Поиск - новости науки и техники

Задача – озадачиться. Искусственный интеллект научат ставить цели

13.12.2019

Настоящее и будущее цифровизации сегодня связываются не просто с IT- технологиями, но прежде всего с разработками в сфере искусственного интеллекта или с научно-техническим направлением «искусственный интеллект» (ИИ, Artificial Intelligence). Недавно в Москве с размахом прошел Международный форум Artificial Intelligence Journey, который обратил на себя внимание как перечнем организаторов – в первую очередь это ПАО «Сбербанк», а также другие корпорации, компании и ведомства – так и численностью (5 тысяч человек), и составом участников (в основном молодежь, занятая в IT-сфере). О том, как проходил форум и какие проблемы стоят сегодня перед разработчиками систем искусственного интеллекта, «Поиску» рассказал главный научный сотрудник Института проблем управления РАН академик Станислав Васильев.

– На форуме шла речь о разных программно-аппаратных продуктах (системах и технологиях) автоматического и автоматизированного решения разнообразных задач приема, передачи, накопления, обработки и управления данными и знаниями, в том числе с имитацией некоторых интеллектуальных функций человека, – начал рассказ Станислав Васильев. – В числе этих задач – распознавание видеообразов, анализ трехмерных сцен, обработка и межязыковый перевод естественно-языковых и других текстов и речи, машинное обучение, выявление закономерностей, визуализация и анализ больших данных, семантические модели и вычисления, управление в сетях и сетями, облачные вычисления, Интернет вещей и многое другое.
Эти IT-продукты еще не искусственный интеллект, хотя этот термин неоправданно переносится с названия самой области исследований и разработок на возникающие в ней программные и программно-аппаратные продукты. Для них еще используют термин «слабый искусственный интеллект» (Weak AI), но было бы правильно именовать их как «интеллектные» системы и технологии (Intelligent Systems and Technologies), поскольку они используют нарабатываемое и уже созданное в области ИИ. Интеллектные системы способны автоматически решать многие задачи, поставленные человеком и традиционно относимые к сфере когнитивных и творческих способностей. Но классы решаемых задач пока все-таки ограничены.
– В чем же слабость подобных разработок?
– Интеллектные системы и технологии пока не обладают способностями человека «самоозадачиваться» (целеполагать), то есть не умеют сами себе ставить задачи, осознавая обстановку и себя в ней. Сильным ИИ (Strong AI), или хотя бы просто «искусственным интеллектом» (как IT-продуктом) или, что более точно, «интеллектуальными» (Intellectual) можно будет называть будущие системы и технологии со способностями не только автоматического достижения цели, но и самоозадачивания, то есть обладающие помимо реактивных и других регуляторных механизмов поведения также механизмами целеполагания.
Сегодня же к интеллектуальным можно отнести человеко-машинные системы, в которых функция самоозадачивания реализуется человеком. По сути, применительно к ним президент страны В.Путин употребил недавно термин «партнерские системы». На самом же форуме, говоря о перспективах и вызовах технологической гонки в сфере ИИ, он акцентировал внимание профессионального сообщества на необходимость создания «свода этических правил» взаимодействия людей и продуктов ИИ. Создание партнерской атмосферы в развивающемся цифровом мире – новый вызов устойчивому развитию человечества.
– Какие направления в области ИИ сейчас наиболее активно развиваются в мире и у нас в стране?
– Это обработка больших данных (Big Data), машинное обучение, автономизация агентов, планирование их действий и расширение набора решаемых ими задач. Под агентами можно понимать как интеллектные программные модули в сетях (софтботы и др.), так и беспилотные аппараты, например, автономный транспорт (складской, пассажирский) и прочие роботы (к примеру, в сборочном и других производствах).
– Развитие ИИ происходит преимущественно в научной среде или в IT-компаниях?
– Оно идет и там, и там: фундаментальные исследования – больше в научной (академической и вузовской) среде, приложения – больше в IT-компаниях. «Внутренняя миграция» стартовавших в научной среде молодых ученых, а именно их уход в IT-компании на хорошо оплачиваемую работу, конечно, способствует ускорению освоения отечественных и зарубежных научных заделов путем коммерциализации разработок, но, к сожалению, интенсивность оттока молодежи выше оправданной.
– С чем связано бурное развитие области ИИ в последние 10 лет? Что стало отправной точкой?
– О перспективности этой области широко заговорили еще в 50-е годы прошлого века, тогда же стал использоваться и сам термин «искусственный интеллект». Первые теоретические и прикладные достижения по автоматизации решения математических, игровых, нейросетевых и разнообразных других задач окрылили авторов, но затем энтузиазм несколько ослаб, поскольку явно недоставало производительности ЭВМ, а цифровизация данных с бумажных носителей требовала времени.
В 80-е – новый всплеск интереса к ИИ: создавались системы нейросетевой обработки данных с более сильными методами обу­чения (метод обратного распространения ошибок), прикладные экспертные системы на нечетких логических правилах, хотя сыграло свою роль и усиление производительности тогдашних ЭВМ.
В настоящее время рост интереса и бурное развитие области ИИ я объясняю следующими факторами. Прежде всего, возможностями существенного сокращения ручного труда и повышения прибыльности бизнеса на основе внедрения интеллектных технологий; масштабом накопленных и используемых цифровых данных и развитием коммуникационных средств; улучшением характеристик компьютеров – их производительности, объема памяти, мобильности, энергоэкономичности; расширением дистанционно предоставляемых сервисов. Это не только информационные, но и вычислительные, а также аппаратные сервисы благодаря доступности программно-аппаратного обеспечения удаленных ЭВМ и теперь уже и автономной (беспилотной и другой) удаленной техники.
– Вы предлагаете разделять «слабый» и «сильный» ИИ. Про «слабый» примерно понятно, а что же «сильный»? Куда движется и на каком этапе находится наука в этой области?
– Термином «сильный», как я уже говорил, можно называть только разработки будущего как альтернативы уже наработанному в области ИИ. Подобные системы, способные к самоозадачиванию, с элементами интуитивного и ассоциативного мышления и даже псевдосознания будут освобождены от нацеленности на те или иные частные классы так или иначе близких задач, пусть даже разных предметных областей.
Некоторым шагом на пути к сильному ИИ являются, например, ведущиеся работы по интеграции в современных интеллектных системах символьных и сетевых методов интеллектуализации. Это расширяет набор задач, решаемых интеллектной системой, и стимулирует авторов называть такие системы «общим» ИИ (Artificial General Intelligence), хотя общим, или универсальным, интеллектом не обладают даже люди. Движение исследований и разработок от интеллектных систем в направлении появления этого общего ИИ как по-настоящему сильного, или универсального, интеллекта не только актуальное направление науки, но и стратегически важная область научно-технологического развития страны, в которой заняты лаборатории, институты и центры академической, вузовской и отраслевой науки, а в числе лидеров – коллективы не только центральной части России.
– Какое примерно место по исследованиям в области искусственного интеллекта занимает Россия? Что передового происходит в наших научных группах? Какие задачи ставятся и решаются?
– Думаю, мы, по крайней мере, в пятерке лидеров. Нам надо усиливаться в аппаратном обеспечении как в области ИИ, так и вообще задач цифровизации страны.
К числу актуальных тем и задач, интересующих отечественных ученых и решаемых ими, относятся, например: семантическое моделирование, автоматизация проектирования онтологий, создание мультидисциплинарных моделей ИИ; интеграция сетевых и символьных методов, комплексирование методов достоверного и правдоподобного вывода с методами гипотезирования; моделирование рефлексии, децентрализованное групповое управление, оптимальное управление в конфликтных средах, многокритериальное принятие решений в задачах жесткого реального времени.
– Какие проблемы развития области ИИ требуют внимания руководства страны?
– Назову проблемы, требующие кооперации научно-технического сообщества и органов власти и управления: форсирование работ в области электроники для аппаратного обеспечения ИИ; гарантированная защита цифровой инфраструктуры страны с противодействием утечке данных и инноваций, а также злонамеренному их использованию.
– К каким целям стоит стремиться в области ИИ? Не могли бы вы дать прогноз на ближайшие 10-20 лет с учетом сегодняшних реалий?
– Ожидаются новые продвижения в сторону универсализации и усиления ИИ в указанном ранее смысле, прогресс в аппаратном обеспечении ИИ, расширение разнообразия и эффективности приложений ИИ. К этому и надо стремиться.

Светлана БЕЛЯЕВА

 

Нет комментариев