О быстром развитии искусственного интеллекта не говорит только ленивый. Мы решили тоже затронуть эту актуальную тематику и узнать точку зрения ученых ЮФУ, что же из себя представляет искусственный интеллект, и стоит ли бояться в ближайшем будущем борьбы человечества с искусственным сверхразумом. Для этого к обсуждению темы пригласили нейрокибернетика, IT-специалиста, психолога и студента – представителей разных возрастных категорий и направлений деятельности.

Нейрокибернетик об искусственном интеллекте

Борис Владимирский, доктор биологических наук, профессор физического факультета, ведущий сотрудник Центра нейротехнологий ЮФУ отметил, что искусственный интеллект – это новая область исследований, в которой реализуется новый подход к понимаю процессов мышления.

«Человек способен решать задачи самого различного типа менее чем за 0,5 с, что соответствует примерно 100 шагам вычислений. Самые совершенные программы для решения аналогичных задач требует сотен тысяч и миллионов шагов вычислений. Подавляющее число ЭВМ – машины последовательного действия, а мозг – устройство параллельное. Однако в последние десятилетия появились новые параллельные архитектуры и для компьютеров. В нашей стране такие архитектуры были предложены и реализованы под руководством академика А.В.Каляева, много лет работавшего в Таганрогском радиотехническом университете, ныне Инженерно-технологическая академия Южного федерального университета. Разработка алгоритмов для таких архитектур является важным направлением в искусственном интеллекте, а базируется она на гипотезах о механизмах, которые использует мозг для выполнения параллельных вычислений», - рассказал Борис Михайлович.

Разработчик об искусственном интеллекте

О сегодняшнем и завтрашнем дне направления развития искусственного интеллекта и его использовании рассказывает кандидат технических наук, доцент кафедры систем автоматизированного проектирования ИКТИБ ИТА ЮФУ Юрий Кравченко.

Как пояснил специалист, IT-сфера проникла во все области производства и науки, и с каждым годом требует больше таких специалистов, которые бы составляли программы, управляющие этими ИТ-технологиями. Программисты используют уже имеющиеся инструменты, не важно это искусственный интеллект, машинное обучение, либо языки программирования (процедурные, сценарные, командные и т.д).

«Развитие искусственного интеллекта – это новые методы, направленные на моделирование отдельных функций человеческого мозга. Почему отдельных, потому что, когда в середине прошлого века появилось понятие «искусственный интеллект», изначально ученые были нацелены на создание полнофункциональной модели мозга человека, но затем, углубившись в эту междисциплинарную проблематику, поняли, что такую модель в ближайшем будущем создать невозможно. То есть, какие бы роботы не были на данный момент, их функционал по рассуждениям, по принятию решений ограничен. Они могут выполнять отдельные задачи. Например, боевой робот знает какие-то свои специальные функции, как ему принимать решения в той или иной боевой обстановке, робот-транспорт владеет картами, может прокладывать маршрут, понимает дорожную разметку, но заставь его сделать что-то из смежной области задач, он уже не сможет. Роботы, которые задействованы в поисковых системах, обрабатывающие наши запросы (Яндекс, Гугл), имеют свою направленность. А вот единой модели, которая бы смогла воспроизвести наш мозг нет, и в ближайшее время не появится», - объяснил Юрий Кравченко.

По словам ученого, в связи со всем этим появилось направление, как подмножество искусственного интеллекта, машинное обучение. Именно в рамках машинного обучения развиваются различные направления разработки интеллектуальных методов и алгоритмов. Например, гроссмейстеры играют в шахматы с компьютером, и до сих пор человек имеет теоретический шанс победить машину. Почему? Ответ здесь прост. У компьютера нет времени на проверку всех возможных вариантов развития игры. Игра в шахматы – трансвычислительная задача, дерево ходов которой состоит из почти 120 миллионов узлов.

Второе направление – развитие аппаратной базы, появление новых компьютеров, работающих на новых принципах, которые передают информацию не электрическим током, а, например, световым лучом.

«Конечно, о захвате роботами Земли речи не идет. Думаю, развитие искусственного интеллекта зависит от человека, который будет закладывать в него функционал. Чем больше будет поставлено препон на пути алгоритмического, программного сбоя, тем скорее всего это и не произойдет. Чем больше будет «предохранителей» от несанкционированных действий робота придумано, тем надежней будет его использование», - рассказал Юрий Кравченко.

Методы искусственного интеллекта, отметил специалист, играют важную роль в развитии программирования. Сейчас мы живем в мире Big Data, где объем информации, требует обработки петабайтов, эксабайтов и т.д, такие объемы в однопроцессном режиме не решаются, для них необходимы параллельные потоки, которые в свою очередь требуют особых ресурсозатрат, выделяющих большое количество тепла. Компании тратят огромные средства на системы охлаждения. Методы искусственного интеллекта должны в ближайшем будущем исправить эту ситуацию, но пока еще эта задача до конца не решена, потому что виртуально распараллелить выполняемые информационные процессы достаточно сложно. Если получится виртуально распараллеливать потоки, не нужно будет столько аппаратных параллельных линий, серверов, разных облачных кластеров, все это будет гораздо дешевле и при этом более эффективно.

По словам Юрия Кравченко, там, где ведется работа с большими данными, например, в математике, экономике, исследовании космоса необходима помощь искусственного интеллекта.

«Возьмем космические исследования: цифровой телескоп делает каждую секунду снимки космоса, и машины, которые использовались еще несколько лет назад, эти снимки обрабатывали с опозданием в месяц. Из-за такой задержки пропускались важные научные открытия. Сейчас для обработки данных большой размерности используют суперкомпьютеры, позволяющие обрабатывать такие информационные объемы в реальном масштабе времени. Полагаю, дальнейшее развитие методов искусственного интеллекта должно дать возможность ученым получать эффективные решения сложных задач современности за полиномиальное время», - подытожил спикер.

Студент ЮФУ об искусственном интеллекте

Магистрант Института высоких технологий и пьезотехники Южного федерального университета Евгений Дранкин представил свою точку зрения на данную тематику

Как рассказал Евгений, понятие искусственного интеллекта и нейронных сетей — это не изобретение современности, как порой многие думают. Первые математические модели нейронных сетей были разработаны ещё в середине XX века, но большое распространение они начали получать только в настоящий момент в силу того, что вычислительные возможности компьютеров многократно выросли.

«Ещё не так давно нейронные сети решали простейшие задачи классификации, а в настоящий момент на основе нейронных сетей созданы различные инструменты оптимизации бизнес-процессов, системы распознавания голоса и текста, качественные предсказывающие алгоритмы и также они всё большую применимость получают в научных сферах деятельности. Уже сейчас внедрение нейронных сетей в бизнес-процессы компаний показали высокую эффективность, зачастую многократно сократив трудозатраты, увеличив лояльность клиентов и, вследствие чего, увеличив доходы компаний. Но есть и обратная сторона этой медали: не мало людей уже в настоящий момент были заменены нейросетями и с каждым годом этот тренд будет усиливаться», - отметил магистрант ЮФУ.

По словам спикера, технологический прорыв человечества за последние десятилетия поражает, и мы всё ближе к движемся к созданию сложного искусственного интеллекта, который заменит собой огромное количество современных профессий, но в тоже время откроет обширные возможности в будущем. Не зря в настоящий момент объёмы инвестиций в исследования и разработку новых систем искусственного интеллекта растут большими темпами. Многие сейчас понимают, что искусственный интеллект — это «новое электричество» современности и если не начать его производить, то можно остаться «за бортом» цивилизации.

«Конечно, системы искусственного интеллекта уже ворвались в нашу жизнь, в том числе и в научную сферу деятельности, помогая выдвигать гипотезы и получать на них достаточно скорый ответ, не занимаясь анализом всех данных вручную, что ускоряет научно-технический прогресс и открывает всё больше и больше новых горизонтов», - заключил Евгений Дранкин.

фото из открытых источников