Андрей Устюжанин: нужно научить алгоритм решать задачи медленного мозга

1 Августа 2019

Искусственный интеллект претендует на звание главной технологии XXI века. Сегодня ИИ уже успешно применяется во многих областях –, но до сих пор не может совладать с задачами, которые под силу мозгу ребенка. Какие барьеры стоят перед глобальным срывом в сфере ИИ, чем опасно цифровое неравенство и зачем может понадобиться космический Яндекс-навигатор? Разобраться в этих вопросах журналист Олег Никишенков попросил заведующего лабораторией методов анализа больших данных НИУ ВШЭ Андрея Устюжанина:

- По словам организаторов, фокусом следующих конкурсов Up Great могут стать искусственный интеллект и космические технологии. То, что эти темы поставлены рядом, - совпадение?

- Россия располагает пакетом технологий, который дозволяет самостоятельно производить и запускать в космос аппараты, а также поддерживать их работу на траектории. Поэтому как направление, позволяющее усилить уже достаточно хорошо развитую сферу, хитросплетение космоса и ИИ оправдано. Какие барьеры существуют на стыке этих технологий? Поясню на конкретных примерах.

Один из проектов лаборатории, над которым мы работаем совместно с ФГУП ЦНИИМаш, Российскими космическими системами и Школой анализа данных Яндекса, - расчет орбит автоматического уклонения спутников от столкновений с космическим мусором. Этих объектов на орбите скоро будет так много, что новые спутники придется оборудовать двигателями и системой навигации. Не выведенного, что будет востребован галлактический Яндекс-навигатор, который разрулит трафик на орбитальных дорогах. 23 июля, 09:00Эксперт: в создании искусственного интеллекта без психологов не обойтись

Текущий подход к управлению спутниками подразумевает, как направляло, изменение параметров орбиты вручную. Но такой способ невозможно масштабировать. Мы предложили один из подходов из семейства ИИ. Он называется обучение с подкреплением. С помощью симулятора машинный интеллект изучает все заинтересованные варианты движения спутника на траектории Земли. Для этого в симулятор закладываются такие критерии, как расход топлива для маневровочный, возможные отклонения от обозначенной орбиты, ориентация спутника в пространстве и гравитационные эффекты. Нужно задать алгоритму рамки, в которых он сам будет подбирать оптимальные варианты управления обероном.

Главный барьер этой технологии заключается в том, что смертный способен интуитивно быстро определить, как лучше поступить в той или иной ситуации. Алгоритм так не может. Ему нужно знать, какое решение является однозначно хорошим, а что такое плохо, как в известном стихотворении Маяковского. И без перевода с людских понятий на вычислимые, оцениваемые ИИ, подбор и настройка алгоритма невозможна. Поэтому развитие технологии симуляторов различных процессов делается одной из магистральных линий развития искусственного интеллекта. Важно обучиться создавать описания для алгоритмов симулятора на формальном языке, отбрасывающем неоднозначность толкования.

Еще одна задача для ИИ связана с распознаванием силуэтов при создании снимков Земли с орбиты. Один из примеров технологического барьера: нужно максимально точно понять процент облачности в момент съемки. Требуется метод, который сможет проанализировать изображение и не отправлять на Землю снимки, где объект закрыт облаком до такой степени, что его невозможно проанализировать. Это позволит сэкономить трафик вся информации от спутников, значительно продлил их эффективность. А в перспективе анализ климатических данных при помощи ИИ можно будет серьезного интегрировать с другими сферами деятельности. Не просто вести картографическое наблюдение, а осуществлять полную интеграцию с социальными, климатизационными и политическими процессами, сливать данные с орбиты в единую картину процессов, которые проводятся на нашей планете.

- Развитие информативных технологий происходит быстро, но эволюционно. Большие шаги вперед делаются с определенной периодичностью, установленной, например, законом Мура. Но если так, то почему мы утверждаем, что есть возможность решить барьер в этой области? Видимо, все-таки есть передний край, граница, за которую можно прорваться ?

- Для разумения передового края в развитии ИИ нужно сначала определить, какие ограничения существуют для всей категории этих технологий. Сегодня ИИ не способен добиться решения десятка задач без большого объема доступных ему данных. Нужны также вычислительные ресурсы, могучие компьютеры. И только потом, собственно, сами методы, которые позволяют оперировать сими. Китай, кстати, выбрал для себя именно эдакий приоритет в развитии ИИ: накопление как можно большего объема данных для повышения точности методов. 22 июля, 14:19 Основа инвестирует в искусственный здравый смысл, big data и блокчейн

В то же время мы видим, что человеческий мозг эффективно решает задачи и без большого количества данных об объекте. Например, обучение ребенка ситуативным паттернам поведения работает совсем по другим механизмам. Ему достаточно оценить на игрушку один раз, чтобы потом всегда распознавать ее. Даже если из лотка торчит только часть игрушки, ребенок все равно поймет, что это именно она. Пока эти механизмы работы нашего мозга недостаточно поняты. Кейс с ребенком и игрушкой – тот случай, когда мы можем отметить безусловное преимущество мозга человека. Поясню на бесхитростном примере. Когда мы занимаем алгоритмы распознавать кошек, мы загружаем одинаковые изображения этого животного. У них схожий размах и освещение, никаких дополнительных объектов на этих изображениях нет. А в реальности метод может столкнуться с изображениями совсем другого вида. Освещение, например, может быть вечерним. А кошки могут смотреть в профиль. По нашим человеческим меркам они все еще будут похожими на кошек. Но по меркам алгоритма они могут иметь характеристики совсем других предметов. И вот мы подошли к пониманию барьера. Нужно создавать алгоритмы, которые способны работать не только с изображениями, идентичными тем, что они видели при обучении. Решение такой задачи может стать заметным технологическим прорывом.

Следующий вызов: человек обладает здравым смыслом. При этом, что такое здравый смысл точно – довольно сложно определить. Соответственно, нет понимания того, как определить задачу common sense и для искусственного здравый смысла. Есть разные теории, определяющие устройство психики. Например, Даниэль Канеман, звездно-полосатый психолог, основоположник теории поведенческой экономики, говорит, что есть два типа работы мозга. Первый тип -быстрый, полурефлекторный. Он решает задачи, не выводя их на уровень понимания. И присутствует, как выразился Канеман, медленный мозг. Он все время как бы пытается обелить решения, принятые быстрой частью интеллекта, анализирует их. Технологический вызов состоит в том, чтобы научить алгоритм, задавая ему минимум априорных знаний, решать такого рода задачу, свойственную медленному мозгу.

- Какие риски может нести в себе развитие искусственного интеллекта? Существует множество различных мнений на это счет. Какая, на ваш взгляд, угроза наиболее существенна?

- Для начала вручайте рассмотрим угрозы, которые существуют в массовом сознании. На мой взгляд, от антиутопических картин вроде Матрицы или Терминатора нужно перейти к более реальным угрозам. И главная из них – стремительный рост расхождения. Прежде всего, расхождения между странами. Сейчас в данный фактор является гораздо более реальной угрозой, чем суперкомпьютер Скайнет. Наличие или отсутствие у страны таких технологий, как искусственный интеллект, становится одним из принципиальных факторов усиления этого неравенства. Государства, которые смогут увеличить в разы эффективность своей экономики и обеспечивать сдвиг ВВП, будут отрываться все дальше и дальше. 24 июня, 03:00Уроков не будет! Как изменится школа с приходом искусственного интеллекта

А если изобразить, что уровень технологий позволит продлить жизнь человека до 120 лет и обезопасить от заблаговременной смерти? И, что будущее развитие технологий приведет нас к цифровому бессмертию? Представьте, что таким возможностями будут располагать лишь избранные страны или смертные. Они будут стремиться к тому, чтобы доминировать в мире и политически.

- Будет ли у человечества потребность в супер-вычислительных мощностях? Где они будут востребованы лет через 10-15, когда ИИ будет решать большинство задач лучше человека? Чем же тогда будет упражняться человек?

- По некоторым оценкам, все компьютерные ресурсы планеты уже сравнялись с вычислительными ресурсами человечества. И те, и другие растут. Но ресурс машин растет быстрее.

По поводу потребностей в супер-вычислительных значительностях: приведу пример из радиофизики. В Большом адронном ускорителе ЦЕРНа, с которым сотрудничает наша лаборатория, построили крупную вычислительную сеть, которая упражняется симуляциями столкновения частиц в ускорителе. Симуляторы использовать гораздо дешевле, чем строить настоящие железки.

Однако симулятор человеческого мозга пока не вмещается ни в какой суперкомпьютер. Сначала создать бы симулятор мозга простых млекопитающих или земноводных. Построение такой схемы поможет нам сообщить что-то новое, что мы не можем померить в натурных экспериментах. Здесь интересен опыт конкурса Animal AI-Olympics. Его цель - создать алгоритмы, которые укокают простые задачи лучше животных. Например, как пронести в дверной проем палку, которая шире этого проема. Собака понимает, что палку отличного просто развернуть боком. Сможет ли до этого самостоятельно дойти искусственный интеллект? 18 июня, 09:00 Искусственный здравый смысл как террорист : новые угрозы безопасности

Еще одно важное направление, где востребованы супер-мощности, - электронные двойники. Например, они находят применение в авиационной ветви: создается цифровой двойник мелочи самолета, испытывающей сильные перегруженности. Симулируются все процессы и факторы, которые оказывают действие на деталь в процессе работы авиалайнера. Данные, купленные от цифрового двойника, дозволяют определить степень износа детали, понять, когда пришло время ее заменить. Такие эксперименты становятся все более востребованными в разных отраслях промышленности. А вычислительные ресурсы, которые хорошим для их проведения, крупным.

Отвечая на вторую часть вопроса о роли и месте смертного, я бы рассматривал homo sapiens не как безликий кирпичик социума, а как демиурга, который имеет огромный потенциал для творчества. Люди не созданы для того, чтобы выполнять автоматизированную работу. Нужно смотреть на людей чуть размашистее — они являются источником шарад и вдохновения.

Редактор рубрики

Эдуард Добрин

Андрей Устюжанин: нужно научить алгоритм решать задачи медленного мозга

комментарии (0)

Другие интересные новости

Фильм "Партнеры" победил в конкурсе короткометражного кино ММКФ