Андрей Остуни: научить алгоритм, чтобы решить проблемы "медленный мозг"

Опубликованно 16.09.2019 19:05

Искусственный интеллект претендует на звание главной технологии XXI века. Сегодня уже с успехом применяется во многих областях – но по-прежнему не в состоянии справиться с задачами, которые под силу мозга ребенка. Какие барьеры стоят перед глобальной инновации в области искусственного интеллекта, что опасно цифрового неравенства, и потому, что может потребоваться космической Яндекс навигатор? Решить эти проблемы, передает корреспондент РИА новости Олег Нас попросил начальник лаборатории методов анализа больших данных ниу ВШЭ Андрея Устюжанина:

- По словам организаторов, огонь на следующие конкурсы Up Great могут стать "искусственным интеллектом" и "космических технологий". Тот факт, что эти темы вместе, совпадение?

- Россия обладает пакетом технологий, которые позволяют самостоятельно производить и запускать в космос аппараты, но также поддерживать их работу на орбите. Так как направление, которое позволяет укрепить уже довольно развитая сфера, сочетание пространства и оправдано. Какие барьеры существуют на стыке этих технологий? Поясню на конкретных примерах.

Один из проектов лаборатории, над которой мы работаем в сотрудничестве с авиакомпанией Долларов, "Российских космических систем" и Школы анализа данных Яндекса, - расчет траекторий автоматический уклонения спутников от столкновений с космическим мусором. Эти объекты на орбите скоро будет, так что новые спутники должны оснастить двигателями и системой навигации. Не исключено, что будет поддержан космической Яндекс-навигатор, который подтвердит движение на "орбитальных дорог".

23 июля, 09:00Эксперт: в создании искусственного интеллекта, без психологов не обойтись

Результаты подход к управлению товарищей влечет, как правило, изменение параметров орбиты вручную. Но в этом случае невозможно подняться. Мы предложили подход к семье. Это называется "обучение с подкреплением". С помощью тренажера машинного интеллекта изучает все возможные варианты движения спутника на орбите вокруг Земли. Для этого тренажера устанавливаются критерии, как расход топлива для маневров возможные отклонения от заданной орбиты, ориентацию спутника в пространстве и тяжести последствий. Необходимо указать алгоритм структуры, в которой он сам будет выбирать оптимальные варианты управления спутником.

Главный барьер этой технологии состоит в том, что человек способен интуитивно быстро определить, как лучше поступить в данной ситуации. Алгоритм а не может. Нужно знать, какое решение является хорошим, и "что такое плохо", как в известном стихотворении Маяковского. И без перевода с человеческих понятий в легко воспринимаются и. а., выбор и настройка алгоритма не представляется возможным. Таким образом, развитие технологии моделирования различных процессов становится одним из направлений развития искусственного интеллекта. Важно научиться создавать описания для алгоритмов моделирования на формальном языке, исключающем неоднозначность толкования.

Еще одна задача для ИИ, связанный с распознаванием образов при создании изображения Земли на орбите. Один из примеров технологии: это необходимо, чтобы понять точно, процент облачности в момент съемки. Требуется алгоритм, который способен анализировать изображение и не отправлять на Землю снимки, где объект закрыт облака до такой степени, что его невозможно анализировать. Это позволит сэкономить трафик, информацию от спутников, значительно увеличивая их эффективность. И в перспективе, анализ климатических данных с помощью ИИ будет тесно интегрирован с другими сферами деятельности. Не просто провести сопоставление наблюдений, и произвести полную интеграцию с социальными, природно-климатических и политических процессов, объединить данные на орбите в единую картину процессов, которые происходят на нашей планете.

- Развитие информационных технологий происходит быстро, но эволюционно. Большие успехи были сделаны с определенной периодичностью, установленной, например, закон Мура. Но если это так, тогда почему мы говорим, что есть возможность преодолеть барьер в этой области? Видимо, все-таки передовой край, граница, по которой можно "пробить"?

- Для понимания провод лезвие в развитии ИИ в первую очередь необходимо определить какие существуют ограничения для всей группы этих технологий. Сегодня ИИ не в состоянии достичь решения ряда задач, без большого количества доступных данных. Также нужны вычислительные ресурсы мощных компьютеров. И только потом, в самом деле, алгоритмы, которые позволяют обрабатывать данные. Китай, кстати, он выбрал для тебя является приоритетом в развитии ИИ: накопление большого количества данных, для повышения точности алгоритмов.

22 июля, 14:19"База" инвестиции в искусственный интеллект, big data и blockchain

В то же время мы видим, что человеческий мозг эффективно решает задачи, и без большого количества данных об объекте. Например, обучение ребенка ситуационной модели поведения, и то, что для других механизмов. Просто смотреть и играть не один раз, а потом, кажется, узнал его. Даже если из ящика торчит только часть игрушек, ребенок все равно будет понимать, что это именно она. В то время как эти механизмы работы нашего мозга не достаточно поняты. Чемоданчик с ребенком и игрушкой, и в случае, когда мы можем заметить абсолютное преимущество человеческого мозга. Я объясню на простом примере. Когда мы тренируемся алгоритмов распознавания котов, загрузить то же изображение этого животного. Они имеют подобный размер и освещение, никакого интереса в этих картинах нет. Но на самом деле алгоритм в состоянии справиться с фотографий совсем другой жанр. Освещение, например, может быть ночью. И кошки могут смотреть в профиль. По нашим человеческим меркам, будут еще больше похожи на кошек. Но для стандартного алгоритма могут иметь особенности много других предметы. И это подводит нас к пониманию барьера. Нужно создать алгоритмы, которые в состоянии работать не только с изображениями, идентичны тем, которые они видели во время обучения. Решение такой задачи может стать важным шагом вперед в технологии.

Следующей задачей: человек имеет здравый смысл. В таком случае, что такое здравый смысл, точно – довольно трудно определить. Соответственно, нет понимания того, как определить цель common sense, и для искусственного интеллекта. Есть несколько теорий, которые определяют устройство психики. Например, Даниэль Канеман, американский психолог, основатель теории "поведенческой экономики", говорит, что есть два вида работы мозга. Первый тип -быстро, может отказать. Это решает проблему, не доводя их уровень понимания. И есть, как говорит Канеман, "медленный мозг". Он все время, как вы пытаетесь оправдать решения, принятые быструю часть интеллекта, анализирует их. Технологический вызов заключается в том, чтобы научить алгоритм, прося его, по крайней мере, в прежних знаний, решить такую проблему, присущую "медленный мозг".

- Какие существуют риски, которые может принести развитие искусственного интеллекта? Есть много разных мнений на этот счет. Какова, на ваш взгляд, угроза более существенное?

- Для начала, давайте посмотрим угроз, которые существуют в массовом сознании. На мой взгляд, от антибиотиков картины, как "Матрица" или "Терминатор", вы должны пойти на более реальные угрозы. И главная из них-это стремительный рост неравенства. Прежде всего, неравенство между странами. Теперь, этот фактор является гораздо более реальная угроза, что суперкомпьютер "Скайнет". Наличие или отсутствие в стране таких технологий, как искусственный интеллект, становится одним из основных факторов усиления этого неравенства. Государства, которые смогут значительно повысить эффективность своей экономики и обеспечить рост ВВП, отрываются все больше и больше.

24 июня, 03:00Уроки! Как изменится школа с появлением искусственного интеллекта

И если представить, что уровень технологии позволяет продлить жизнь человека до 120 лет и защитить от преждевременной смерти? И что дальнейшее развитие технологии приведет нас на цифровое бессмертие? Представьте себе, что в способности быть в владение только избранные страны или людей. Они стремятся гарантировать, чтобы доминировать в мире, и политически.

- Если человечеству нужна супер-скорость обработки? Где будут востребованы через 10-15 лет, когда ДЛЯ решения большинства задач лучше, чем человек? А что же тогда будут заниматься люди?

- По некоторым оценкам компьютера, все ресурсы планеты уже достигли вычислительные ресурсы человечества. И те, и другие растут. Но ресурс машин растет быстрее.

В связи с этим потребностей в супер-скорость обработки: вот пример из физики. В Большом адронном коллайдере в Церне, с которыми сотрудничает наша лаборатория, построили огромную вычислительную сеть, которая занимается моделирование столкновения частиц lhc. Тренажеры использовать гораздо удобнее, чем строить реальные "куски железа".

Тем не менее, моделирование человеческого мозга до тех пор, пока не вписывается ни в один суперкомпьютер. Прежде чем создать такой тренажер мозга простых млекопитающих или земноводных. Построение такой модели помогает нам общаться, что-то новое, что мы не можем измерить в шкале опыта. Здесь интересен опыт конкурса Animal AI-Олимпиады. Его цель состоит в том, чтобы создать алгоритмы, которые решают простые задачи лучше, чем животные. Например, как пройти в дверь палкой, которая шире, чем это открытие. Собака понимает, что палка просто развернуть боком. Если до этого, только стремиться искусственный интеллект?

18 июня, 09:00"Искусственный интеллект как террорист": новые угрозы безопасности

Другой важной областью, в которой можно разместить супер-мощности, цифровые двойники. Например, находят применение в авиационной промышленности: создание цифровой двойник детали самолета, мучили сильные перегрузки. Симулируются все процессы и факторы, которые оказывают влияние на деталь во время эксплуатации авиалайнера. Данные, полученные с цифрового двойника, позволяют определить степень износа детали, понять, когда это время, чтобы заменить его. Такие эксперименты становятся все более востребованными в различных областях. И вычислительные ресурсы, необходимые для их реализации, они огромные.

Отвечая на вторую часть вопроса о роли и месте человека, я хотел бы рассмотреть homo sapiens не как безликий "кирпич компании", и как создатель, который имеет огромный потенциал для творчества. Люди не предназначены для того, чтобы запустить автоматизированный процесс. Нужно смотреть на людей немного больше — являются источником тайны и вдохновения.

Категория: Технологии