Доктор наук Леонид Ясницкий: как искусственный интеллект меняет социальную реальность |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-03-14 23:31 Нейрокомпьютеры входят в социальные технологии на правах незаменимых помощников и серьезных средств контроля. Определение прочности брачных уз и тотальный сбор персональных данных, оказание психологической помощи и замещение человеческого интеллекта – во многих сферах искусственный интеллект справляется не хуже человеческого. Накануне XV Всероссийской научной конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» корреспондент Теплицы в Перми поговорил с Леонидом Ясницким, одним из ее участников и ведущих специалистов в этой области. Доктор технических наук, профессор Пермского государственного и Пермского государственного технического университетов рассказал, как исследование нейросетей превратилось из лженауки в одно из самых перспективных направлений и как искусственный интеллект меняет социальную реальность. – Леонид Нахимович, даже при поверхностном знакомстве с темой можно понять, что нейронные сети активно используются уже сегодня. В каких областях, с вашей точки зрения, эти технологии способны вызвать настоящей прорыв в ближайшем будущем? – Прорыв наблюдается уже сейчас. Государственные и коммерческие фонды раздают гранты. Мы, например, получили грант на создание системы медицинской диагностики. Вообще, в сфере медицины появляется множество публикаций, связанных с нейросетями. Прорыв происходит в тех областях, в которых обычные детерминированные методы не работают, например, в гуманитарных науках. Лично я возлагаю большие надежды на психологию. Примерно 60 лет назад нобелевский лауреат Герберт Саймон сделал серию предсказаний о будущем искусственного интеллекта. В частности, он сказал: в ближайшие десять лет компьютер завоюет титул чемпиона мира по шахматам. Это сбылось: программа однажды обыграла Гарри Каспарова и продолжает выигрывать в других поединках. Второе предсказание: искусственный интеллект докажет важные математические теоремы. Тоже сбылось: программа «Логик-теоретик» открыла и доказала несколько теорем. Третье предсказание: большинство методик в психологии примет вид компьютерных программ. Это предсказание до сих пор не сбылось, но должно сбыться. Обязательно произойдет прорыв, и я думаю, что нейросети займут первое место. Последняя глава моей книги «Интеллектуальные системы» посвящена прогнозам будущего искусственного интеллекта. Один из прогнозов касается как раз психологии, другие – областей диагностики технических устройств, медицины и так далее. – В одном из исследований, результаты которого будут представлены на конференции, высказано предположение о том, что современный нейрокомпьютер является «небелковым носителем сознания». Что вы думаете о близости нейрокомпьютеров концепциям искусственного интеллекта? – Сами нейрокомпьютеры – это модели мозга, причем на структурном и функциональном уровнях. Мозг состоит из огромного количества нейронов. Так, сначала (при создании нейрокомпьютера) строится модель нейрона: входные и выходные сигналы, механизм возбуждения нейрона и так далее. Потом математические модели нейронов соединяются между собой, через них пропускают электрический ток, и здесь начинают действовать те законы, которые ранее открыли биологи. Как следствие, такой искусственный мозг приобретает свойства объекта моделирования – способности к обучению, обобщению, прогнозированию, даже интуиции (в книге я доказываю существование этого свойства). – В каких формах нейронные сети могут быть использованы рядовыми пользователями? – Я могу сказать про работы пермской школы. Есть сайт Пермского отделения Научного совета РАН по методологии искусственного интеллекта. Там, в разделе «Проекты», размещены ссылки на несколько программ, доступные обычным пользователям. Одна из них – система диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. Она, в частности, позволяет прогнозировать риск возникновения заболевания в течение следующих 10-15 лет. Эта программа создавалась 15 лет, она обучена на данных вскрытия, то есть подтвержденных диагнозах. Вы можете ввести информацию о себе, ответив на разные вопросы. Система, во-первых, оценит ваше нынешнее состояние, поставит диагноз, как врач, а во-вторых, сможет показать, что с вами будет, скажем, через десять лет (достаточно увеличить возраст). Так человек может сделать самообследование. Попробуйте изменить (в программе) свой образ жизни, например, закурить, перестать соблюдать диету и заниматься спортом – можете увидеть, какие проблемы вас ожидают в 50 лет. Это и есть искусственный интеллект: система усвоила закономерности на живых примерах. – Каковы, с вашей точки зрения, этические ограничения в использовании нейронных сетей? – Сложный вопрос, и каждый решает его по-своему. Например, моего друга, профессора Олега Пенского, приглашают в Норвегию в качестве специалиста по математической теории эмоциональных роботов. Ему предлагали за хорошие деньги заниматься созданием роботов для одиноких мужчин: машин, которые могли бы заменить женщин. Он отказался как раз по этическим соображениям. Скорее всего, с прогрессом бороться бесполезно. Атомную бомбу все равно создали, и здесь создадут, никого не спросят. – Используются ли нейросети при обработке колоссальных объемов персональных данных, которые сегодня активно собирают государственные структуры и корпорации? – Это уже происходит вовсю. Google постоянно объявляет о колоссальных проектах, в которых используется информация, накопленная социальными сетями. Нейросети – идеальный инструмент для решения таких задач, для обработки больших данных. В наше время накопились колоссальные объемы информации. Как с ними обращаться, как извлекать из них знания, человек не в состоянии понять. Во многих фирмах есть массивы данных, которые ждут обработки. Поэтому разрабатываются системы принятия решений – свои для каждой фирмы: какую политику избрать, какие товары продавать и так далее. На государственном уровне прогнозируются сценарии поведения других государств. – Многое ли изменилось в этой научной области с тех пор, как вы начали ею заниматься? – Хороший вопрос. Когда я начал ею заниматься, это считалось лженаукой. Во времена моего учителя те, кто занимался кибернетикой, считались врагами народа. Слава богу, я не застал ту эпоху. Тем не менее помню, как мои друзья шутили надо мной: вот начал заниматься какими-то гаданиями, чтобы рассчитывать пуски ракет. Несерьезной эта наука считалась. Потом буквально на глазах она стала востребованной, и теперь является самой популярной областью. Я делаю такой анализ на вступительных лекциях. В разные времена оказывались востребованными те или иные науки. Во времена Пифагора была востребована геометрия, во времена Жюль Верна – механика, в период изобретения атомной бомбы – физика. Сейчас нейросети стали самым перспективным направлением в сфере искусственного интеллекта. Мне повезло, что я попал в эту область. Когда я начинал заниматься ею, имел неприятности, а сейчас буквально разрываюсь на части, не знаю, в каком вузе сократить нагрузку. Отношение изменилось с точностью до наоборот. Теперь ни на что не жалуемся. – Судя по тезисам к предстоящей конференции, эта область по-настоящему междисциплинарна: к ней обращаются представители медицины, химии, механики… – Да, наверное, это самая междисциплинарная область, после философии (смеется). В сущности это раздел математики, а математика тоже междисциплинарна. В данном случае речь идет об обработке статистики, которая есть везде. Впрочем, существуют области, в которых применение этих методов неэффективно. Это хорошо формализуемые науки такие, как физика. Там действуют очень конкретные законы, и те модели, которые можно построить с их использованием, оказываются точнее. Поэтому мы не говорим, что всесильны. Текст: Павел Катаев Источник: te-st.ru Комментарии: |
|