Доктор наук Леонид Ясницкий: как искусственный интеллект меняет социальную реальность

Профессор Леонид Ясницкий — один из ведущих исследователей в области нейросетевых технологий. Фото предоставлено пресс-службой Пермского университета
Профессор Леонид Ясницкий — один из ведущих исследователей в области нейросетевых технологий. Фото предоставлено пресс-службой Пермского университета.

Нейрокомпьютеры входят в социальные технологии на правах незаменимых помощников и серьезных средств контроля. Определение прочности брачных уз и тотальный сбор персональных данных, оказание психологической помощи и замещение человеческого интеллекта – во многих сферах искусственный интеллект справляется не хуже человеческого.

Накануне XV Всероссийской научной конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» корреспондент Теплицы в Перми поговорил с Леонидом Ясницким, одним из ее участников и ведущих специалистов в этой области. Доктор технических наук, профессор Пермского государственного и Пермского государственного технического университетов рассказал, как исследование нейросетей превратилось из лженауки в одно из самых перспективных направлений и как искусственный интеллект меняет социальную реальность.

– Леонид Нахимович, даже при поверхностном знакомстве с темой можно понять, что нейронные сети активно используются уже сегодня. В каких областях, с вашей точки зрения, эти технологии способны вызвать настоящей прорыв в ближайшем будущем?

– Прорыв наблюдается уже сейчас. Государственные и коммерческие фонды раздают гранты. Мы, например, получили грант на создание системы медицинской диагностики. Вообще, в сфере медицины появляется множество публикаций, связанных с нейросетями. Прорыв происходит в тех областях, в которых обычные детерминированные методы не работают, например, в гуманитарных науках. Лично я возлагаю большие надежды на психологию.

Примерно 60 лет назад нобелевский лауреат Герберт Саймон сделал серию предсказаний о будущем искусственного интеллекта. В частности, он сказал: в ближайшие десять лет компьютер завоюет титул чемпиона мира по шахматам. Это сбылось: программа однажды обыграла Гарри Каспарова и продолжает выигрывать в других поединках.

Второе предсказание: искусственный интеллект докажет важные математические теоремы. Тоже сбылось: программа «Логик-теоретик» открыла и доказала несколько теорем.

Еще по теме: Dextro: искусственный интеллект против пыток в полиции

Третье предсказание: большинство методик в психологии примет вид компьютерных программ. Это предсказание до сих пор не сбылось, но должно сбыться. Обязательно произойдет прорыв, и я думаю, что нейросети займут первое место.

Последняя глава моей книги «Интеллектуальные системы» посвящена прогнозам будущего искусственного интеллекта. Один из прогнозов касается как раз психологии, другие – областей диагностики технических устройств, медицины и так далее.

Человеческий нейрон под увеличением. Фото: Wikipedia (CC)
Человеческий нейрон под увеличением. Фото: Wikipedia (CC).

– В одном из исследований, результаты которого будут представлены на конференции, высказано предположение о том, что современный нейрокомпьютер является «небелковым носителем сознания». Что вы думаете о близости нейрокомпьютеров концепциям искусственного интеллекта?

– Сами нейрокомпьютеры – это модели мозга, причем на структурном и функциональном уровнях. Мозг состоит из огромного количества нейронов. Так, сначала (при создании нейрокомпьютера) строится модель нейрона: входные и выходные сигналы, механизм возбуждения нейрона и так далее.

Потом математические модели нейронов соединяются между собой, через них пропускают электрический ток, и здесь начинают действовать те законы, которые ранее открыли биологи. Как следствие, такой искусственный мозг приобретает свойства объекта моделирования – способности к обучению, обобщению, прогнозированию, даже интуиции (в книге я доказываю существование этого свойства).

– В каких формах нейронные сети могут быть использованы рядовыми пользователями?

– Я могу сказать про работы пермской школы. Есть сайт Пермского отделения Научного совета РАН по методологии искусственного интеллекта. Там, в разделе «Проекты», размещены ссылки на несколько программ, доступные обычным пользователям. Одна из них – система диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. Она, в частности, позволяет прогнозировать риск возникновения заболевания в течение следующих 10-15 лет.

Эта программа создавалась 15 лет, она обучена на данных вскрытия, то есть подтвержденных диагнозах. Вы можете ввести информацию о себе, ответив на разные вопросы. Система, во-первых, оценит ваше нынешнее состояние, поставит диагноз, как врач, а во-вторых, сможет показать, что с вами будет, скажем, через десять лет (достаточно увеличить возраст).

Так человек может сделать самообследование. Попробуйте изменить (в программе) свой образ жизни, например, закурить, перестать соблюдать диету и заниматься спортом – можете увидеть, какие проблемы вас ожидают в 50 лет. Это и есть искусственный интеллект: система усвоила закономерности на живых примерах.

Сервис «Диагностика сердечно-сосудистых заболеваний» на основе нейросетей. Проект Пермской научной школы искусственного интеллекта. Снимок экрана
Сервис «Диагностика сердечно-сосудистых заболеваний» на основе нейросетей. Проект Пермской научной школы искусственного интеллекта. Снимок экрана.

– Каковы, с вашей точки зрения, этические ограничения в использовании нейронных сетей?

– Сложный вопрос, и каждый решает его по-своему. Например, моего друга, профессора Олега Пенского, приглашают в Норвегию в качестве специалиста по математической теории эмоциональных роботов. Ему предлагали за хорошие деньги заниматься созданием роботов для одиноких мужчин: машин, которые могли бы заменить женщин. Он отказался как раз по этическим соображениям. Скорее всего, с прогрессом бороться бесполезно. Атомную бомбу все равно создали, и здесь создадут, никого не спросят.

– Используются ли нейросети при обработке колоссальных объемов персональных данных, которые сегодня активно собирают государственные структуры и корпорации?

– Это уже происходит вовсю. Google постоянно объявляет о колоссальных проектах, в которых используется информация, накопленная социальными сетями. Нейросети – идеальный инструмент для решения таких задач, для обработки больших данных.

Еще по теме: Международные фонды пожертвовали 27 млн долларов на изучение искусственного интеллекта

В наше время накопились колоссальные объемы информации. Как с ними обращаться, как извлекать из них знания, человек не в состоянии понять. Во многих фирмах есть массивы данных, которые ждут обработки.

Поэтому разрабатываются системы принятия решений – свои для каждой фирмы: какую политику избрать, какие товары продавать и так далее. На государственном уровне прогнозируются сценарии поведения других государств.

Приложение Prizma, работающее на основе самообучающейся нейронной сети. Фото: Wikipedia (CC)
Приложение Prizma, работающее на основе самообучающейся нейронной сети. Фото: Wikipedia (CC).

– Многое ли изменилось в этой научной области с тех пор, как вы начали ею заниматься?

– Хороший вопрос. Когда я начал ею заниматься, это считалось лженаукой. Во времена моего учителя те, кто занимался кибернетикой, считались врагами народа. Слава богу, я не застал ту эпоху. Тем не менее помню, как мои друзья шутили надо мной: вот начал заниматься какими-то гаданиями, чтобы рассчитывать пуски ракет. Несерьезной эта наука считалась. Потом буквально на глазах она стала востребованной, и теперь является самой популярной областью.

Я делаю такой анализ на вступительных лекциях. В разные времена оказывались востребованными те или иные науки. Во времена Пифагора была востребована геометрия, во времена Жюль Верна – механика, в период изобретения атомной бомбы – физика. Сейчас нейросети стали самым перспективным направлением в сфере искусственного интеллекта.

Мне повезло, что я попал в эту область. Когда я начинал заниматься ею, имел неприятности, а сейчас буквально разрываюсь на части, не знаю, в каком вузе сократить нагрузку. Отношение изменилось с точностью до наоборот. Теперь ни на что не жалуемся.

– Судя по тезисам к предстоящей конференции, эта область по-настоящему междисциплинарна: к ней обращаются представители медицины, химии, механики…

– Да, наверное, это самая междисциплинарная область, после философии (смеется). В сущности это раздел математики, а математика тоже междисциплинарна. В данном случае речь идет об обработке статистики, которая есть везде.

Впрочем, существуют области, в которых применение этих методов неэффективно. Это хорошо формализуемые науки такие, как физика. Там действуют очень конкретные законы, и те модели, которые можно построить с их использованием, оказываются точнее. Поэтому мы не говорим, что всесильны.

Текст: Павел Катаев

Дополнительная информация по теме:

Проекты Пермской научной школы искусственного интеллекта

Статья «Диагностика и прогнозирование течения заболеваний сердечно-сосудистой системы на основе нейронных сетей»

Гид по нейросетям: Сервисы, позволяющие испытать возможности машинного обучения