Нейросети vs человек: кто победит

В области науки и исследований нейросети уже помогают ученым анализировать и интерпретировать сложные наборы данных, проектировать и синтезировать новые материалы, а также обнаруживать закономерности, которые могут быть непосредственно связаны с новыми открытиями. Так, ученые из Петрозаводского государственного университета с зарубежными коллегами разработали алгоритм на базе искусственного интеллекта. Программа позволяет оперативно определить присутствует ли в организме человека инфекция SARS-CoV-2.

― Необходимо ли готовить специалистов с новым мышлением, с творческим началом?
— Профиль подготовки в нашей Высшей школе называется «математика и компьютерные науки». Наши выпускники умеют применять математические методы для решения различных прикладных задач, сформулированных в форме алгоритмов обработки информации и управления. При этом высокие баллы по ЕГЭ не гарантируют, что после первого семестра студента не отчислят. Мы особо ценим студентов, старающихся глубоко разобраться в сути изучаемых предметов, а это программирование, математика и физика. При составлении программы обучения бакалавров и магистров мы исходим из того, что «понимание принципов освобождает от знания множества фактов». Принципов мало, и они, как мы говорим, «политехнически» зависимы. Наш абитуриент должен обладать широким кругозором и уж точно знать, что такое машина Тьюринга, хотя этого вопроса в программе по ЕГЭ нет. Если исходить из того, что предмет компьютерных наук — информация, то понятно, почему медицина, нейробиология и генетика являются важной сферой проводимых нами исследований с фокусом на методы машинного обучения, обработку на суперкомпьютерах больших объемов данных и технологии ИИ.
Каждую студенческую группу в нашей Высшей школе мы стараемся превратить в творческий коллектив, способный использовать полученные знания для проведения исследований с использованием суперкомпьютеров, а результаты оформить в научную работу, в которой ясно изложить свои представления об изучаемом объекте.
Наша цель амбициозна — научить студентов и суперкомпьютеры решать задачи. Интеллект и человека, и компьютера мы рассматриваем с общей точки зрения как умение решать «обратные задачи», для регуляризации которых используются методы объяснительного интеллекта.
Важную часть математического образования, которое мы даем нашим студентам, составляют статистика и топология. Топологический анализ данных — одна из перспективных технологий машинного обучения, которую мы успешно применили в проекте с Роспатентом при создании системы патентования трехмерных компьютерных моделей. Другой аспект использования топологии — это совместная работа с физиками по созданию макетного прототипа топологического квантового компьютера, работающего при комнатной температуре. В каком-то смысле наш мозг также можно рассматривать как топологический квантовый компьютер, реализующий непрерывный каскад обратимых вычислений в памяти, что позволяет обеспечить беспрецедентную удельную энерговычислительную эффективность и скорость обучения, которая на несколько порядков превосходит возможности современных суперкомпьютеров.

— К вам обращаются медицинские учреждения за разработками. Какие основные задачи они ставят?
— Медиков интересует обоснование принимаемых диагностических решений, основанных на обработке данных, имеющих большую «пространственно-временную глубину». Мы обучаем медицинские системы ИИ анализировать различные клинические данные в форме таблиц, данных КТ и МРТ, которые непосредственно связываются с генетическим паспортом пациента. Мне лично очень нравится наша вовлеченность в проблематику современных медицинских исследований, где востребовано уникальное сочетание мультимодальности данных, концептуальность процесса обучения и генеративный характер принимаемых решений. Сейчас мы работаем с коллегами из Национального медицинского исследовательского центра имени В. А. Алмазова над применением технологий объяснительного интеллекта для создания нового поколения интеллектуальных систем поддержки принятия врачебных решений и внедрения методов концептуального машинного обучения, объединяющих индуктивные и дедуктивные процедуры для оценки причинно-следственных эффектов выбранной стратегии лечения.

Но, несмотря на все возможности нейросети, руководители и менеджеры всё-таки играют ключевую роль в принятии стратегических решений в компании. Опять же за счёт своего опыта и живого понимания о том, что нужно клиенту, ведь полностью понять человека сможет только человек.

Нейросети помогают создавать индивидуальные учебные планы для студентов и обеспечивать обратную связь в режиме реального времени. Например, еще в 2017 году был создан проект Parla – приложение для изучения английского языка, в работе которого задействован искусственный интеллект. Сервис адаптируется под ученика и учится вместе с ним. Уже на этапе регистрации в приложении программа может анализировать данные из соцсетей и предлагать индивидуальную программу обучения, основанную на интересах конкретного человека. Таким образом, пользователь получает информацию, максимально соответствующую его потребностям и целям.

Например, российская компания анонсировала запуск аналога нашумевшей по всему миру нейросети ChatGPT – SistemmaGPT. Основной задачей модели является интеграция искусственного интеллекта в бизнес-процессы. Нейросеть может проводить анализ больших объемов данных и находить инсайты, общаться с клиентами в виде виртуального помощника, создавать персонализированную систему рекомендаций, автоматически обрабатывать заказы и входящие звонки, управлять складом и многое другое.

Согласно исследованию McKinsey Global Institute, к 2030 году около 30% всех рабочих мест в мировой экономике могут быть автоматизированы. В то же время, новые отрасли и профессии, связанные с искусственным интеллектом, могут компенсировать потери рабочих мест в других сферах.

Нейросеть – модель искусственного интеллекта (AI), имитирующая структуру и функционирование человеческого мозга. Она состоит из множества взаимосвязанных узлов, которые обрабатывают информацию и обучаются на основе полученных данных. Это позволяет нейросетям адаптироваться и интегрироваться в следующие сферы жизни человека:

Однако, несмотря на все свои достижения, нейросети вряд ли смогут полностью заменить человека. Человеческие качества, такие как эмоции, чувства и креативные способности, делают человека уникальным и незаменимым во многих сферах деятельности. Например, дизайнеры до сих пор остаются незаменимыми в нашей команде. Так как умение находить индивидуальный подход к каждому заказчику и создавать качественные дизайн-решения до сих пор подвластно только человеку с гибким мышлением.

― Владимир Сергеевич, начнем с вопроса, ясного специалисту, но малопонятного для других. Что такое искусственный интеллект?
— Это технология использования вычислительных машин для получения новых знаний. Мозг также многим представляется как некоторая машина. Вопрос в том, можно ли такую машину сделать? Ответа ни у кого пока нет, но проблема, о которой мы говорим, имеет давнюю историю и именно с ее обсуждения начались все компьютерные науки.
Ставшая уже классической, основополагающая статья «Вычислительные машины и интеллект» на эту тему написана Аланом Тьюрингом в 1950 году. Вопрос: «Может ли машина мыслить?» Тьюринг как математик сформулировал точнее — может ли модель алгоритма вычислений, известная в настоящее время как машина Тьюринга, совершать действия, не отличимые от обдуманных действий человека? Сам он считал, что сконструировать машину Тьюринга — это создать алгоритм вычисления значений функции, а затем этот алгоритм записать на языке машины Тьюринга. Из сказанного ясно, что машина Тьюринга, а значит, и все современные компьютеры принципиально отличаются от человеческого мозга тем, что все их действия точно «запрограммированы», причем содержание самих действий в процессе работы не меняется.
А вот что написал американский математик, один из основоположников кибернетики и теории искусственного интеллекта Норберт Винер в 1964 году: «Опасность не в машинах, которые становятся все больше похожими на людей, а в людях, с которыми обращаются как с машинами».
Когда мы говорим об искусственном интеллекте (ИИ), надо понять, какой смысл несет слово «интеллект» и в каком смысле интеллект является «искусственным»? То, что нейробиологи называют мыслью, является объективной, но невычислимой реальностью. Более того, ваши мысли как участника нашей беседы для меня не являются и физической реальностью. Тьюринг выдвинул гипотезу, что все объекты и процессы физической реальности могут быть вычислены на «машине Тьюринга», если записать точную последовательность математических операций или алгоритм вычислений. Гедель и Чёрч показали, что существуют алгоритмически невычислимые сущности. Можно ли вычислить с помощью алгоритмов ваши мысли? Очевидно, что нет. Компьютер — не мыслящий субъект, но человека можно превратить в машину в том смысле, что все его действия будут алгоритмически предсказуемы. Как предупреждал Н. Винер: «Мир будущего будет постоянной и упорной борьбой с ограничениями интеллекта людей». То же, что мы пытаемся моделировать с использованием систем ИИ, есть процесс интерполяции обучаемых данных как программ вычислений на машине Тьюринга. Но особенность любых методов интерполяции в том, что чем больше точек используется для построения полинома, тем больше ошибка интерполяции между точками. Классический пример: нейронную сеть обучали различать кошек и собак на основе обработки 10 тысяч фотографий тех и других животных, а затем на вход системы подали тестовый пример — кошку с ошейником. Предобученная искусственная нейронная сеть определила животное как собаку, потому что практически у всех собак есть ошейник. Все современные технологии ИИ построены не на анализе причинно-следственных связей, а на основе вычисления статистических корреляций, что не позволяет строить логически обоснованные выводы.

Несмотря на успехи в этой области, нейросети не могут полностью заменить преподавателей, так как человеческий контакт и живое взаимодействие – важные аспекты образовательного процесса. Тем не менее, они могут стать помощниками как для учителей, так и для учеников, освобождая время для занятий на индивидуальной основе.

Нейросети используют в медицине по всему миру, и Россия – не исключение. Сегодня они становятся полноценными помощниками российский врачей, помогая прогнозировать развитие заболеваний и аномалий, обрабатывать и расшифровывать снимки лучевых исследований, анализировать генетические данные для выявления предрасположенности пациента к заболеваниям, а также определять наиболее эффективное лечение, дозировки лекарств и возможных побочных действий.