Алексей Аверкин: Искусственный интеллект уже превзошел человека

вторник, 15 ноября 2022 | 13:40    
Суббота
    232
Алексей Николаевич Аверкин – один из создателей Советской (Российской) Ассоциации Искусственного Интеллекта (1989). Он преподает в ИСАУ Университета «Дубна» почти четверть века. Читает лекции и ведет семинары по искусственному интеллекту, управлению знаниями, интеллектуальным информационным системам, а также руководит Центром искусственного интеллекта.

В этом интервью Алексей Николаевич рассказывает о том, что такое искусственный интеллект (ИИ), чему он может научиться и чем интересны магистерские программы ИСАУ, связанные с ИИ.

– Алексей Николаевич, как простыми словами объяснить, что такое искусственный интеллект?

– Искусственный интеллект – это моделирование мышления человека, полное копирование сознания, а в частных случаях – моделирование или аппроксимация его отдельных умений: игра в шахматы, сочинение музыки, доказательство теорем, управление машиной.

– Можно ли привести примеры того, что является искусственным интеллектом и что им не является?

– Существует несколько типов ИИ. Если говорить об ИИ Маккарти, к которому причастен мой учитель Гермоген Сергеевич Поспелов, то ИИ – это система, основанная на знаниях о предметной области. Если у какой-то системы есть своя модель внешнего мира, в которой она что-то может делать: планировать, предсказывать, то это искусственный интеллект. Если такой модели нет, то это не ИИ.

Нейросети, хотя они решают задачи распознавания образов и понимания текстов гораздо лучше, чем человек, с этой точки зрения искусственным интеллектом не являются, поскольку у них нет модели внешнего мира. Они не понимают смысла того, что делают. Нейросеть очень легко обмануть, изменив несколько пикселей. Человек даже не заметит этой ошибки, а нейросеть увидит, например, вместо кошки собаку.

– Сможет ли искусственный интеллект заменить человека?

– Автономный искусственный интеллект – вещь очень дорогая и не очень нужная. ИИ – это все-таки протез. Он должен помогать человеку принимать решения. ИИ должен осуществлять перебор, делать вывод, обрабатывать большое количество данных, снижать число альтернативных решений – это так называемый дополненный ИИ. Наверно, от 40 до 60 процентов денег на весь ИИ уходит именно на создание дополненного ИИ.

Я приведу такой пример. Вы знаете, что компьютер в шахматы обыграл Каспарова. Потом Каспаров предложил: «Зачем компьютер играет против человека, почему бы не сделать команду – человек и компьютер». Т.е. играют люди, но могут пользоваться помощью компьютера. И в первом же матче выиграл не гроссмейстер с компьютером, а команда программистов с компьютером. Вот это пример дополненного ИИ.

– Вы занимаетесь искусственным интеллектом с 80-х годов прошлого века. Почему вас заинтересовала эта тема?

– Я пришел на работу в вычислительный центр в отдел, который этим занимался. Академик Гермоген Сергеевич Поспелов пригласил меня на работу. Мы с ним познакомились на одной из молодежных школ в Бакуриани. Я там первый раз встал на горные лыжи, а к концу школы занял третье место по лагерю. Поспелова поразила моя скорость обучения, он решил, что так будет и в науке. Кстати, именно Гермоген Сергеевич создал модель слепого полета, слепой посадки – первый автопилот.

ИИ тогда был очень амбициозным направлением. Моделирование интеллекта – это всегда звучало немножко фантастически.

Я занимаюсь не всем ИИ, а одной областью – моделированием определенности в ИИ, это так называемые нечеткие множества – то, что придумал Лотфи Заде.

Когда я пришел на работу к Г.С. Поспелову, американский ученый Лотфи Заде был в опале. Департамент образования Америки назвал открытия Заде лженаукой и запретил ему преподавать.

Но потом Лотфи спасли японцы, которые на базе его логики сделали нечеткие чипы для систем управления, которые стали работать в десять раз быстрее, чем стандартные ПИД-регуляторы. Противоракеты стали успевать перехватывать ракеты. Потом это направление стало применяться во всех областях, даже в бытовой технике. Если вы у себя дома посмотрите на стиральную машину или пылесос, наверняка увидите там значок uzzy controller. Сейчас почти все управление, которое называется интеллектуальным, построено на многозначной нечеткой логике.

Я вошел в искусственный интеллект через модели интеллектуальных систем в условиях неопределенности. С той поры в основном этим и занимаюсь. Сейчас правда круг интересов несколько расширился в сторону нейросетей и машинного обучения. Студентов ИСАУ мы учим в основном машинному обучению, глубоким нейросетям и немножко экспертным системам.

– В Институте системного анализа и управления Университета «Дубна» в магистратуре есть два профиля, связанных с искусственным интеллектом: «ИИ в системах управления» и «ИИ в цифровой экономике». Чем они примечательны?

– Знаете, эти программы интересны тем, что здесь телега опередила лошадь. Дело в том, что я вхожу в группу экспертов Минобрнауки, которая занимается определением стандартов бакалаврских и магистерских программ в области ИИ для всей России. Программа стандартов образования по ИИ на уровне Минобрнауки еще не утверждена, а в ИСАУ Университета «Дубна» эти магистерские программы уже есть.

Но я, конечно, знаю, что войдет в программу стандартов по ИИ – это стандартная подготовка по информатике и информационным системам, плюс экспертные системы, нейросети, основа робототехники, модели представления знания и многоагентные системы.

– В ИСАУ Университета «Дубна» вы руководите Центром Искусственного интеллекта. Расскажите, пожалуйста, чем он занимается и какие у него перспективы?

– Там сейчас есть одна лаборатория – Виртуальной и дополненной реальности. VR – это часть ИИ. Сам центр искусственного интеллекта еще только начинает работать. Мне бы хотелось координировать его работу с Российской ассоциацией по ИИ. Это организация школ, конференций, хакатонов. Очень хочется проводить в Дубне большие научные конференции и школы, подобные тем, что Российская ассоциация ИИ проводит в «Сириусе», последняя длилась целый месяц.

– Почему студентам и абитуриентам стоит обратить внимание на направления, связанные с ИИ?

– Во-первых, сейчас очень востребованы специалисты, которые занимаются обработкой больших данных. Область обработки больших данных – это методы машинного обучения, а машинное обучение – часть ИИ. Специалисты по данным – это тоже специалисты в области ИИ.

Во-вторых, это очень интересная задача. Ведь у вас в руках инструмент, который работает лучше любого человека – играет в шахматы, пишет стихи, пишет картины. В любой области человек, который владеет нейросетью может достичь гораздо большего, чем человек не владеющий ею.

– Работа с ИИ связана с изучением работы головного мозга. Вы изучаете исследования мозга уже более 40 лет. Что продолжает вас удивлять?

– Считается, что мы знаем все, что можем сказать словами. Но на самом деле мы знаем в тысячу раз больше, просто не все можем сформулировать. Мы не можем смоделировать правое полушарие, а оно является управляющим. Оно принимает решение примерно за секунду до того, как левое полушарие его узнало. Правое уже решило задачу, а левое еще не знает об этом.

Когда в РАН делали первую шахматную программу, шахматисту на мгновение показывали шахматную доску. Потом спрашивали: «Вы можете воспроизвести, где какие фигуры стояли»? Ответ: «Нет, но белые гарантированно выиграют».

Правое полушарие успело среагировать, а левое нет. Человек не понимает, как он это сделал. Вот такие фокусы.

Формальное, языковое, логическое – это левое полушарие. А правое – образное. Левое появилось 150 000 лет назад, когда нужно было срочно учиться и передавать опыт потомкам. Это вопрос выживания. А правому полушарию миллионы лет.

Левое – лишь интерфейс правого полушария с другими людьми. Мощность его по сравнению с правым ничтожна.

В мозге человека есть 10 миллиардов нейронов – с точки зрения современных нейрокомпьютеров это не так много. Сейчас есть системы на триллион нейронов. Но смоделировать сознание человека пока не смогли, отчасти из-за того, что не могут смоделировать правое полушарие мозга.

– Вы можете привести яркий пример сильного ИИ?

– Могу. Моя дочка, которая тоже занимается искусственным интеллектом, училась в Японии в университете Киото. Там есть когнитивная лаборатория, где делают роботов. Они изучают когнитивное мышление на роботах, смотрят, как они между собой договариваются, находят общий язык.

В этой лаборатории создали синхронного переводчика, который знает десять языков, выглядит как человек и общается с людьми. В режиме диалога люди в одной комнате говорят на разных языках, и робот может переводить их речь на любой знакомый ему язык.

Как японцы сделали этого робота? Известно, что лучше всего человек изучает языки до 3 лет. С помощью функционального томографа исследователи залезли в мозг ребенка, поняли, как он работает. Все эти грамматики, которые лингвисты запихивают в ИИ оказались не нужны. Японцы использовали другие механизмы. Они создали нейросеть, которая эти механизмы реализует и загрузили в мозг робота. В итоге робот учит язык как обычный ребенок, только гораздо быстрее. Когда моя дочь приехала, робот еще не знал русского языка. И ее попросили его научить.

Она спросила:

- А как я его научу?

- Как ребенка. Это ребенок. Поиграй с ним в кубики, в мяч, только говори, что ты делаешь: «Я беру кубик, кладу на стол. Беру мяч, кидаю». Робот будет повторять твои действия и повторять твои слова. И так за несколько часов робот выучил русский язык.

Вот это прообраз сильного ИИ.

Дополнение:

Еще А.Н. Аверкин работает в Российской академии наук и преподает в МФТИ. В разные годы вел курсы в МГУ, МАИ, МИФИ, МЭИ и в других вузах.

У математика Алексея Николаевича Аверкина есть еще, как минимум, две профессии: он профессиональный яхтсмен (несколько лет обслуживал экспедиции академии наук на Онежском озере) и переводчик с английского (после мехмата МГУ окончил МГЛУ им. Мориса Тереза, причем с отличием).

Однажды Алексею Николаевичу пришлось написать стихи для гимна искусственному интеллекту (музыку написал компьютер УРАЛ-2). Кстати, этот гимн (ИИ-Кантата) исполнялся на концерте машинной музыки в Милане в оперном театре «Ла Скала» на концерте компьютерной музыки в присутствии 2030 зрителей.

02.12.2022 | 18:32   
Полезное
   161
Сейчас многие мечтают уйти в сферу диджитал-профессий. Они кажутся очень привлекательными: можно работать из дома или...
03.12.2022 | 14:32   
Новости
   222
Впервые начинаются занятия на курсах профессиональной переподготовки «Управление в сфере бизнеса и предпринимательства...
03.12.2022 | 14:57   
Новости
   280
Студенты Инженерно-физического института Университета "Дубна" Илья Шуваев и Никита Грановский стали финалистами IX...