Человечество неуклонно движется к новой информационной революции, имя которой – искусственный интеллект. И одним из самых перспективных направлений в этой области являются нейроподобные сети, которые входят в бытность людей в самом широком спектре деятельности. Сегодня все мы являемся свидетелями того, как "умнеет" и программное обеспечение, и бытовая техника.
В связи с этим есть хорошая новость, которую СМИ уже разнесли по "всему миру". Министерство обороны РФ и инновационный центр "Сколково" проявили интерес к проекту аспиранта ИжГТУ Михаила Шаронова. В рамках Всероссийского форума на озере Селигер молодой ученый представил проект создания инновационного носителя информации на основе нейронных сетей, который он назвал "нейро-флешкой".
Носитель можно использовать как традиционную карту памяти, которая имеет при этом расширенные возможности. Предполагается, что изделие может быть использовано, как носитель информации устройств с искусственным интеллектом. Аспирант получил сертификат на бесплатный патент своего изобретения, а также нашел частного инвестора для получения стартового капитала.
Оборонщики предложили Михаилу разработать техническое задание с параметрами и вариантами возможного использования "нейро-флешки", а представители "Сколково" - стать резидентом инновационной территории.
Над созданием "нейро-флешки" помимо Шаронова работает команда из восьми разработчиков на базе кафедры вычислительной техники, руководит которой профессор С.В. Моченов.
Предыстория
- Говорить об этом объекте особого смысла нет, если не "поднять" предысторию, - справедливо считает Станислав Васильевич. - Надо сказать, что мы давно работаем в области создания искусственного интеллекта (ИИ). В свое время мы развивали теорию адекватного общения интеллектуальной системы: чтобы электронная машина понимала человеческую речь, могла осознанно реагировать на команды, взаимодействовать с человеком на уровне обычного разговора.
Продвигаясь вперед в своем труде, они вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, выходящими далеко за пределы традиционной информатики. Оказалось, что прежде всего, необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия. Выяснилось, что для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов.
Система адекватного общения
- Этот термин ввели мы, - продолжает профессор. - Предшествовали этому определенные исследования в области анализа текстовой, звуковой, визуальной информации, алгоритмизации процессов ее представления, обработки и хранения, т.е. все, что, так или иначе связано с понятием искусственный интеллект (ИИ). Эта тема нашла широкое освещение в СМИ, в частности, в лингвистических и других изданиях.
С понятием ИИ связаны и другие аспекты, например, воспоминания, создание каких-то мысленных образов, мечтаний. Это все такие представления, которыми, с одной стороны, мы пользуемся постоянно, но далеко не всегда понимаем, каким образом мозг преобразует входные ситуации в какие-то аспекты или действия. Это не просто условный или безусловный рефлекс, а еще какое-то осознанное, целенаправленное восприятие и переработка информации.
В конечном итоге, мы остановились на некоторых вопросах искусственного интеллекта, которые считаем первоочередными, без решения которых невозможно дальнейшее развитие системы адекватного общения. Разработка систем, которые основаны на принципах работы головного мозга, предлагает интеграцию знаний в области биологических, физиологических, каких-то химических процессах, вопросах моделирования процессов восприятия, согласованной параллельной обработки информации по различным каналам. Как это происходит, какие функции при этом выполняются?
Для того чтобы решить эти задачи, нужно создать некоторый аналог этой биологической системы мозга, в основе которой лежит нейронная сеть. Нейроны, аксоны, дендриты – понятия физиологические, биологические, но которые позволяют создать массу разнотипных или однотипных элементов, соединенных определенным образом друг с другом, обеспечивающих преобразования входной информации в некую выходную информацию.
Вот термин "нейро-флешка", собственно, и предполагает, что мы некоторым образом исходную информацию преобразуем в некий стандартный вид, удобный для дальнейшей обработки. Каким образом это происходит - об этом пока умолчим. Хотя в этом направлении наша кафедра работает уже достаточно давно. Более 30 лет ведутся исследования в области анализа звука и текстовой информации. Занимаясь этими вопросами, мы нашли определенные решения, которые позволяют по-новому представить принципы переработки информации. Использование такой нечеткой логики в нейронных сетях зачастую позволяет строить сверхоригинальные системы, которые работают по принципу обработки информации в нейронных структурах человеческого мозга. А вот выработка каких-то вариантов реализации той же нейронной сети, которая позволяла бы вести направленную переработку информации, в зависимости от того, как мы ее настроим и автоматизация этой настройки, – это как раз является камнем преткновения при создании современных веб-систем.
Новая архитектура вычислительных машин
Как вы поняли, мы говорим о новой архитектуре вычислительных машин. Нейроноподобные структуры – новое направление в развитии вычислительных комплексов. Это движение вперед и выходит оно далеко за пределы обычной информатики.
- Периодически публикуясь в иностранных изданиях, участвуя в научных конференциях, мы можем уже поддержать полемику с западными учеными по этой проблематике, - заявляет Михаил Шаронов. - Пока, конечно, нам трудно конкурировать с ними, поскольку и по информационной, и аналитической подготовке они сильнее нас. Одно то, что президент США на разработку систем, связанных с ИИ, выделил 100 млн. долларов – говорит о многом. И в Европе не жалеют денег. Короче, идет процесс капитализации этих исследований.
Надо сказать, первая наша наработка по нейронным сетям была связана с обработкой изображений. На этой базе у нас уже есть хорошие наработки, которые связаны с концептуальными основами искусственного интеллекта, с определением основных его понятий.
Согласитесь, мы часто используем слова интуитивно, не понимая, какова их внутренняя структура. Зачастую приходится все заново перелопачивать, переделывать, чтобы новыми определениями потом можно было оперировать. Вводя эти определения, мы по-новому развиваем процесс мышления - переходим на другой уровень обработки информации. Правда, здесь возникает достаточно серьезная проблема, поскольку каждый человек все интерпретирует по-своему.
Понятие информации – что это такое? Есть много определений, притом у каждого свое. Но машина так не умеет. Ее надо каким-то способом заставить, чтобы она работала в каком-то едином русле, используя конкретный интерфейс - иначе не будет взаимодействия.
Вот разработкой интерфейсов наши ученые и занимаются. Интерфейс – это способ взаимодействия машины и человека. Построение цепочки действий, которые они должны выполнить в конечном итоге. Например, осмыслить предложение или группу предложений и сделать выводы. И осуществляется это как раз на базе нейронных сетей.
- У нашего ученого, к.т.н. А.М.Бледнова была разработана система, которая делает анализ текста, - продолжает профессор. - Берется абзац текста, который анализируется и сжимается. К примеру, вместо 150 слов выходит два-три, которые определяют ключевые понятия, смысловую нагрузку. А вот как это сделать? – это уже вопрос аналитический, алгоритмический и т.д. Мы знаем, как это делать.
Поиск алгоритмов – это не тупиковый путь развития
Хотя в настоящее время мы занимаемся более глубокими вопросами, связанными с искусственным интеллектом. Особенность работы современных машин основана на том, что они работают по каким-то алгоритмам. Алгоритмы эти создают люди. И когда алгоритм известен – все просто. А мы же с вами решаем задачи, о чем-то думаем, у нас тут же возникают какие-то реакции, ассоциации, на основе которых мы можем решить задачу. То есть, мы не просто используем готовые алгоритмы, а еще и создаем их. Так вот, суть основных механизмов заключается именно в том, что мы должны создать систему, которая позволит создавать алгоритмы.
Эта архитектура, в нашем понимании, потихоньку приобретает конкретные очертания. Реализация этого дела будет осуществляться в системе адекватного общения.
"Нейро-флешка" как проект, должна ответить на эти вопросы и стать инновацией, подспорьем для развития индустрии вычислительной техники на новой платформе.
Некоторые западные коллеги считают, что поиск алгоритмов - это тупиковый путь развития. У нас есть серьезные доказательства, что это не так.
Самое главное – системный подход
Надо сказать, что сегодня все мысли наших разработчиков - о создании современной лаборатории, связанной с ИИ. Ведь теоретическая база уже есть! Теперь эти идеи должны стать лабораторной работой, с тем, чтобы студенты, изучая и используя готовые наработки, пытались сами привнести что-то свое, новое в эту тему. То есть, мы стараемся привлечь внимание тех, кто стремится расширить области применения и возможности вычислительной техники.
- У нас есть хорошие контакты со специалистами в этой области, в том числе, западными, которые могли бы организовать чтение лекций. Одним словом, желание есть, но пока маловато сил.
Искусственный интеллект – обширная сфера, которая затрагивает философские, математические, физические, информационные, медицинские, биологические вопросы в комплексе. И чтобы увязать одно с другим необходим системный подход.
- У нас, вроде, получается, - говорят разработчики. – Возьмем статью. Мы ее можем проанализировать с точки зрения того, насколько в ней полно все изложено, насколько то, то, о чем там говорится, может быть реализовано, что недосказано или что необходимо было сказать.
Завершая "интеллектуальный" разговор с разработчиками "нейро-флешки" и обдумывая сказанное, надо сразу признать, что и в данном материале пока много недосказанного. Но, как говорится, у нас все впереди: и научные открытия, и статьи на эту весьма интересную тему.
Галина Мышкина
