Дэвид Вуд - Смерть должна умереть. Наука в борьбе за наше бессмертие

«Когда в 1990 г. началось сканирование генома человека, критики, учитывая тогдашнюю скорость процесса, указали, что на его завершение потребуются тысячи лет. Однако 15-летний проект был завершен даже раньше намеченного срока – с предварительным результатом в 2003 г.»

Причина очень проста. В 1997 г. был распознан только 1 % от общего количества генов, однако результаты каждый год увеличивались вдвое. Это означало, что спустя семь таких ежегодных удвоений проект должен был завершиться полностью. Так и случилось. Расшифровка генома человека – впечатляющий пример экспоненциально развившейся технологии, как в плане времени, так и стоимости. Таблица 4.1 демонстрирует, что если первое полное секвенирование генома человека обошлось примерно в 3 млрд долларов и заняло 13 лет, то во второй раз, в 2007 г., результат был получен всего за четыре года, а стоимость составила 100 млн долларов.

Таблица 4.1

Время и затраты на секвенирование генома человека

В 2015 г. на получение одного гена были затрачены 1000 долларов и неделя времени, и, по нашим оценкам, менее чем через десятилетие полная расшифровка обойдется лишь в 10 долларов и займет всего минуту. Согласно терминологии Диамандиса и Котлера, это позволит перейти от первой из шести «Д», дигитализации, к последней – демократизации. К середине 2020-х гг. любой человек на планете сумеет полностью прочитать свой геном и выявить предрасположенность к генетическим заболеваниям и способы их профилактики.

Кроме того, чтобы узнать причины мутаций и напрямую атаковать раковые клетки, получится секвенировать и их геномы. Мы откажемся от таких процедур, как химическая и лучевая терапии, поскольку перестанем считать их современными медицинскими практиками, и с помощью высокоточной медицины станем локализовать и устранять непосредственно раковые опухоли.

Одна из главных технологий, которой предстоит внести вклад в понимание биологии и улучшение медицины, прогрессирует также экспоненциально. Системы ИИ уже победили людей в шахматах (1997 г.), телевикторинах, подобных Jeopardy (2011 г.), китайских, корейских и японских играх в го (2016 г.), покере (2017 г.) и тестах на понимание чтения (2018 г.) [212] https://www.cnet.com/news/new-results-show-ai-is-as-good-as-reading-comprehension-as-we-are/ . .

Одним из исторических первопроходцев в развитии таких форм ИИ стала компания IBM, разработавшая сначала программу Deep Blue, которая в 1997 г. победила чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, а затем Watson, что в 2011 г. перед телекамерами выиграла у чемпионов Jeopardy. Теперь IBM использует Watson в медицинских приложениях (под именем IBM Watson); в обнаружении рака и при радиологическом анализе, например, та достигает уровня человека. IBM утверждает [213] https://www.ibm.com/watson/ca-en/health/ . :

«Наша цель состоит в том, чтобы открыть перед ведущими специалистами, пропагандистами и влиятельными лицами от здравоохранения новые возможности. Наша поддержка поможет им достичь замечательных результатов, ускорить открытия, установить важные связи и обрести уверенность на пути к решению величайших мировых проблем в области здравоохранения».

В холдинге Alphabet (как и ранее в Google) убеждены, что ИИ способен значительно улучшить человеческое существование и – как приоритетную часть последнего – здоровье. Системы ИИ, предназначенные для игры в го, например AlphaGo и AlphaZero (их разработала партнерская компания DeepMind) вот-вот получат клиническое применение. Сила электронного мозга поистине удивительна. Как сказал генеральный директор Google Сундар Пичаи на конференции 2018 г. [214] https://www.theverge.com/2018/1/19/16911354/google-ceo-sundar-pichai-ai-artificial-intelligence-fire-electricity-jobs-cancer . :

«ИИ – одна из самых важных задач, над которыми трудится человечество. Это куда серьезнее, чем, скажем, электричество или огонь».

В своем выступлении Пичаи не стал напрямую ссылаться на две другие компании Google под зонтиком Alphabet: Calico и Verily. Обе они работают в сфере здравоохранения и, чтобы в ускоренном порядке достичь своих целей, наравне с другими источниками будут применять технологии «глубокого обучения» Google. О различиях между компаниями в 2014 г. в интервью научному журналисту Стивену Леви рассказал президент Verily (тогда еще Google X Life Sciences), американский генетик Эндрю Конрад [215] https://medium.com/backchannel/were-hoping-to-build-the-tricorder-12e1822e5e6a# . :

« Конрад : Миссия Google X Life Sciences – изменить здравоохранение с реактивного на проактивное. В конечном счете – это профилактика заболеваний и увеличение с ее помощью средней продолжительности жизни, чтобы люди жили дольше и здоровее.

Леви : Похоже, что эта миссия немного пересекается с другим предприятием Google в области здравоохранения – Calico. Вы работаете с ним?

Конрад : Позвольте пояснить разницу. Миссия Calico состоит в том, чтобы увеличивать максимальную продолжительность жизни и для продления срока жизни как такового разрабатывать новые способы предотвращения старения. Наша же задача – избавиться от убивающих нас до этого болезней, чтобы большинство людей прожили дольше.

Леви : То есть вы поможете мне дожить до того, как подействует товар Calico.

Конрад : Совершенно верно. Мы поможем вам дожить до того, как Calico продлит ваши дни».

Применив терминологию Курцвейла и Гроссмана, мы могли бы упрощенно сказать, что Verily находится на втором, а Calico – на третьем мосту к неограниченной жизни. Помимо IBM и Google есть и другие технологические компании, к примеру, Amazon, Apple, Facebook, GE, Intel и Microsoft, чьи системы ИИ вскоре тоже получат клиническое применение.

Аналогично действуют фирмы Японии и Китая – стран, которые уже страдают от старения населения и связанных с этим проблем. Японские корпорации, например, Sony и Toyota, используют роботов в качестве медицинских ассистентов и медсестер. Такие компании, как Baidu (китайский аналог Google) и BGI (до 2008 г. именовалась Пекинским институтом геномики, находится в технологическом городе Шэньчжэнь), разрабатывают ИИ, нацеленный на выявление заболеваний и геномное секвенирование [216] https://www.technologyreview.com/s/609038/chinas-ai-awakening/ . .

Китайское правительство приняло стратегическое решение превратить страну в технологическую державу – в областях от ИИ до медицины и биотехнологий. Учитывая их недавние достижения, вполне вероятно, что они преуспеют и в этом, причем весьма скоро: их вынуждают национальный кризис старения и демографический спад. Также Китай столкнулся с еще одной проблемой – старением населения без предшествовавшего обогащения экономики. Если развитые страны сначала разбогатели, а потом постарели, то в Поднебесной происходит обратное: население стареет, толком ничего не нажив. И, словно этого недостаточно, демографические прогнозы указывают, что население Китая чрезвычайно уменьшится вследствие политики «одного ребенка».