-
11.08.2020 13:42
Искусственный интеллект изменит все сферы нашей жизни. С ним связаны не только перспективы развития Российского государства, но и вопросы национальной безопасности. Неудивительно, что разработки в области ИИ в России признаны приоритетными.
В Челябинске ведутся серьезные исследования в этом направлении. Проректор по информатизации ЮУрГУ, заведующий кафедрой системного программирования, доктор физико-математических наук, профессор Леонид Соколинский научился не только красиво программировать искусственный интеллект, но и свой разум оперативно приводить в порядок. Все это благодаря царице наук — математике. Наш разговор сегодня о перспективах программирования и причудах нейронных сетей.
— За что вы благодарны математике? Она вам и в работе, и в жизни помогает?
— Безусловно! Когда я учился в Санкт-Петербурге в аспирантуре по направлению «Программирование», мой научный руководитель говорил: «Леня, у вас прекрасная математическая культура! Это нечасто встречается у программистов». Эта культура и сейчас помогает писать высококачественные научные статьи, создавать программы, воспитывать аспирантов в духе уважения к серьезной математике, учить их строгому математическому языку, благодаря которому можно изложить формально и четко любые концепции.
Абстрактная жесткая математика очень хорошо приводит разум в порядок и развивает логическое мышление. Если к абстрактному мышлению математика присоединить конкретное алгоритмическое мышление программиста, то получается страшная железобетонная схема, которая таранит любые проблемы. Правда, иногда окружающие воспринимают эту схему, как слишком жесткую. Ну что поделаешь... Какой есть.
— Какова сфера ваших научных интересов сегодня?
— Она достаточно широка. Математическое программирование, электронное образование, параллельные вычисления. И, конечно, искусственный интеллект — нейронные сети и их применение.
— Создавая искусственные нейросети, ученые идут на ощупь, методом проб и ошибок?..
— Искусственными нейронными сетями ученые занялись давно — в конце 50-х — начале 60-х годов прошлого века. Но долгое время эти научные разработки как бы шли всухую. Конкретных реальных приложений, применений не было. Там очень серьезная биологическая основа. Это модель, сильно упрощающая человеческий мозг, но, тем не менее, это модель человеческого мозга либо другого живого существа. Нейроны примерно одинаково у всех устроены.
Мозг воробья, к примеру, тоже супермощный. Казалось бы, малюсенький объект, на дне наперстка может уместиться — а воробей выполняет такие сложные задачи! Полет, к примеру. Его поведение, поиск пищи, спасение от кошек... Запрограммировать робота-воробья, который бы смог все это делать, — до сих пор вещь неподъемная. Даже сейчас, когда в нашем распоряжении супермощные компьютеры и системы. Более того, мы пчелу-то не можем смоделировать пока еще. Так что потенциал искусственных нейронных сетей очень мощный. И ученые это понимают.
— Может нейронная сеть сама обучаться?
— Может. Есть такие нейросетевые модели, но область применения очень ограничена. В большинстве же случаев сеть не может самообучиться. Мы ее должны обучить, дав некие образцы.
— А правда, что ее самообучение пугает ученых?
— Неправда. Ученые наоборот были бы счастливы.
— Так ведь непонятно, чему она насамообучается...
— Над этим ученые и работают. Проблема в том, что когда мы берем узкую задачу и уже готовые образцы, можем процесс обучения свести к приемлемому временному промежутку. А человек сколько обучается? Всю жизнь. Соответственно механизм самообучения связан с обратной реакцией внешней среды. То есть нейронная сеть должна условно взаимодействовать с внешней средой, которая грубо говоря, будет хлопать ей линейкой по пальцам, если ответ неправильный. Это реализовать трудно, потому что у нейронной искусственной сети пальцев нет.
— А еще ученые говорят, что нейросети всегда слегка как бы не в духе...
— Нет. Это все-таки компьютерная модель, сделанная по определенным правилам, и никаких там эмоций не существует. Правда в другом, и это серьезная правда. Ученые до сих пор не понимают, каким образом в принципе обучаются нейронные сети. Известен алгоритм, но почему это приводит к конкретному результату?.. Вот этот глубинный механизм работы модели мозга непонятен. И в этом проблема. Соответственно мы не можем гарантировать безошибочную работу нейронной сети.
Между тем с этим мощнейшим инструментом связывают прогресс практически во всех областях человеческой деятельности. Сегодня искусственные нейронные сети — магистральное направление в информационных технологиях, в том числе и в искусственном интеллекте. Они уже стали приносить потрясающие результаты. Автомобили ездят сами по себе — это фантастика!
— Но дальше возникнут других сложности. Кого будет давить такой автомобиль в критической ситуации, если есть выбор жертвы?..
— В этом-то и проблема. С одной стороны, современный искусственный интеллект, нейронные сети плюс наши компьютерные возможности — мощнейший инструмент, который решает колоссальные задачи. Но с другой стороны, мы никогда не можем гарантировать, что сеть не ошибется. Скажем, как мы можем в будущем доверить управление самолетом искусственной нейронной сети (а это будет возможным еще на нашем с вами веку)? Сейчас уже есть автопилоты, они, правда, по другому принципу устроены.
— Так ведь и человек может ошибиться. И ошибается...
— Да, но человек несет ответственность. Моральную и уголовную. А нейросеть-то в тюрьму не посадишь. Это же абсолютная абстракция.
— Но вернемся к вашей непосредственной деятельности. Программирование — это синтез творчества и математики. А чего все-таки там больше и есть ли место эмоциям?
— В математике вообще очень много творчества. Что касается программирования, то там и творчество, и эмоции, безусловно, есть. «Красивая программа хорошо работает», — говорю я студентам. Я, как человек, который написал огромное количество реально работающих программ, с гордостью заявляю, что до сих пор занимаюсь программированием вот этими самыми руками. Возможно, не так самозабвенно, как в молодые годы, когда мог создавать «красоту» сутками напролет, что, конечно, здоровья не укрепляло, но увлеченность остается.
Это творческий процесс, и он мне очень нравится. Там есть своя элегантность. Но это все из математики идет. Понимаете, доказывать можно по-разному. И программы писать можно по-разному. Можно создать работающую программу, но некрасивую. А можно создать работающую и элегантную.
— Вы и в жизни эстет, не только в своей специализации?
— Могу сказать, что по натуре я перфекционист. Для меня важно не просто сделать, а сделать красиво.
— А когда, по вашим подсчетам, в обиход войдут электронные ассистенты, работающие без еды, сна и выходных?
— Жесткий тест Тьюринга, определяющий способность машины мыслить, не может пройти ни одна программа и вряд ли сможет в течение ближайших тридцати, а то и пятидесяти лет. Однажды программа обыграла Каспарова в шахматы. Это было потрясающее событие! Но знаете ли вы, что произошло после? С этой программой начали играть шахматисты, и они очень быстро обнаружили, что она допускает совершенно детские ошибки. Если с ней начать играть глупо, она проигрывает. А Каспаров-то играл умно.
Программисты каждую оплошность вносили в программу, и в следующий раз она уже эту ошибку не делала, но делала другую глупую ошибку. Процесс продолжается до сих пор, и эта проблема не решена. То есть нет шахматной программы, способной играть не то что на уровне чемпиона мира, но и на уровне кандидата в мастера.
Сегодня системы, которые пытаются играть роль человека, становятся все более и более совершенными. Но до триумфа еще очень далеко. Человеческий мозг колоссально сложен, и технически его воспроизвести тяжело. Совсем скоро, в 2022 году появятся суперкомпьютеры с чудовищной вычислительной мощностью. Саму по себе искусственную нейронную сеть сделать очень не сложно. Сегодня в каждом смартфоне сидит и работает иногда и не одна нейронная сеть. Для этого не нужно каких-то суперресурсов. Но проблема в обучении, а вот это процесс длительный и тяжелейший. Обучить программу тому миропониманию, которое есть у человека, — суперзадача.
— И все же вы с оптимизмом смотрите в отдаленное цифровое будущее или есть какие-то серьезные опасения?
— Смотрю с оптимизмом. Я уверен, что в ближайшее время мы с вами увидим автономные робототехнические устройства, которые все больше будут участвовать в нашей человеческой жизни. Будут выполнять определенные задачи: доставка посылок, продуктов по воздуху конкретному человеку, работа по дому. Их появление связано с ИИ и искусственными нейронными сетями, но их функционал будет узко специализирован. Более того, нравится нам это или нет, в обозримой перспективе мы увидим боевых роботов. Войны будущего — это войны не между людьми.
— Вы довольны своей научной судьбой?
— Сложный вопрос. Метод проб и ошибок не очень эффективный. Люди, которые шли другим путем, достигли намного большего в научном плане. Но я ни о чем не жалею. Мой путь позволяет понять глубинный смысл жизни общества, взаимоотношений между людьми. Когда пользуешься готовым шаблоном, ничего этого не узнаешь. Я вот что думаю... Как жалко, что я у себя один! Я имею в виду себя, как мыслящее устройство. Очень много идей, проектов. Мне не хватает времени, чтоб все это реализовывать.
— На цифрового двойника намекаете?
— Ну да. Было бы здорово, если б сидел сейчас рядом со мной напротив вас еще один я. А если бы еще и третий сидел... (смеется).
— Всего-то осталось их изобрести...
— В любом случае это были бы мои ухудшенные копии.
Татьяна Строганова
Фото из архива Леонида Соколинского
