Hvordan "Verdens minste kjente forskere" gjør økonomien tick med A.I.

Bare de mest dedikerte statistikkeksene ville komme inn aktuarvitenskap, selv om studieområdet i hemmelighet er ganske kult: aktuarene har enorme ansvar - deres jobb er i hovedsak å forutsi fremtiden, men i motsetning til futurologer, er det reelle og alvorlige konsekvenser for å få det galt. Verdens minste kjente forskere vil være i Lyon, Frankrike senere denne måneden for ISFA-Columbia University Actuarial Science Workshop for å snakke om hvordan smarte maskiner vil gi bedre spådommer til en stadig uforutsigbar verden.

I stedet for å forutse hva fremtidige teknologier vil ødelegge hjernen til fremtidige barn og barnebarn, påvirker aktuarene seg med penger og risiko.

Hvordan påvirker klimaendringene hjemforsikringskrav fra orkaner ti år fra nå?

Hvis 20-somethings er lovet en pensjonsordning på visse vilkår i dag, vil 40-års verden fra nå kunne betale seg?

Hvor mye koster det å behandle ukjente sykdommer i fremtiden?

Det er bokstavelig talt tusenvis av dollar på linjen i disse spørsmålene, og verdens avanserte økonomier kan ikke fungere hvis ikke for aktuarene, som gjør det mulig å beregne og styre risiko.

Den dårlige nyheten er at verden blir mindre forutsigbar. Den gode nyheten er at prediksjonsverktøyene blir mye, mye smartere. Et Baltimore-selskap som heter Insilico Medicine, bygger dype nevrale nettverk - datamaskiner med en slags kunstig intelligens som gjør det mulig for maskinlæring - å bedre forutsi og spore helse hos enkeltpersoner. Nylig publiserte forskere funn fra et slikt nettverk, designet for å spore helse og aldring fra en enkel blodprøve.

"Aktuarier er kanskje blant de minst kjente forskerne, og gjør ofte ikke overskrifter, men disse forskerne gjør verdens økonomi kryss," sier Alex Zhavoronkov, administrerende direktør i Insilico. "Aktuarer har ansvaret for byggedødelighetstabeller, hvor ett desimaltall kan føre til trillioner av dollar i gjeld og sofistikerte risikomodeller med global innvirkning."

Forskerne trente nettverket med 60.000 blodprøver, knyttet til donorens alder og kjønn. Ved å analysere kjemiske forbindelser i blodet, kunne maskinen "lære" hvilke stoffer som var assosiert med personer i en viss alder, og bruke det til å forutsi alderen av nylig innførte prøver. Det lærte også hvilke forbindelser, eller biomarkører, tjent som de beste spådommer for alder.

Denne typen kunstig intelligens kan vise seg å være enormt nyttig for alle typer helserelaterte applikasjoner. Det kan for eksempel være en måte å enkelt og effektivt spore helsemålinger over tid på for en stor gruppe mennesker som bruker en bestemt medisinering. Hvis blodet ditt forutsier at du er eldre enn kalenderen din, kan det være et tegn på at du aldrer for tidlig på en eller annen måte som kanskje ikke er ellers åpenbar eller lett kvantifiserbar.

Insilico Medicine er å satse på at det å utvide menneskelig helse levetid gjennom kunstig intelligens er mulig med nok biologiske data og tilstrekkelig avanserte analytiske verktøy. Disse smarte maskinene kan en dag avdekke hemmelighetene til det lange livet, og lære oss hvordan å utsette eller reversere aldringsprosessen. Det er gode nyheter for regjeringer som er opptatt av ballonghelsetjenester og alle som er interessert i å leve for alltid.