Искусственный интеллект: Научное содержание, тенденции, мнения и мифы.
Серию лекций на Неделе Искусственного интеллекта Vladivostok AI Week 2021 открывал Городецкий Владимир Иванович, д.т.н, профессор, член Российской ассоциации искусственного интеллекта, ведущий научный сотрудник АО "Эврика", г. Санкт-Петербург. Доклад ученого назывался «Искусственный интеллект: Научное содержание, тенденции, мнения и заблуждения». Более 30 лет Владимир Иванович реализует проекты в сфере искусственного интеллекта и является популяризатором этого научного направления. Основным источником информации для научно-популярных лекций помимо собственного опыта служат ведущие конференции в области AI (Artificial Intelligence), книги, статьи и личное общение с ведущими исследователями разных стран:
-В октябре 2020 года я выступал с данной темой на научной конференции. Название доклада было тем же, а вот содержание существенно обновилось. Каждый год в области искусственного интеллекта происходят существенные перемены. Я рекомендую принимать это во внимание всем, кто желает быть в тренде.
Уже 30 стран мира разработали планы развития искусственного интеллекта (Сингапур, Франция, Китай, Дания и др.). В 2019 году в России была утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта до 2030 года. Интересно, что в этой стратегии в понятие «искусственный интеллект» заложено нечто большее, чем бизнес-определение. Там появились термины «знания» и «способности», в противовес «функциям» и «задачам». Это признание возможностей искусственного интеллекта, зеленый свет новым технологиям глубокого обучения, создания гибридных нейросетей, самоорганизующегося интеллекта и др. Об этих и многих других любопытных, многообещающих фактах рассказал Владимир Иванович:
-Искусственный интеллект - это драйвер прогресса, о котором говорят все: IT-специалисты, инвесторы, государственные структуры, журналисты. Мы живем в уникальное время, когда нашу страну зацепила волна роста технологий. Обычно это проходило мимо России. В связи с большими инвестициями в ближайшие 5 лет ожидается мощный скачек в развитии технологий в области ИИ, которые станут индустриально применимы.
В докладе ученый представил структуру, взаимосвязи, которые сложилась вокруг искусственного интеллекта, как междисциплинарной науки. В нем используются результаты многих наук, например, практически весь спектр кибернетики, математики, статистики, компьютерных наук, коммуникаций, психологии, физиологии, биологии, нейробиологии, философии сознания, информатики мозга и др. Это стирает границы между направлениями и создает коллаборацию ученых из разных научных сфер.
В академических кругах системы искусственного интеллекта с самого начала называют системами, основанными на знаниях. Именно знаниям, их получению, представлению, обработке посвящена часть лекции Владимира Ивановича. В тоже время, как отметил лектор, мы наблюдаем изменения в подходе к исследованиям. Теперь гипотезы не выдвигаются, а определяются из результатов обработки знаний. Кроме того, развитие науки Data Science позволило ИИ выйти на новый следующий уровень и усилило роль знаний в ИИ. Теперь ИИ используется в различных областях, в которых ранее не применялся. Нейросети и большие данные обозначили научную революцию во всех науках.
-Потенциал больших данных до конца не осознан. В этой сфере много проблем, а значит и возможностей. Очевидный вывод заключается в том, что большие данные увеличивают ценность знаний и помогают лучше понять, что такое знания. Мы совершаем прорыв, как Ньютон, когда он применил данные наблюдений разных астрономов и сформулировал «Закон всемирного тяготения». Можно сказать, что он был первым «специалистом в дата-сайентист», -объясняет Владимир Иванович.
По мнению лектора, могут быть выделены следующие активно развивающихся направления ИИ:
- -робастное машинное обучение по несбалансированным выборкам гетерогенных данных (очень тонкая задача, в которой пока все только ошибаются),
- -создание семантических моделей глубокого обучения (создание гибридных нейросетей, развитие «онтологической семантики глубокого обучения»),
- -обнаружение причинно-следственных зависимостей и поиск объяснений,
- -распределённый ИИ и групповое управление,
- -распределённые методы обнаружения связей и зависимостей в данных и машинного обучения с сохранением конфиденциальности данных («федеративное обучение»),
- -сценарный ИИ, самоорганизующийся и эмерджентный ИИ,
- -обнаружение синтетического и манипулированного контента в мультимедиа в реальном времени (DeepFake),
- -генерация обучающих выборок на многообразиях и т.д.
Владимир Иванович описал данные технологии, как индустриально применимые в ближайшие 2-5 лет. В завершающей части лекции можно узнать о мифах, которыми наполнена данная сфера и почему они появились. Подводя итоги своего выступления ученый размышлял о сверхбыстром развитии ИИ и многообещающих переменах:
-Мой доклад похож на оглавление толстой книги по научному содержанию ИИ. Учебники по ИИ имеют объем более 1000 страниц, но в них описана только малая часть. Там хранится, то что стало предметом обучения для студентов, магистрантов, аспирантов. Всё остальное – в 1000 раз больше. Научная история ИИ богата и разнообразна. Научные акценты практически полностью меняются за 2-3 года. Это говорит о быстром развитии научных основ ИИ. Тот, кто отстал в ИИ на 1-2 года – считайте, что вы отстали навсегда… -Я полагаю, что нынешняя весна ИИ продлится гораздо дольше и принесет гораздо больше научных и прикладных результатов, чем это было в прежние рассветы.
От лица всех организаторов, мы выражаем огромную признательность Городецкому Владимиру Ивановичу за участие в Vladivostok AI Week 2021. Приглашаем всех посмотреть лекцию этого знаменитого ученого в записи на странице мероприятия, либо на YouTube канале Института Информационных технологий.
