В эти дни в ЦМТ Москвы проходит Международная онлайн-конференция по искусственному интеллекту и анализу данных Artificial Intelligence Journey 2021. Организатором мероприятия выступает Сбер, являющийся ключевой российской технологической площадкой, генерирующей лучшие инновационные разработки в нашей стране и инвестирующий в развитие фундаментальной и прикладной науки.
Во второй день работы конференции, посвященный взаимодействию классической науки и технологий ИИ, состоялась дискуссия «Искусственный интеллект для науки. Наука для Искусственного интеллекта», в которой приняли участие ведущие мировые ученые: Станислав Смирнов, российский и швейцарский математик, лауреат Филдсовской премии, научный руководитель факультета Математики и компьютерных наук СПбГУ, профессор Женевского университета и Сколтеха, директор Швейцарского Национального центра математики и теоретической физики, Константин Новоселов, российский и британский физик, Лауреат Нобелевской премии, член Лондонского королевского общества, член Национальной академии наук США, сопредседатель комитета Научной премии Сбера и Константин Анохин, российский нейробиолог, академик РАН, директор Института перспективных исследований мозга МГУ им. М. В. Ломоносова, зав. лабораторией нейробиологии памяти НИИ нормальной физиологии имени П.К. Анохина. Модерировал дискуссию вице-президент Сбербанка, директор управления исследований и инноваций блока «Технологии» Альберт Ефимов.
Станислав Смирнов рассказал участникам, что на сегодняшний день в области математики накоплены огромные базы научных знаний, которые в полном объеме оцифрованы. По его мнению, применительно к данной науке приоритетны два аспекта применения ИИ. Один из них - облегчение получения научной информации, второй - проверка результатов вычислений: «Математика требует доказательств, и на сегодня в этой области достигнут большой прогресс, возможно проверить любое доказательство, которое может по объему достигать 200 листов».
Единственным условием для применения продуктов ИИ в математических исследованиях является написание алгоритма на специальном языке по причине различий в системах исчислений в разных странах.
Ученые часто говорят о том, что, возможно, когда-то человечество достигнет определенного предела в математике. Но сможет ли тогда ИИ выйти за рамки этих ограничений, искать новые решения, например, создавать теоремы? Также, по словам Станислава Смирнова, невозможно объединить квантовую физику и механику, несмотря на понимание разницы процессов. Ученые возлагают большие надежды на ИИ и предполагают, что приблизительно через год, такая возможность появиться.
По его мнению, некий предел возможностей человеческих расчётов присутствует и в физике, и в естественных науках: «Предсказывать сложно, особенно будущее. Но, что мы хотим сделать? То, что может человек или создать принципиально новое?». Эксперт пояснил свое видение примером. Если взять экран черно-белого телевизора и попросить человека определить, что преобладает, белые или черные пиксели. Это не сложно определить на глаз. Нейросеть также мгновенно решает подобную задачу (ответ программа дает в формате да/нет). Но если задать вопрос о количестве четных или нечетных пикселей, например, то задача станет нерешаемой и для человека, и для нейросети.
То есть, фактически, и человеку, и нейросети легко решать маломерные задачи, базируясь на основах трехмерного пространства. Ученый утверждает, что всё, что сегодня может решить человек относится к маломерным задачам. Для того, чтобы научить нейросеть решать многомерные (многомиллиономерные) задачи необходим новый геометрический язык, который позволит производить подобные вычисления.
О видении дальнейшего применения ИИ со стороны ученых-физиков рассказал Константин Новоселов. По его словам, искусственный интеллект используется сегодня практически во всех областях его науки: «В принципе физики не любят сложных задач, описательная часть, как правило, не является столь длинной как в математике. Задачей физиков не является создание нового материала, эта наука направлена на выявление природы вещей».
Константин Новоселов пояснил, что ИИ помогает предсказывать поведение частиц и формировать описательную часть. Но основной задачей продукта всегда является демонстрация «стройной картины полученного результата».;
Основной вопрос физиков заключается в том, сможет ли ИИ ввести в работу новый язык, который сможет показывать в «красивых уравнениях» закономерности процессов, и сможет ли искусственный интеллект «увидеть» эти закономерности.
Важным достижением, по его мнению, является понимание учеными процессов, происходящих в мозге человека, и, соответственно, построение нейросетей по аналогии. При этом, очевидно, что процессы работы мозга выходят за границы линейности. Ученый считает, что человеческий мозг – это в первую очередь, устройство с памятью: «У нас нет описания многомерных материалов, мы еще находимся на уровне линейности. Возможно сейчас ИИ сам создает себя, говорит о том, какой компьютер необходим для его работы и как правильнее построить алгоритм».
Таким образом, основной задачей ученых и разработчиков является построение систем искусственного интеллекта с памятью. Не стоит забывать и о том, что решение многомерных нелинейных задач на основе обычных процессоров (устройств), которые мы сегодня используем невозможно.
Развитие технологии ИИ ставит перед человечеством вопросы: сможет ли она помочь нам что-то узнать о нашем мозге? Каким образом мы думаем? Что есть человеческое сознание? Российский нейробиолог Константин Анохин считает, что скорее пока стоит говорить или ожидать открытий в новых областях человеческого сознания. Ученый отметил, что такие логические формы мышления как дедукция, индукция и абдукция являются оптимальными для программирования нейронных сетей. Но еще существует и интуиция, о которой говорил Энштейн, утверждавший, что «все решения вообще просты, всегда сложно найти проблемы».
«Поиск в темноте, попытка понять суть проблемы – это те процессы, на которые иногда уходят годы, поэтому пока ИИ не способен на ряд желаемых для нас вещей», - подчеркнул Анохин. Но есть и положительные результаты. Например, реагируя на окружающий мир или на какие-то явления или элементы биологическое существо может реагировать сильнее, так как срабатывает ассоциативное мышление. Применяя эту особенность мозга, можно научить нейросеть формировать гиперстимулы.
Константин Анохин рассказал, что 2 года назад в Гарварде были применены продукты ИИ и построена нейронная сеть для наблюдения и выявления «зрения» нервных клеток мозга: «Мозг – это сложнее чем черный ящик. Никто до этого не мог бы предсказать, что «видят» наши клетки. Уникальность результата эксперимента состоит в том, что было доказано, что нейроны видят изображения только частично (не целиком) или ассоциативно к каким-то событиям, людям, явлениям, происходившим ранее».
Глубоким слоям нейронов, по его словам, также, как и биологическим нейросетям свойственная склеенность. То есть одни из них копируют эмоцию, а другие ассоциативные картинки. Константин Анохин уверен, что результат данного исследования может стать одним из примеров для кодирования ИИ или ключом к биологическому строению нашего мозга. Нейронные сети рассчитаны на «дальние» связи, также при этом необходимы миллионы повторений. То есть задача стоит в расширении ассоциативной памяти нейросети. Поэтому сегодня перед учеными стоит новый вопрос: как вложить в искусственную нейросеть ассоциативное мышление?
Очевидно, что нейросистемы пока не могут заходить в те области, где несовершенны биологические. Однако Анохин утверждает, что если бы мы знали каким именно будет предстоящий прорыв в области ИИ, то он бы был совершен уже сегодня.
Ученые сошлись во мнении, что ИИ, способный обрабатывать огромные массивы данных, вскоре сможет выдавать результаты, достойные Нобелевской премии. Вероятно, тогда вручение этой высокой награды за уникальные достижения будет приостановлено.