Академия наук оказывается на обочине, а искусственный интеллект вытесняет науку – мысль главы РАН Александра Сергеева на заседании Президиума Академии наук (23.11.2021 г.)
«Есть опасность, как бы общество не ушло на такие позиции, что наш мозг и до Ньютона работал неплохо, справлялся с изображением, его оценкой и т.д. Может, не нужна наука вообще, в том числе Академия наук»?
Сегодня, как отметил глава РАН, компьютеры пишут художественные произведения, которые выигрывают призы, искусственный интеллект обыгрывает человека в шахматы и го.
«Поезд несется вперед, и система технического зрения дает лучше распознавание, чем человеческий глаз. Это меня тревожит, - заявил академик Сергеев, добавив, что сегодняшнее обсуждение проблемы искусственного интеллекта связано с опасением, что Академия наук «может оказаться на обочине, наука другая должна быть».
Мысль, конечно, интересная, но опасения напрасны. Ученые вспомнили Ньютона, который в свое время писал Лейбницу, сидя, как теперь говорят «на удаленке» по причине бушевавшей в Европе чумы. Так вот Ньютон тогда полагал, что абсолютно все можно описать с помощью дифференциальных уравнений. Их он и придумал на этой самой удаленке. Но теперь ситуация иная. Не все можно «поверить алгеброй», хоть Моцарт с Пушкиным и пытались.
«Есть объекты, которые не описываются дифференциальным уравнением, например, текст, - отметил в своем докладе академик РАН Игорь Соколов. - Эта проблема и породила новую математику, которая получила название искусственный интеллект».
По мысли докладчика, «сегодня проблема такая – либо дифференциальные уравнения, либо анализ данных». При этом «анализ данных – это методы, которыми решаются те задачи, к которым неприменим другой механизм решения», например, семантические сети, система фреймов и т.д. Сегодня наиболее популярная и востребованная область искусственного интеллекта - нейронная сеть. Отдельное направление - математический анализ речи. И российский задел в этой науке хороший.
Академик Соколов сообщил, что нейронные сети – это не сложные вычисления, а простые конструкции, уравнения типа Y=XхW.
«Такое вот простейшее уравнение. Из таких простых конструкций формируются нейронные сети. Они содержат 500 миллиардов параметров. Такими категориями оперирует сегодня искусственный интеллект», - слова докладчика.
Любопытно здесь именно то, что для решения каких-то практических задач, например,предсказания погоды, совсем не обязательно теперь прибегать к сложным вычислениям. Достаточно доверить все искусственному интеллекту – а сделать это может даже школьник, знакомый с компьютером – поэтому в будущем вообще может встать вопрос о необходимости высшего образования. Как бы странно это ни звучало!
Но при этом, как и во времена моей молодости, искусственный интеллект не может того, что может человеческий мозг, даже у малого ребенка. Он не понимает смыслы. Да и вообще работать с нейронными сетями – задача, вполне возможно, утопичная.
«Искусственная нейронная сеть в математическом смысле эквивалентна случайному процессу. Именно поэтому задача нерешаемая. – заявил академик Соколов, - но мы должны их классифицировать по каким-то принципам, тогда мы ответим на поставленные вопросы».
Отвечая же на вопрос коллег о том, как у нас с освоением темы искусственного интеллекта, докладчик подчеркнул – с теоретической точки зрения все в порядке. У нас старая школа, еще со времен Холмогорова, хороший задел и ученые. Но… И это весьма существенное «но» – отсутствие техники, которая позволила бы сделать прорыв в этой области.
«Теоретические и фундаментальные исследования нельзя проводить только с ручкой и бумагой, - подчеркнул академик Соколов. - В этом у нас беда!
В частности, мы используем чужие модели для русского языка, а это, конечно, большая уязвимость со всех точек зрения. А вот китайцы выложили свою оригинальную модель для китайского языка. Это прорыв, которого у нас нет, сообщил академик Арутюн Аветисян.
Он отметил, что искусственный интеллект – новый вызов в контексте кибербезопасности. Несмотря на наличие Национальной стратегии мы находимся в серой зоне, хотя во все отрасли экономики искусственный интеллект внедряется, включая медицину и сельское хозяйство. Искусственный интеллект нельзя не внедрять, хотя живем мы в мире, где легко взламываются наши данные. Главная проблема здесь при массовом использовании искусственного интеллекта – этика и закон.
«Если врач пропустил снимок – одно, машина – другое. Что делать? Проблема, - заключил академик, - Американцы не пошли по этому пути именно по причине этико-юридических проблем».
По мнению выступающих, когда мы говорим о кибербезопасности искусственного интеллекта, возникает комплекс новых вопросов. Ведь «искусственный интеллект - это более серьезная структура, включающая в себя абсолютно новые элементы, которые могут оказаться уязвимыми, поэтому в развитие вопроса о кибербезопасности выдвигается вопрос безопасности искусственного интеллекта».
Пока же компьютер сильно уступает мозгу человека. Простой пример: надел ты майку с птицей, и ты уже птица для искусственного интеллекта… Опасения президента РАН о вытеснении науки искусственным интеллектом, а человека компьютером, скорее, просто затравка для разговора и обсуждения темы, чем серьезный вызов нам от машин.