Искусственный интеллект станет «сильнее» и «довереннее»
В 2021 году произошли несколько знаковых событий, которые определят стратегию развития технологий искусственного интеллекта на ближайшие годы, – как в России, так и во всем мире. Зачем нужен «доверенный» ИИ, какой будет «третья волна» и приобретут ли популярность «цифровые художники», рассказывает обозреватель Валерий Коржов.
Государство определяет дорогу
Дорожная карта по «Искусственному интеллекту» и соответствующая стратегия развития были утверждены ещё в прошлом году, а в этом – был выпущен приказ Министерства экономического развития РФ от 29 июня 2021 г. № 392 “Об утверждении критериев определения принадлежности проектов к проектам в сфере искусственного интеллекта”. Он определяет, в частности, набор технологий, которые относятся к сфере искусственного интеллекта: компьютерное зрение, обработка естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальная поддержка принятия решений, перспективные методы искусственного интеллекта.
В качестве перспективных методов ИИ предлагаются следующие технологии: автономное решение различных задач, автоматический дизайн физических объектов, автоматическое машинное обучение, алгоритмы решения задач на основе данных с частичной разметкой и (или) незначительных объемов данных, обработка информации на основе новых типов вычислительных систем, интерпретируемая обработка данных и другие. Именно эти технологии и будут поддерживаться государством в рамках программы "Цифровая экономика". В конце приказа сформирован даже специальный "Перечень технологических задач, на реализацию которых может быть направлен проект в сфере искусственного интеллекта". Забавно, что в пятом его разделе "Перспективные методы искусственного интеллекта" всего два пункта: создание универсального (сильного) ИИ и поиск новых методов и подходов к решению задач.
Вторым важным документом в сфере ИИ, который был принят правительством в уходящем году, является постановление Правительства РФ от 05.07.2021 № 1120 "Об утверждении Правил предоставления субсидии из федерального бюджета на государственную поддержку автономной некоммерческой организации "Аналитический центр при Правительстве РФ" в целях поддержки исследовательских центров в сфере искусственного интеллекта, в том числе в области "сильного" искусственного интеллекта, систем доверенного искусственного интеллекта и этических аспектов применения искусственного интеллекта". Название документа привел полностью, поскольку в его конце самое интересное – правительство выделяет деньги на создание «сильного» ИИ, который должен полностью имитировать поведение человека, а не решение только одной конкретной задачи, как это сейчас реализовано в большинстве проектов. Вторая важная для правительства тема – формирование доверенного искусственного интеллекта, третья – этические аспекты применения ИИ. Отмечу только, что на первую и третью темы можно потратить очень много государственных денег, а решение не выработать – очень резиновая статья расходов.
Про доверенный ИИ нужно сказать несколько слов отдельно. Для развития технологий искусственного интеллекта важно обеспечить не только разработку конечных продуктов, но и базовых технологий, таких как предобученные нейронные сети, которые как раз и используются в случае ограниченного набора обучающей выборки и уже имеют некоторые базовые навыки распознавания, например, объектов на фотографии, выделения голосовой речи или текстовых примитивов. В основном такие базовые технологии разработаны иностранными компаниями и проверить их качество достаточно сложно. А ведь для того, чтобы получившаяся технология на базе искусственного интеллекта работала в российских условиях и на российском материале, нужно самостоятельно провести базовое обучение. Почему это важно? Потому что в предобученных библиотеках очень сложно понять, какие именно данные были положены в основу этих библиотек, насколько эффективно они будут работать в российских реалиях. Например, дорожные знаки в России и других странах слегка отличаются. Да, система будет распознавать большинство дорожных знаков, но, возможно, последние нововведения она определить не сможет. А если система беспилотного транспорта, построенного на базе такой предобученной нейросети, не будет распознавать какую-то часть знаков, то это может создать неприятную ситуацию на дороге.
Чтобы этого не случилось, нужны доверенные компоненты для решений на базе искусственного интеллекта, качество обучения которых можно проверить на надёжность и безопасность. Осенью этого года правительство выбрало шесть исследовательских центров по тематике искусственного интеллекта: "Сколтех", МФТИ, ИСП РАН, казанский "Иннополис", питерский ИТМО и ВШЭ. Планируется, что именно ИСП РАН будет заниматься проблемой доверенного ИИ. Уже сейчас эти центры получили финансирование в размере 900 млн руб. на формирование программы исследований, а до конца 2024 года предполагается на них потратить до 7 млрд руб., примерно 30% из них планируется привлечь из внебюджетных источников.
Третья волна ИИ
Технологии искусственного интеллекта разрабатываются очень давно – с шестидесятых годов прошлого столетия. Вначале это были простые правила экспертных систем и простые механизмы логического вывода, реализованные, например, в языке программирования «Пролог». Это была первая волна разработок ИИ. Очень быстро появилась концепция Перцептрона, которая стала началом формирования современной технологии искусственного интеллекта – нейросетей. Со временем количество моделей нейронов в сети увеличивалось, появлялись дополнительные слои, вырабатывались методики обучения сложной многослойной нейронной сети и, наконец, появились так называемые глубокие нейронные сети, которые стали основой машинного обучения в современном его понимании. Сейчас эти технологии выходят на промышленный уровень и уже могут использоваться для решения прикладных задач, хотя и требуют значительных вычислительных ресурсов на обучение моделей нейронных сетей. Это вторая волна развития технологий искусственного интеллекта.
Однако уже стартовали проекты и технологии третьей волны, которые сейчас начали развиваться американским фондом перспективных исследований DARPA. Это технологии автоматического ввода гипотез и доказательств. Если нейросеть по единичным измерениям какой-нибудь функции пытается предсказать значение этой же функции в любом другом месте, то технологии третьей волны искусственного интеллекта могут по измерениям восстановить и назвать исходную формулу самой функции. Это как раз и есть тот самый интерпретируемый искусственный интеллект из перспективных методов.
Если сравнивать с работой человеческой нервной системы, то первая волна – это врождённые инстинкты, вторая – приобретенные рефлексы, а третья – высшая нервная деятельность. Понятно, что в реальной системе, которой является человек, используются все три формы принятия решений: наиболее быстрой являются инстинкты, более медленной, но учитывающей реальную обстановку – рефлексы, а самой долгой, но зато самой точной считается высшая нервная деятельность. Поэтому понятно, что создание сильного искусственного интеллекта без технологий третьей волны практически невозможно.
Тут следует отметить, что если сейчас DARPA инициировала несколько проектов для формирования решений третьей волны искусственного интеллекта, то это означает, что через десять лет они будут переданы в корпорации типа Google, Microsoft или Facebook и лягут в основу для дальнейшего развития технологий.
В России аналогичные технологии также созданы и вполне успешно развиваются. Ещё в семидесятые годы доктором технических наук Виктором Финном был предложен так называемый ДСМ-метод, который является алгоритмом автоматического порождения гипотез. Он был создан как средство автоматизированного построения формализации знаний о предметной области средствами так называемых квазиаксиоматических теорий (КАТ). Аналогичные технологии, которые можно отнести к искусственному интеллекту третьей волны, разрабатываются и в питерском Политехе под торговой маркой Digital Brainware. Так что у России есть все шансы стать как минимум одним из участников процесса разработки этих технологий, и деньги, которые государство выделяет на развитие подобных технологий, будут кстати.
Цифровые художники
Впрочем, уходящий год запомнился историкам искусственного интеллекта скорее распространением технологий «цифровых художников» – картин, нарисованных нейросетью. Хотя сама технология DALL-E была разработана значительно раньше, но именно адаптация ее под русский язык, реализованная разработчиками соответствующей лаборатории «Сбера», стала популярной в этом году. Понятно, что большинство сообщений в социальных сетях были типа: «смотрите, на что Сбербанк тратит наши (государственные) денежки», и, тем не менее, иллюстрации «художественных» нейросетей начали появляться, а цифровые художники даже стали использовать лучшие из вариантов в своей работе. Так что выпуск ruDALL-E можно назвать самым ярким событием российской индустрии искусственного интеллекта за 2021 год.
