Николай Золотых: могут ли машины мыслить, и как их этому научить

Николай Золотых, профессор Национального исследовательского Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского. Фото Татьяны Паутовой.
Николай Золотых, профессор Национального исследовательского Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского. Фото Татьяны Паутовой.

Машин­ное обу­че­ние – это дис­ци­пли­на, кото­рая зани­ма­ет­ся алго­рит­ма­ми обу­че­ния. Как научить маши­ну решать зада­чи, алго­рит­мы для кото­рых слож­но запро­грам­ми­ро­вать «рука­ми»? Этот вопрос иссле­ду­ет дис­ци­пли­на «машин­но­го обу­че­ния».

О машин­ном обу­че­нии Теп­ли­це соци­аль­ных тех­но­ло­гий рас­ска­зал Нико­лай Золо­тых, док­тор физи­ко-мате­ма­ти­че­ских наук, про­фес­сор кафед­ры алгеб­ры, гео­мет­рии и дис­крет­ной мате­ма­ти­ки Инсти­ту­та инфор­ма­ци­он­ных тех­но­ло­гий, мате­ма­ти­ки и меха­ни­ки Наци­о­наль­но­го иссле­до­ва­тель­ско­го Ниже­го­род­ско­го госу­дар­ствен­но­го уни­вер­си­те­та им. Н.И. Лоба­чев­ско­го, пре­по­да­ва­тель кур­са «Машин­ное обу­че­ние».

– Николай, расскажите, что такое машинное обучение?

– На самом деле, слож­но сесть и напи­сать хоро­ший алго­ритм для реше­ния зада­чи рас­по­зна­ва­ния изоб­ра­же­ний, для син­те­за или рас­по­зна­ва­ния речи, пере­во­да тек­ста с одно­го язы­ка на дру­гой. В этом слу­чае исполь­зу­ет­ся «машин­ное обу­че­ние». Когда мы на боль­шом коли­че­стве при­ме­ров обу­ча­ем про­грам­му, даем зада­чи и даем отве­ты к ним, то маши­на сама обу­ча­ет­ся и посте­пен­но начи­на­ет решать зада­чу все луч­ше и луч­ше.

Я начал зани­мать­ся машин­ным обу­че­ни­ем до того, как это ста­ло мод­но. Курс по машин­но­му обу­че­нию я читаю с 2007 года, он был раз­ра­бо­тан по зака­зу ком­па­нии Intel. Уже тогда у них был спрос на спе­ци­а­ли­стов машин­но­го обу­че­ния и необ­хо­ди­мость в под­го­тов­ке таких спе­ци­а­ли­стов, и они обра­ти­лись ко мне.

– Над какими проектами вы работаете?

– Сей­час в уни­вер­си­те­те мы ведем боль­шой про­ект «Про­грамм­но-аппа­рат­ный ком­плекс «Кибер­серд­це»». Наш про­мыш­лен­ный парт­нер – ком­па­ния «Ниа­га­ра Ком­пью­терс», а мы отве­ча­ем за алго­рит­мы и про­грамм­ное обес­пе­че­ние.

Это про­ект, кото­рый реа­ли­зу­ет все ком­по­нен­ты, свя­зан­ные с диа­гно­сти­кой сер­деч­но-сосу­ди­стых забо­ле­ва­ний. Он состо­ит из несколь­ких моду­лей: диа­гно­сти­ка, лече­ние, рекон­струк­ция, визу­а­ли­за­ция, мобиль­ный каби­нет и дру­гое.

Тех­но­ло­гии машин­но­го обу­че­ния исполь­зу­ют­ся по край­ней мере в двух моду­лях: это рекон­струк­ция и диа­гно­сти­ка. Рекон­струк­ция – это вос­ста­нов­ле­ние трех­мер­ной пер­со­ни­фи­ци­ро­ван­ной настра­и­ва­е­мой (пара­мет­ри­че­ской) сег­мен­ти­ро­ван­ной моде­ли серд­ца паци­ен­та по дан­ным маг­нит­но-резо­нанс­ной томо­гра­фии (МРТ) или ком­пью­тер­ной томо­гра­фии, кото­рые дают набор сним­ков сре­зов орга­на чело­ве­ка, напри­мер, серд­ца.

Еще по теме: Как научить маши­ну

После созда­ния инди­ви­ду­аль­ной моде­ли мож­но будет, напри­мер, с помо­щью ком­пью­тер­но­го рас­че­та про­гно­зи­ро­вать резуль­та­ты опе­ра­ции на серд­це, назна­чать пер­со­ни­фи­ци­ро­ван­ное лече­ние и так далее.

Эта зада­ча слож­ная, она никем еще до кон­ца не реше­на, и хотя с любым аппа­ра­том МРТ постав­ля­ет­ся про­грам­ма, дела­ю­щая трех­мер­ную визу­а­ли­за­цию, но они не дают пара­мет­ри­че­ской моде­ли. И вот этой зада­чей мы зани­ма­ем­ся с помо­щью машин­но­го обу­че­ния.

Программно-аппаратный комплекс «Киберсердце», реконструкция сердца.
Про­грамм­но-аппа­рат­ный ком­плекс «Кибер­серд­це», рекон­струк­ция серд­ца.

Дру­гой модуль, где исполь­зу­ет­ся машин­ное обу­че­ние – это диа­гно­сти­ка. Имен­но этой коман­дой я руко­во­жу. Основ­ная зада­ча – опре­де­лить диа­гноз по элек­тро­кар­дио­грам­ме (ЭКГ) и дру­гим ана­ли­зам.

Конеч­но, уже сей­час аппа­ра­ты ЭКГ дают какое-то заклю­че­ние, но часто врач берет рас­пе­чат­ку ЭКГ и зачер­ки­ва­ет заклю­че­ние, полу­чен­ное авто­ма­ти­че­ски, пото­му что оно непра­виль­но. Мы как раз зани­ма­ем­ся совер­шен­ство­ва­ни­ем алго­рит­мов диа­гно­сти­ки. Для это­го мы соби­ра­ем боль­шую базу ЭКГ с диа­гно­за­ми и сотруд­ни­ча­ем с ниже­го­род­ской боль­ни­цей №5.

Про­ект начал­ся в 2016 году, он запла­ни­ро­ван на три года, но мы, конеч­но, пла­ни­ру­ем раз­ви­вать­ся и даль­ше.

– Насколько перспективно заниматься машинным обучением?

– Для того что­бы зани­мать­ся машин­ным обу­че­ни­ем про­фес­си­о­наль­но, не обой­тись без мате­ма­ти­че­ской и про­грам­мист­ской под­го­тов­ки. Сту­ден­ты инсти­ту­та инфор­ма­ци­он­ных тех­но­ло­гий, мате­ма­ти­ки и меха­ни­ки – это буду­щие про­грам­ми­сты, раз­ра­бот­чи­ки соф­та, мате­ма­ти­ки-про­грам­ми­сты.

Хоро­шие сту­ден­ты навер­ня­ка най­дут себе инте­рес­ную и высо­ко­опла­чи­ва­е­мую рабо­ту. Спрос на спе­ци­а­ли­стов по машин­но­му обу­че­нию и близ­кой тема­ти­ке в реги­оне, бес­спор­но, есть. Почти любой орга­ни­за­ции нужен спе­ци­а­лист по ана­ли­зу дан­ных (Data mining). Это не совсем машин­ное обу­че­ние, но очень близ­кая область. Типич­ная зада­ча – име­ет­ся мно­го дан­ных, из них нуж­но извлечь полез­ную инфор­ма­цию.

Сей­час про­во­дит­ся мно­го откры­тых сорев­но­ва­ний по машин­но­му обу­че­нию и ана­ли­зу дан­ных, как меж­ду­на­род­ных, так и рос­сий­ских. Ста­вит­ся зада­ча, дает­ся обу­ча­ю­щая выбор­ка, участ­ни­ки про­грам­ми­ру­ют алго­рит­мы, обу­ча­ют­ся на этой выбор­ке, а потом эти алго­рит­мы про­ве­ря­ют­ся по тесто­вой выбор­ке.

Напри­мер, есть плат­фор­ма Kaggle, на кото­рой при­зо­вой фонд неко­то­рых сорев­но­ва­ний дости­гал 100 тыс. дол­ла­ров и выше. Наши сту­ден­ты тоже участ­ву­ют в таких сорев­но­ва­ни­ях, и сами мы тоже их про­во­дим.

Один из рос­сий­ских ИТ-лиде­ров, ком­па­ния Mail.Ru Group, сов­мест­но с Ниже­го­род­ским госу­дар­ствен­ным уни­вер­си­те­том име­ни Н.И. Лоба­чев­ско­го про­во­дит чем­пи­о­нат по машин­но­му обу­че­нию ML Boot Camp.

Недав­но закон­чи­лись сорев­но­ва­ния, где нуж­но было пред­ска­зать вре­мя выхо­да игро­ка из онлайн-игры. Заме­чу, что на таких сорев­но­ва­ни­ях быва­ют непло­хие при­зы, и кро­ме того – это спо­соб «засве­тить­ся». Ком­па­нии могут при­гла­сить на собе­се­до­ва­ние, пред­ло­жить хоро­шую рабо­ту.

– Что ждет нас в будущем? Можно ли сказать, что машины мыслят, и станут ли они умнее нас?

– Когда гово­рят «искус­ствен­ный интел­лект», спе­ци­а­ли­сты часто пони­ма­ют одно, а про­стые люди что-то дру­гое. По-рус­ски «искус­ствен­ный интел­лект» зву­чит, мне кажет­ся, очень фан­та­стич­но, гораз­до более фан­та­стич­но, чем по-англий­ски. И спе­ци­а­ли­сты уже ста­ра­ют­ся даже это сло­во­со­че­та­ние не исполь­зо­вать, что­бы не путать и не пугать людей.

В узком смыс­ле искус­ствен­ный интел­лект – это любая систе­ма, кото­рая реша­ет кон­крет­ные интел­лек­ту­аль­ные зада­чи. Напри­мер, игра­ет в шах­ма­ты или рас­по­зна­ет соба­чек и коше­чек на фото­гра­фи­ях. В широ­ком смыс­ле искус­ствен­ный интел­лект – это пол­ный ана­лог интел­лек­та чело­ве­че­ско­го.

Алан Тью­ринг в 1950 году напи­сал свою извест­ную ста­тью «Computing Machinery and Intelligence», где зада­вал вопрос, могут ли маши­ны мыс­лить, и отве­тил, что, ско­рее все­го, могут. Если научить ком­пью­тер обу­чать­ся, он будет пока­зы­вать пове­де­ние, кото­рое в нем не было изна­чаль­но зало­же­но, а это уже озна­ча­ет, что у них есть мыш­ле­ние.

Еще по теме: Олег Киво­кур­цев: как перм­ская ком­па­ния Promobot созда­ет андро­и­дов, кото­рые помо­га­ют людям

Так­же он пред­ло­жил про­стую схе­му, как понять, пока­зы­ва­ет маши­на такое же пове­де­ние, как чело­век или нет – тест Тью­рин­га. Экс­перт обща­ет­ся с суще­ством за шир­мой, и если на про­тя­же­нии неко­то­ро­го вре­ме­ни он при­дет к выво­ду, что это чело­век, а на самом деле это маши­на, то тест прой­ден. В 2014 году тест был прой­ден одним из ботов, кото­рый сде­лал вид, что он под­ро­сток. Про­грам­ма была раз­ра­бо­та­на про­грам­ми­ста­ми из Санкт-Петер­бур­га и Одес­сы, и после это­го встал вопрос, что надо как-то уточ­нять тест Тью­рин­га.

Маши­ны ста­но­вят­ся все умнее: Google авто­мо­би­ли хоро­шо ездит по доро­гам без води­те­ля, а ком­пью­тер IBM Watson уме­ет общать­ся, дает реко­мен­да­ции по веде­нию биз­не­са и ста­вит диа­гно­зы по онко­ло­ги­че­ским забо­ле­ва­ни­ям точ­нее, чем самые кру­тые спе­ци­а­ли­сты.

Но что­бы понять, прав­да ли маши­на мыс­лит, есть ли у нее само­со­зна­ние, нуж­но быть спе­ци­а­ли­стом в ней­ро­био­ло­гии. Кста­ти, у нас в уни­вер­си­те­те есть инсти­тут ней­ро­на­ук, кафед­ра ней­ро­тех­но­ло­гий, кото­рые зани­ма­ют­ся эти­ми про­бле­ма­ми и моде­ли­ру­ют мозг. Воз­мож­но, они когда-нибудь дадут ответ на этот вопрос.

Инте­рес к машин­но­му обу­че­нию подо­грел и инте­ре­сы людей, кото­рые зани­ма­ют­ся фило­соф­ски­ми про­бле­ма­ми. Мне слож­но ска­зать, что будет с миром, все-таки я не спе­ци­а­лист в футу­ро­ло­гии. Но я опти­мист, и наде­юсь, что все будет хоро­шо. Маши­ны не вос­ста­нут. Навер­ное.