Владимир Становов: Мы пытаемся смоделировать процесс, который приведёт к возникновению мышления!

Разработки в сфере эволюционных алгоритмов в мире начали вести более 30 лет назад. Один из российских центров находится в Красноярске, на базе Университета Решетнева. Имя родоначальника Сибирской школы эволюционных методов моделирования и оптимизации сложных систем, доктора техн. наук, профессора Е.С. Семенкина хорошо известно научному сообществу, но уже громко заявляют о себе и молодые исследователи.  

 Владимир Становов преподает в Университете Решетнева такие предметы, как «Теория вероятностей» и  «Проектирование киберфизических систем». Он – руководитель десятков научно-исследовательских проектов, автор сотен публикаций, лауреат престижных премий, а благодаря его участию в работе мировых конгрессов Россия продолжает демонстрировать высокий уровень научных исследований в международной сфере. Существует ли универсальный алгоритм, как заставить машину думать за человека и что можно успеть сделать к 32 годам – в ответах Владимира Становова.                             

                                                                     Занять весь пьедестал 

- Владимир Вадимович, Ваши коллеги говорят о том, что минувшим летом Вы один заняли весь пьедестал в научных соревнованиях международных конгрессов? Как такое возможно?

- Лето было отмечено участием сразу в двух больших форумах. Во-первых, с 30 июня по 5 июля в Японии, в Йокогаме, прошел Всемирный конгресс по вычислительному интеллекту, собравший под свою крышу три конференции – по нейронным сетям, по эволюционным алгоритмам и по нечеткой логике. На этом конгрессе были организованы конкурсные соревнования по нескольким направлениям. В частности, по безусловной и условной оптимизации функций вещественных переменных. Речь о некотором алгоритме, который помогает найти оптимальные решения из множества альтернативных решений. Я участвовал в двух из заявленных треков. В одном занял первое место, во втором – второе.

И буквально через две недели, с 14 по 18 июля, проводилась еще одна конференция по эволюционным вычислениям в Австралии в Мельбурне. И здесь я занял третье место. Если суммарно, так и получилось в этом году, что в этом году я занял и первое, и второе, и третье места в соревнованиях эволюционных алгоритмов оптимизации.

На второй (австралийской) конференции даже прошло публичное награждение, объявили победителей, пригласили на сцену, выдали подтверждающий сертификат.

- Что Вам дает такая победа? Выводит в какой-то мировой рейтинг?

- Как такового рейтинга нет, но, конечно, производит серьезное впечатление и положительно влияет на отношения с коллегами в России и за рубежом. Да и если люди из индустрии или бизнеса захотят реализовать и использовать лучший в мире алгоритм, они обратят внимание на результаты участников-победителей таких конференций. Кстати, одно из требований организаторов – первые три места всегда выкладывают исходный код, саму программу, представленную на конкурс, чтобы любой мог ее скачать и использовать. Например, мой алгоритм, который занял второе место на подобном Конгрессе в 2018 г. — это сегодня самая упоминаемая моя работа, больше ста цитирований за пять лет. Я, например, видел статью, где описывалось применение моего алгоритма для изготовления солнечных панелей. Ссылки на мои алгоритмы-победители этого года можно увидеть на сайте СибИПСА .                                                                          

                                                                      Заставить машину думать

- Для Вас эти результаты значимы?

- Что для меня, действительно, было значимо – это то, что во всех трех случаях был применен один алгоритм. То есть была одна общая идея, которая сработала по трем направлениям, в том числе и по тем, под которые она изначально не проектировалась. И это отвечает направлению моей научной деятельности. Я работаю над докторской диссертацией по автоматическому проектированию алгоритмов. Цель -  создать такую программу, которая будет сама писать методы оптимизации, сама будет изобретать новые алгоритмы. То есть не мне придется ломать голову над решением проблемы, я заставлю компьютер за меня придумать новый алгоритм.

Почему я считаю, что результат получился хорошим? В основе был именно такой подход! Часть алгоритма была как бы выращена другим эволюционным алгоритмом. Компьютер подсказал идею, до которой ни я, никто вообще в мире не додумался. Способ настройки алгоритма был уникальный.

Примерно в 2022 году прозвучала идея – давайте мы часть алгоритма будем выращивать с помощью эволюционного процесса! Алгоритмы будут скрещиваться, мутировать и т.д., пока не получится какой-то один, который будет лучше всего решать задачи.

- Почему Вам интересно этим заниматься?

- Не знаю! Исторически сложилось (смеется). Какие есть самые мощные механизмы решения проблем во Вселенной?  Человеческий мозг, который способен решать какие угодно проблемы. Но есть нечто, что создало человеческий мозг! Это – эволюция. Все пытаются сегодня создавать нейронные сети, а по сути, пытаются воссоздать мозг, его мыслительный процесс.

Мы пытаемся пройти дальше. Мы пытаемся смоделировать процесс, который приведет к возникновению мышления. Конечно, все пока в начальном состоянии, вырастить какой-то новый разумный вид – это очень долго, возможно, мы никогда и не дойдем до цели… Но направление, как мне видится, очень интересное. Автоматическое проектирование неких программ и автоматическое создание новых знаний – то, чего люди почему-то не могут пока придумать, а машина сможет подсказать им что-то новое и полезное

                                                                    Тот, кто будет первым            

- В какой стране сегодня работает в этом направлении самая сильная школа? Кто дойдет до решения первым? Кто станет лидером?

- Очень сложный вопрос, многие сейчас бьются над поиском решения. На тех же конференциях тысячи профессионалов из Сингапура, США, Чехии, Германии, Австрии… Можно, конечно, предположить, кто где на каком уровне находится. Китайские коллеги очень быстро растут. Во всяком случае, имена исследователей, наиболее близких к моей теме, я знаю. Это направление в целом существует порядка тридцати лет – с 1994 года. В России эволюционные алгоритмы впервые начал исследовать мой научный руководитель Е.С. Семенкин. В этом кабинете, где мы сейчас с Вами разговариваем, до сих пор лежат его бумаги с того времени.
Сегодня у нас в стране не так много этим занимаются, таких научных групп почти нет. Была в одном из питерских вузов, но как я узнал, общаясь с ребятами оттуда на конференции в Австралии, у них сейчас непросто, коллектив распался.  Знаю, что есть группа из нескольких человек на юге страны, но особых контактов нет. Однако интерес российских исследователей к этому направлению растет, наших коллег последнее время постоянно приглашают с пленарными докладами на ведущие научные конференции.

- Эти идеи Вы развиваете в учебных аудиториях нашего вуза? Они находят отклик у студентов? Есть те, кто готов пойти по Вашим следам?

- Есть такие! Есть ребята, которые по этой теме защищали и бакалаврские, и магистерские работы. Есть аспиранты. Вот сейчас один из магистрантов выиграл конкурс грантов Президента РФ и едет на стажировку в Китай -  Эдуард Морозов. У него тема примерно в том же направлении – способы улучшения процесса обучения нейронных сетей. Есть классический подход, как их обучать, есть одна формула, и все ее используют. А у Эдуарда идея вырастить с помощью эволюции новую формулу, которая будет процесс обучения ускорять, делать его более качественным. Идея уже витала, что-то предлагали американцы, но Эдуард пытается ее развить и, в принципе, уже получается.

                                                                        Надо просто читать! 

- Что мешает двигаться? Отсутствие доступа к источникам?

- Все ученые, которые работают в нашей сфере, научились находить обходные пути. И кстати, в этом смысле очень полезно ездить на конференции, там предоставляется всем участникам доступ ко всем интересующим докладам. Сложность не в этом. Например, сложно заинтересовать молодежь этим направлением. Сложно, но можно!

- Что Вас мотивирует не останавливаться? Бывает разочарование, выгорание?

- Бывает – надоест, ну, поотдыхаю с недельку, а потом приходит какая-то идея, например, что-то почитаю, и я снова готов работать. Мне очень помогает чтение чужих работ, на рецензии их присылают много. Читаю, что–то вдруг удивит, приходят собственные мысли, развитие.

- Дайте совет тем, кто хочет начать свое движение в науку!

- Наверное, по-разному у всех. У меня все началось благодаря моему научному руководителю – Евгению Станиславовичу, выбору темы для подготовки бакалаврского диплома. Я понял, что ничего не знаю об этом направлении и начал…  читать. Просто гуглил в интернете, искал статьи, благо нормально с английским – начал читать и проникся.

Все просто - надо читать! И прислушиваться к своим мыслям, возникающим по ассоциации с прочитанным. А они бывают такие интересные!

Источник: www.sibsau.ru

Комментарии: