Я училась в магистратуре на когнитивных исследованиях. Параллельно занималась программированием. Одного нашего преподавателя так впечатлили мои проекты, что он пригласил меня в лабораторию. Вообще, я никогда не предполагала, что попаду в науку, и до 25 лет не знала, что существуют научные статьи. Теперь я в США. У меня здесь наиболее сильное научное сообщество. Над проектами работаю удаленно.
В данной сфере очень много направлений — от нейробиологии до психологии, от работы на улитках и мышах до установки электродов в мозг пациентов, моделирования, разработки интерфейсов мозг—компьютер. Если говорить про мою область — зрение, то здесь также есть условное разделение на изучение нейробиологических механизмов зрения у модельных животных (это те, у которых зрительный мозг похож на наш) и изучение аспектов восприятия у людей.
В последние пару лет я занимаюсь искусственными нейросетями. Они изменили всю область компьютерного зрения и позволили сделать то, о чём 50 лет только мечтали — научиться по-настоящему распознавать образы.
Понять то, как они это делают — это уже отдельная область исследований. А сопоставить с известными сведениями из нейронаук, понять, где можно использовать нейросеть как модель, а где — как инструмент, чтобы больше узнать о мозге — это как раз то, что я делаю.
Первые ИНС (искусственные нейронные сети), созданные для распознавания букв и цифр, как раз базировались на знаниях о том, как устроена зрительная кора. Теперь, скорее, наоборот — ИИ двигает вперёд нейронауки.
Тем не менее, их развитие не слишком коррелирует. ИИ движется вперед семимильными шагами — такая скорость и объемы финансирования нейро и не снились.
То есть в начале наука, основываясь на знаниях о мозге, создавала ИИ, теперь же ИИ помогает в изучении мозга
Есть очень забавный миф про использование мозга на какой-то процент. Мозг работает весь. Если не работает, то это уже патология. Вопрос, наверное, в том, какая часть из этих процессов сознательная, но даже не знаю, как это посчитать. Ещё у нейронных связей есть свойство отмирать, если они долгое время не активируются — так мы забываем навыки и знания, которые получили когда-то давно и не применяли.
Еще о забавных мифах: существует мнение, что по достижении определенного уровня развития ИИ поработит человечество. Скорее стоит опасаться, что сильный ИИ попадет в руки к людям, которые захотят поработить человечество, правительствам, диктаторам. Уже сейчас довольно много разговоров об этике применения ИИ и демократизации доступа к технологиям.
В некотором виде внедрение в мозг технологий существует даже сегодня. Визуализация мыслей на компьтере уже есть — можно положить человека в фМРТ, показать ему ряд картинок, а потом предсказывать, что видел перед собой человек, только смотря на активацию его мозга: мужчину, женщину, море, дом. Довольно грубо, но все же.
Визуализация на макро и микроуровнях уже есть, но до чтения мыслей ещё далеко
Сейчас довольно остро стоит вопрос о правовом регулировании технологий ИИ.
Думаю, что уже скоро внедрять ИИ в работу сервисов станет гораздо сложнее, так как будет необходима предварительная оценка его безопасности. Это важный вопрос, особенно в сфере автономной техники. Как работает ИИ, в каких моментах он может принять человека за столб, а раковую опухоль за артефакт снимка — до сих сказать с уверенностью нельзя. Хоть уже много чего сделано для интерпретируемого ИИ, каждый день появляются новые архитектуры, у которых задача, в первую очередь — высокий результат. Стабильность при этом проверить сложно, методы визуализации, разработанные для других алгоритмов, могут уже не работать.
Ответственность, прежде всего, должна быть на тех, кто вводит систему в работу. Сами разработчики чаще всего выполняют задачу, поставленную начальством.
Был случай, когда внедрили систему с искусственным интеллектом для оценки загруженности станции. Система прикидывала пассажиропоток и контролировала вентиляцию. В один прекрасный день система сломалась и перестала подавать свежий воздух. Разработчики долго пытались понять, что же произошло — вроде все так же, как и раньше,видеотрансляция ведётся, люди ходят. Оказалось, что самым простым способом оценить загруженность станции — было посмотреть на время, что ИИ и выучился делать. А потом часы встали.
Если человек вмешался в работу ИИ, и это привело к ДТП — это вина человека. Если это сбой ИИ — вина поставщика такого авто. Если кто снаружи выскочил под колеса — вина того, кто снаружи
Сейчас каждая авария с участием автопилотируемых автомобилей ярко и с негодованием освещается. Хотя далеко не во всех случаях это вина машины. Да и в целом, стоит сопоставлять количество инцидентов со статистикой при мануальном управлении.
Некоторые страны говорят, что сокращение рабочих мест за счёт ИИ — повод рассмотреть введение безусловного дохода или повышение пособий по безработице.
Последнее яркое впечатление было от доклада Вильяма Фримана, который рассказывал о своей мечте — создать микроскоп для движений.
Точно так же, как глаз не может разглядеть микромир, мы не видим и микродвижения. Фриман показал видео, на котором они детектируют еле заметные колебания и увеличивают их в сотни раз. Вот стоит рядом с тобой подъемный кран или сооружение какое, и тебе кажется, что оно стабильно там стоит, а как посмотришь через такой микроскоп — оно ходит во все стороны. И если в одну сторону оно склоняется больше и чаще, то это уже опасно.
Они же делали работу, когда можно было воспроизвести, что говорилось в комнате, лишь по видеозаписи пустой пачки от чипсов. Фольга незаметно колышется, и эти колебания на видео можно увеличить и перевести обратно в звуки
В ИИ есть свои особенности. Я постоянно чувствую, что гонюсь не то, что за уходящим поездом, а прямо-таки за взлетающим самолётом. Ну, ничего, скоро создадим ИИ, который будет изучать мозг за нас, а потом разжевывать нам, что он там понял.