Борис Литвинов (l_boris) wrote,
Борис Литвинов
l_boris

Categories:

В Новосибирске создают искусственный интеллект

О том, насколько близко человечество подошло к созданию так называемого искусственного интеллекта, рассказывают аспирант Института ядерной физики им. Г. И. Будкера СО РАН Александр Макеев и аспирант Томского политехнического университета Арсений Фомин - основатели проекта «ArtMind».

- Сейчас искусственным интеллектом называют самые разные вещи. Что все- таки это такое?

Арсений - Это понятие сейчас слишком раскручено. В нашем понимании «искусственный интеллект» – это программа, которая, в первую очередь, может обрабатывать информацию подобно тому, как это делает человеческий мозг, а во вторую – демонстрирует разумное поведение. Есть некоторые задачи, с которыми мы с вами справляемся достаточно легко, но у компьютера они вызывают большие трудности. Именно для таких задач и создаётся наша система.

Александр - Наша команда разделяет три класса интеллектуальных задач: во-первых, задачи классификации: на вход приходят различные сигналы, которые нужно структурировать. Сюда относится распознавание образов, жестов, речи. Второй класс – задачи прогнозирования: накопив определённый опыт, мы сможем сказать, как классифицированные объекты – предметы, вещи, события – связаны, то есть установить причинно-следственные связи как во времени, так и в пространстве. Например, кружка без ручки не существует. Соответственно, если мы видим кружку, прогнозируем ручку. То есть когда мы видим часть картины, можем додумать, что там на другой половине. Третий класс задач – это принятие решений при недостатке или избытке информации. В данном случае речь идёт о выборе из возможных прогнозов того, который наиболее благоприятен. Например, робот решает, как поступить, чтобы не упасть. Сейчас это делается на основе решения дифференциальных уравнений высокого порядка, что может быть довольно ресурсоёмким. А если система будет интуитивно чувствовать правильное действие, то есть принимать решение, как человек, то производить такие сложные вычисления уже не нужно.

Арсений - Соответственно, мы занимаемся подходами BICA (Biologically Inspired Cognitive Architectures), то есть такими моделями, чьё устройство соответствует мозгу. Общей теории, как функционирует мозг, не существует. Тем не менее есть большое количество моделей с разной степенью приближенности к мозгу по архитектуре и особенностям поведения, вот одной из них мы как раз и придерживаемся.

- Расскажите о ней подробней. В чем её суть?

Арсений - Основную мыслительную деятельность осуществляет кора головного мозга. Она состоит из областей, отвечающих за обработку разных сигналов, эти области в свою очередь состоят из колонок нейронов. Все они объединены в иерархию. Например, сигнал, поступающий на сетчатку глаза, сначала обрабатывается первичной зоной, потом поступает во вторичную область. То есть в разных своих участках мозг оперирует с информацией разной степени абстракции, что позволяет хранить её очень компактным и удобным для анализа образом. Кроме того, кора мозга – очень гибкая. Если мы теряем какой-то орган восприятия, то часть коры, ответственная за обработку информации от него, переспециализируется. Это говорит о том, что в основе работы мозга лежит один и тот же алгоритм, который обрабатывает любую информацию универсальным образом.

Александр - Изначально головной мозг не содержит никакой информации. Сенсоры считывают информацию с окружающей среды, которую мозг сначала просто «слушает». Кроме того, у человека существует так называемый «старый мозг».

Арсений - «Старый мозг» - это часть мозга, которая нужна для обеспечения нашей жизнедеятельности, поддержки внутренней работы органов. Но более интересно то, что в ней содержится набор шаблонов поведения, тривиальных рефлексов. Кора головного мозга помимо того, что обрабатывает сигналы входящей информации, также воспринимает сигналы «старого мозга», оба потока для неё равноценны. Например, «старый мозг» шлёт сигнал подвигать рукой, мозг воспринимает этот сигнал и видит, что рядом что- то задвигалось и понимает, что между этими событиями есть связь. Образуется цельная картинка.

Александр - На основе подобных моделей мозга можно создавать не только искусственные реализации интеллекта, но и разрабатывать эффективные образовательные программы для школ, университетов. Или можно сделать очень удобные инструменты. Например, с компьютером мы взаимодействуем посредством монитора, клавиатуры, мышки. Этот интерфейс казался раньше довольно странным. Понимая, как работает мозг, можно сделать новые инструменты, которыми можно будет легко научиться пользоваться, например, новую клавиатуро-мышку. Есть ещё одна интересная особенность нашего мозга, про которую мы ещё не говорили. Это то, что он занимается постоянным прогнозированием. Есть классический пример: каждый день Вы приходите домой, и открываете дверь. Однажды кто- то пришел и сделал дверь в 100 раз легче, как быстро вы поймете, что стало что- то не так?

- Думаю, достаточно быстро.

Александр - Человек поймёт это быстро. А робот, открывающий дверь и прокручивающий в своей голове все алгоритмы открывания, должен проверить много параметров, чтобы понять, что что-то не так. И изменение веса двери он поймёт, если это есть в его алгоритме. А человек прогнозирует свои решения. Он предполагает, какую силу надо приложить, чтобы открыть дверь. Этот план действий спускается по иерархии вниз и на каждом уровне этот прогноз присутствует. То есть, открывая дверь, мы каждую секунду проверяем, совпадают ли данные с нашим прогнозом или нет. Если прогноз хоть чуть- чуть не оправдался, в том месте, где это произошло, возникает тревожный сигнал, который потом поднимается по иерархии до сознания.

- Если всё настолько понятно, в чём тогда сложность создания машины, которая будет мыслить, как человек?

Александр - Проблема довольно большая. Никто не знает, какой именно алгоритм работает в этих нейронных столбиках. То есть люди строят догадки, математические теории. Одну из таких моделей мы выбрали в качестве основы – математическую модель Джеффа Хокинса. Есть прототипы, которые решают узкие задачи, например, распознавание образов. То есть интеллектуальные задачи, которые я называл в начале, решаются и сейчас. Но мы стараемся создать систему, решающую более широкие классы задач, например, классифицирующую как звук, так и изображения.

- Как можно будет использовать вашу программу, когда она будет готова?

Александр - Сейчас актуальная задача – беспилотный автомобиль или система помощника для водителя. Уже есть системы, которые останавливают машину, если видят на пешеходном переходе человека, но хотелось бы, чтобы эта система была дешевле, а алгоритмы, который в ней применяются, более гибкими. Например, она бы не сработала, если бы перед машиной несли стекло. К самообучающейся системе можно было бы подключить сколько угодно датчиков: видеокамеру, сонары (приборы, сканирующие путь впереди или вокруг машины). Машина была бы уже почти живым существом и могла бы помогать водителю. Есть ещё важная задача, которой занимаются в рамках этой математической модели — прогнозирование погоды. Земной шар тоже можно снабдить сенсорами-датчиками, как существо, которое будет чувствовать, что происходит в разных его районах. Сделать сеть из датчиков, обучить систему по уже имеющимся данным. Она сможет предсказывать погоду на неделю или на год. С разной, конечно, точностью.

- В вашем проекте задействовано много людей?

Александр - Нет, у нас не очень большая команда, сейчас нас 12 человек и мы располагаемся в двух городах – Новосибирске и Томске. Научным руководителем нашего проекта является заведующей лабораторией распознавания изображений Томского политехнического университета кандидат технических наук Владимир Григорьевич Спицын. Также мы налаживаем научные связи в Новосибирске, периодически встречаемся с ведущим научным сотрудником Института математики им. С. Л. Соболева доктором физико-математических наук Евгением Евгеньевичем Витяевым, планируем провести несколько презентаций по проекту в институтах СО РАН.

- Многие люди опасаются, что искусственный интеллект может насколько хорошо обучиться, что превзойдёт своего учителя – человека и решит его захватить. Есть ли какие- то основания для подобных страхов?

Арсений - Искусственный интеллект будет работать, как мозг, но не сможет так же ощущать окружающий мир. Он будет лишен человеческих мотиваций, амбиций, зависти. Для человека чувства обеспечивает «старый мозг», а у машины подобного органа не будет.

Александр - Возможное выступление машины против человека достаточно легко предотвратить. Достаточно просто ограничить и четко задать область применения.


ArtMind = Artificial Mind (англ. — искусственный интеллект) — проект, занимающийся разработкой программы, которая могла бы решать задачи классификации, прогнозирования и принятия решений. Работа программы основана на комплексе идей, взятых из передовых математических моделей обработки информации в коре головного мозга человека. Начат в июне 2009 года. Команда проекта насчитывает 12 человек из Томска и Новосибирска.
sibkray.ru/news


Tags: ИЯФ, СО РАН
Subscribe
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

  • 2 comments