Научно-инженерный центр
«Надёжность и ресурс больших систем и машин»

I Всероссийская школа НЦФМ по искусственному интеллекту и большим данным

День 1. Открывает Школу академик А.М.Сергеев (фото Атом Медиа)

День 1. Выступает д.х.н., к.ф.-м.н. М.В.Фёдоров (фото А.А.Почекеты)

День 1. Участники школы (фото Атом Медиа)

День 2. Выступает д.т.н. П.О.Скобелев (фото А.А.Почекеты)

День 3. Выступает д.м.н. К.В.Анохин (фото А.А.Почекеты)

День 4. Выступает к.т.н. Я.С.Коровин (фото А.А.Почекеты)

20–24 ноября 2023 года сотрудники Центра А.А. Почекета и М.В. Чикир приняли участие в I Всероссийской школе Национального центра физики и математики (НЦФМ) по искусственному интеллекту и большим данным в технических, промышленных, природных и социальных системах.

График работы школы был очень насыщенным: четыре дня лекций и докладов, пятый день – экскурсионный.

День 1

Школа началась утренней лекционной сессией. Открыли её научный руководитель НЦФМ, д.ф.-м.н., академик РАН Александр Михайлович Сергеев, д.т.н., академик РАН Игорь Анатольевич Каляев (ЮФУ), главный учёный секретарь НЦФМ, д.ф.-м.н., академик РАН Дмитрий Валерьевич Бисикало и научный руководитель РФЯЦ-ВНИИЭФ, д.ф.-м.н. Вячеслав Петрович Соловьёв.

На старте пересмотрели и уточнили определения искусственного интеллекта (ИИ). Сошлись на том, что настоящий, «глубокий», или «сильный ИИ» должен уметь решать задачи, которым его не обучали, на уровне не хуже человека. Такого ещё нет. Даже просто повторить мозг человека в железе мы сможем не ранее 2030 года, а чтобы его включить – нужна будет энергия трёх больших ГЭС.

Александр Михайлович после вступительной лекции Игоря Анатольевича об измерении мощности ИИ провёл опрос среди присутствующих в зале учёных и журналистов: из 100 человек лишь около 30 верят в возможность появления настоящего ИИ при нашей жизни. Более 50 – не верят.

Д.х.н., к.ф.-м.н., чл.-корр. РАН Максим Валерьевич Фёдоров (ИППИ им. А.А. Харкевича) рассказал о рисках, связанных с ИИ, и о том, что не имея молодых специалистов мы рискуем отстать в этой области.

После обеда параллельно в двух залах проходили молодёжные секции, 10–12 докладов в каждой, причём среди них были не менее содержательные, чем в лекционной сессии. Например, о разработке библиотеки Bayesian Analytical and Modelling Toolkit в лаборатории NSS Team рассказала к.ф.-м.н. Ирина Юрьевна Деева (ИТМО).

День 2

Г.н.с. СамНЦ РАН, д.т.н. Пётр Олегович Скобелев под лозунгом «Не к цифровому рабству, а к максимальному раскрытию талантов, творческого потенциала, воли, знаний и умений людей» представил мультиагентную систему эмерджентного интеллекта автономных цифровых двойников.

Эмерджентность – это системный эффект в открытой, самоорганизующейся системе.

Наполеон выиграл битву с пруссами при Йене в 1806 году (при двойном превосходстве врага) благодаря тому, что разделил свою армию на автономные отряды.

Если позволить элементам системы (например, спутникам, фотографирующим поверхность Земли, и наземным станциям, принимающим эти снимки) самостоятельно принимать решения, они гораздо эффективнее компенсируют сбои, выход из строя отдельных элементов и т.п., чем единственный диспетчер. Быстрее перераспределят ресурсы (общаясь с ближайшим окружением), перепланируют и восстановят расписание, максимизируют целевую функцию в новых условиях.

Такая система воплощена в жизнь и апробирована.

Максим Валерьевич Фёдоров во второй своей лекции отметил, что в стране не хватает специалистов по цифровой/информационной химии. Существует более 250 млн известных молекул, а полный реестр химических свойств собран лишь для 10–12 тысяч. (В мире около 100 тыс, но эти базы от нас закрыли.)

Мы отстаём от многих стран мира по показателю продолжительности жизни; у нас в стране нет полного цикла производства подавляющего большинства лекарств; финансирование здравоохранения тоже оставляет желать лучшего.

Выход есть. Это:

1) продолжение переориентации медицины с лечения острых заболеваний на профилактику;

2) новый, «умный» подход к поиску лекарств.

Навигация в химическом пространстве и поиск молекул под конкретную задачу – работа для машинного обучения. Чтобы эти задачи решать – нужны специалисты по цифровой химии.

Syntelly.ru – разработанная М.В. Фёдоровым платформа по цифровому отбору молекул, поиску их под конкретные задачи.

Третьим выступил к.ф.-м.н. Алексей Николаевич Михайлов (ННГУ им. Н.И. Лобачевского) – лекция «Нейроэлектроника».

Продолжил тему нейроморфных систем, завершив лекционную секцию, его коллега к.т.н. Сергей Андреевич Щаников.

Вечером прошёл круглый стол на тему опасности ИИ для человечества. Провёл его Андрей Резниченко, руководитель редакции «Наука» ИА ТАСС, руководитель Гильдии научных журналистов Союза журналистов России.

Высказывали своё мнение все желающие. Итоги в нескольких тезисах подвёл Александр Михайлович Сергеев:

• ИИ – это помощник, который перелопатит (за нас) кучу BigData;
• при этом допускать его к принятию решений, которые мы не понимаем, нельзя;
• мы страну потеряли в конце 1980-х годов в том числе потому, что сломя голову прыгнули в новую (капиталистическую) систему, ограничив развитие своих собственных технологий.

Поэтому технологиями ИИ нужно заниматься.

День 3

Д.ф.-м.н. Михаил Васильевич Иванченко (ННГУ им. Н.И. Лобачевского) констатировал, что в развитии ИИ наметился некоторый спад после завышенных ожиданий.

Он привёл примеры того, как хорошо обученная нейросеть путала изображения кошек и собак в тех случаях, когда у кошки был ошейник; напомнил о неиссякаемой статистике ошибок и аварий беспилотных автомобилей. Отметил преимущества для пользователей объяснимого ИИ, который явно указал бы на тот признак (ошейник у кошки), который оказался определяющим.

М.В. Иванченко подробно остановился на применении объяснимого ИИ в превентивной медицине, в частности, на оценке уровня хронического воспаления организма с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС).

Он призвал пользоваться экспертными чат-ботами, натренированными исключительно на научных статьях, а не на всём объёме информации интернета. Пример: https://t.me/trusted_ai_bot

Вторая лекция – д.т.н. Владимир Сергеевич Заборовский (СПбПУ) об опыте применения ИИ к диспетчеризации задач, решаемых суперкомпьютером Питерского политеха. Он предложил понимать ИИ как форму существования «суперкомпьютерной машины» и пересмотреть понятие производительности: привязать её не к количеству элементарных операций в секунду, а к доле успешно решённых задач.

В противовес идее автономизации (П.О. Скобелев) В.С. Заборовский предложил сделать ИИ диспетчером задач, в частности дать ему право снимать задачи, если они занимают время, большее, чем ожидалось. Чем больше история выполнения задач – тем лучше прогноз затраченного времени.

Д.ф.-м.н., академик РАН Арутюн Ишханович Аветисян (ИСП им. В.П. Иванникова) уделил внимание международному регулированию использования ИИ. Цель – выделить из всех возможных систем машинного обучения те, которым можно доверять. Уже сейчас существует угроза «отравления» данных и других атак, которым подвергаются системы машинного обучения.

Завершил лекционную сессию нейрофизиолог, д.м.н. Константин Владимирович Анохин (Институт перспективных исследований мозга, МГУ).

В первой половине своего доклада он развенчал миф о том, что ИИ построен по принципам нейронных связей мозга. На самом деле сигналы от нейронов имеют химическую (а не электрическую) природу. Они идут в обе стороны. Богатейшее химическое разнообразие этих сигналов не сводится к весовым коэффициентам. Сама структура связей намного сложнее, чем многослойный персептрон.

Таким образом, все искусственные нейронные сети (ИНС), построенные сегодня, бесконечно примитивны по сравнению с малейшим участком настоящего мозга. «Мозг – это не то, чем мы сейчас его представляем. Он гораздо больше, чем нейронная сеть. Это развивающаяся гиперсетевая структура» – отметил К.В. Анохин. Созданием ИНС, более похожих на биологические, занимается Лаборатория нейронного интеллекта МГУ.

Во второй половине лекции Константин Владимирович сделал обзор последних исследований естественных нейронных сетей (показательны опыты на животных) и провёл параллели с публикациями ведущих разработчиков ИИ. На вопрос, имеет ли ИИ что-то вроде сознания, все специалисты пока что отвечают «Нет». Но некоторые из них не исключают появления чего-то подобного в будущем.

Завершился третий день встречей с писателем – доктором филологических наук Евгением Германовичем Водолазкиным.

День 4

Последний лекционный день открыл д.т.н., академик РАН Сергей Юрьевич Желтов (ГосНИИАС) подробной лекцией о современном состоянии программного обеспечения (в т.ч. слабого ИИ) в авиации.

Продолжил тему применения ИИ, ИНС и машинного обучения в разных отраслях академик РАН, д.м.н. Дмитрий Александрович Новиков (ИПУ РАН), призвав вникать в физику явлений, которые анализируются, а не быть «специалистами по data science вообще».

Д.м.н. Борис Аркадьевич Кобринский (ФИЦ ИУ РАН) рассказал о медицинских экспертных системах, рекомендательных системах как подклассе систем поддержки для лиц, принимающих решения (врачей).

Директор НИИ МВС ЮФУ, к.т.н. Яков Сергеевич Коровин (Таганрог) рассказал о разработке систем мониторинга психоэмоционального состояния и выявления девиантного поведения с помощью видеонаблюдения, других датчиков и ИИ.

Д.ф.-м.н. Михаил Юрьевич Романовский (НЦФМ) показал, как использовать большие данные и аппарат математической статистики для анализа доходов населения США, Великобритании и России, а также других экономических показателей.

В шестой лекции к.ф.-м.н. Олег Владимирович Коваленко (РФЯЦ-ВНИИЭФ) на конкретных примерах показал, что во многих областях обучаемые ИНС проигрывают в эффективности классическим алгоритмам, построенным на основе деревьев поведения, перебора вариантов и классических понятий абстрактной алгебры, таких как группы и полугруппы.

Закончился последний лекционный день панельной дискуссией, во время которой желающие высказывались о том, что узнали за четыре дня. Прозвучали интересные идеи; лекторы школы пожелали учёным не подвергаться страхам, нагнетаемым вокруг ИИ, а следить за последними разработками в машинном обучении, и, конечно же, не бояться создавать свои, новые разработки.

Выводы

Школа НЦФМ является полноценной научной конференцией весьма высокого уровня. Такие мероприятия мотивируют учёных заниматься исследованиями, помогают знакомству и налаживанию научных контактов.

А.А. Почекета

Официальная страница школы:

НЦФМ вконтакте

О мероприятии в прессе:

ТАСС Наука

Росатом, Пресс-служба НЦФМ

Атом Медиа

Российская академия наук

МГУ–Саров

Интерфакс

АиФ