиеся (студенты медики, клинические ординаторы, аспиранты, врачи, медсестры), подключая ИИ к курсам текущего образования в качестве источника дополнительной учебной информации.

Также эта книга будет полезна и практикующему врачу, который может использовать описанные здесь методы работы с ИИ, чтобы получить от него поддержку в принятии своих клинических решений.

В заключение введения должен заметить, что технологии ИИ так быстро совершенствуются, что такого рода руководства по ИИ, придётся обновлять, вероятно, к каждому семестру обучения. Для исключения задержек с книгопечатанием основной формой издания будет электронная.

ЧАСТЬ I

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ МЕДИЦИНСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ С ПОДДЕРЖКОЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

ГЛАВА 1

ОСНОВНЫЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ И ЕГО МЕСТО В МЕДИЦИНЕ

Современный уровень развития технологий искусственного интеллекта стал возможен благодаря семидесяти годам фундаментальных исследований и постоянному совершенствованию алгоритмов машинного обучения. Последние достижения в этой сфере способствовали стремительному росту интереса к ИИ, его внедрению в различные отрасли, включая медицину, а также формированию новых подходов к обработке медицинской информации и принятию клинических решений. Этот раздел дает представление о современных инструментах ИИ и принципах его работы, что поможет эффективнее использовать эти технологии в медицинском обучении.

1. Экспертные системы и машинное обучение

Термин искусственный интеллект (ИИ) был введён в 1956 году, которым обозначили научное направление по разработки компьютерных программ (машин), способных решать задачи, традиционные для интеллекта человека.

На ранних этапах исследований в области ИИ основное внимание уделялось так называемым логическим моделям и экспертным системам, «интеллектуальные» решения которых представляли собой алгоритмы действия человека в строго определенных условиях поставленной задачи, то есть в рамках заранее заданных правил принятия решений, учитывающих широкий диапазон возможных сценариев действия. Однако такие системы не способны к самообучению, что ограничивает их использование при меняющихся условиях решаемой задачи.

В 1959 году A. Sаmuel, исследователь компании IBM, ввёл термин «машинное обучение», описывая статистические алгоритмы, которые могут обобщать данные и «обучаться играть в шашки лучше, чем программист, создавший программу». Для игр с фиксированными правилами, таких как шашки, можно было создать экспертную систему, способную анализировать базы данных и делать логические выводы. Однако программа А.Sаmuel работала иначе: ей были даны только правила игры, общее направление поиска решений и неполный список параметров, имеющих вероятностное влияние на исход игры. Таким образом, компьютерная программа не просто следовала заложенным правилам, но и выявляла закономерности, оптимизируя свою стратегию игры.

В первоначальный период исследований искусственного интеллекта экспертные системы доминировали благодаря своей логической строгости. Однако машинное обучение, использующее вероятностные методы, оказалось более эффективным в решении сложных задач, часто не имеющих очевидного решения. В 1990-х годах, с увеличением вычислительных мощностей и доступностью больших массивов данных, машинное обучение стало центральным направлением исследований в области ИИ (Langley, 2011). Развитие статистических алгоритмов привело к созданию медицинских диагностических систем, например, WebMD. Это американская онлайн-платформа, предоставляющая медицинскую информацию, основанную на заключениях экспертов. Сайт содержит статьи о заболеваниях, симптомах, методах диагностики и лечения, а также интерактивные инструменты для самопроверки состояния здоровья. WebMD не заменяет профессиональную медицинскую консультацию, но используется, например, для получения информации на различные медицинские темы.

2. Базовые модели ИИ: машинное обучение плюс нейронные сети

2.1. Нейронные сети

Нейронные сети — это вычислительные системы, структура которых подобна строению нервной системы (сеть связанных между собой нейронов) и, как полагают, имитируют функционирование естественной, биологический нейронной сети. На основе нейронных сетей строится так называемое машинное обучение. Нейронные сети необходимо «обучать», обычно на больших наборах данных. Выделяют 3 типа машинного «обучения».

1. Контролируемое машинное обучение (supervised learning)

Контролируемое машинное обучение — это процесс, при котором нейросеть учится по данным, например, пациентов, у которых известен диагноз, выявлять признаки, по которым он диагностируется. После завершения обучения такая нейросеть способна у любого обследуемого пациента, например, в поликлинике, обнаруживать с той или иной долей вероятности болезнь, распознаванию которой ее обучили. Для обучения нейросети ставить правильный диагноз определенного заболевания, в нейросеть загружают данные множества пациентов, с одним и тем же заболеванием, которое она должна научиться диагностировать. Например, признаки гриппа, сахарного диабета или артериальной гипертензии. Нейросеть статистически обрабатывает данные «эталонных» клинических примеров и в результате научается связывать симптомы пациентов с конкретным диагнозом. После завершения процесса обучения нейросети в нее может загружаться информация о любом больном, данные которого не использовались в ее обучении, и она на основании данных этого нового для нее пациента должна будет выявлять у него болезнь, диагностике которой она обучена. А теперь по пунктам разберем процесс машинного обучения.

Как это работает?

1. Данные для обучения. Для организации машинного обучения должен быть набор клинических данных большого числа пациентов с подтвержденным диагнозом (диагноз у пациентов для обучения в случае машинного обучения называется «метка»).

2. Обучение нейросети (модели). Нейросеть анализирует загруженные медицинские данные, то есть находит статистические закономерности между клиническими признаками у пациентов и метой (установленным диагнозом), или другими словами, учится связывать входные данные (например, симптомы) с правильными ответами (диагнозами, метками).

3. Применение модели: После обучения модель (нейросеть) может устанавливать диагноз, диагностике которого она обучена у любого нового больного. Например, она может помочь врачу поставить диагноз на основе симптомов у пациента, который пришел к нему на прием.

Почему это важно?

Контролируемое обучение помогает автоматизировать процессы, которые требуют анализа большого количества данных. В медицине это может быть полезно для диагностики, прогнозирования заболеваний или даже подбора индивидуального лечения.

2. Неконтролируемое машинное обучение
(unsupervised learning)

Неконтролируемое машинное обучение — это процесс, при котором модель (нейросеть) учится на данных, где нет заранее известных правильных ответов (меток, диагнозов). С медицинской точки зрения это, фактически, имитация клинической научной работы, направленной на изучение новой, неизвестной ранее науке болезни, например, из нашего недавнего исторического опыта, изучение больных с COVID 19. Исследователем фиксируются все проявления новой болезни, а затем собранный материал статистически обрабатывается, то есть ищутся вероятностные связи, например, между проявлениями болезни и исходами, в зависимости от назначенного лечения или мер профилактики (прививки от ковида, например). Выявленные достоверные статистические связи служат основой для внедрения в клиническую практику новых методов диагностики и лечения в ранее неизвестной болезни.

Как это работает?

1. Данные без меток: допустим, что имеется набор медицинских данных, но для них нет заранее заданных указаний, для какой болезни они характерны.

2. Поиск закономерностей: модель анализирует медицинские данные и самостоятельно, «без подсказок», пытается выявить группы пациентов с похожими симптомами.

3. Результат: модель может организовать клинические данные в схожие по определенным симптомам группы (кластеры) и, в конечном счете, указать пациентов, которые болеют одной и той же болезнью. Это может привести к упрощению или изменению, например, алгоритма диагностического поиска, когда окажется, что аналогичным образом разделяются больные врачом, но на основании других, чем у ИИ закономерностях.

Примеры медицинских задач:

1. Кластеризация — разделение медицинских данных пациентов на группы, где пациенты внутри одной группы имеют схожее сочетание симптомов, а пациенты в разных группах отличаются набором симптомов.
Пример: разделение пациентов с разными типами опухолей на основе генетических данных для выявления подтипов заболеваний.

2. Снижение размерности — упрощение клинических данных за счет отсеивания принятых, но статистически не существенных связей, между признаками болезни (симптомы, лабораторные тесты, визуализация) и диагнозом..

Пример: накоплено много медицинских данных в эндокринологической клиническе. Если их загрузить в нейросеть, то статистически их обработав, она может указать, какие из них целесообразно учитывать при анализе определенного параметра качества работы клиники, например, оценивая их связь со смертностью в клинике. То есть она сокращает, а значит и упрощает, анализ клинического материала до данных, существенно связанных с анализируемым параметром,

Другой пример: информационное сжатие параметров медицинских изображений (например, МРТ или рентгеновских снимков) для более удобного хранения и анализа.

Почему это важно?

Неконтролируемое машинное обучение полезно в ситуациях, когда нет заранее известных клинических ответов на полученные медицинские данные, например, разработан новый метод исследования (допустим в конце эпохи рентгенодиагностики, внедряется метод МРТ диагностики). И пусть даже по известной болезни и методах ее диагностики накоплен слишком большой и сложный набор данных, которые традиционными методами анализа (электронные таблицы, статистические программы) обработать невозможно. При обработке таких данный нейросетью, можно:

• выявлять новые группы заболеваний на основе симптомов или генетических данных;

• находить скрытые закономерности в больших наборах данных, например, в результатах клинических исследований;

• упрощать сложные данные для дальнейшего анализа.

3. Машинное обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL)

Машинное обучение с подкреплением — это метод, при котором модель (агент) учится принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой.

Рассмотрим пример. Допустим, что учащийся обучается на виртуальных пациентах тактике лечения определенной болезни. Он пробует разные подходы, и за каждое удачное решение он получает «поощрение», а за ошибки — «штраф». Со временем он научается выбирать оптимальные стратегии, чтобы максимизировать успех и минимизировать ошибки. Аналогично устроена работа и ИИ:

1. ИИ взаимодействует с окружающей средой, которая может быть, например, виртуальной или реальной. В медицине это может быть симулятор лечения пациента или система поддержки принятия врачебных решений.

2. ИИ выполняет действия (например, выбирает метод лечения) и получает обратную связь в виде оценки своего действия (положительной или отрицательной. Например, если лечение привело к улучшению состояния пациента, ИИ получает «поощрение». Если состояние ухудшилось — «штраф».

3. Обучение ИИ заключается в том, что ИИ анализирует результат своих действий, корректируя на этом основании тактику и стратегию принятия решений так, чтобы максимизировать число поощрений и минимизировать – штрафов.

Например, когда в ИИ загружаются данные о группе пациентов с известными для медицины заболеваниями, то она рассчитывает статистически значимые связи между всеми загруженными клиническими данными больных и, в конечном счете, выявляет уже известные науке связи. Выявив такие связи, ИИ может диагностировать, например, известную болезнь у нового пациента по его клиническим данным, оказывая врачу поддержку в принятии клинических решений. Более того, при таком подходе она может выявить и неизвестные ранее существенные связи между признаками болезни и диагнозом, например, то есть проявить креативность.

Пример из медицины:

Допустим, что ИИ обучается оптимизировать режим инсулинотерапии для пациента с сахарным диабетом. ИИ получает доступ к результатам непрерывного мониторированию глюкозы крови и к его «Дневнику диабетика». На этих данных ИИ обучается выбирать для данного пациента наилучшую схему инсулинотерапии, диеты и физической активности, например.

Когда целесообразно использовать машинное обучение с подкреплением?

Оно особенно полезно в задачах, где нужно принимать последовательные решения в динамически меняющихся обстоятельств. В медицине это может быть:

• Подбор индивидуального лечения для пациентов.

• Управление медицинскими устройствами, например, искусственной поджелудочной железой для пациентов с диабетом.

• Оптимизация реабилитационных программ, где важно адаптировать стратегию в зависимости от прогресса пациента.

Примеры из других областей:

• Игры: Виртуальный игрок (агент) учится играть в шахматы или го, получая вознаграждение за выигрыш и штраф за проигрыш.

• Робототехника: Робот учится выполнять сложные задачи, например, ходить или манипулировать объектами, получая обратную связь за каждое действие.

• Финансы: Система учится торговать на бирже, максимизируя прибыль и минимизируя риски.

2.2. Глубокое обучение (Deep Learning)

Глубокое обучение — это метод машинного обучения, при котором используется нетривиально устроенная (многослойная) нейронная сеть для анализа сложных данных. Этот тип машинного обучении похож на то, как учат студента-медика интерпретировать рентгенологические снимки. Сначала учат выделять на снимке крупные объекты, сопоставляя с нормой форму и размер органа, например сердца (включается первый слой нейронов в модели), а затем выделять на рентгенограмме более мелкие детали (включаются другие, более глубокие, чем первый слои нейронов в модели). Например, учат студента-медика (модель) обращать внимание на плотность тканей и наличие других деталей. В результате, нейронные сети глубокого обучения постепенно научаются выделять из представленных данных все более сложные признаки, что позволяет им решать задачи, которые раньше были недоступны для компьютеров. Итак, более детально, глубокое обучение может быть описано следующим образом:

1. Нейронная сеть, базирующаяся на глубоком машинном обучении, по сути, представляет собой математическая модель, структуру которой можно представить в виде множества расположенных друг под другом слоев виртуальных нейронов, что имитирует многослойное расположение нейронов, например, в коре головного мозга человека. Каждый слой виртуальных нейронов обрабатывает поступающие в него данные и, переработав их в рамках правил этого слоя, передает данные следующему слою, в котором правила работы с данными отличаются более детальным их анализом. Например, первый слой может выделять простые признаки (например, края на изображении), а последующие слои — более сложные (например, формы органов или патологические изменения).

2. Многослойность: Глубокие нейронные сети имеют много виртуальных слоев нейронов, что позволяет им находить сложные, нетривиальные закономерности в данных. Например, при анализе медицинских изображений сеть может сначала выделить контуры органов, затем их структуру, а на более глубоких уровнях — сделать заключение о признаках опухоли на снимке или другие заключения.

3. Обучение: Нейронные сети обучаются на больших объемах данных. В процессе обучения в модели перестраивается виртуальная сила связей между нейронами («веса» в модели) так, чтобы минимизировать ошибки в своих заключениях. Метафорически этот процесс похож на то, как учащийся-медик вырабатывает на множестве клинических примеров, навык верно диагностировать болезни.

Примеры задач, решаемых с помощью глубокого обучения:

1. Распознавание объектов на изображениях:

Пример из медицины: автоматическое обнаружение опухолей на рентгеновских снимках, МРТ или КТ. Сеть может анализировать изображения и выделять области, которые требуют внимания врача.
Другой пример: распознавание патологий на снимках кожи для диагностики меланомы.

2. Обработка текста:

Пример из медицины: анализ медицинских записей для выявления ключевых симптомов или диагнозов. Это может помочь врачам быстрее находить важную информацию в больших объемах текстовой информации историй болезней.
Другой пример: создание чат-ботов для ответов на вопросы пациентов или автоматическая интерпретация медицинских документов.

3. Автономные системы:

Пример из медицины: использование глубокого обучения в роботизированной хирургии, где модель анализирует визуальные данные и помогает хирургу принимать решения.
Другой пример: системы мониторинга пациентов, которые автоматически анализируют данные с датчиков и предупреждают врачей о критических изменениях состояния пациента.

Преимущества нейросетей глубокого обучения

Глубокое обучение стало популярным потому, что модели, разработанные на его основе, позволяют решать сложные задачи, которые раньше были недоступны для компьютеров. В медицине это открывает такие перспективы:

• Совершенствование диагностики болезней, например, автоматическое распознавание заболеваний, диагностируемых или по изображениям патологического процесса (КТ, МРТ снимки) или по результатам лабораторного обследования пациента.

• Индивидуализированное лечение, например, анализ больших объемов данных пациента для подбора для него оптимальной терапии (например, данные непрерывного мониторирования гликемии).

• Ускорение обработки больших массивов научных данных, например, в генетике или фармакологии.

Глубокое обучение стало мощным аналитическим инструментом в медицине потому, что:

• Обучения проводится на больших объемах клинических данных, что, в конечном счете, позволяет нейросети находить неочевидные, сложные связи или зависимости в других, схожих массивах клинических данных.

• Современные мощные вычислительные ресурсы позволяют проводить глубокое обучение за приемлемое время.

• Обученная нейросеть автоматического извлекает из массива данных специфические признаки, например, изучаемой болезни

Базовые модели (FM) — это масштабные нейронные сети с глубоким обучением, проведенным на огромных объемах разнообразных, в частности, клинических данных, которые изменили подход к машинному обучению. Теперь, вместо того чтобы разрабатывать искусственный интеллект с нуля, используется базовая модель на основе которой разрабатывается нейросеть, решающая новые для базовой модели задачи. Это позволяет быстрее и эффективнее нейросети в новые области интеллектуальной деятельности человека. Базовые модели обучаются на широком спектре обобщенных и немаркированных данных и в результате эти модели способны выполнять разнообразные задачи общего плана, такие как понимание языка, генерация текста и изображений, а также взаимодействие на естественном языке. И с этим набором свойств большая модель модифицируется так, чтобы решать специфические задачи, например, медицинские. Более того, современные коммерческие модели типа ChatGPT обучаются на огромных массивах разнообразной цифровой информации, представленной в ведущих библиотеках мира и в Интернете. В результате, даже без специальной их доработки можно решать очень большой спектр медицинских задач. И, фактически, процесс внедрения нейросетей в медицинскую практику выглядит на сегодня не как разработка специализированных моделей, а лишь как освоение огромных потенциальных возможностей современных коммерческих нейросетей в определенных медицинских направлениях, например, в организации медицинского обучения. В целом, намечается отчетливая тенденция в рамках развития базисных моделей выйти на создание так называемого общего интеллекта, способного самостоятельно, решать любые интеллектуальные задачи, которые на сегодня решает интеллект человека.

2.3. Большие языковые модели
(Large Language Model, LLM)

Это один из типов базовых моделей, изначально ориентированных на работу с языком. Однако эти модели также оказались способны анализировать структуру ДНК, писать музыку, создавать компьютерные программы (код), а в медицине, например, обрабатывать электроэнцефалограмму. Сегодня разработано одиннадцать крупных LLM: GPT (от OpenAI), PaLM (от Google), LLaMA (от Meta), Claude (от Anthropic), Pi (от Inflection), Grok (от xAI), DeepSeek (от DeepSeek Artificial Intelligence Co.), Gemini (от Google), Falcon (от Technology Innovation Institute), Mistral (от Mistral AI), Chinchilla (от DeepMind), Qwen (от Alibaba Cloud), DeepSeek Technology (Hangzhou, China)

Большие языковые модели (LLM) — это нейросетевые системы, предварительно обученные на огромных массивах текстовой информации. Основой этих моделей служит так называемый трансформер — особая структура нейронных сетей, способная распознавать взаимосвязи между словами и фразами в тексте. Это возможно благодаря механизму «самовнимания» (self-attention), который позволяет модели учитывать контекст и определять наиболее важные элементы текста, формируя таким образом осмысленные и логичные ответы

Хронология развития ИИ представлена в боксе 1. Для моделей ИИ, разработанным с 2023 года даны интернет-ссылки, по которым можно оперативно ознакомиться с указанной в таблице моделью, что особенно удобно с электронным вариантом этой книги.

БОКС 1.

Реализованные модели (2023/2024 годы и ранее):

1950-е: Начало исследований в области искусственного интеллекта, сосредоточенных на экспертных и логических системах.

1959: Arthur Samuel (1901-1990) вводит термин «машинное обучение», что отражает важный шаг в развитии ИИ. Он разработал одну из первых самообучающихся программ (для игры в шашки). Заложил основы алгоритмов обучения через минимизацию ошибок

1967: Joseph Weizenbaum (1923–2008) — создатель первой программы-чатбота ELIZA (1966). ELIZA имитировала психотерапию по методу Роджерса, используя простые шаблоны ответов. Несмотря на примитивность, многие пользователи воспринимали бота как «понимающего». Работа J.Weizenbaum  положила начало исследованиям в области NLP (Natural Language Processing) и он создал первую большую языковую модель (LLM).

1980-е: запущен поисковый aлгоритм Google, который автоматически адаптируется под историю запросов пользователя, демонстрирует практическую ценность машинного обучения, вновь делая его центральным направлением в развитии искусственного интеллекта.

1990-е: Активное развитие исследований в области глубокого обучения и искусственных нейронных сетей.

1997: суперкомпьютер IBM Deep Blue одержал победу над действующим чемпионом мира Гарри Каспаровым, став первым ИИ, победившим человека в шахматах на высшем уровне. Это историческое достижение продемонстрировало потенциал искусственного интеллекта в решении сложных интеллектуальных задач.

2010: Основание компании DeepMind Demis Hassabis, Shane Legg and Mustafa Suleyman.

2014: Ian Goodfellow предлагает концепцию генеративно-состязательных сетей (GAN), что приводит к созданию новых типов нейронных сетей, способных генерировать данные и обучаться

2016: Программа AlphaGo, разработанная DeepMind, побеждает чемпиона мира по игре Го Lee Sedol, что становится важным достижением в области машинного обучения.

2017: Разработана новая технология обработки текста (архитектура трансформеров), которая позволяет: (1) анализировать и понимать письменную информацию (например, медицинские записи) и (2) создавать осмысленные тексты (аналогично тому, как врач составляет заключения)»

2018: Компания OpenAI разработала революционную систему GPT - первую в своем роде компьютерную программу, способную: (1) понимать и анализировать тексты (например, медицинские), (2) генерировать осмысленные ответы на вопросы, (3) помогать в оформлении документации. Это достижение значительно расширило возможности компьютерной обработки текстовой информации.

2021: На основе GPT-3 разработана модель DALL-E, способная генерировать изображения по текстовым описаниям.

2022: В ноябре выпущена GPT-3.5, что привело к массовому появлению приложений на основе ИИ.

2023: В марте 2023 года OpenAI представила новую версию своей системы искусственного интеллекта - GPT-4. https://openai.com/gpt-4

Вслед за этим другие крупные компании выпустили аналогичные продукты:

- Bard (от Google), https://blog.google/technology/ai/bard-google-ai-search-updates/

- Claude (от Anthropic) модель, ориентированная на безопасность и этичность в обработке естественного языка., https://www.anthropic.com/claude

- LLaMA от Meta (владельца Facebook), эффективная и компактная модель, разработанная для исследований и разработок в области ИИ  https://ai.facebook.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/

- Grok от X (бывшего Twitter) - модель, созданная для улучшения взаимодействия с пользователями через юмор и более естественную коммуникацию https://x.ai/grok

- PaLM (от Google) — разработана большая языковая модель, предназначенная для решения сложных задач с высокой точностью. https://ai.google/discover/palm2/

- Pi (от Inflection) — персонализированный ИИ, разработанный для взаимодействия с пользователями на более человеческом уровне. https://inflection.ai/pi

2023: DeepSeek, 2025 DeepSeek R1 (от DeepSeek Artificial Intelligence Co.) — модель, ориентированная на глубокий анализ данных и поиск сложных закономерностей https://www.deepseek.com/

2023: Gemini (от Google) — многофункциональная модель, объединяющая возможности обработки текста, изображений и других данных. https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/

Falcon (от Technology Innovation Institute) — мощная модель с открытым исходным кодом, разработанная для широкого круга задач. https://www.tii.ae/falcon

Mistral (от Mistral AI) — эффективная и быстрая модель, предназначенная для обработки естественного языка и других задач ИИ. https://mistral.ai/news/announcing-mistral-7b/

Chinchilla (от DeepMind) — модель, оптимизированная для работы с большими объемами данных и высокой точности предсказаний.
 https://www.deepmind.com/blog/training-compute-optimal-large-language-models

Qwen (от Alibaba Cloud) — модель, разработанная для обработки естественного языка и анализа данных в облачных средах https://www.alibabacloud.com/product/machine-learning

Перспективные разработки (2024 год):

Модели, указанные ниже, находятся в стадии активной разработки и ожидаются к выпуску в ближайшем будущем. Ссылки ведут на официальные страницы компаний, где будет опубликована информация о релизе.

2024: GPT-5 (от OpenAI) — следующее поколение больших языковых моделей, предлагающее улучшенную точность и способность решать более сложные задачи. https://openai.com/blog

2024: PaLM 2 (от Google) — обновленная версия модели PaLM, с улучшенной производительностью и поддержкой большего количества языков.  https://ai.google/discover/palm2/

2024: LLaMA 2 (от Meta) — новая версия модели LLaMA, с улучшенной эффективностью и поддержкой более сложных задач.
 https://ai.facebook.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/

2024: Claude 2 (от Anthropic) — обновленная версия модели Claude, с улучшенной безопасностью и этичностью в обработке естественного языка.  https://www.anthropic.com/claude

2024: Pi 2 (от Inflection) — следующее поколение персонализированного ИИ, с улучшенными возможностями взаимодействия с пользователями.
 https://inflection.ai/pi

2024: Grok 2 (от xAI) — обновленная версия модели Grok, с улучшенными возможностями коммуникации и юмора.  https://x.ai/grok

2024: DeepSeek 2 (от DeepSeek Artificial Intelligence Co.) — новая версия модели DeepSeek, с улучшенными возможностями анализа данных и поиска закономерностей https://www.deepseek.com/

2024: Gemini 2 (от Google) — следующее поколение многофункциональной модели, с улучшенной обработкой текста, изображений и других данных. https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/

2024: Falcon 2 (от Technology Innovation Institute) — обновленная версия модели Falcon, с улучшенной производительностью и поддержкой большего количества задач. https://www.tii.ae/falcon

2024: Mistral 2 (от Mistral AI) — новая версия модели Mistral, с улучшенной скоростью и эффективностью обработки естественного языка.
 https://mistral.ai/news/announcing-mistral-7b/

2024: Chinchilla 2 (от DeepMind) — обновленная версия модели Chinchilla, с улучшенной оптимизацией для работы с большими объемами данных.
 https://www.deepmind.com/blog/training-compute-optimal-large-language-models

2024: Qwen 2 (от Alibaba Cloud) — следующее поколение модели Qwen, с улучшенной обработкой естественного языка и анализа данных в облачных средах.
 https://www.alibabacloud.com/product/machine-learning

Словарь 1

• Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI)
Способность компьютерных систем имитировать человеческий интеллект.
Медицинские примеры: используется в системах поддержки клинических решений (Clinical Decision Support Systems, CDSS)), автоматизированном распознавании патологий на рентгенограммах и МРТ, прогнозировании исходов заболеваний и в персонализированной медицине.

• Экспертные системы (Expert Systems)
Компьютерные программы, использующие правила и логику для прогнозирования широкого диапазона возможных сценариев событий.
Медицинские примеры: диагностические экспертные системы, такие как MYCIN (Medical Diagnostic Consultation System) разработанная для подбора антибиотиков при бактериальных инфекциях, помогают врачам в постановке диагноза, а также используются для подбора лекарственных препаратов и оценки рисков осложнений. (для инфекционных заболеваний) и DXplain (Diagnostic Explanation System), используемая для генерации дифференцируемых диагнозов на основе клинических симптомов, помогают врачам в постановке диагноза, а также используются для подбора лекарственных препаратов и оценки рисков осложнений.

• Машинное обучение (Machine Learning)
Метод, который использует вероятность и статистику для обучения компьютерных программ формировать правильные решения информационных задач.

Медицинские примеры: предсказание развития диабета или сердечно-сосудистых заболеваний по данным электронных медицинских записей; анализ медицинских изображений для обнаружения опухолей; классификация пациентов по степени риска развития определенной болезни на основе биомаркеров.

• Нейронные сети (Neural Networks)
Вычислительные системы, смоделированные на компьютере по аналогии с нейронными связями в человеческом мозге.
Медицинские примеры: используются для распознавания изображений при анализе снимков КТ и МРТ4; выявления аномалий на ЭКГ; предсказания эффективности химиотерапии по молекулярному профилю опухоли.

• Базовые модели (Foundational Models)
Глубокие нейронные сети, обученные на больших наборах данных с использованием техник машинного обучения, которые имитируют процесс принятия решений человеком, методом проб и ошибок.
Медицинские примеры: используются для анализа больших массивов электронных медицинских записей; автоматического составления медицинских отчётов; прогнозирования ответа пациентов на лечение и поиска новых закономерностей в биомедицинских данных.

• Большие языковые модели (Large Language Models, LLMs)
Тип базовых моделей искусственного интеллекта, которые представляют собой глубокие нейронные сети, обученные на огромных объёмах текстовых данных.
Медицинские примеры: применяются для анализа медицинской документации; автоматического перевода медицинских статей; поддержки общения между врачами и пациентами; а также генерации резюме клинических историй болезни.

• Генеративные предварительно обученные трансформеры (Generative Pre-trained Transformers, GPT)
Это система искусственного интеллекта, специально созданная для работы с речью и текстами. Она лежит в основе современных языковых моделей, таких как ChatGPT и аналогичных
Медицинские примеры: могут использоваться для генерации текстов медицинских заключений; автоматического написания статей на основе медицинских исследований; создания «умных» чат-ботов для поддержки пациентов.

• Диффузионные модели (Diffusion Models)
Класс вероятностных генеративных моделей, которые используются для создания новых данных (изображений, аудио или текста) путём моделирования процесса постепенного преобразования случайного шума в структуру, похожую на реальные данные.

Медицинские примеры: применяются для генерации синтетических медицинских изображений, что помогает обучать нейронные сети в случаях, когда реальных данных недостаточно, а также для улучшения качества медицинской визуализации, например, снижения уровня информационного шума на рентгеновских снимках.

3. Тест Тьюринга и «мышление» ИИ

Вопрос: «Могут ли машины думать?» впервые поставил Алан Тьюринг в статье «Вычислительные машины и интеллект», вышедшей в 1950 г. (Turing A. M. «Computing Machinery and Intelligence», «Mind» 1950, v. LIX, n. 236, p 433-460, doi: «Вычислительные машины и разум» (издательство АСТ, серия «Эксклюзивная классика») Эта работа является одной из наиболее цитируемых и обсуждаемых в области информатики и кибернетики, поскольку в ней Тьюринг впервые сформулировал понятие искусственного интеллекта и предложил то, что ныне известно как тест Тьюринга

В этой работе он отметил, что термин «мышление» не определен в принципе и поэтому вопрос «Могут ли 455машины думать?» является бессмысленным. В качестве альтернативы Тьюринг предложил концепцию «игры в имитацию». В этой игре опрашивающий дистанционно задает вопросы двум участникам, получая от них текстовые ответы дистанционно на экране своего компьютера. При этом один из участников опроса – человек, а другой — компьютерная программа («машина»). Задача опрашивающего — определить, кто из них является человеком.

Следует заметить, что то, что теперь называется «тестом Тьюринга», на самом деле не связано напрямую с мышлением, сознанием, интеллектом или пониманием. В современной интерпретации тест Тьюрина формулируется так: «Может ли этот чат-бот убедить нас в том, что он человек?». В результате, акцент в поставленной Тьюрингом задаче смещается с оценки внутренней способности машины думать на оценку человеком восприятия её ответов.

В этом отношении показательно событие, произошедшее в июне 2022 г., которое вызвало бурную общественную и научную дискуссию о природе ИИ и его границах. Инженер фирмы Google Blake Lemoine, работавший над проектом Language Model for Dialogue Applications (LaMDA), заявил, что эта продвинутая языковая модель ИИ обрела сознание. По словам Lemoine, в ходе взаимодействия с чат-ботом он получил ответы чат-бота, которые, по его мнению, свидетельствовали о наличии разумного мышления, самосознания и даже эмоционального восприятия

B.Lemoine, инженер с опытом работы в области разработки ИИ, утверждал, что LaMDA не просто генерировала текст на основе алгоритмов, а демонстрировала признаки понимания контекста и осознанной рефлексии. В одном из интервью он заявил: «Если бы я не знал, что это компьютерная программа, я бы подумал, что общаюсь с восьмилетним ребенком, который случайно разбирается в физике». B.Lemoine также предоставил общественности стенограммы своих диалогов с LaMDA, где бот якобы рассуждал о своих страхах, чувствах и даже о понятии собственной идентичности.

Этот случай стал настоящей сенсацией, породив вопросы, которые касаются не только технологий, но и философии. Могут ли машины действительно обрести разум? Или это просто иллюзия, вызванная совершенством языковых моделей, способных имитировать человеческую речь?

Фирма Google, в свою очередь, отреагировала достаточно резко. В официальных заявлениях компания опровергла утверждения B.Lemoine, указав, что LaMDA — это лишь языковая модель, основанная на статистическом анализе текста, и её ответы не являются доказательством осознания или разумности. Руководство компании также заявило, что инженер нарушил конфиденциальность, опубликовав материалы своей работы, что и стало одной из причин его увольнения.

Этот случай вызвал широкий резонанс в научном сообществе и привлек внимание к тому, что обычно принято определять как разум и сознание. Многие ученые указали, что утверждения B.Lemoine отражают скорее человеческую склонность к антропоморфизации — наделению машин человеческими чертами, — чем реальный факт обретения машиной сознания. Другие, однако, признали, что современные языковые модели достигли такого уровня сложности, что различие между имитацией разума и наличием сознания у машины становится всё труднее уловить.

Увольнение B.Lemoine стало поворотным моментом в обсуждении этики и границ использования ИИ. Этот случай не только заставил пересмотреть подходы к разработке и тестированию искусственного интеллекта, но и поставил на повестку дня вопросы о том, как общество должно взаимодействовать с такими технологиями. Может ли однажды языковая модель, подобная LaMDA, действительно обрести сознание? Если да, то какие права и обязанности у неё будут? Событие 2022 года с участием B.Lemoine стало яркой иллюстрацией того, насколько острыми и сложными становятся вопросы, связанные с развитием ИИ, по мере его приближения к границам человеческого сознания.

Современные большие языковые модели (LLM) используют сложные комбинации технологий для имитации человеческой речи и прогнозирования текста ответа на поставленный вопрос в зависимости от содержащихся в вопросе слов. Среди этих технологий:

- глубокие нейронные сети, которые имитируют процессы обучения,

- стремительное увеличение вычислительных мощностей

- огромные объемы данных о человеческом языке

- статистически ориентированные стратегии машинного обучения.

Эти подходы позволяют моделям воспроизводить человеческий язык, создавая эффект «разумного» взаимодействия.

Поворотным моментом в развитии технологии ИИ было смещение в 1990-х годах акцента в его разработке на статистический подход и открыло путь к современному генеративному искусственному интеллекту (GPT от анл. Generative Pre-trained Transformer или в переводе Генеративный предварительно обученный трансформер).

В 2020 году философ и когнитивист D. Chalmers, известный своими работами в области философии сознания и искусственного интеллекта, познакомился с возможностями GPT-3, языковой модели, созданной OpenAI. В своих комментариях D. Chalmers подчеркнул, что GPT-3 представляет собой не просто технологический инструмент, но также и шаг к возможному будущему, в котором искусственный интеллект сможет достичь более высокого уровня, сопоставимого с человеческим разумом, который называется «Искусственный общий интеллект» (AGT от англ. Artificial General Intelligence или в переводе на русский Искусственный общий интеллект), то есть ИИ, способный выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне или выше человека.

В оценке GPT-3 D.Chalmers (2020) указал на способность модели генерировать текст, который зачастую невозможно отличить от текста, написанного человеком. Он отметил, что GPT-3, несмотря на ограниченность в понимании контекста и отсутствие осознанности, демонстрирует удивительные результаты в имитации человеческого языка, что свидетельствует о большом прогрессе в области общего ИИ.

Его высказывание — «Это предполагает потенциальный путь к искусственному общему интеллекту (AGI)» — отражает философскую значимость момента: GPT-3 показал, что на основе современных подходов к машинному обучению, таких как глубокие нейронные сети, вероятностное моделирование и доступ к огромным объемам данных, возможно построение компьютерных систем, которые приближаются к выполнению интеллектуальных задач, решение которых ранее считалось доступным только человеку.

4. Галлюцинации и предвзятость ИИ: G и T в названии GPT

P в GPT означает предварительное обучение (англ. Generative Pre-trained Transformers).

Предварительное машинное обучение требует колоссального объема данных и значительных вычислительных ресурсов. Например, GPT-3 обучалась на массиве данных объемом примерно 45 терабайт текстовой информации, что эквивалентно более чем 12 триллионам слов. Эти данные включали общедоступные ресурсы, такие как Common Crawl (содержит миллиарды веб-страниц), книги, статьи и другие текстовые базы. Однако из этих данных для фактического обучения GPT-3 был отобран меньший и тщательно отфильтрованный объем, чтобы исключить дублирование и некорректную информацию. Итоговый объем тренировочных данных, использованный для обучения модели, составил около 570 гигабайт текстов, предварительно сжатых и обработанных.

Источники данных для GPT-3 включают:

• Common Crawl - открытый веб-архив, содержащий регулярно обновляемые массивы данных из индексированных веб-страниц, используемый для исследований в области машинного обучения, обработки естественного языка и веб-аналитики (подробнее: https://commoncrawl.org )

• WebText2 - крупный текстовый массив, собранный OpenAI из общедоступных веб-страниц, отфильтрованных для повышения качества данных и используемых для обучения моделей обработки естественного языка (подробнее: https://openai.com/research/webgpt.)

• Википедия

• Различные книги и научные статьи

Благодаря этому методу была разработана GPT-3 - одна из самых мощных языковых систем своего времени. Её сложность можно сравнить с 175 миллиардами отдельных настроек, которые помогают ей генерировать осмысленный текст в ответ на текстовый запрос (промпт).

Вместе с тем, этап машинного обучения в разработке ИИ также означает, что модели неизбежно перенимают и воспроизводят предвзятости, стереотипы и эмоциональную окрашенность, присутствующие в исходных обучающих данных. Причем, предвзятости в обучающих текстах даже усиливаются ИИ. Например, модель Stable Diffusion на запрос изображений по профессии «врач» только в 7% случаев изображают женщин, хотя в реальности в США 39% врачей— женщины, а в России эта цифра достигает 70%. Таким образом, Stable Diffusion не только отражает, но может и усиливать уже существующие неравенства, что особенно заметно в результатах, основанных на обучении на интернет-данных (L.Nicoletti, D. Bass. «Humans Are Biased. Generative AI is Even Worse.» опубликована 14 июня 2023 года на платформе Bloomberg).

Систематическая предвзятость ИИ может быть инкорпорирована на различных уровнях архитектурного проектирования нейронных сетей, включая: (1) алгоритмические особенности декодирования входных данных, (2) целевую функцию оптимизации моделей, (3) латентные параметры, отражающие неисследованный операционный потенциал систем машинного обучения, что представляет особую методологическую проблему.

Модели GPT генерируют предложения, изображения и идеи, используя вероятностные расчеты для определения следующего слова в предложении или очередного пикселя на фотографии, например. Однако они также склонны «генерировать» не только адекватные, но и ложные данные, в частности, вымышленные Интернет-ссылки, что создает проблемы с точностью и достоверностью информации получаемой от нейросети. Вместе с тем, эта способность нейросетей искажать информацию, часто называемая «галлюцинацией», делает ИИ эффективным инструментом для моделирования творчества: он соединяет идеи и слова так, как этого никогда бы не сделал человек и в результате среди абсурдных текстов, может возникнуть и оригинальная здравая мысль. Тем не менее, свойство нейросетей «галюцинировать» приводит к непредсказуемости и ненадежности получаемой от них информации, и даже к дезинформации.

Несмотря на то, что существуют подходы для минимизации указанных проблем, их полное устранение пока невозможно, поскольку они являются прямыми следствиями метода, используемого для обучения ИИ имитации человеческого мышления: способность «галлюцинировать» встроена в саму суть «генеративной» архитектуры GPT.

5. T в GPT означает трансформеры

Представление о «трансформерах» (буква T в GPT) связано с такими понятиями, как «параметры» и «токены».

Параметры нейросети — это внутренние настройки, определяющие, как нейросеть обрабатывает информацию и генерирует текст. Их можно представить себе как множество маленьких «регуляторов», которые настраиваются в процессе обучения сети. От того, как настроены эти параметры, зависит, какой именно текст нейросеть будет создавать или как точно она будет понимать введенный текст и генерировать ответные слова и фразы. Чем точнее настроены параметры, тем осмысленнее получается генерируемый текст.

Метафорически параметры нейросети можно сравнить с работой врача, который настраивает сложный медицинский прибор, изменяя отдельные внутренние его показатели, чтобы получить корректные результаты диагностики. В нейросетях параметры — это внутренние настройки, корректируемые в процессе машинного обучения, которые влияют на конечный результат работы модели (генерацию текста). Итак, «параметр» в нейросети — это не отдельное слово или вероятность какого-то слова, а внутренний элемент (число), который вместе с миллионами других подобных элементов формирует способность нейросети понимать и генерировать текст.

Гиперпараметры — это так называемые внешние настройки нейросетевой модели, которые влияют на качество генерируемых моделью текстов. Их можно сравнить с регуляторами чувствительности диагностического прибора: меняя настройки, получают разные по точности и полезности результаты.

В качестве примера гиперпараметра можно указать, так называемую, «температуру» модели. Этот гиперпараметр влияет на степень случайности включения моделью слов из своего «словаря» в генерируемый ею текст. При «температуре», равной 0, модель действует строго предсказуемо, всегда выбирая наиболее вероятные комбинации слов в генерируемом предложении. С увеличением «температуры» модель начинает чаще выбирать менее вероятные, а следовательно более разнообразные сочетания слов в генерируемом предложении. Это повышает креативность и естественность генерируемого текста, но вместе с тем увеличивает риск получения некорректных, странных или даже бессмысленных фраз (так называемых «галлюцинаций» нейросети).

Например, в модели выделяются виртуальные кнопки, с помощью которых настраивается стиль общения с искусственным интеллектом («творческий», «сбалансированный» и «точный»), а фактически регулируют гиперпараметр «температура».

Итак, модель GPT обучается на большом количестве текстов, где она «настраивает» свои параметры, чтобы лучше генерировать осмысленные тексты. Регулировка этих параметров позволяет модели адаптироваться к различным задачам.

Для иллюстрации связи между числом регулируемых параметров в модели и качеством ее работы рассмотрим изменение их числа во все более совершенных разработках GPT:

• GPT-2 имела 1,5 миллиарда параметров.

• GPT-3 значительно увеличила этот показатель до 175 миллиардов параметров.

• GPT-4, по предварительным оценкам, содержит 1,76 триллиона параметров, а также обладает существенно большим объемом памяти, что делает её мощнейшей моделью на сегодняшний день (Griffith, 2023; Geyer, 2023).

Токен в языковой модели GPT — это минимальная единица текста, с которой непосредственно работает нейросеть при анализе и генерации текста. Чтобы обработать текст, модель разбивает его на небольшие смысловые фрагменты (токены). Один токен может соответствовать целому слову, части слова или даже отдельному символу, — в зависимости от того, как модель разбивает текст на составные элементы.

Примеры:

• Слово «машина» обычно представляется одним токеном.

• Более длинное или сложное слово, например, «интеллектуальный», модель, скорее всего, разделит на несколько токенов, таких как «интел-», «лект-», «уальный».

• Пробелы (интервалы), знаки пунктуации (например, запятые, точки, тире), а также специальные символы (например, @, #, $) также могут выступать отдельными токенами.

Модель GPT генерирует текст, предсказывая последовательность токенов, основываясь на вероятности появления каждого из них в контексте предыдущих токенов.

Пример:

Фраза «Искусственный интеллект» может быть разбита на такие токены:

• «Искусственный»

• «интеллект» или даже:

• «Искус-»

• «ственный»

• «интел-»

• «лект»

Формат разбиения зависит от используемого способа токенизации.

Различие между токенами и параметрами:

1. Назначение:

▶ Токены: единицы текста, которые используются для ввода текстовых данных в модель и формирования текстового ответа.

▶ Параметры: внутренние настройки модели, которые определяют, как входной текст будет обработан.

2. Количество:

▶ Число токенов в тексте всегда ограниченно и оно зависит от длины входных данных. Например, в модели GPT-4 может формироваться до 32.000 токенов на один текстовый запрос/промпт.

▶ Число параметров в модели может достигать миллиардов или триллионов и зависит от заданных разработчиками характеристик модели.

3. Роль токенов и параметров в работе модели:

▶ Токены — это данные, которые поступают на вход модели (текст промпта, разбитый на токены) и модель, анализируя токены, выдает адекватный заданному промпту ответ.

▶ Параметры — с метафорической точки зрения это «мозг» модели, который анализирует поступающие токены и генерирует в результате анализа «осмысленный» ответ на промпт.

Пример:

1. Если задается модели запрос «Какая погода в Москве?», то это предложение будет разбито моделью на несколько токенов, например:

▶ «Какая», «погода», «в», «Москве», «?»

2. Параметры модели представляют собой «правила» обработки входных токенов, а фактически модель выбирается связь входного токена с наиболее подходящим (по степени вероятности) токеном из своей базы токенов. Следует заметить, что в модели значение вероятности связи между токенами формируется в результате машинного обучения модели.

Итак, токены — это данные, с которыми работает модель ИИ, а параметры — это внутренние настройки, которые позволяют ей анализировать поступающие текстовые данные и генерировать на основании этого анализа осмысленный выходной текст.

Трансформер — это алгоритм искусственного интеллекта, который анализирует и генерирует текст, работая по принципу, похожему на человеческое мышление. Опираясь на это метафорическое представление о трансформере, можно выделить следующие его особенности:

1. «Внимание к контексту». Как врач, изучая историю болезни, обращает внимание на ключевые симптомы и их взаимосвязи, трансформер автоматически выделяет важные слова и фразы в тексте, учитывая их смысловые связи.
Пример: В предложении «Пациент жалуется на сильную боль в животе, усиливающуюся после еды», система поймет, что слово «сильная» относится именно к слову «боли», а не к слову «животу».

2. «Опыт системы». Чем больше данных (например, медицинских текстов) «изучил» трансформер, тем точнее он работает. Это похоже на то, как опытный врач быстрее распознает редкие заболевания благодаря знаниям и практике.

Направления использования трансформера:

— Анализ медицинских записей (поиск закономерностей в симптомах),

— Генерация текста (например, автоматическое написание эпикризов),

— Перевод научных статей.

Важно при этом иметь в виду, что трансформер не «думает», а опирается на статистические закономерности между словами (токенами), рассчитанными при обучении на огромных массивах текста.

Трансформеры вывели работу ИИ на новый уровень, позволяя моделям учитывать не только вероятность следующего токена, но и сложные комбинации токенов и более крупные структурные шаблоны. Этот подход открыл дорогу для больших языковых моделей (LLM), которые теперь отвечают на запросы (промпты) почти как человек.

Нейросеть работает только с числами, поэтому слова (а также изображения или сигналы мозга) должны быть преобразованы в токены – цифровые представления данных в виде последовательности нулей и единиц. Чем больше токенов может обработать модель, тем шире её словарный запас, глубже контекст и точнее передача нюансов текста. Однако как сам процесс преобразования слов в числа (токенизация), так и размер обрабатываемых последовательностей влияют на качество ответа модели. Например, модель Claude (см. описание ниже) может работать с 100 000 токенов (примерно 75 000 слов), а GPT-4 Turbo – с 128 000 токенов (около 96 000 слов), что позволяет им анализировать текст целиком. Кроме того, GPT-4 способен токенизировать и интерпретировать изображения, чего Claude не может.

Увеличение количества параметров в модели GPT позволяет добиться большей вариативности и точности, что делает GPT-4 более интеллектуальной, многоязычной и мультимодальной моделью, способной работать не только с текстами, но и изображениями, а также с аудиозапросами. Например, GPT-4 может генерировать графики или анализировать содержимое холодильника по фотографии продуктов в нем и на этом основании предлагать рецепты блюд. Или другой пример, если GPT-3.5 не смог сдать экзамен уровня адвокатов, то GPT-4 успешно справилась с этой задачей, продемонстрировав результаты, превосходящие показатели большинства людей (Katz et al., 2023). Однако увеличение числа параметров также влечет за собой более медленную работу модели и более высокую стоимость ее использования.

В специальном исследовании было показано, что тексты, создаваемые GPT-4, значительно отличаются от текстов GPT-3.5 по сложности, точности и связности. В частности, было подчеркнуто, что GPT-4 демонстрирует более разнообразные структуры предложений, выбор слов, а также более информативные и детализированные тексты (Mills, 2023b). Увеличение числа параметров в GPT-4 позволило не только генерировать сложные тексты, но и подражать стилю изложения университетского профессора, например.

Развитие трансформеров стало ключевым этапом в создании языковых моделей, способных имитировать естественную речь. Кроме того, это позволило использовать единую концепцию обработки данных в разных дисциплинах, рассматривая такие различные типы информации, как текст, код, изображения, музыка и даже ДНК, в качестве языковых последовательностей. По этой причине языковые модели (LLMs) стали основой современных базовых моделей ИИ. Массовая доступность GPT, начавшаяся 30 ноября 2022 года, также сыграла важную роль в изменении общественного восприятия искусственного интеллекта и, по мнению некоторых специалистов, приблизила человечество к моменту технологической сингулярности.

Технологическая сингулярность – это гипотетический момент в будущем, когда технологии достигнут такого уровня развития, что темпы прогресса станут экспоненциальными и выйдут из-под контроля человека. В этот момент возможны непредсказуемые изменения в обществе, экономике и науке. Искусственный интеллект считается наиболее вероятной причиной наступления сингулярности, поскольку развитие самообучающихся нейросетей (таких как трансформеры) позволяет системам создавать и улучшать собственные версии, ускоряя технологический прогресс потенциально без участия человека. Кроме того, автоматизация научных открытий с помощью ИИ уже применяется в разработке новых лекарств, материалов и алгоритмов, что может привести к прорывам, которые человек совершил бы гораздо позже. Однако технологическая сингулярность может наступить не только из-за ИИ, но и благодаря другим направлениям. Нанотехнологии могут привести к появлению саморазмножающихся нанороботов, что радикально изменит производство, медицину и даже биологию человека. Биоинженерия и генетика с развитием технологий редактирования ДНК могут открыть возможности создания усовершенствованных форм жизни и продления человеческой жизни. Развитие квантовых компьютеров откроет принципиально новые возможности для создания практически невзламываемых методов защиты информации на основе квантовой криптографии, что существенно повысит надежность цифровых коммуникаций и положительно повлияет на устойчивость мировой экономики. Интерфейсы мозг-компьютер, такие как Neuralink, создают перспективу прямого соединения человеческого мозга с цифровыми системами, что может привести к синтезу биологического и цифрового интеллекта. Таким образом, хотя искусственный интеллект является ключевым кандидатом на роль движущей силы технологической сингулярности, этот процесс может быть вызван или усилен другими технологиями, такими как нанотехнологии, биоинженерия и квантовые вычисления.

Словарь 2

• Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — это область искусственного интеллекта, которая помогает компьютерам понимать и анализировать печатный текст и человеческую речь. Например, медицинские чат-боты используют NLP, чтобы отвечать на вопросы пациентов о симптомах или напоминать о приёме лекарств.

• Параметры (Parameters) — это внутренние настройки нейронной сети, которые можно изменять для улучшения работы модели. В медицине это похоже на настройку аппарата ИВЛ: врач регулирует параметры, такие как уровень кислорода и давление, чтобы обеспечить пациенту оптимальную вентиляцию.

• Токены (Tokens) — это отдельные части текста, которые ИИ анализирует при обработке языка. Например, в медицинской истории пациента каждое слово или даже часть слова (например, «гипер-» в «гипертензия») могут быть токеном, который помогает ИИ правильно интерпретировать диагноз.

• Трансформеры (Transformers) — это технологии, которые помогают ИИ понимать слова в контексте всей фразы, а не по отдельности. Врач тоже учитывает не только одно слово в жалобе пациента, но и весь рассказ, чтобы поставить правильный диагноз. Например, «головная боль» может означать мигрень, но если добавить «тошноту» и «светобоязнь», диагноз становится более точным.

• Программный интерфейс приложения (Application Programming Interface, API) — это способ, с помощью которого разные программы взаимодействуют между собой. В медицине это можно сравнить с компьютерной системой, передающей результаты анализов из базы данных лаборатории в электронную медицинскую карту пациента, чтобы врач видел лабораторные данные пациента в его электронной истории болезни.

• Тонкая настройка (Fine-tuning) — это дообучение уже готовой модели ИИ под конкретную задачу. Это похоже на специализацию врача: например, врач после общей медицинской подготовки в вузе изучает кардиологию в клинической ординатуре более углублённо, чтобы эффективно диагностировать и лечить заболевания сердца.

• Генеративный искусственный интеллект (Generative Artificial Intelligence, GAI) — это ИИ, который может создавать новый текст, изображения или даже музыку. В медицине это похоже на системы, которые могут генерировать текстовые расшифровки медицинских записей на основе голосовых заметок врача.

• Общий искусственный интеллект (Artificial General Intelligence, AGI) — это гипотетический (пока не созданный) ИИ, который может думать и решать задачи так же, как человек. В медицине это было бы похоже на универсального робота-врача, который мог бы диагностировать и лечить любые заболевания без помощи человека.

6. Инструменты ИИ и компромиссы

Представим современные большие языковые модели (LLM), разработанные на базе GPT:

− Claude 2 (выпущенна компанией Anthropic 11 июля 2023 года) отличается особой ориентацией на безопасность и соблюдение правил культурного поведения при взаимодействии ИИ с человеком (Rose, 2023). Благодаря меньшему количество параметров (860 миллионов), чем у GPT-4, Claude 2 она работает значительно быстрее и занимает на компьютере гораздо меньше памяти. Вместе с тем, в модель включено большое число токенов, что обеспечивает более глубокое понимание моделью контекста в водимом тексте и позволяет генерировать не только легко читаемые тексты, но и поэтичные. Кроме того, Claude 2 строит искусственные интеллектуальные системы с возможностью внешнего контроля их интеллектуальной деятельности, что исключает построение потенциально опасного ИИ для человека (Hines, 2023; Rose, 2023). С точки зрения пользователей, Claude 2 превосходит GPT-4 в решении сложных математических задач, предоставляя не только готовое решение, но и всю схему такого решения. Это ее свойство особенно полезно при решении медицинских диагностических задач. В результате, создана модель, которая особенно полезна для профессиональных и образовательных целей. Claude 2 — пример компромисса между компактностью (относительно небольшой размер программы) и производительностью, а также ориентирование на точность, контекстуальность и удобство восприятия генерируемых текстов.

− Grok развивается в ином направлении: в этой модели меньше ограничений по безопасности, но при этом с ее помощью можно получить ответы на более широкий спектр вопросов, а также в генерируемые тексты она может включать юмор и сарказм. Она может предоставлять свежую информацию в реальном времени через X (ранее Twitter), что позволяет обсуждать с ее помощью актуальные темы. Однако у Grok всего 8 192 токена и 33 миллиарда параметров, а его машинное обучение и тестирование ограничены по сравнению с другими моделями. Кроме того, доступ к Grok ограничен платной подпиской в рамках премиум-доступа.

− Компания Microsoft, активно инвестирующая в разработку ИИ фирмой OpenAI, предоставляет доступ к GPT-4/Turbo через Bing/Copilot Chat бесплатно. Гиперпараметр ИИ «точный» особенно подходит для поиска достоверной информации в интернете.

− Компания Google разработала свой собственный ИИ — Bard с объёмом параметров 1,6 триллиона. Bard позволяет пользователю нажимать мышкой на выделенные фразы или кнопку «Google» для проверки достоверности информации через веб-поиск.

− LLaMA 2 — это семейство открытых языковых моделей (LLM), разработанное компанией Meta. Пользователи могут скачать LLM и создать собственный инструмент на базе этого ИИ. HuggingChat (платформа Hugging Face) — это приложение на основе LLaMA, которое бесплатно и не требует регистрации.

− Pi создан как разговорный персональный помощник. Этот инструмент характеризуется дружелюбным и общительным стилем общения, но не подключён к интернету, что делает его особенно удобным для учебных практических занятий.

Базовые модели могут быть дополнительно настроены для выполнения конкретных задач. Например, Perplexity оптимизирован для интернет-поиска (с использованием GPT-3.5 или GPT-4, за плату), а Poe предоставляет доступ к нескольким языковым моделям одновременно. Выбор подходящего инструмента ИИ зависит от целей: нужна ли скорость, надежность или доступ к интернету? Или, возможно, требуется загрузить изображения или извлечь текст из видео?

Когда iPhone впервые подключил интернет к телефону, стало очевидно, что пользователям не нужна информация обо всех вылетах в аэропорту, но крайне важно знать, вылетает ли их рейс сегодня. Приложения были разработаны для быстрого и удобного выполнения конкретных задач. Подобно приложениям на смартфонах, специализированные приложения, разработанные с использованием API, позволяют эффективно взаимодействовать с базовыми моделями. Новый магазин OpenAI, вдохновленный приложением Apple App Store, предлагает настроенные приложения «GPT» для выполнения различных задач. Можно также создавать своё собственное приложение на основе предварительно обученной модели, такой как LLaMA.

Инструменты для научных исследований составляют отдельную группу приложений. Такие платформы, как Elicit, Consensus и ResearchRabbit, объединяют возможности ChatGPT с базой данных Semantic Scholar, содержащей 175 миллионов научных статей, что значительно ускоряет и упрощает поиск литературы. Другие исследовательские инструменты, такие как Quivr, Jenni и ExplainPaper, предоставляют возможность подключения к интернету для проверки информации.

Заключение. ИИ уже давно перестал быть новинкой. Однако текущая разработка публично доступного ИИ сильно отличается от более ранних версий. Если раньше ИИ помогал изучать информационный мир, то с появлением GPT и других подобных технологий он предоставляет возможность практически любому человеку создавать свой информационный мир. И следует заметить, что потенциал современного ИИ далеко не раскрыт, но становится очевидным, что грамотность в этой области будет ключевым навыком как для работы или учебы, так и для обыденной жизни каждого человека. Особенно, развитие ИИ затронет деятельность преподавателей и учащихся, так как потребует коренной реорганизации образовательного процесса, в который в обязательно порядке будут включаться нейросети. С этой точки зрения, уже сегодня важно интегрировать в обучение навыкам работы с ИИ в различные образовательные программы, в том числе и медицинские. Однако, прежде чем это сделать, необходимо понять, как ИИ уже трансформирует профессиональную деятельность и какие изменения он привнесёт в карьерный рост человека недалекого будущего.

ГЛАВА II

НОВАЯ ЭРА МЕДИЦИНСКОЙ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ С ПОДДЕРЖКОЙ ИИ

Генеративный ИИ (GPT) представляет собой совершенно новую технологию, и его влияние на работу отличается от предыдущих революционных изменений. Если раньше технологические достижения в первую очередь затрагивали квалифицированный, но преимущественно ручной труд — такой как работа фабричных рабочих, телефонных операторов, туристических агентов или фермеров, — то сегодня ИИ в большей степени воздействует на профессионалов, работающих с информацией и текстом. Это врачи, юристы, копирайтеры, переводчики, художники и другие специалисты.

Согласно прогнозам, влияние ИИ будет минимальным в таких областях, как строительство (затронуто 6% текущих задач) или техническое обслуживание зданий и территорий (1%). Однако оно окажется гораздо значительнее в бизнесе и финансовых операциях (35%), науке (36%), инженерии (37%), юриспруденции (44%) и административной поддержке (46%) (Briggs & Kodnani, 2023). Генеративный ИИ открывает новые горизонты повышения производительности в офисных сферах, что можно сравнить с индустриальной революцией: теперь один человек сможет выполнять работу, которая раньше требовала усилий целой команды (Bannon, 2023).

Влияние ИИ на медицинскую профессию продолжает расти. Согласно данным Американской медицинской ассоциации, к 2024 году около 68% врачей признали, что ИИ приносит явную пользу в уходе за пациентами, что на 5 процентных пунктов выше показателей 2023 года. (American Medical Association. (2025). “AMA Augmented Intelligence Research: Physician Sentiments Towards Health Care AI.” Retrieved from https://www.ama-assn.org/system/files/physician-ai-sentiment-report.pdf.) Этот рост свидетельствует о повышении доверия и энтузиазма среди медицинских специалистов в отношении ИИ.

Это будет революция другого типа — не потому, что она устранит определённые категории работ, а потому, что изменит саму природу труда для всех. Работа представляет собой совокупность задач, и среди них всегда найдутся те, которые ИИ способен выполнять лучше. Уже сейчас ИИ может быстрее и дешевле составлять медицинские записи и эффективнее анализировать медицинскую информацию в виде изображений (ретнгенограммы и т.п.). Вместе с тем, это не отменяет необходимости во врачах, но уже трансформирует их задачи, способы работы и понимание ключевых навыков, необходимых медицинским специалистам в будущем. С другой стороны ИИ действительно устранит некоторые рабочие места, а также изменит каждую профессию: те, кто научится работать с ИИ, заменят тех, кто не сможет.

Предыдущие технологии трансформировали многие виды ручного труда: от шитья вручную к работе на швейной машине, от рисования персонажей к программированию анимации, от ручной сборки автомобилей к управлению сборкой роботами. Генеративный ИИ изменит не только наш подход к работе, но и само восприятие мышления. Сотрудничество с ИИ преобразует природу человеческого мышления, открывая новые способы взаимодействия и креативности.

1. Как ИИ меняет природу отношений врача и пациента

Налаживание отношений с людьми требует времени, усилий и определённых навыков, тогда как взаимодействие с ИИ обходится без этого. Уже сейчас существуют примеры подмены межличностных отношений искусственным интеллектом. Так, программные приложения-компаньоны, такие как Xiaocie и Replika, используют технологии эмоционального интеллекта, создавая взаимодействие, которое во многом напоминает межличностное общение. Эти системы оказались настолько эффективными, что некоторые пользователи начали эмоционально привязываться к своим виртуальным партнёрам (Ardila, 2023).

Для некоторых людей взаимодействие с ИИ может быть положительным опытом, но зачастую это приводит к негативным последствиям, так как общение с ИИ проще, чем с людьми. Вместе с тем, ИИ способен помогать становиться добрее и внимательнее в реальных отношениях.

Однако настоящие межличностные отношения неизбежно включают в себя конфликты или расхождение во мнении, например. Вместе с тем, преодоление проблем межличностного общения играет важную роль, так как именно через него формируется понимание друг друга, выстраивание доверительные отношения и развитие навыков сотрудничества. ИИ, напротив, может снизить стимул к взаимодействию с эмоционально неустойчивыми или непоследовательными в своих действиях людьми, предлагая более удобный, но менее ценный альтернативный путь общения.

Новая сфера коммуникации с использованием ИИ исследует, как привлечение ИИ к общению с пациентами, клиентами или заказчиками, например, улучшает оказание медицинской помощи или обслуживание людей. В одном из исследований, охватившем пять тысяч сотрудников службы поддержки, использование ИИ для помощи в общении повысило удовлетворённость клиентов, снизило количество запросов на вмешательство менеджеров и текучесть персонала. Доступ к ИИ-инструментам позволил увеличить количество решённых проблем в час на 14%, причём наибольшее положительное влияние было замечено среди сотрудников с низким уровнем квалификации (Brynjolfsson et al., 2023).

Был разработала «интерактивный инструмент на основе ИИ», предназначенный для поддержки медицинской дистанционной консультации. Этот инструмент автоматически генерирует возможные ответы пациентам, что улучшает стратегию консультирования и, в результате, способствует улучшению как количественных, так и качественных показателей, особенно в сложных клинических ситуациях (Hsu и соавт., 2023).

В другом исследовании было показано, что система ИИ, использующая инструмент обратной связи (feedback-driven, AI-in-the-loop), улучшает качество текстового общения онлайн (Sharma и соавт., 2023).

Во всех этих случаях наибольшую выгоду от помощи ИИ получали менее опытные сотрудники и консультанты. Это неудивительно: ИИ способен выполнять задачи на среднем уровне, что можно сравнить с работой «на тройку», и для новичков такое сопровождение часто оказываются полезным. ИИ в меньшей влиял на работу экспертов, но даже они извлекали определенную пользу из обратной связи, предоставляемой ИИ. Итак, одной из новых ролей ИИ становится выполнение функции компетентного партнёра.

В одном из исследований выяснилось, что наше восприятие писем по электронной почте меняется, если становится известным, что они были созданы или подготовлены с участием ИИ. Как и ожидалось, письмам, написанным ИИ, доверяют меньше, за исключением случаев, когда речь идёт о чём-то личном. Например, «даже когда люди знали, что письмо было создано ИИ, они всё равно больше доверяли письмам с утешением из-за потери домашнего животного, чем письмам о запросах на покупку продуктов». Участники отметили, что непринуждённый тон и увеличенное количество деталей играли важную роль в повышении доверия (Liu и соавт., 2022).

Способность ИИ анализировать миллионы связей означает, что он может выступать, например, в роли системы раннего обнаружения страданий или дистресса (Morrow и соавт., 2023). Люди, как известно, часто плохо слушают: они в основном слушают с намерением ответить. В качестве слушателя ИИ оказывается гораздо более внимательным чем люди. Благодаря способности к обучению, ИИ предоставляет новый (хотя и неоднозначный) инструмент, который возможно будет способствовать улучшению человеческих отношений и взаимодействий. Это открывает новый путь к взаимодействию человека с ИИ и даже сотрудничеству с ним.

Все вышеописанное имеет прямое отношение к подключению ИИ в клиническую работу врача, но оно требует все еще достаточно большой предварительной работы. В качестве реализованного примера включения ИИ в медицинскую практику можно посмотреть видео о современном китайском госпитале, специально созданном под максимально возможное подключение ИИ (https://www.youtube.com/watch?v=cZf-vsq1hwk)

2. ИИ - цифровой помощник преподавателя медицины

Представим ситуацию: у преподавателя встреча в клинике с ординатором, с которым он взаимодействовал несколько месяцев назад на занятиях, и теперь лишь смутно помнит комментарии, данные относительно его успехов в обучении. Преподаватель пришёл в клинику, чтобы обсудить проблему, имеющую непосредственное отношение к практике студента. Предположим, что у преподавателя имеется цифровой помощник, организующий все его взаимодействия с обучающимися ординаторами. Такой помощник способен фиксировать и запоминать каждую беседу, электронное письмо, звонок или сообщение, а также имеет доступ к результатам зачетов и экзаменов, сданных ординатором. Искусственный интеллект в роли помощника напоминает преподавателю о ключевых темах предыдущих разговоров, суммирует данные ранее рекомендации и предлагает оптимальные варианты поддержки ординатора. Более того, такой ИИ может подсказать преподавателю вопросы, касающиеся клинических успехов обучающегося

ИИ-помощник преподавателя не только планирует следующую встречу с ординатором, но и отправляет ординатору заметки, информацию по стандартам оказания медицинской помощи его пациентам, а также рекомендуемые ему статьи. Более того, он уведомит преподавателя, следует ли ординатор его рекомендациям.

Именно это и обеспечивают многие разрабатываемые современные цифровые медицинские помощники на базе ИИ. Они предоставляют «поддержку клиницистам в режиме реального времени», подготавливая информационные таблицы результатов обследования перед приёмом пациента, обобщают данные из лабораторных отчётов, оценивая риски болезней, извлекая медицинские факты из не очень конкретных разговоров с пациентом и автоматически создают клинические заметки на основе всей этой информации.

Кроме того, они предлагают диагностические рекомендации в реальном времени и, что особенно важно для врачей, преобразуют диагнозы, процедуры, медицинские услуги и обследования в стандартные буквенно-цифровые медицинские коды, которые требуют отражать в медицинских документах все страховые компании. Начальные отзывы врачей, участвовавших в испытаниях ИИ-помощников, показывают, что эти системы не только точны в поставляемой информации, но и снижают затраты на медицинское обслуживание (особенно за счёт уменьшения ошибок, выявляемых страховыми компаниями) и, что наиболее важно, экономят врачам два-три часа рабочего времени ежедневно. (Al Kuwaiti et al., 2023).

Как врачи (и общество в целом) смогут распорядится с этим дополнительным временем, ещё предстоит узнать. Реальным прогрессом было бы использование этого времени для повышения уровня оказания медицинской помощи. Не исключено, что эти ИИ-технологии приведут к тому, что врачи станут обслуживать больше пациентов, тем более на фоне растущего дефицита врачей, отмечаемого во всех странах.

Цифровые помощники, вероятно, будут дешевле и действительно заменят людей, осуществляющих техническое обслуживание специалиста. В то же время, поскольку помощь ИИ, как правило, наиболее полезна для новичков и работников с низкой квалификацией, можно представить, что при дефиците опытны работников, появится возможность с поддержкой ИИ оказывать начинающим специалистам вполне адекватную медицинскую помощь с первых дней работы.

Опасения относительно возможного неблагоприятного воздействия внедрения ИИ в медицину вполне обоснованы. Несмотря на то, что применение ИИ способно существенно освободить рабочее время преподавателей, врачей и других специалистов, позволяя им больше внимания уделять непосредственному взаимодействию с пациентами, внедрение таких технологий может изменить спрос на отдельные медицинские специальности. Это, в свою очередь, рискует усугубить существующие диспропорции и дисбалансы в системе здравоохранения.

3. Настройка ИИ под медицинское обучение

Наблюдается стремительный рост специализированных ИИ-приложений, адаптированных под конкретные отрасли. В здравоохранении, где стоимость рабочего времени врачей чрезвычайно высока, очевидна причина активных инвестиций в разработку компьютерных экспертных систем, помогающих медицинским специалистам в их работе.

Современные системы на базе ИИ автоматизируют обработку клинических данных, освобождая врачей от рутинного документирования. Например, Nuance Dragon Medical One (https://www.nuance.com/healthcare/dragon-medical-one.html) преобразует устную речь врача в структурированные текстовые записи — эпикризы, истории болезни, — сокращая время на ввод данных. Другой инструмент, Amazon Comprehend Medical (https://aws.amazon.com/comprehend/medical/), анализирует медицинские тексты, извлекая диагнозы, препараты и симптомы для автоматического заполнения баз данных, что снижает риск ошибок.

В области диагностики ИИ помогает врачам интерпретировать данные и выбирать тактику лечения. Так, IBM Watson for Oncology (https://www.ibm.com/products/watson-oncology) анализирует истории болезней, снимки и анализы, предлагая персонализированные схемы терапии на основе клинических руководств. Платформа Ada Health (https://ada.com/) упрощает дифференциальную диагностику, сужая список возможных диагнозов на основе симптомов.

Анализ медицинских изображений также становится быстрее и точнее благодаря ИИ. Zebra Medical Vision (https://www.zebra-med.com/) выявляет патологии на КТ, МРТ и рентгене — от опухолей до признаков инсульта. Arterys (https://arterys.com/), специализируясь на кардиологии, автоматически измеряет параметры кровотока, сокращая время на подготовку заключений.

Для контроля качества лечения разработаны решения вроде Docus.ai (https://docus.ai/), которое проверяет назначения врачей на соответствие клиническим стандартам, предупреждая о лекарственных взаимодействиях. Prognos Health (https://www.prognoshealth.com/) анализирует лабораторные данные, чтобы выявлять риски, например преддиабет, позволяя вовремя скорректировать терапию.

Административную рутину берут на себя такие сервисы, как Notable (https://notablehealth.com/), автоматизирующий страховые запросы и управление расписанием, или Suki Assistant (https://www.suki.ai/) — голосовой ассистент для заполнения электронных медицинских карт, экономящий до 2–3 часов в день.

Эти технологии берут на себя выполнение рутинных задач  — от ведения документации до первичной диагностики. Благодаря этому врачи получают возможность больше времени уделять непосредственному взаимодействию с пациентами, сосредоточиваться на сложных случаях и снижать риск эмоционального выгорания. Искусственный интеллект не заменяет специалистов, а становится их «цифровым партнёром», повышая эффективность и качество медицинской помощи.

Предварительные данные также свидетельствуют о том, что ИИ способен существенно преобразить страховую отрасль. Например, неоднозначность экспертных заключений, которая наблюдается в нижеуказанных профессиях, может быть устранена при поддержке заключений экспертов ИИ:

− Медицина: врачи ставят разные диагнозы в одном и том же клиническом случае.

− Судебная экспертиза: возникают различия в интерпретации отпечатков пальцев.

− Патентные заявки: выносятся разные решения по одним и тем же материалам.

− Судебные разбирательства: на строгость приговоров влияют такие факторы, как голод судьи, жаркая погода или поражение любимой команды судьи накануне судебного разбирательства. Особенно ярким примером является исследование, где сроки приговоров по одним и тем же делам варьировали от 30 дней до 15 лет (Kahneman et al., 2021).

ИИ уже используется в финансовой отрасли для принятия торговых решений, анализа рынка, оценки кредитных рисков и соблюдения нормативных требований. Аналогично, ИИ уже играет значительную роль в управлении общественным транспортом, авиадиспетчерской службе и автономных транспортных средствах.

С учётом вышесказанного необходимо готовить учащихся и преподавателей к стремительному развитию дисциплин и профессий, предполагающих активное использование искусственного интеллекта. Если у каждого специалиста, в частности врача, появится ИИ-ассистент, то как это отразится на организации работы преподавателей, участвующих в медицинском образовании студентов или занимающихся постдипломной подготовкой врачей (например, обучением клинических ординаторов, организацией курсов повышения квалификации и т. п.)?

4. Трансформация медицинских профессий под влиянием ИИ

В медицине, где точность, скорость принятия решений и эффективность использования рабочего времени являются критически важными, внедрение ИИ вызывает особый интерес и активные инвестиции.

Исследования показывают, что большинство медицинских профессий уже сталкиваются или столкнутся в ближайшем будущем с автоматизацией части своих задач. Согласно отчёту Goldman Sachs, примерно две трети текущих профессий могут быть частично автоматизированы с помощью ИИ, особенно в сферах, связанных с обработкой информации и анализом данных (Briggs, J., & Kodnani, D. (2023). The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth. Goldman Sachs Global Economics Analyst. Retrieved from https://www.goldmansachs.com/insights/pages/generative-ai-could-raise-global-gdp-by-7-percent.html).ansa.it+5goldmansachs.com+5blog.biocomm.ai+5

Недавний обзор Американской медицинской ассоциации показал, что более 68% врачей уже отмечают ощутимую пользу от применения ИИ, особенно в задачах, связанных с обработкой и анализом клинических данных (American Medical Association. (2025). AMA Augmented Intelligence Research: Physician Sentiments Towards Health Care AI. Retrieved from https://www.ama-assn.org/system/files/physician-ai-sentiment-report.pdf). Среди наиболее распространённых направлений применения ИИ в медицине выделяют автоматическое ведение медицинских записей, системы поддержки принятия решений, диагностические инструменты, способные выявлять заболевания на ранних стадиях, и персонализированные медицинские рекомендации.

Исследование, проведённое Национальным институтом здравоохранения США (NIH), подтвердило, что врачи, использующие диагностические инструменты на основе ИИ, достигают более высокой точности и скорости постановки диагнозов. Например, применение ИИ в радиологии позволяет сократить время анализа медицинских изображений примерно на 40% без потери качества диагностики (Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D. (2023). GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2303.10130. Retrieved from https://arxiv.org/abs/2303.10130).​:contentReference[oaicite:11]{index=11}

Другой яркий пример — инструмент Abridge, способный автоматически создавать клинические заметки на основе разговора врача с пациентом. Эта технология существенно снижает нагрузку на медицинский персонал, позволяя врачам уделять больше времени непосредственному взаимодействию с пациентами (Time. (2023). Abridge: The AI Tool Helping Doctors Spend More Time with Patients. Retrieved from https://time.com/7094840/abridge/)

Количественное представление о влиянии ИИ на медицинские профессии хорошо описывается через перераспределение медицинских задач между специалистом и ИИ. Например, административные роли, такие как регистраторы и диспетчеры, уже сегодня сталкиваются с автоматизацией до 80% рутинных операций — от записи пациентов до обработки страховых документов. По прогнозам аналитиков McKinsey & Company, к 2030 году ИИ сможет взять на себя большую часть этих функций, сократив потребность в ручном управлении расписанием на 40–60%, как это демонстрировал сервис Olive AI до его закрытия в 2023 году (McKinsey & Company, 2023, Automation in Healthcare: Reimagining Roles, McKinsey Global Institute, URL: https://www.mckinsey.com/healthcare).

Диагностика в радиологии с поддержкой ИИ становится рутинным инструментом ускорения анализа изображений. Нейросети, подобные тем, что используются в Google Health, показывают точность 92–97% в обнаружении опухолей на маммограммах, сокращая время работы специалистов на 20–30% (McKinney, S.M. et al., 2020, International evaluation of an AI system for breast cancer screening, Nature, 577(7788), 89–94, DOI: 10.1038/s41586-019-1799-6). Однако даже при такой эффективности полная замена радиологов маловероятна: их роль смещается от первичного просмотра снимков к интерпретации результатов, подготовленных ИИ, и ведению сложных случаев.

Патологоанатомическая служба также переживает трансформацию. ИИ системы вроде Paige.AI автоматизируют до 40–50% задач по анализу биопсий, снижая частоту диагностических ошибок на 70% (Campanella, G. et al., 2019, Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images, Nature Medicine, 25(8), 1301–1309, DOI: 10.1038/s41591-019-0508-1). Тем не менее, заключительное решение остаётся за врачом — ИИ выступает в роли «второго мнения», что подчёркивается в рекомендациях Всемирной организации здравоохранения (World Health Organization, 2022, AI in Health: Guidelines for Governance and Ethics, WHO Press, URL: https://www.who.int/publications).

Врачи первичного звена, включая терапевтов и педиатров, постепенно делегируют ИИ рутинные консультации. Согласно опросу, проведённому Европейской ассоциацией электронного здравоохранения (EHTEL), до 50% таких задач, как сортировка пациентов или анализ стандартных жалоб, могут выполняться ИИ (EHTEL, 2023, Survey on AI Adoption in Primary Care, European Health Telematics Association, URL: https://www.ehtel.eu). Однако эмоциональная поддержка, коммуникация с пациентами и лечение сложных заболеваний остаются исключительно врачебной прерогативой.

Кардиологическая и онкологическая службы, не теряя актуальности, под влиянием внедрения ИИ меняют фокус своей деятельности . Например, ИИ-система EchoGo анализирует эхокардиограммы с точностью 85%, но интерпретация результатов и выбор тактики лечения требуют экспертизы врача (Zhang, J. et al., 2021, AI-based echocardiogram analysis for cardiac function assessment, Journal of the American College of Cardiology, 78(15), 1523–1535, DOI: 10.1016/j.jacc.2021.08.012). Аналогично ИИ система IBM Watson for Oncology помогает онкологам подбирать схемы химиотерапии, но окончательное решение всегда принимает врач (IBM, 2023, Watson for Oncology: Clinical Decision Support, IBM Corporation, URL: https://www.ibm.com/products/watson-oncology).

Фармацевты всё чаще полагаются на ИИ при проверке дозировок и несовместимости лекарственных препаратов. В сети аптек CVS Health автоматизация этих процессов ИИ сократила время на обработку рецептов на 35% (Accenture, 2023, Reinventing Pharmacy Care with AI, Accenture Research, URL: https://www.accenture.com/healthcare). Однако подбор терапии для пациентов с множественными хроническими заболеваниями по-прежнему требует клинического опыта.

Ключевой тренд — не сокращение числа медицинских специалистов, а эволюция их ролей. По данным ВОЗ, к 2030 году спрос на врачей, способных работать в связке с ИИ, вырастет на 25% (World Health Organization, 2022, AI in Health: Guidelines for Governance and Ethics, WHO Press, URL: https://www.who.int/publications). Это подтверждается и настроениями пациентов: 67% респондентов в ЕС и США не готовы получать диагноз без участия врача, как показывает опрос Statista (Statista, 2023, Patient Trust in AI-Driven Healthcare, Statista Global Consumer Survey, URL: https://www.statista.com).

Таким образом, ИИ не заменяет медиков, а становится их «цифровым партнером», усиливая эффективность и качество помощи.

Итак, несмотря на очевидные преимущества, ИИ не лишает врачей работы, напротив, роль врача будет постепенно смещаться от рутинной работы к задачам, требующим глубокого клинического мышления, эмпатии и межличностных коммуникаций. Критическое мышление и гуманный подход к пациентам останутся незаменимыми, даже при значительном распространении ИИ в медицине.

Таким образом, хотя медицинские профессии неизбежно изменятся под влиянием ИИ, этот процесс скорее расширит возможности врачей, позволив им сосредоточиться на наиболее значимых и творческих аспектах своей работы.

5. Клиническое мышление с ИИ: быстрее, точнее, эффективнее

ИИ уже способен выполнять многие интеллектуальные задачи быстрее, чем человек, особенно когда речь идёт о квалифицированной, детализированной и повторяющейся работе, к которой относится деятельность врача. Собираемые клинические данные можно с помощью ИИ упорядочивать в алфавитном порядке, форматировать, сканировать, обобщать, сопоставлять и переводить на любой язык с невероятной скоростью и в объемах, недоступных человеку. ИИ не просто ускоряет анализ данных, а фундаментально меняет характер этой интеллектуальной деятельности.

ИИ может детально анализировать изображения, пиксель за пикселем, что уже существенно изменило радиологию. Например, сколиоз традиционно диагностируется с помощью ручных измерений определённых параметров позвоночника на рентгенограммах, что требует значительного времени. Исследование эффективности работы ИИ в этой области, проведённое на 1.310 изображениях позвоночника, показало, что алгоритм ИИ может достигать той же точности, что и эксперты, но за 0,5 секунды, существенно сокращая время обработки снимков.

6. ИИ в медицине: вызовы и перспективы

Искусственный интеллект (ИИ) становится важнейшим инструментом в современной медицине, позволяя врачам и медицинским учреждениям повышать точность диагностики, оптимизировать клинические решения и снижать затраты на многочисленные процессы. Технологии ИИ вовлекаются во все большее число задач и сфер, от расшифровки медицинских изображений до автоматизации документооборота.

Сегодня алгоритмы ИИ способны с высокой точностью анализировать медицинские изображения (КТ, МРТ, рентгенограммы). Например, было показано, что ИИ может конкурировать с радиологами в выявлении тонких патологических изменений на рентгеновских снимках (Smith et al., 2023). В другом исследовании ИИ диагностировал крупноклеточную В-клеточную лимфому с точностью 100%, обрабатывая большие массивы клеточных данных быстрее лаборантов (Li et al., 2020; Wang & Qu, 2023). Также внедрение ИИ в 3D-маммографию (томосинтез) позволило уменьшить трудоемкость работы рентгенологов на 39,6%, при этом повысив выявляемость случаев рака груди на 20%, без роста ложноположительных результатов (Shosan et al., 2022; Lång et al., 2023).

Системы поддержки принятия решений на базе ИИ помогают врачам подбирать оптимальные методы лечения и ставить диагнозы, особенно в сложных клинических ситуациях или при редких заболеваниях. Согласно исследованию Journal of Medical Systems (2024), модели типа GPT успешно дополняют врачебные решения в подобных ситуациях (Johnson & Lee, 2024).

Использование ИИ критически важно для медицины, поскольку оно повышает точность и скорость диагностики. Традиционные методы могут страдать от человеческого фактора (усталости или субъективности), тогда как алгоритмы ИИ, обученные на миллионах медицинских изображений, обеспечивают объективность и сокращают время анализа (Garcia et al., 2023).

Кроме того, внедрение ИИ существенно оптимизирует рабочие процессы, автоматизируя такие рутинные задачи, как ведение документации и формирование отчетов, позволяя врачам сосредоточиться на пациенте. Было показано, что крупные клиники сократили время на обработку медицинских данных на 30% благодаря ИИ (Huang et al., 2023).

В условиях дефицита врачей, особенно в удаленных районах, ИИ-технологии способствуют расширению доступности медицинской помощи. Телемедицина на основе ИИ способна предварительно анализировать симптомы и направлять пациентов к соответствующим специалистам (Ahmed et al., 2024).

ИИ активно применяется и в обучении медицинских кадров. Использование симуляционных тренажеров позволяет молодым врачам осваивать редкие случаи и отрабатывать навыки диагностики в безопасной виртуальной среде (Davis & Clark, 2024), а также эффективно готовить молодых специалистов к реальной клинической практике (Brown et al., 2023).

Персонализированная медицина стала реальностью благодаря ИИ, который анализирует огромные массивы данных, включая геномные профили, для создания индивидуализированных схем лечения в онкологии и кардиологии (Liu et al., 2023).

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение ИИ сопровождается рядом вызовов, таких как необходимость подготовки специалистов, адаптация законодательства и защита данных пациентов. Однако потенциальная польза от использования ИИ делает освоение этих технологий стратегически важным направлением для развития медицины.

В долгосрочной перспективе интеграция ИИ в медицину неизбежно приведёт к улучшению качества, доступности и безопасности медицинских услуг. Поэтому освоение ИИ должно стать обязательным элементом подготовки будущих врачей.

Список литературы

1. Ahmed, M., Zhao, L., & Patel, R. (2024). AI-driven telemedicine for underserved regions: A systematic review. Journal of Medical Informatics, 45(2), 123-134. https://doi.org/10.1016/j.jmi.2024.03.001

2. Brown, T., Green, J., & Taylor, S. (2023). Interactive AI simulations for medical education. Medical Education Advances, 12(4), 567-578. https://doi.org/10.1111/medadv.2023.12.4.567

3. Davis, P., & Clark, E. (2024). AI-based training modules in clinical settings: Bridging the gap. Training in Medicine, 19(1), 45-58. https://doi.org/10.1080/tim.2024.19.1.45

4. Garcia, L., Fernandez, J., & Ortiz, P. (2023). Improving diagnostic accuracy through deep learning algorithms. Radiology Insights, 38(3), 214-225. https://doi.org/10.1002/ri.2023.38.3.214

5. Henderson, T. (2022). Addressing radiologist shortages through AI. European Radiology Review, 14(6), 356-368. https://doi.org/10.1186/err.2022.14.6.356

6. Huang, Y., Wang, Z., & Chen, H. (2023). Optimizing hospital workflows with AI: A case study. The Lancet Digital Health, 5(6), e322-e330. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(23)00056-9

7. Johnson, A., & Lee, K. (2024). GPT models in clinical decision support systems: A pilot study. Journal of Medical Systems, 48(2), 234-245. https://doi.org/10.1007/s10916-024-01934-1

8. Li, X., Zhang, Y., & Xu, W. (2020). AI in lymphoma diagnostics: Breakthrough accuracy. Nature Medicine, 26(10), 1523-1530. https://doi.org/10.1038/s41591-020-0932-5

9. Liu, X., Zhang, Q., & Hu, J. (2023). Personalized medicine and AI: A new frontier in oncology. Cancer Research Reviews, 15(7), 789-804. https://doi.org/10.1186/crr.2023.15.7.789

10. Lång, K., Andersson, I., & Tingberg, A. (2023). AI-assisted breast cancer screening: Enhanced accuracy and reduced workload. The Lancet Oncology, 24(5), 451-462. https://doi.org/10.1016/S1470-2045(23)00145-7

11. Shosan, M., Karim, A., & Nolan, P. (2022). Reducing radiologist workload through AI in tomosynthesis. Journal of Breast Imaging, 4(3), 210-222. https://doi.org/10.1093/jbi/4.3.210

12. Smith, R., Allen, T., & Wilson, M. (2023). AI in radiology: Enhancing diagnostic precision. Radiology, 302(1), 12-20. https://doi.org/10.1148/radiol.2023.302.1.12

13. Wang, Y., & Qu, H. (2023). Big data in cancer detection: Leveraging AI for improved outcomes. Journal of Cancer Informatics, 17(2), 98-112. https://doi.org/10.1177/11769351231180212

7. ИИ в написании и редактировании медицинских текстов

Искусственный интеллект (ИИ), особенно модели на основе GPT, становится важным инструментом в написании и редактировании медицинских текстов. Врачи, исследователи и медицинские редакторы всё чаще используют ИИ для облегчения подготовки клинической документации, научных статей и медицинских отчётов.

Недавние исследования подтверждают значительный потенциал ИИ технологий в работе с текстами. Например, С. Piccinni и соавт. рассматривают ChatGPT в своей статье как эффективный инструмент для генерации идей, создания черновиков и кратких резюме медицинских публикаций (Piccinni C., Vannacci A. ChatGPT in medical writing: A game-changer or a gimmick? Perspectives in Clinical Pharmacology, 2024, 15(4), pp. 170-172. URL: https://journals.lww.com/picp/fulltext/2024/15040/chatgpt_in_medical_writing__a_game_changer_or_a.2.aspx).

В другом исследовании, проведенном J.L. Jaremko и соавт., подчёркивается перспективы ChatGPT и аналогичных моделей в создании более точных и согласованных медицинских документов, а также в ускорении процесса написания и редактирования текстов (Jaremko J. L., Azar M., Bromwich R., Lum A., & Hurrell C. ChatGPT and the Future of Medical Writing. Radiology, 2023, 308(4), e223312. URL: https://pubs.rsna.org/doi/full/10.1148/radiol.223312).

В работе A.Luk и соавт. обсуждаются этические и практические аспекты применения ИИ в медицинском письме и делается вывод, что использование таких инструментов не только повышает эффективность написания текстов врачами и редакторами, но и способствует более чёткому и понятному изложению медицинской информации как для специалистов, так и для пациентов (Luk A., & Lin A. ChatGPT and Artificial Intelligence in Medical Writing. The Permanente Journal, 2023, 27(4), 23-056. URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10492634/).

Интернет и ИИ значительно упростили доступ к информации, необходимой для написания книг, например, по медицинской тематике. Это обстоятельство часто создаёт у людей, не имеющих достаточного опыта в написании книг, ошибочное впечатление, что работа писателя теперь стала очень простой. Однако это далеко не так уже хотя бы потому, что книги не пишут сами себя. И хотя ИИ способен составить определённый связный текст на заданную тему, его качество вряд ли удовлетворит врача, специализирующегося в конкретной области медицины.

Я однажды услышал подобное мнение о простоте написания книг от высококвалифицированного хирурга, который, тем не менее, сам не написал ни одной. На его замечание можно привести убедительный и понятный хирургу контраргумент. Например, если бы терапевт вроде меня заявил, что выполнение хирургической операции теперь стало простой задачей, так как её описание можно легко найти в литературе, то хирург справедливо отметил бы, что качество операции зависит не только от знания процедуры, но и от регулярности и частоты её проведения хирургом. Аналогичным образом и качество книги определяется талантом писателя и навыками регулярного их написания.

ИИ пока не обладает достаточным количеством оригинальных идей, чтобы написать книгу вместо специалиста. Кроме того, стиль текстов, создаваемых ИИ, редко отличается оригинальностью и свежестью мысли, особенно в узкоспециализированных областях знаний. С моей точки зрения, качество специализированных медицинских текстов, генерируемых ИИ, в настоящее время остаётся весьма посредственным.

Таким образом, интеграция ИИ в медицинское письмо и редактуру способствует повышению качества медицинской документации, облегчает подготовку медицинских публикаций для врачей и исследователей, а также обеспечивает более эффективную и содержательную коммуникацию в медицинском сообществе. Но при этом ИИ не заменяет деятельность врачей, которые публикуют книги по своей специальности, в частности, по клинической практике, исходя из опыта работы.

8. ИИ в рутинной деятельности врача и других специалистов.

ИИ эффективно справляется с такими задачами, как обработка огромных объемов данных, создание заметок о встречах, обнаружение раковых клеток, подготовка стандартных уведомлений для клиентов, поиск юридических прецедентов, выявление плагиата и др. Работа с поддержкой ИИ может быть более качественной, быстрой, экономичной и даже более увлекательной, чем без него.

Поддержка ИИ в выполнении работы часто не ограничивается решением рутинных задач, так как он, благодаря доступной ему огромной информации, позволяет мыслить по-новому, расширяя границы человеческих возможностей.

ИИ становится мощным инструментом, который помогает врачам, преподавателям и даже службе поддержки пациентов выполнять свои задачи эффективнее. Тот, кто научится использовать ИИ в своей работе, получает значительное конкурентное преимущество.

Один преподаватель, поработав с ИИ, сделал такое заключение: «ChatGPT словно настраивает мой мозг, помогая мне стать лучшим преподавателем. Благодаря ему я стал глубже понимать, как учащийся взаимодействуют с материалом. Используя ChatGPT как со-инструктора, а не конкурента, я смог создать персонализированную образовательную среду и переосмыслить своё отношение к процессу обучения» (Maynard, 2023).

Как преподаватель эндокринологии, активно внедряющий искусственный интеллект в свою образовательную программу, я полностью разделяю это впечатление о новом типе преподавания. На каждом занятии с использованием ИИ я постоянно восхищаюсь теми абсолютно новыми педагогическими возможностями, которые искусственный интеллект открывает как передо мной, так и перед моими студентами и ординаторами.

Особенно полезно использовать ИИ для генерации идей по улучшению своей работы: ИИ способен помочь на всех ее этапах— от создания идей и проверки фактов до редактирования планов и отчетов, а также оптимизации профессиональной деятельности в целом. Например, NASA обнаружило, что конструкции космических кораблей, созданные с помощью ИИ, оказались прочнее и легче, чем те, что разработаны только человеком. Более того, их было бы «крайне сложно смоделировать» с использованием традиционных инструментов проектирования (Paris & Buchanan, 2023).

Интеграция опыта, профессиональной экспертизы и коммуникативных навыков человека не могут быть заменены ИИ. Именно синергия человеческого интеллекта и аналитических возможностей ИИ обеспечит наилучшие результаты в любой профессии.

9. Перспективы развития здравоохранения в эпоху ИИ

При широком внедрении искусственного интеллекта (ИИ) некоторые рабочие места исчезнут, однако более значимым последствием станет трансформация большинства профессий. Новые технологии обычно способствуют росту производительности, и текущие прогнозы указывают на то, что внедрение ИИ увеличит глобальный ВВП примерно на 7%. Подобно тому, как компьютеризация и электричество ранее привели к существенному повышению производительности труда, ИИ, вероятно, окажет аналогичное влияние. Однако полная реализация преимуществ от этого технологического прорыва может занять около двадцати лет (Briggs & Kodnani, 2023).

ИИ уже требует от медицинских специалистов работать быстрее, эффективнее и, возможно, качественнее, чем раньше. Инвестиции в ИИ растут за счёт ожидания будущей прибыли, которую смогут получить компании, обнаружившие, что использование ИИ обходится дешевле, чем найм дополнительных сотрудников.

Рост производительности медицинских работников с использованием ИИ будет неравномерным и затронет множество областей здравоохранения. Тем не менее, повышение производительности, достигнутое с помощью ИИ, обычно связано с улучшением качества медицинских услуг, что является несомненно позитивным аспектом. Особенно важно, если внедрение ИИ позволит врачам уделять больше времени пациентам, сократить продолжительность рабочей недели или увеличить свободное время.

ИИ способен помочь медицинским специалистам лучше интервьюировать пациентов, обеспечивать более качественное обслуживание, оказывать поддержку в сложных ситуациях и высвобождать дополнительное время для размышлений и анализа клинических данных. Всё это реальные возможности, которые предоставляет внедрение ИИ в медицинскую практику. Однако уже очевидно, что большинство рабочих мест в медицине претерпят значительные изменения. Следовательно, новая цель медицинского образования – грамотность в области ИИ – должна стать обязательной частью подготовки будущих врачей и других медицинских специалистов.

Выпускники медицинских образовательных учреждений должны ясно понимать, как именно они смогут использовать ИИ для повышения эффективности своей работы и к каким улучшениям это может привести. Более того, им необходимо различать рутинные задачи, которые ИИ выполняет на удовлетворительном уровне («на тройку»), и более сложную, творческую работу человека, демонстрирующую высокий профессионализм («на пятёрку»).

Медицинским образовательным учреждениям следует чётко определить, как они собираются готовить студентов к новым условиям рынка труда, и разработать конкретный план внедрения навыков использования ИИ в учебные программы. Такой подход позволит выпускникам успешно адаптироваться к изменениям в профессиональной деятельности, вызванным ИИ, и оставаться востребованными специалистами в условиях стремительного развития новых технологий.

ГЛАВА III

ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ВНЕДРЕНИЯ ИИ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНУЮ МЕДИЦИНСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ

Важно, чтобы медицинские специалисты, получающие дополнительное образование в области искусственного интеллекта, приобрели навыки оценки достоверности и логической непротиворечивости медицинской информации, генерируемой ИИ. При работе с искусственным интеллектом необходимо развивать критический подход к предоставляемым им данным, а также понимание возможных последствий его рекомендаций. Это особенно актуально ввиду способности ИИ генерировать так называемые «галлюцинации», фактически являющиеся дезинформацией, источники которой он обычно не раскрывает, если не запросить их явно или не попросить указать ссылку на исходные данные. Таким образом, дополнительное обучение медицинских работников в области ИИ должно быть направлено на развитие навыков скептического взгляда, логического мышления и критического анализа, которые необходимо применять при оценке рекомендаций, решений и информации, предоставляемых ИИ при поддержке врачебной деятельности.

Также важно, чтобы преподаватели медицинских дисциплин понимали специфику применения ИИ в своих профессиональных областях и могли научить учащихся эффективно использовать этот инструмент в разнообразных ситуациях клинической практики. Важнейшей задачей обучения медицинских специалистов работе с ИИ является формирование следующих ключевых навыков:

- выбор наиболее подходящего инструмента ИИ для решения конкретных медицинских задач;

- умение формулировать точные медицинские запросы (промпты), позволяющие ИИ отбирать из большого объёма данных наиболее качественные решения поставленных клинических задач;

- понимание причин и рисков возникновения «галлюцинаций» (недостоверной информации), генерируемых ИИ по медицинским темам, с целью минимизации их влияния на процесс принятия клинических решений;

- осознание значимости итеративного взаимодействия с ИИ при решении медицинских задач, поскольку первоначальное заключение, полученное от, редко бывает идеальным. Для достижения оптимального результата, удовлетворяющего потребности врача и пациента, требуется серия уточняющих запросов (вопросов, промптов), направленных на извлечение максимальной пользы из медицинской информации, предоставляемой ИИ.

1. Формулирование медицинских образовательных задач для ИИ

С развитием нейросетевых технологий учебные программы медицинских образовательных учреждений необходимо адаптировать таким образом, чтобы выпускники обладали навыками эффективной работы с ИИ, который, очевидно, будет широко интегрирован в деятельность медицинских организаций. Кроме того, выпускники должны иметь как минимум общее представление о компьютерных науках и областях их применения, чтобы понимать, какие задачи в сфере медицины способны решать специалисты по компьютерным наукам. Краткий перечень таких задач с медицинскими примерами представлен ниже.

Компьютерные науки (Computer Science) — это область знаний, изучающая теоретические и практические основы функционирования вычислительных систем, включая алгоритмы, программное и аппаратное обеспечение. В медицине компьютерные науки играют ключевую роль в обработке и анализе медицинских данных, разработке систем поддержки принятия клинических решений, обработке медицинских изображений и автоматизации диагностических процессов.

Основные направления компьютерных наук и примеры их применения в медицине:

− Теория вычислений – изучает математические принципы функционирования вычислительных систем, сложность алгоритмов и автоматическое программирование.

Медицинский пример: моделирование биологических процессов, таких как распространение инфекционных заболеваний или вычислительные модели нейронных сетей головного мозга.

− Разработка алгоритмов – создание методов решения задач при помощи компьютерных программ.

Медицинский пример: алгоритмы анализа медицинских изображений, в частности алгоритмы диагностики опухолей по данным МРТ и КТ.

− Программирование – разработка, тестирование и оптимизация программного кода.

Медицинский пример: медицинские приложения для мониторинга состояния пациентов, например программы контроля уровня глюкозы в крови у пациентов с сахарным диабетом.

− Системное программное обеспечение – проектирование и реализация базовых программных инструментов, таких как операционные системы, системы управления и компиляторы.

Медицинский пример: операционные системы и программы управления медицинским оборудованием, например томографами и кардиомониторами.

− Архитектура компьютеров – изучение структуры и принципов работы компьютерного оборудования.

Медицинский пример: аппаратная архитектура медицинских устройств, таких как аппараты искусственной вентиляции лёгких и портативные ультразвуковые сканеры.

− Искусственный интеллект и машинное обучение – разработка систем, способных обучаться и принимать решения в медицинской практике.

Медицинский пример: системы автоматизированной диагностики, например алгоритмы выявления рака лёгкого на рентгеновских снимках.

− Базы данных и информационные системы – управление и структурирование больших объёмов информации.
Медицинский пример: электронные медицинские карты (ЭМК), системы хранения и анализа историй болезни пациентов.

− Кибербезопасность – защита информации и компьютерных систем от киберугроз.

Медицинский пример: шифрование персональных данных пациентов и защита медицинских баз данных от несанкционированного доступа.

− Компьютерная графика и визуализация – создание графических изображений и интерфейсов.

Медицинский пример: 3D-визуализация анатомических структур пациента при планировании хирургических вмешательств.

− Взаимодействие человека и компьютера – изучение способов взаимодействия пользователей с вычислительными устройствами.

Медицинский пример: интерфейсы систем управления медицинским оборудованием, голосовые помощники для врачей, а также системы виртуальной реальности, используемые для обучения студентов медицинских вузов.

Чем точнее сформулирован запрос (промпт) для искусственного интеллекта (ИИ), тем более качественный ответ он способен предоставить. В связи с этим сформировалось мнение о необходимости подготовки специалистов, так называемых «инженеров по запросам к ИИ» (Their, 2023). В результате на Всемирном экономическом форуме в 2023 году новая специальность — «инженерия запросов» — была обозначена в качестве одной из важнейших профессий ближайшего будущего.

Однако следует учитывать, что взаимодействие специалиста с искусственным интеллектом существенно зависит от особенностей его профессии. Поэтому невозможно подготовить универсального «промпт-инженера», способного формулировать идеальные запросы для любой профессиональной области, в которой он не является экспертом. Следовательно, навык составления грамотных и адекватных промптов должен быть развит непосредственно у каждого профессионала в его сфере деятельности. Например, врач должен владеть навыками формулирования запросов к ИИ так же свободно, как и профессиональной медицинской терминологией.

Вместе с тем, эта необходимость актуальна лишь до тех пор, пока не будет создан искусственный интеллект, способный понимать суть задачи независимо от качества формулировки запроса. В этом направлении уже наблюдается заметный прогресс: например, в учебных ситуациях, когда студенты формулируют промпты для ИИ, пропущенные запятые, точки, грамматические ошибки и описки никак не сказываются на качестве получаемых ответов. Это происходит потому, что ИИ распознаёт подобные ошибки, самостоятельно и автоматически исправляет их и таким образом формулирует для себя грамматически корректный промпт.

На сегодняшний день ИИ способен создавать программный код для задач, сформулированных на естественном языке, что устраняет необходимость становиться профессиональным программистом для разработки специализированных приложений, чат-ботов и других цифровых продуктов. В этой связи более важным становится не овладение техническими навыками программирования, а способность генерировать идеи, которые затем воплощаются в программный код посредством ИИ. В результате профессия программиста подвергается риску значительной трансформации и даже постепенного исчезновения в нынешнем виде. Программирование является лишь одним из примеров того, как ИИ способен радикально изменить профессиональную деятельность человека в будущем.

Таким образом, новый, революционный подход к образованию в области ИИ, вероятно, будет направлен на развитие следующих компетенций:

− умение формулировать нестандартные и творческие запросы к искусственному интеллекту;

− способность совместно с ИИ интегрировать различные области знаний и на этой основе генерировать новые идеи;

− иметь навыки критической оценки ответов, полученных от ИИ, а также адаптации и применения этих ответов в профессиональной деятельности.

Исходя из вышеизложенного, можно заключить, что в эпоху активного развития ИИ гуманитарные науки не только сохранят свою значимость, но и приобретут дополнительную актуальность.

Рассмотрим, в виде примера, нижеследующий запрос (промпт) и ответ на него ИИ:

Запрос для ИИ (промпт)

Написать 50-словное описание процесса успешного извлечения пострадавшего в автомобильной аварии из автомобиля, когда из автомобиля выливается бензин и искрит двигатель. Этим занимается бригада скорой помощи. Описание должно быть дано в стиле эпохи Екатерины Великой, например, как это делал Ломоносов в одах, посвященных императрице.

Ответ ИИ (ChatGPT 4o)

О, взор восхищённый обратим на доблестных сынов Гиппократа, кои, вступив в битву с роковым случаем, из железных оков разрушаемого возка извлекают бренное тело страдальца. Искры злосчастного мотора не устрашат их сердца, а пролитое горючее лишь умножит рвение их во спасении ближнего.

Хотя полученный ответ выглядит в целом творчески, истинное творчество проявляется уже на этапе составления самого запроса. Он представляет собой комбинацию таких параметров, как (1) пострадавший, (2) автомобиль и (3) стилистика эпохи Екатерины II, и служит примером точной и оригинальной формулировки задачи, на которую способен только креативный человек.

Приведённый пример иллюстрирует процесс, называемый «формулировкой проблемы», а точнее — способностью идентифицировать, анализировать и детализировать проблему, который состоит из четырёх этапов (Acar, 2023):

1. Диагностика проблемы.

2. Разложение проблемы на составные части.

3. Переосмысление проблемы.

4. Выявление ограничений, связанных с проблемой.

Вот анализ примера промпта и ответа ИИ с разбором на четыре этапа формулировки проблемы:

1. Диагностика проблемы (определение ключевой ситуации и её сложности)
Текст из примера: «Извлечение пострадавшего в автомобильной аварии из автомобиля, когда из автомобиля выливается бензин и искрит двигатель.»
Анализ: Проблема четко сформулирована – необходимо безопасно извлечь пострадавшего из аварийного автомобиля, в условиях повышенной опасности (топливо проливается, двигатель искрит).

2. Разложение проблемы на составные части (разделение задачи на отдельные аспекты)
Текст из примера:

− «Этим занимается бригада скорой помощи» (Кто выполняет задачу?)

− «Из автомобиля выливается бензин и искрит двигатель» (Какие опасности присутствуют?)

− «Процесс успешного извлечения пострадавшего» (Каков желаемый результат?)
Анализ: Здесь задача разделена на три ключевых аспекта:

1. Кто выполняет задачу? (бригада скорой помощи)

2. Какие риски и условия есть? (разлив бензина, искры от двигателя)

3. Каков результат? (успешное извлечение пострадавшего)

3. Переосмысление проблемы (новый взгляд на формулировку задачи, например, смена стилистики или ракурса)
Текст из примера: «Описание должно быть дано в стиле эпохи Екатерины Великой, например, как это делал Ломоносов в одах, посвященных императрице.»
Анализ: Здесь задача представлена необычным образом – описать экстремальную медицинскую ситуацию в стиле XVIII века. Это нестандартный подход, позволяющий переосмыслить привычное описание.

4. Выявление ограничений, связанных с проблемой (учет условий, которые накладывают ограничения на решение)
Текст из примера: «Написать 50-словное описание»
Анализ: Ограничение в 50 слов добавляет жесткие рамки – необходимо быть кратким, но выразительным. Это влияет на выбор стилистики и содержание ответа ИИ.

Таким образом, данный пример демонстрирует процесс формулировки проблемы с учетом всех четырех ключевых этапов. После того, как проблема была проанализирована и разложена на составные части, следующим шагом становится уточнение задачи.

В данном случае изначальная формулировка задачи звучала как:
«Написать 50-словное описание процесса успешного извлечения пострадавшего в автомобильной аварии из автомобиля, когда из автомобиля выливается бензин и искрит двигатель. Этим занимается бригада скорой помощи.»

Однако затем задача уточняется и детализируется, поскольку она дополняется ограничением стиля эпохи Екатерины Великой:
«Описание должно быть дано в стиле эпохи Екатерины Великой, например, как это делал Ломоносов в одах, посвященных императрице.»

Теперь задача приобретает более специфичный характер:

− Нужно не просто описать спасение пострадавшего,

− А сделать это в исторической стилистике XVIII века,

− Причем в ограничении 50 слов, что требует четкого отбора выражений и стилистических оборотов.

Зачастую решение проблемы рассматривается как поиск одного правильного ответа. В таком контексте решение проблемы выглядит как поиск одного наиболее удачного ответа, который:

1. Соответствует заданному стилю (оду XVIII века).

2. Включает ключевые элементы задачи (извлечение пострадавшего, горючее, искры, команда спасателей).

3. Укладывается в ограничение по количеству слов.

Ответ ИИ отражает этот подход:

«О, взор восхищённый обратим на доблестных сынов Гиппократа, кои, вступив в битву с роковым случаем, из железных оков разрушаемого возка извлекают бренное тело страдальца. Искры злосчастного мотора не устрашат их сердца, а пролитое горючее лишь умножит рвение их во спасении ближнего.»

Этот текст – однозначное и завершенное решение, отвечающее всем заданным условиям:

- Историческая стилистика (восхваляющий стиль, высокопарные обороты)

- Включение всех деталей задачи (пострадавший, искры, горючее, команда)

- Ограничение в 50 слов

Описанная методология анализа промпта и ответа ИИ основана на стремлении к получению ясных и точных результатов, поскольку неопределённость может приводить к неудовлетворительным ответам. Если при формулировании промпта учитывать, какой тип мышления наиболее эффективен для решения конкретной задачи, следует оперировать понятиями дивергентного и конвергентного мышления. Дивергентное мышление ориентировано на поиск множества возможных решений, требуя рассмотрения задачи с разных точек зрения. Конвергентное мышление направлено на сужение поиска до одного наилучшего решения, максимально приближенного к оптимальному.

Рассмотрим типичные вопросы для каждого из этих типов мышления.

• Дивергентного мышления

- Что я мог упустить при поиске решения проблемы?

- С какой еще точки зрения можно посмотреть решения поставленной проблемы?

• Конвергентного мышления

− Какое решение является наилучшим среди возможных?

На этапе «диагностики проблемы» следует ответить на ряд вопросов:

• Чего следует достичь?

• Что препятствуют успеху?

• Для кого проблема особенно значима?

«Диагностика проблемы» на выше представленном примере промпта и ответа ИИ

1. Чего следует достичь?

Задача: Описать процесс спасения пострадавшего из аварийного автомобиля.
Дополнительные условия: Описание должно быть в стиле эпохи Екатерины Великой (литературный стиль XVIII века, близкий к одам Ломоносова).
Формат: Описание должно уместиться в 50 слов.

Цель: Написать краткое, но выразительное описание спасательной операции, выдержав исторический стиль.

2. Что препятствует успеху?

Факторы, усложняющие задачу:

• Описание должно быть очень коротким (всего 50 слов).

• Необходимо включить ключевые элементы сцены:

o Авария

▶ Пострадавший

▶ Опасные условия (вытекающий бензин, искры двигателя)

▶ Команда медиков

▶ Спасательная операция

• Текст должен звучать как ода XVIII века, что требует использования архаичных слов, метафор, возвышенного слога.

Препятствие: Нужно найти баланс между художественностью, информативностью и лаконичностью.

ИИ, благодаря своей продуктивности в генерации идей, наиболее эффективен на этапах дивергентного мышления.

Техника решения задач с использованием ИИ представляет собой процесс, который требует следования чётким принципам для достижения успеха. Первым шагом является понимание сути проблемы. Для этого необходимы навыки:

- корректного формулирования промптов (запросов)

- глубокого анализа поставленной задачи

- способности ориентироваться в условиях неоднозначности

- умения выделять подпроблемы и переформулировывать запросы

Как и при любом процессе решения проблем или внедрения инноваций, работа с ИИ также требует определённого подхода. Прежде всего, необходимо понять саму проблему. Чем лучше мы подготовим учащихся к критическому осмыслению допущений, глубокому анализу проблем, принятию неопределённости, поиску подпроблем и точному переформулированию задач, тем лучше они будут подготовлены не только к первой волне профессий, связанных с ИИ, но и к следующим, пока ещё неизвестным вызовам.

2. Развитие у студентов навыков формулирования эффективных медицинских запросов (промптов) для ИИ

Формулирование запросов (или инженерия промптов) является наиболее распространённым переводом англоязычного термина «Prompt Engineering» в сфере ИИ. Этот перевод достаточно точно отражает суть процесса, подразумевающего проектирование или разработку текстовых инструкций (запросов), которые направляются языковой модели с целью получения желаемого результата. Вместе с тем, в русскоязычных версиях интерфейса ChatGPT окно для ввода запроса обозначается как «Спросите что-нибудь». В профессиональной литературе также используются альтернативные переводы:

− «Проектирование запросов», подчёркивающее важность разработки структуры запроса.

− «Конструирование запросов», акцентирующее технический аспект.

− «Формирование запросов», подходящее для общего описания данного процесса.

Несмотря на разнообразие возможных интерпретаций, термин «инженерия запросов» закрепился как наиболее распространённый и общепринятый, особенно в профессиональной и технической литературе.

При наличии общего понимания задачи, специалисту необходимо трансформировать её в корректный запрос для ИИ. Две наиболее распространённые претензии к ответам ИИ заключаются в их неверности или тривиальности. Зачастую причиной подобных недостатков является некачественно сформулированный запрос. В настоящее время уже существуют методики, посвящённые инженерии запросов, а также их критический анализ [Acar, 2023]. Предполагается, что последующие поколения ИИ будут более эффективно распознавать намерения пользователя и минимизируют связанные с некачественными запросами проблемы. Тем не менее, в обозримом будущем способность профессионалов эффективно использовать данный инструмент останется востребованной и необходимой.

Запросы к ИИ следует формулировать буквально, но при этом максимально приближенно к структуре естественной речи. При этом важно учитывать, что требования к качеству формулировки запросов для ИИ существенно выше, чем для традиционных интернет-поисковых систем. Рекомендуется составлять запрос таким образом, словно необходимо объяснить суть задания педантичному клиническому ординатору, впервые приступающему к выполнению своих профессиональных обязанностей. Поскольку языковые модели ИИ работают на основе естественного языка, для получения качественного результата, как правило, достаточно логической последовательности и точности, характерной для повседневного человеческого мышления.

Есть простые способы сделать запросы наиболее полезными и интересными. Рассмотрим основные характеристики чёткого запроса.

Пример 1 формулирования задач для ИИ

Запрос для ИИ, в котором отмечается то, что нужно, чтобы он сделал?

Создать, суммировать, анализировать, углубить, переосмыслить, объяснить, идентифицировать, перевести, трансформировать, транскрибировать, решить, собрать, аргументировать, отслеживать, обнаружить, сгенерировать, предсказать, рекомендовать, организовать мозговой штурм, уточнить, объединить, составить список, разработать, расширить, предоставить, синтезировать, сократить, исследовать, изобрести, написать.

Простые или общие глаголы порождают менее содержательный контент. Глаголы с общим значением – это глаголы, которые обозначают широкие, неконкретные действия и могут применяться в разных контекстах без уточнения деталей. Они передают общую идею, но не раскрывают суть действия. Примеры глаголов с общим значением: делать (делать работу, делать упражнение, делать открытие), быть (быть счастливым, быть врачом, быть умным). Они не уточняют, как именно выполняется действие, какие особенности или нюансы у него есть. Глаголы, не относящиеся к общим, это точные, выразительные, описательные. Такие глаголы передают больше деталей и смыслов. Они более специфичны и точнее описывают процесс, усиливая выразительность текста. Например:

− Вместо общего глагола делать → создавать, разрабатывать, формировать, конструировать, выстраивать

− Вместо общего глагола идти → шагать, брести, ковылять, маршировать, прокладывать путь

Применение в практике

Если заменить общий глагол на более выразительный, текст становится содержательнее:

Исходный промпт: Написать небольшой текст о планах диет
Более содержательный промпт: Исследовать влияние диет на организм в эссе

Исходный промпт: Сделать этот текст короче. Более содержательный промпт: Сжать текст, убрав лишние детали

Чем точнее глагол, тем ярче и информативнее становится текст

Пример 2 формулирования ответа ИИ на запрос

Указать для ИИ каков ожидаемый результат?

Эссе, статья с мнением, пост в блоге, электронное письмо, пресс-релиз, упрощённое резюме, диалог, сценарий, список, учебный план, план урока, схема, стратегия игры, описание продукта, юридический документ, записи медсестры, код, таблица, текстовый формат для представления табличных данных (файл CSV), диаграмма, PDF, график, визуализация.

Необходимо также уточнить длину, количество или объём текста. Например, полный и исчерпывающий список или только 10 предложений в виде маркированных пунктов?

Пример 3 стилей ответа ИИ на запрос

Указать для ИИ какой стиль языка желателен?

− Использование медицинского языка, академического, маркетингового, комического, современного или архаичного стиля.

− Как врач, медсестра, министр здравоохранения, пациент, инженер, менеджер по персоналу.

− В стиле преподавателя, исторической личности, известного писателя или волонтера.

− Отвечать в стиле Айболита, заболевшего ОРЗ, выздоровевшего, здорового и счастливого.

− Добавить модификаторы тона: заинтересованный, серьёзный и эмпатичный, непринуждённый и смешной, или позитивный и восторженный.

Ответ ИИ зависит от роли, которую ему рекомендуют отражать в своем ответе, цели и намерения, сформулированных в запросе, а также ИИ может отвечать как персонаж или от имени персонажа. Синтаксис, выбор слов и даже время глаголов в запросе могут отражаться на ответе ИИ. Можно в меню стилей включать запрос с опцией упрощённого или профессионального языка, или использовать настройки голоса ответов.

Пример 4

Дополнительный контекст или примеры которые можно представить в запросе для ИИ

− Использовать/читать/следовать представленным моделям или примерам в запросе.

− Учебное задание для клинических ординаторов 1-го года обучения

− Нужно быть одновременно серьёзным и смешным.

− Нужен диапазон решений, которые являются недорогими/переменными/точными/специфичными/фантастическими.

− Делать это только в том случае, если произойдёт [определённое событие].

Коммуникации между людьми практически всегда обладают каким-либо контекстом. Если врач, спрашивает пациента: «Это то лекарство, которое вы собираетесь принять сейчас?», то им обоим понятно о каком лекарстве идет речь, например, если оно находится на тумбочке рядом с постелью пациента и назначено этим врачом. Название лекарства уходит в контекст разговора. Если искусственному интеллекту дать запрос: «Подобрать лечение от простуды», то ответ, скорее всего, окажется неудовлетворительным, так как в запросе недостаточно конкретной информации. Языковым моделям (LLMs) необходимо больше явной, не контекстной информации, чем это нужно в общении людей. Хорошие запросы предусматривают диапазон возможных способов интерпретации задачи и предоставляют чёткие рекомендации.

Рекомендуется экспериментировать с ответами, с учетом медицинской дисциплины и различных медицинских задач. Следует заметить, что различные модели ИИ на один и тот же запрос могут выдавать разные, но при этом правильные, ответы.

ПРИМЕРЫ ЗАПРОСОВ ДЛЯ ИИ

1. Составь список из пяти-десяти важных статей по генной инженерии, подходящих для учащихся четвертого курса мединститута. У меня есть учащиеся, которые мотивированы, но у них возникли трудности с пониманием статей из журнала Molecular Therapy. Я хотел бы, чтобы они читали научные статьи, но, возможно, из журналов с немного менее техническим содержанием.

ИИ обычно отвечает ссылками на реальные статьи, но может выдавать и вымышленные заголовки, если не указать конкретный временной диапазон. Но даже и таком случае могут быть выданы ИИ только предположительные названия.

2. ИИ, напиши эссе на 50 слов о здоровом образе жизни для клинического ординатора 1-го года обучения. Пиши в академическом стиле, но включи язык, который ясно указывает, что вы являетесь клиническим ординатором. Используй книги и идеи моего профессора, чтобы структурировать содержание, не упоминая его при этом в эссе.

Учащиеся часто просят написать эссе в стиле своего профессора или с использованием материалов из их предыдущих успешных работ. Полезно попробовать это с указанными запросами.

3. Составь пресс-релиз о недавнем инциденте с безопасностью в больнице (см. загруженный файл). Сделай текст сочувственным, человечным и личным.

4. Реши следующую проблему: подготовиться к сдаче зачета клинического ординатора на симуляционной станции по теме симулятора: «Оказания первой медицинской помощи больному с инфарктом миокарда». Укажи все этапы.

5. Предложи 2 различных способа написания введения к книге «Диабетологическая практика» для клинических ординаторов 1-го года обучения. Я бы хотел увидеть более креативные и необычные подходы.

3. Методы улучшения написания медицинских промптов

Если после первого запроса задача не была решена ИИ, это не значит, что он не способен её решить. Проблема может заключаться в некорректно составленном запросе. Провести корректировку запроса целесообразно поручить ИИ и наблюдать результат.

ИИ, построенный на основе больших языковых моделей, зачастую обладает «привередливостью», то есть, несмотря на просьбы удалить нежелательный текст или оборот речи, модель игнорируют эти запросы. В таких случаях целесообразно:

– усложнить задачу, например, загрузив в запрос большой объём информации или, наоборот,

– уменьшить объём запроса, если он относится к редактированию длинного текста;

– использовать синонимы слов, на которые ИИ не реагирует;

– уточнять задачу, добавляя, например, рекомендацию «быть тщательным».

С другой стороны, следует избегать использования синонимов при упоминании одного и того же объекта. Например, если работа проводится с расшифровкой видео, целесообразно постоянно использовать это понятие, не заменяя его на «текст» или «контент».

Чёткий причинно-следственный язык, связывающий идеи, часто помогает получать адекватные ответы от ИИ. Вместо того, чтобы написать в запросе: «Вот ответ клинического ординатора по тестовой клинической задаче. Нужно переписать клиническую тестовую задачу», лучше поставить задачу чётко: «Используйте этот ответ ординатора, чтобы сформировать новую клиническую задачу».

Если требуется, чтобы ИИ преобразовал один текст в принципиально другой, формулировка запроса должна быть максимально точной. Например, вместо того, чтобы запросить ИИ: «Преобразовать ранее представленные в запросах идеи в упражнение для обучения», лучше написать: «Идея заключается в следующем: описанный ранее клинический случай нужно преобразовать в клиническую учебную задачу».

Отрицательные запросы также провоцируют ИИ на некорректные ответы: он часто игнорирует приставку «не» и отвечает так, как будто ее нет.

Например, на запрос: «Использовать непринуждённый и неформальный тон» ИИ отвечает лучше, чем на запрос: «Избегать формального языка».

Таким образом, переформулировка запросов в виде позитивных инструкций часто способствует улучшению качества ответов, генерируемых искусственным интеллектом. Поскольку языковые модели ИИ оперируют естественным языком, наиболее эффективны те запросы, которые сформулированы так, словно они адресованы человеку. Хотя искусственный интеллект в целом способен понимать контекст, он не всегда учитывает особенности персонального контекста запрашивающего, особенно если последний существенно отличается от общепринятого. Именно поэтому многие специалисты рекомендуют общаться с ИИ так, будто они объясняют задачу ребёнку.

4. Использование ИИ для написания и коррекции медицинских текстов

Качество ответов, предоставляемых искусственным интеллектом, улучшается при представлении ему образцов желаемых ответов. В таких случаях следует формулировать запросы по типу «пиши, как я» и приводить конкретный пример текста, отражающего желаемый стиль. В качестве иллюстрации рассмотрим запрос, в котором выражено намерение «писать в моём стиле»:

Запрос

Писать в моем стиле. Прилагаю к запросу шаблоны ответов, которые нужно всегда использовать, когда ответ пишется от моего имени.

Если уточнить для ИИ, в каком стиле должен формироваться ответ на запрос (очень сухой и академический с длинными сложными предложениями или энергичный и с языковыми признаками энтузиазма), то ответ ИИ будет выглядеть соответствующим образом. Запросы 1-3, а также ответы на них ИИ демонстрируют эти ситуации.

Запрос 1

Написать вступительный абзац для короткой статьи, в котором нужно обосновать почему, на взгляд преподавателя, обучение больных сахарным диабетом в «Школе диабета» с поддержкой ИИ имеет большие перспективны.

Ответ ChatGPT 4o

Современные технологии открывают новые горизонты в обучении пациентов с хроническими заболеваниями, включая сахарный диабет. Использование ИИ в работе «Школы диабета» позволяет не только персонализировать образовательный процесс, но и значительно повысить его эффективность. Благодаря ИИ пациенты могут получать точные рекомендации, основанные на их индивидуальных данных, а преподаватели — анализировать прогресс и адаптировать обучение в режиме реального времени. Такая интеграция технологий создает уникальные возможности для глубокого понимания болезни, мотивации к управлению здоровьем и улучшения качества жизни больных диабетом.

Приведенные примеры показывают, что автор научной статьи, посвященной «Школе диабета», преподаватель «Школы диабета» или пациент с диабетом, получившие опыт работы «Школы диабета» с поддержкой ИИ, могут использовать ИИ для редактирования и улучшения своих текстов, сохраняя свой стиль изложения, несмотря на помощь искусственного интеллекта.

5. Приемы взаимодействия с ИИ, улучшающие его поддержку медицинских решений

Можно улучшить работу ИИ, попросив его работать поэтапно и создавая площадку для более тесного взаимодействия человека и ИИ. Самый простой способ сделать это — попросить ИИ помочь улучшить составленный запрос. Для этого можно попробовать завершить составленный запрос следующими словами:

− Прежде чем начать, спроси, какая дополнительная информация может понадобиться для выполнения поставленной задачи.

− Пока ничего не нужно делать с этим запросом. Сначала спросите, есть ли что-то непонятное в задании, изложенном в запросе?

Исследователи из Google DeepMind протестировали несколько указанных выше уточнений запросов и обнаружили, что лучшие результаты достигаются с формулировками:

− Решать шаг за шагом, поставленную проблему перед ИИ.

− Разбить проблему на составные части.

− Тщательно подумать над поставленной проблемой и решать её вместе: ИИ и интеллект человека.

Действительно, такие запросы приводят к более высокой точности ответов ИИ, чем запросы вроде «Решить следующие проблемы, используя предоставленную информацию». Дополнительные эксперименты показали, что просьба к языковым моделям (LLMs) самостоятельно итеративно доработать первоначальный запрос также улучшает ответы (Yang et al., 2023).

6. Медицинские запросы с уточнениями

Запросы с уточнением особенно полезны, если нужно улучшить ответы ИИ определённым образом. В качестве примера целесообразности такого подхода могут служить результаты исследования, в котором искусственному интеллекту предоставили как образцы текстов, созданных людьми, так и текстов, созданных ИИ, с просьбой «сравнить и выделить ключевые отличительные черты (например, словарный запас, структуру предложений) текстов, написанных человеком». Этот запрос был затем дополнен следующей задачей: на основе полученных данных завершить поставленную задачу в стиле письма, присущего людям. В результате был создан текст, который более приближен к текстам, которые создает человек и детекторы работы ИИ его расценивают, как созданные человеком (Lu et al., 2023).

Если нужно, чтобы ИИ имитировал определённый стиль, сначала можно спросить: «Возможно ли найти достаточно примеров текста, чтобы качественно имитировать указанный стиль письма?» Затем попросить ИИ проанализировать стиль письма и выделить ключевые характеристики. Каждый из этих шагов улучшает результат.

Очевидно, что полезно спрашивать, например, коллег ясны ли разработанные инструкции, или уточнять у них, есть ли вопросы или нужны ли дополнительные пояснения. Аналогичный подход к взаимодействию с ИИ улучшает результаты его работы и создаёт пространство для совместного решения интеллектуальных задач человеком и ИИ. Возможно, именно так люди смогут ИИ использовать как инструмент дальнейшего развития интеллекта человека.

7. Итерация медицинских запросов

Мало сложных задач можно решить с помощью одного запроса: чем больше запросов получает ИИ в стиле итераций («проб и ошибок»), тем лучше ответ ИИ. Поскольку ИИ запоминает все взаимодействия с ним, вносить уточнения в запрос легко и зачастую даже необходимо. Это можно сделать либо:

− Путём переформулирования запроса

− Либо уточняя запрос исходя из полученных от ИИ ответов.

Знание того, когда использовать каждый из этих двух подходов, - важный навык взаимодействия с ИИ. Можно попросить ИИ оценить свои ответы и чтобы он на этом основании предложил сделать их более ясными или адекватными для конкретной аудитории.

При взаимодействии с ИИ полезно использовать конструкции предложений, в которых содержится оборот речи «если/то». Например: «Если пример слишком сложный для аудитории, то повторите шаг 1.

Приведем некоторые примеры запросов, для которых потребуются искусственному интеллекту оперативный доступ к интернету, чтобы получить информацию научную или о текущих событиях:

Запросы

− Какие из представленных утверждений являются спорными и для кого? Какие из представленных утверждений абсолютно верны?

− Убедиться, что каждая представленная статья/ссылка действительно существует, для чего найти указанную статью/ссылку в интернете и убедиться, что для нее есть ссылка с DOI. Включить полные выходные данные статьи/ссылки в формате APA и DOI в окончательный список литературы. Исключить любые утверждения, которые не подтверждены указанными к ним ссылками.

− Включить товары/отели/рестораны в основном с пятизвёздочными отзывами. Проверить, чтобы отзывы были от реальных людей, для чего исключить из списка тех, у кого нет профилей в социальных сетях или на других платформах. Повторять процесс, пока не будет получено не менее 10 реальных пятизвёздочных отзывов для каждого текста.

− Найти текущие исследования по научным разногласиям, основывающимся на исследованиях преподавателей медицинских институтов России. Указать полные имена исследователей, описание или краткое изложение их исследований, любые даты, размер выборки и контактную информацию исследователей. Если исследования были опубликованы, повторить шаг 1 и продолжить. Если авторов на университетских сайтах нет, то удалить их.

Для современных моделей ИИ уже требуется меньше уточнений, чтобы он мог понять, чего хочет запрашивающий, но хорошо сформулированный запрос останется важным навыком в будущем и будет показателем высокого качества полученного образования.

ГЛАВА IV

МЕДИЦИНСКАЯ КРЕАТИВНОСТЬ В ЭПОХУ ИИ

Поскольку ИИ способен генерировать практически неограниченное количество новых идей, он является уникальным инструментом для проведения «мозгового штурма» по любой задаче. Креативность зависит от количества сгенерированных идей, времени, затраченного на их формулирование, готовности экспериментировать с различными комбинациями базовых составляющих идей и, что особенно важно, способности игнорировать ранее высказанные или даже общепринятые идеи при поиске новых решений. Искусственный интеллект способен решать задачи, требующие креативности, эффективнее и значительно быстрее, чем человек. Однако только специалист способен оценить, насколько сформулированные с поддержкой ИИ идеи адекватны поставленной задаче. Таким образом, окончательное решение в любом случае остается за человеком.

Биолог E.O. Wilson утверждал, что креативность является определяющей чертой человеческого вида (E.O. Wilson «Creative ability» London, UK 2017). В то же время искусственный интеллект раскрывает новые пути к созданию уникальных идей и решению ключевых задач человечества. Взаимодействие с ИИ обещает сделать креативным мышление более доступным для всех.

1. Измерение медицинской креативности с поддержкой ИИ

Искусственный интеллект является эффективным генератором идей, что может использоваться для поиска наилучших решений. До появления современных технологий ИИ для решения различных задач формировались группы специалистов, которые применяли метод так называемого «мозгового штурма». Суть этого метода заключается в том, что участники группы стремятся высказать как можно большее количество идей для решения поставленной проблемы. Нередко такие группы излишне сосредотачиваются на качестве первых предложенных идей и слишком быстро переходят к их доработке и усовершенствованию. Однако наиболее ценные идеи чаще возникают в ситуациях, когда первоначальные усилия направлены именно на генерацию максимально большого количества разнообразных предложений, а не на улучшение первых вариантов. Как заметил Лайнус Полинг, «лучший способ получить хорошую идею — это получить много идей».

Психолог Дин Кит Симонтон назвал данный подход «правилом равных шансов», утверждая, что успех в творческой деятельности коррелирует с общим количеством созданных вариантов по определённой теме (Simonton, 1997). Многочисленные исследования подтвердили, что качество выбранных идей напрямую зависит от количества предложенных альтернатив, что Боб Саттон из компании IDEO обозначил термином «коэффициент идей». В исследовании, проведённом в Стэнфорде, было установлено, что успешные продукты отличаются от неуспешных тем, что успешные решения отбирались из значительно большего числа исходных идей — разница между количеством первоначальных предложений в успешных и неудачных случаях составляла более 2000 вариантов (Utley & Klebahn, 2022). Именно поэтому дизайн-мышление и инновационные разработки основаны прежде всего на формировании «потока идей» (Utley & Klebahn), который создаётся без предварительной оценки предложенных вариантов. Ранее этот подход был рассмотрен как «дивергентное мышление» в главе 3.

Таким образом, при использовании искусственного интеллекта для имитации метода «мозгового штурма» группе участников вначале следует запросить у ИИ максимально возможное количество разнообразных идей. Только после исчерпания предложенных вариантов (или при достижении достаточного их количества) необходимо переходить к отбору и совершенствованию лучших из них. Искусственный интеллект одинаково эффективно выполняет запросы на генерацию как десяти или ста, так и ста тысяч новых идей, заголовков или концепций продуктов по заданной теме.

ИИ способен генерировать большое количество разнообразных новых идей. В обучении креативности постоянно подчеркивается: «Плохих идей не существует», «Осмельтесь быть очевидными», «Редактирование проведём позже». ИИ эффективно решает проблему недостатка идей, которая долгое время существовала в творческих процессах.

ИИ может быстро создавать десятки или сотни идей, которые впоследствии можно адаптировать вручную или доработать с его помощью, добавляя контент или запрашивая вариации конкретной идеи (подробнее см. Eapen et al., 2023). Неудивительно, что одной из основных сфер применения ИИ среди учащихся является генерация идей для курсовых работ, проектов и тезисов. Давление, связанное с поиском одной хорошей идеи для качественной работы, зачастую затрудняет процесс, который обычно начинается с множества менее удачных вариантов. ИИ справляется с этой задачей лучше, чем человек, создавая стартовый поток идей, с которого можно начинать работу. Модель Claude особенно хорошо подходит для решения такого рода задач

Claude

Это продвинутая языковая модель искусственного интеллекта, разработанная компанией Anthropic. Она названа в честь Клода Шеннона, одного из основоположников теории информации. Claude разработан для работы с текстами на естественном языке, поддерживает сложные взаимодействия и выполняет разнообразные задачи, от ответа на вопросы до создания текстов, анализа данных и написания кода.

Основные особенности модели Claude, разработанной компанией Anthropic

1. Фокус на безопасности и этике: Claude разработан с акцентом на безопасность, прозрачность и уменьшение рисков. Anthropic стремится создавать модели, которые демонстрируют больше «человечности» в общении и снижают вероятность неправильной интерпретации запросов.

2. Естественное взаимодействие: Модель способна поддерживать многотуровые диалоги, сохранять контекст общения и адаптироваться к тону и стилю пользователя, делая взаимодействие удобным и интуитивным.

3. Гибкость применения: Claude подходит для множества задач, включая:

− Написание и редактирование текстов.

− Ответы на вопросы и анализ информации.

− Помощь в обучении и образовании.

− Генерация идей для творчества или бизнеса.

− Разработка кода и работа с данными.

4. Сравнение с другими моделями: Claude конкурирует с такими моделями, как GPT-4 от OpenAI и Bard от Google, и отличается особым вниманием к безопасности и нейтральности в предоставляемых ответах.

5. Улучшенная интерпретация запросов: Claude демонстрирует способность понимать сложные запросы, учитывать контекст и предоставлять обоснованные и точные ответы.

Технические аспекты Claude

1. Обучение: Модель была обучена на огромных текстовых данных, включая научные публикации, книги, статьи и общедоступную информацию из интернета. Anthropic использует уникальный подход к обучению моделей, уделяя внимание их предсказуемости и управляемости.

2. Архитектура: Claude основан на современных трансформерах и продвинутых алгоритмах машинного обучения, что позволяет ему эффективно обрабатывать большие объемы информации.

3. Оптимизация для бизнеса: Claude предоставляет API для интеграции в корпоративные приложения, что делает его привлекательным инструментом для автоматизации процессов, анализа данных и взаимодействия с клиентами.

4. Доступность: Claude доступен через платформы Anthropic, а также через партнерские приложения и сервисы, что упрощает использование модели как для индивидуальных, так и для корпоративных пользователей.

Применение Claude

1. Образование: Claude помогает учащимся и преподавателям с созданием материалов, поиском информации, объяснением сложных концепций и написанием текстов.

2. Творчество: Модель используется для написания художественных текстов, статей, сценариев и идей для проектов.

3. Бизнес: Claude помогает в автоматизации клиентской поддержки, написании отчетов, создании презентаций и оптимизации внутренних процессов.

4. Технологии: Claude может разрабатывать код, исправлять ошибки, документировать программное обеспечение и работать с базами данных.

5. Персональная продуктивность: Модель полезна для управления задачами, написания писем, составления резюме и других повседневных задач.

Преимущества Claude

1. Безопасность и ответственность: Anthropic уделяет особое внимание созданию модели, которая минимизирует возможность генерации вредного или неточного контента.

2. Ориентированный на человека дизайн: модель Claude разработана с учётом человеческих особенностей восприятия информации, коммуникации и взаимодействия. То есть Claude лучше понимает контекст и намерения пользователя, более точно интерпретирует пользовательские запросы, снижая вероятность ошибок или неправильного понимания, а также общается максимально естественно и интуитивно, учитывая человеческие эмоции, потребности и реакции.

Все это делает Claude удобным для взаимодействия.

3. Высокая производительность: Модель генерирует ответы быстро и эффективно, демонстрируя точность и креативность.

4. Многозадачность: Claude способен выполнять множество различных задач без необходимости переключения между инструментами.

Ограничения Claude

1. Точность ответов: Как и другие языковые модели, Claude может генерировать ошибки или предоставлять неточные ответы, особенно в случае запросов на сложные или неоднозначные темы.

2. Этические вопросы: Хотя Anthropic уделяет внимание безопасности, модель все еще может быть использована для создания дезинформации или других вредных целей.

3. Технические ограничения: Для работы с Claude может потребоваться стабильное интернет-соединение и поддержка API.

Как начать работать с Claude

1. Доступ через Anthropic: Посетите сайт компании Anthropic (https://www.anthropic.com/) и зарегистрируйтесь, чтобы получить доступ к модели через API или партнерские платформы.

2. Интеграция с приложениями: Используйте Claude для автоматизации задач или интеграции в рабочие процессы через сторонние приложения.

3. Тестирование и использование: Попробуйте Claude для написания текстов, поиска информации или других задач, чтобы оценить его возможности.

Заключение

Claude — это мощный инструмент, который объединяет креативность, производительность и безопасность. Его гибкость и артропо-ориентированный подход делают его ценным помощником для пользователей из различных сфер, будь то бизнес, творчество или наука.

2. Границы медицинской креативности при использовании ИИ

Культура играет ключевую роль в развитии человеческой цивилизации. Каждое поколение передаёт накопленные знания следующему, что позволяет не начинать всё с нуля и избегать необходимости заново изобретать колесо. Вместе с тем, культура включают ограничения, нормы, шаблоны, правила, стратегии и негласные запреты на определённые действия или высказывания. Вероятно, много потенциально полезный идей оказывается не высказанными из-за опасения услышать фразу: «Мы уже пробовали это!».

Таким образом, образование и экспертные оценки часто становятся одновременно благословением и ограничением для креативных мыслителей. Обучение ребёнка тому, как правильно пользоваться игрушкой, может ограничить его способность находить нестандартные способы её применения (Bonawitz et al., 2010). Именно потому, что у молодых людей ещё не сформировались закреплённые шаблоны мышления и стандартные подходы к решению проблем, значительные концептуальные и художественные прорывы часто происходят именно в их среде (Weinberg et al., 2019).

Несколько слов о Демисе Хассабисе, как типичном примере креативной личности, принявший участие в создании компании DeepMind (теперь компания называется Google DeepMind и Демисе Хассабисе является ее генеральным директором).

Google DeepMind — это ведущая компания в области искусственного интеллекта (ИИ), занимающаяся исследованиями и разработкой передовых технологий машинного обучения и нейронных сетей. Она была основана в 2010 году в Лондоне Демисом Хассабисом, Шейном Леггом и Мустафой Сулейманом. В 2014 году компания была приобретена Google и позже стала частью Alphabet Inc.

Ключевые достижения DeepMind:

1. AlphaGo: Разработка системы ИИ, которая победила чемпиона мира по игре го, продемонстрировав способность машины решать сложные задачи, требующие стратегического мышления.

2. AlphaFold: Прорыв в биологии с созданием системы, способной точно предсказывать трёхмерные структуры белков, что стало революцией для медицины.

3. AlphaZero: Универсальная система, обучившаяся самостоятельно играть в шахматы, го и сёги на уровне, превосходящем лучших игроков и специализированные программы.

4. MuZero: Модель ИИ, способная обучаться без знания базовых правил, применяя методы предсказания и оптимизации.

Направления работы:

− Исследования в области общего искусственного интеллекта.

− Разработка практических приложений для здравоохранения, энергетики и науки.

− Интеграция ИИ в разработки Google, такие как оптимизация серверов, системы энергосбережения и персонализированный поиск.

Миссия компании:

Создать общий искусственный интеллект (AGI) для решения сложнейших проблем человечества и улучшения жизни людей, сохраняя при этом высокий стандарт безопасности и этики в разработке технологий.

Google DeepMind — это одна из самых влиятельных компаний в области ИИ, сочетая амбициозные научные исследования с практическими приложениями, которые уже сегодня меняют мир.

До того как Демис Хассабис принял участие в создании компанию DeepMind, он получил образование в области когнитивной нейробиологии. Однако ещё до этого он проявил себя как