Об этом мы поговорили с заведующей кафедрой анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных технологий и прикладной математики Кубанского государственного университета Анной Коваленко
– Анна Владимировна, последний год ознаменовался бумом развития нейронных сетей во всем мире. Почему именно сейчас?
– Действительно, такого всплеска мы еще не видели. Причина проста: на сегодняшний день доступные человечеству вычислительные мощности уже достигли достаточного уровня, чтобы подобный прорыв состоялся.
Сегодня нейросети могут выполнять самые разные задачи: писать книги и рисовать картины, генерировать музыку и даже шутить. Хотя начали свое существование они еще с конца 50-х годов прошлого века, именно тогда были созданы основополагающие математические работы – в частности, теорема Колмогорова-Арнольда и Нильсена. Чуть позже был изобретен персептрон Розенблата – математическая модель обработки информации человеческим мозгом. Но только спустя полвека они проникли практически во все сферы жизни человека.
– Искусственный интеллект так стремительно ворвался в нашу жизнь, что невольно задумываешься: а не заменит ли он человека, не оставит ли без работы миллионы специалистов?
– Да, над этим вопросом задумывались и мы со студентами. Особенно после выхода четвертой версии самой, пожалуй, известной на сегодняшний день нейросети ChatGPT от американской компании OpenAI. Над ее созданием работала, без преувеличения, целая армия программистов, ведь мало создать сеть, надо ее обучить и протестировать. Здесь использовали специальный новый метод обучения с подкреплением, когда человек проверяет выданный сетью результат и дает ответную реакцию – правильно это или нет. Таким образом корректируется ее работа, сеть накапливает знания.
Мы со студентами решили проверить, сможет ли ChatGPT-4 заменить программистов. Действительно, сеть выполняет любые задачи на любом языке, пишет программы без повторов, без циклов, исправляет свой код. Успешно пишет рефераты. Однако может ли она написать большую научную статью или разработать сложную программу – например, сайт с поддержкой телеграм-бота и платежной системой? Нет.
Изображение создано с помощью ChatGPT3.5
Пока для таких серьезных задач она не готова. Для решения их нужно разбивать на множество мелких. А здесь не обойтись без человека. Поэтому первоклассные разработчики, программисты, которые могут решать серьезные задачи, не потеряют своих рабочих мест, а нейросети только им в помощь. Ну а остальным придется развиваться, чтобы оставаться востребованными.
– Среди лидеров-разработчиков нейросетей на слуху иностранные компании. А как же российские программисты? Сможем догнать зарубежных?
– Нам не надо догонять. В России очень сильная математическая школа. Если посмотреть, кто разрабатывал самые известные сети, везде найдутся наши соотечественники, выпускники российских вузов.
Да и результаты российских компаний в разработке нейросетей тоже впечатляют. Например, компания «Яндекс» создала сеть «Балабоба». Это генератор коротких текстов, по своему функционалу схожий с ChatGPT.
Сеть способна генерировать текстовые ответы на основе запросов пользователя, причем можно выбрать стиль текста. «Балабоба» может как создать новый текст, так и закончить часть текста или предложенную фразу. Например, фразу «Акции «Тесла» упали на пять процентов» она заканчивает так: «Но практически не упали». И это не бред, это действительно так, с точки зрения финансовой аналитики.
– Судя по названию кафедры, которую вы возглавляете, кубанская наука тоже шагает в ногу со всем миром.
– Да, так и есть. Мы создаем сети, которые могут применяться в самых разных областях. Если говорить обо мне, то нейронными сетями я занялась еще в 2003 году. Занималась оценкой финансово-экономического состояния предприятий, оценкой кредитоспособности, инвестиционной привлекательности с помощью нейросетевых технологий, в 2009 году я уже защитила кандидатскую диссертацию. И тогда, конечно, для всех нас это было ново.
Когда я обращалась в некоторые банки и предлагала внедрить нейросети в работу, мне отвечали: «Да вы что, это не для нас, не для России, это что-то нереальное». Прошло несколько лет, и мы видим, что все реально. Прогресс движется очень быстро. Сейчас мы уже заняты разработкой гибридных систем – например, микса нейронных сетей и генетических алгоритмов. Или нейронных сетей и нечетких продукционных систем.
Гибридные системы позволяют шагнуть еще дальше, решить совершенно новый кластер задач, с которыми пока не способны справиться только нейронные сети. Поэтому очень хочется, чтобы все технологии, которые разрабатываются в России, сразу же внедрялись, служили на благо стране, региону. Чтобы наши талантливые ребята видели результат своей работы, чувствовали востребованность и не уезжали за границу.
Изображение создано с помощью ChatGPT3.5
– Сейчас представители реального сектора экономики уже не так боятся понятия «искусственный интеллект», как 15 лет назад?
– К моему удивлению и радости, к нам за помощью часто обращаются медики. В этом направлении много работают Вера Акиньшина и Алексан Халафян – сотрудники кафедры, которую я возглавляю. Искусственный интеллект помогает в диагностике заболеваний посредством обработки изображений КТ, МРТ и рентгена, а также прогнозирует исход лечения, вероятность осложнений, исходя из накопленного врачами опыта.
Например, мы создали нейронную сеть для распознавания вероятности отторжения пересаженного сердца. Работали с врачами Краевой клинической больницы № 1. Небольшая нейросеть анализировала данные по респондентам, которым когда-то была проведена трансплантация, и для будущих пациентов делала прогноз: есть ли вероятность отторжения и какое оно будет – клеточное или гуморальное.
Сейчас к нам обратились педиатры, которые тоже накопили данные и просят создать нейронную сеть для распознавания гипертонической болезни у детей.
Еще одно направление, с которым мы работаем, – геоинформатика. Сотрудник нашей кафедры Дмитрий Левченко разработал нейросеть, которая помогает обработать данные воздушного лазерного сканирования поверхности земли и распознавать различные объекты – деревья, дома.
А наши студенты создали очень интересную нейросеть для графической визуализации психологического портрета личности и даже победили с этим проектом в университетском акселераторе. Думаю, создание «ковра жизни» – очень перспективная вещь, она будет популярна и востребована.
– Молодежь обычно гораздо проще и быстрее принимает что-то новое, популярно ли у студентов изучение искусственного интеллекта?
– Безумно популярно. Это самая востребованная на факультете магистратура. На дисциплины, связанные с нейронными сетями, приходят послушать даже те, у кого их нет в расписании. Всем интересно, все хотят научиться, понять. И не только молодежь: послушать мои лекции приезжают профессора из других вузов. Даже мой научный руководитель, большой ученый, тоже говорит: «Научи меня, я хочу понимать, как мы можем это использовать в науке».
Уже сейчас понятно: там, где наука зашла в некоторый тупик, столкнулась с нерешаемыми задачами, способен помочь искусственный интеллект. Думаю, нас ждут большие научные прорывы в ближайшем будущем.
Изображение создано с помощью ChatGPT3.5
– Как вы думаете, есть ли какой-то потолок в развитии искусственного интеллекта? Чего нам ждать и надо ли бояться компьютерного разума?
– Исполнительный директор Alphabet и Google Сундар Пичай как-то сказал, и я с ним абсолютно согласна, что любые высокие технологии необходимо контролировать и правильно использовать. Возможности ИИ безграничны, он, безусловно, меняет нашу жизнь к лучшему, но есть и множество примеров, когда новые технологии приносят существенный вред. Да, есть класс пугающих нейронных сетей – например, такие, которые уродуют и искажают лицо человека. Это плохо, но ведь это все сам человек создает, не искусственный разум.
Поэтому человечеству надо развиваться, совершенствоваться, стараться стать лучше и не отставать от нейросетей. У меня даже плакат такой есть: «Искусственный интеллект развивается, а ты?» Если мы не захотим остановиться, войти в стагнацию, то все будет хорошо.
Справка «КН»
Анна Коваленко – доктор технических наук, кандидат экономических наук, доцент, профессор Российской академии естествознания, заведующая кафедрой анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных технологий и прикладной математики Кубанского государственного университета.
Является известным ученым и специалистом в области компьютерного моделирования и искусственного интеллекта. Направления ее научных исследований – это математическое моделирование мембранной электрохимии, включая электроконвекцию, диссоциацию и рекомбинацию молекул воды, анализ вольтамперных характеристик, исследования в запредельных токовых режимах.
Является соавтором открытия нового явления – это пробой пространственного заряда в электромембранных системах.
Внесла весомый вклад в развитие нейросетевых технологий, методов и моделей машинного обучения и искусственного интеллекта, в том числе при оценке, анализе и прогнозе кредитоспособности, финансово-экономического состояния предприятий, отраслей и регионов России.
