Регистрация / Вход
Прислать материал

Научные новости в сфере машинного интеллекта: искусственная интуиция

Научные новости в сфере машинного интеллекта: искусственная интуиция
Технологии
О технологическом прорыве в разработке ИИ рассказала Ольга Ускова, президент Cognitive Technologies, в рамках форума «Открытые инновации — 2018»

На 7-м Московском международном форуме «Открытые инновации», который прошел в Технопарке «Сколково» 15-17 октября 2018 года, особое внимание было уделено новым технологиям в сфере искусственного интеллекта и больших данных. Одна из лекций на площадке GQ Tech была посвящена научному достижению 2018 года в этой области — искусственной интуиции.

О ней рассказала Ольга Ускова, президент российской компании Cognitive Technologies, которая занимается созданием технологий искусственного интеллекта для беспилотного транспорта и входит в число мировых лидеров инновационных разработок. Лекция называлась «Искусственная интуиция и эмоциональный интеллект нейросети».

Эксперт исследует и развивает технологии искусственного интеллекта (ИИ) уже в течение 25 лет. По ее словам, искусственная интуиция — это очень серьезное направление, за которым стоит целая серия открытий и научных работ этого года со всего мира. Она призвала отнестись к этому явлению как к новой экономике, в которой уже лежат многие миллиарды долларов. По словам спикера, машинная интуиция — экзотическая вещь с точки зрения обывателей, но абсолютно реальная для разработчиков искусственного интеллекта.

Интуиция с научной точки зрения

Ольга Ускова прокомментировала стандартные определения интуиции: «Мне бы хотелось обратить ваше внимание на то, что интуиция — это не внезапное озарение, которое приходит к вам раз в сто лет в ду́ше. Интуиция это то, чем вы руководствуетесь 85% времени в течение дня».

Стандартные определения интуиции. Лекция Ольги Усковой на форуме «Открытые инновации  2018»

Интуиция — это бессознательное действие, которое не требует логического построения и обдумывания. Когда человек встает утром, опускает ноги в тапки, привычно идет варить кофе, — в эти моменты в его голове не запускается никакого логического мышления. Почти все его действия в течение дня происходят на подсознательном уровне.

При этом логический аппарат очень громоздок и неудобен, и если его задействовать постоянно, человек будет каждую секунду «зависать», размышляя, к примеру, какую ногу опустить из кровати сначала, правую или левую. «Как только начинается вот это «зависание», для этого есть психиатрическое определение», — заметила спикер. По ее словам, результаты нейрофизиологических обследований сообщают: работа мозга в нашей ежедневной жизни в бессознательном режиме занимает почти 95% времени, и всего 5 % времени нам требуется для решения каких-то специальных логических задач.

Почти 95% времени в повседневной жизни мозг человека работает в бессознательном режиме и всего 5 % времени решает логические задачи.

Именно по такому принципу разработчики Cognitive Technologies стали развивать искусственный мозг для своих автомобилей, который должен стать из объекта субъектом и анализировать дорожную сцену не хуже человека.

Стандартные программистские модели

Сначала, до 2011 года, команда пыталась решить эту задачу в стандартных математических программистских моделях и старалась создать «максимально логичный, максимально детерминированный, максимально умный мозг». Но уровень вероятности работы не удалось сделать выше 82-85%, а выпускать машины с такими показателями на дороги невозможно.

Основные принципы интуитивного понимания. Лекция Ольги Усковой на форуме «Открытые инновации 2018»

Попытка добиться оптимального результата в искусственном интеллекте силами одних лишь математиков с программистами — стандартное заблуждение, считает Ольга Ускова: «Стандартная олдскульная математика не терпит нечеткости. Она старается из некоторого набора решений выбрать оптимальное. В реальной жизни все происходит не так. В реальной жизни не существует конечного набора возможных решений. Всегда будут возникать ситуации, которые не описаны».

Например, в 2015 году разработчики Cognitive Technologies собирали видеосеты для построения дорожных сцен для своего автопилота и получили необычный видеофрагмент: сюжет из-за Урала, где человек ведет машину и падает метеорит. «Каким алгоритмом можно предусмотреть падение метеорита в рамках движения автомобиля?» — задала лектор риторический вопрос. Но уже до этого стало понятно, что путь перебора из бесконечного числа решений — тупиковый.

В реальной жизни не существует конечного набора возможных решений. Каким алгоритмом можно предусмотреть падение метеорита в рамках движения автомобиля?

Нейронные сети глубокого обучения

В 2011 году создатели беспилотных систем вслед за всем миром стали применять нейронные сети и обратили внимание на «мягкие» науки. Так в команде появились биологи, нейропсихологи и нейрофизиологи, с которыми математикам и программистам приходилось находить общий язык и единый формат взаимодействия. По мнению президента компании, это было революционное решение.

В этот момент разработчики поняли, что математическая логика нужна им в гораздо меньшем объеме и начали сокращать работу математического аппарата. По словам Ольги Усковой, сейчас он занимает не более 35% в их системах построения искусственного мозга, и компания начала работать с нейронными сетями глубокого обучения. Это новейшее направление отражает последние тенденции — синергию сразу нескольких наук для решения революционных задач по созданию искусственного интеллекта.

Технологическое ограничение микропроцессоров

В 2015 году российской команде удалось преодолеть следующий барьер, который был настоящим камнем преткновения для сильнейших мировых научных команд в области ИИ. Все они пытались создать искусственный мозг, в том числе на базе нейронных сетей, и доходили до определенных показателей, но система требовала перебора огромного количества видеоданных.

Ольга Ускова рассказала: «Дальше все начинало упираться в размеры и возможности микропроцессорной техники. И нам объясняли: вот, смотрите, все у нас работает, но нам нужны суперкомпьютеры. Вы суперкомпьютер поставите в багажник автомобиля, чтобы надежность на дороге была 100%?

Лет через 20-30, когда микропроцессорная техника разовьется до нужного состояния, тогда мы с вами можем сделать вот этот идеальный человекоподобный машинный мозг, а сейчас мы работаем на уровне лягушки. И с уровня лягушки мы лет через 10 перейдем на уровень кошки, еще лет через 5 на уровень обезьяны, лет через 30 мы достигнем уровня человека.

Для того, чтобы обойти этот формат, мы решили пройти по реальному процессу воспитания человека и попытаться понять: ну а человек-то как справляется? Каким образом он работает с этим массивом данных, которые накапливались в нем много тысячелетий? И каким образом выращивается вот этот человечек?»

Невозможно поставить суперкомпьютер в багажник автомобиля, чтобы обеспечить стопроцентную надежность автопилота.

Исследуя развитие человеческого мозга, разработчики перешли на принцип построения систем с интуитивным пониманием. «Это очень важный слом нашего собственного сознания. Нам надо было оторваться от детерминированной последовательности, — объяснила спикер. — Это произошло в 2017 году, к лету мы сформировали патент».

Технологический прорыв 2018 года

В 2018 году российские ученые и технологи под руководством Ольги Усковой произвели фурор на международной выставке электроники CES-2018 (Consumer Electronics Show) и получили много зарубежных премий за оригинальный подход — так называемый Low Level Data Fusion. В нем заложен принцип интуитивного понимания, который эксперт объяснила так: «Мы отрываемся от логической последовательности и начинаем строить сходимость случайным образом, имея в конце желаемый, может быть не оптимальный, но очень точный результат».

Иллюстрируют такой подход книги по воспитанию детей, которые, как считает лектор, на самом деле не помогают родителям, потому что малыша нельзя растить по детерминированному алгоритму, а его воспитание в реальности происходит совершенно естественным образом.

«Слава богу, сам формат взаимодействия с новорожденным очень быстро заставляет забросить книжку за угол и жить, как живется, — сказала Ольга Ускова. — И благодаря этому наши дети вырастают, а некоторые из них вырастают гениями. В принципе, в таком же режиме мы сейчас воспитываем наши нейронные сети глубокого обучения, то есть мы занимаемся их оптимизацией таким образом, что, убирая лишние слои, лишние конволюции из работы искусственного мозга, мы очень быстро приближаемся к нужному результату, ускоряя процесс обработки данных настолько, что нам уже сейчас хватает стандартных микропроцессорных мощностей. Вот этот прорыв произошел в 2018 году».

По словам спикера, те кто использует этот метод, через год смогут на своих персональных ноутбуках создавать себе небольшую нейронную сеть, например, для анализа биржевых рынков. Искусственный мозг, создаваемый таким образом, уже сильно опередил мозг лягушки и приблизился к водителю-эксперту.

На персональных ноутбуках можно будет создавать небольшую нейронную сеть, например, для анализа биржевых рынков.

«Мы должны понимать, что эти технологии — не завтрашний день. В 2019 году с конвейера сойдет 2,5 млн автомобилей с этой системой», — сообщила Ольга Ускова и продемонстрировала видеосъемку из салона беспилотного автомобиля: сложная ситуация, засвеченная дорога, и даже водителю с 20-летним стажем будет не очень хорошо видна женщина с коляской, переходящая дорогу. По словам эксперта, такая машина уже идентифицирует то, что с ней происходит, лучше водителя-новичка. А системы, которые обучались по старым методам, показывают прекрасные результаты при хороших погодных условиях, но ломаются на реальных дорогах и в реальных дождевых или снежных заносах.

Вид на дорогу из кабины автопилотируемого автомобиля и обнаруженные объекты

Задача для разработчиков автопилотов — сделать их движение абсолютно безопасным в любой ситуации вождения. «Это значит, что мы выращиваем наш мозг, наш С-Pilot, как ребенка, и сейчас этот ребенок уже поступил в институт», — сказала Ольга Ускова.

Неожиданные заказчики интеллектуальных решений

Когда Cognitive Technologies начали работать с искусственной интуицией и представили ее на международные рынки, к ним стали обращаться совершенно неожиданные заказчики. Например, всемирно известный китайский производитель бытовой техники попросил разработать «умный» холодильник, который сам должен заказать продукты — через интернет, сразу со склада, минуя магазин. Он должен анализировать вкусы семьи и время от времени предлагать нечто новое или здоровое в зависимости от выбранной программы. Такими холодильниками сейчас собираются пользоваться 2,5 млн жителей Китая.

После выполнения этого заказа на «умные» холодильники к разработчикам пришли китайские маркетологи, чтобы выяснить, как им теперь продвигать свою продукцию, чтобы та попадала в нейронные заказы.

«То есть каждое из этих изменений тянет за собой целый набор отраслей, которые формируют пул новой реальности. Мы должны понимать, что в новой реальности объекты один за другим будут становиться мыслящими субъектами», — заключила Ольга Ускова. По ее мнению, в будущем алгоритмы, базирующиеся на нейронных сетях, будут занимать до 95% всего пространства-времени, причем работать они будут в самых разных отраслях, и в медицине, и в финансах, и в автомобилестроении.

В новой реальности объекты один за другим будут становиться мыслящими субъектами.

В завершение выступления эксперт отметила востребованность специалистов с хорошим образованием и добавила: «Сегодня не существует ни национальных, ни возрастных ограничений для занятия лидирующих позиций на новых рынках, на рынках новой реальности. Это окно возможностей, которое открывается раз в 50 лет, которое будет открыто еще года 3-4, после чего сильные и серьезные займут первые 10 мест, и потом уже внедряться на новых рынках будет крайне тяжело».

 

Система Orphus Если Вы заметили ошибку, выделите её и нажмите Ctrl + Enter.

Материал подготовлен редакцией 4science

Иллюстрации — 4science

Ctrl+Enter
Esc
?

Комментарии

Для того чтобы оставить комментарий, необходимо войти в систему или зарегистрироваться.