Изучение ИИ начнется со студенческой парты: опасно ли это нововведение

С развитием искусственного интеллекта тесно связаны профессии будущего. А его изучение хотят сделать обязательным в российских вузах уже в новом учебном году. Насколько это оправдано, «Вечерняя Москва» узнала у экспертов.

Россия готовится к технологическому прорыву. Минэкономразвития РФ предлагает сделать изучение искусственного интеллекта (ИИ) обязательным для отечественных вузов. Об этом заявил министр экономического развития России Максим Решетников в ходе совещания президента России Владимира Путина с правительством.

— С 2022 года более 100 вузов запустили программы бакалавриата и магистратуры для подготовки специалистов по искусственному интеллекту. Сейчас по ним обучаются порядка трех тысяч человек. Со следующего года ожидается в четыре раза больше студентов, — сказал он.

Он также заявил, что внедрение ИИ власти будут активно стимулировать.

— Внедрение искусственного интеллекта должно стать одним из условий предоставления господдержки. Об этом договорились с коллгеами из Минфина. Со следующего года протестируем этот подход в сельском хозяйстве, транспорте, промышленности и здравоохранении — в тех отраслях, где уже есть готовые к внедрению решения, — отметил Решетников.

По его словам, развитие искусственного интеллекта — это одно из ключевых условий достижения технологического суверенитета нашей страны. Поэтому наравне с миром Россия уделяет теме ИИ особое внимание, указал он.

Три помощника

— Ученые выделяют три вида искусственного интеллекта: слабый, сильный и супер-ИИ. Оказывается, мы уже давно и повсеместно пользуемся слабым, — рассказывает кандидат физико-математических наук, преподаватель МГУ Геннадий Куликов. — Слабый ИИ применяется в навигаторах, системе распознавания лиц, поиске партнеров в приложениях для знакомств. Или, например, при переводе текстов. Еще лет 5–7 назад интернет-переводчики могли корректно перевести разве что отдельные наборы фраз. А сегодня программа переводит большие тексты. В итоге сейчас можно читать статьи на хинди, китайском, арабском, не зная языка от слова «совсем». Да, будут ошибки и неточности, но их со временем становится все меньше.

Сильный ИИ, по словам эксперта, максимально приближен к способностям человеческого интеллекта и даже… наделен самосознанием. Однако, по прогнозу ученых, он появится примерно к 2075 году. А в ХХII веке сформируется уже супер-ИИ.

— Как предполагается, он будет способен превзойти лучшие умы человечества — причем во всех областях. При этом он сможет самосовершенствоваться, и, вероятно, разрабатывать новые умные системы и алгоритмы уже самостоятельно, — пояснил Геннадий Куликов.

Получается, что в обозримом будущем роботы займут место человека? Фильм «Терминатор» , да и десятки других, уже изобразили возможные апокалиптические последствия: машины восстали, охотятся на людей, человек для них — дичь. Неужели мы к этому идем?

Тест на человечность

Урван Парфентьев, координатор направления интернет-безопасности РОЦИТ — регионального общественного центра интернет-технологий, поясняет:

— Не нужно пугаться. Искусственный интеллект — лишь очень красивое сочетание слов. Этикетка. А за ней — старая добрая компьютерная программа, которая умеет две вещи: быстро обрабатывать большой массив данных — примерно как калькулятор, и выбирать определенную последовательность действий. ИИ — это аналитик, даже советчик, но ни в коем случае не мыслитель. Придумать что-то свое, как это делает человек, он не в состоянии. И тест Тьюринга не пройдет.

Как пояснил эксперт, еще в 1950 году английский математик Алан Тьюринг предложил тест, который позволил бы оценить уровень искусственного интеллекта относительно человеческого. Идея проверки предполагала общение человека с другим человеком и с компьютерной программой в течение пяти минут, только в текстовом режиме. Если компьютер сможет обмануть как минимум 30 процентов собеседников, тест считается пройденным.

Эксперты общаются одновременно с живым человеком и роботом, находясь в разных комнатах и не видя друг друга. По окончании теста каждый из них должен сказать, кто из двух его собеседников был человеком, а кто — программой. Тем не менее еще девять лет назад, впервые в истории компьютерной программе удалось пройти тест Тьюринга на «человечность» и убедить аж 33 процента судей в том, что с ними общается не машина. Программа Eugene Goostman («Евгений Густман»), выдающая себя за тринадцатилетнего мальчика по имени Евгений Густман из Одессы, смогла убедить беседовавших с ней людей в том, что выдаваемые ею ответы принадлежат человеку. Тест проходил в Лондонском королевском обществе, его проведение организовал Университет Рединга, Великобритания. И все же…

— Искусственный интеллект — не аналог естественного. Его сущность — иная, — пояснил Урван Урванович. — Тем не менее все его аналитико-рекомендательные программы могут и должны иметь применение в бизнесе, военной сфере, государственном управлении. Ведь искусственный интеллект, например, способен мониторить, то есть отслеживать огромное количество параметров и делать более точный, чем человек, на основании этих параметров, прогноз.

Евгений Тишковец, ведущий аналитик центра погоды «Фобос», не согласен:

— Сейчас в каждом смартфоне есть встроенное приложение, где можно узнать прогноз погоды, как краткосрочный, так на неделю вперед. Но вот проблема: сколько приложений, столько и прогнозов. В разных телефонах — разная «погода». А вы не задумывались — откуда в смартфоне вообще прогнозы берутся? Так вот: они составляются автоматически. По сути, это ретрансляция закодированных сигналов из разных метеорологических центров мира: Вашингтона, Мельбурна, Токио, Тулузы и так далее. Человеческий разум при составлении таких прогнозов не используется.

Поэтому точность «машинного» прогноза — под большим вопросом. Если бы погоду, грубо говоря, предсказывал только телефон, синоптики были бы вообще не нужны.

Тем не менее, как считает Урван Парфентьев, ИИ — история перспективная.

— Еще в 1960–1980-е годы на основе данных радиолокационных станций и космических спутников компьютер — с помощью искусственного интеллекта — мог спрогнозировать траектории ядерных ракет, если бы их, например, запустили. А если знать траекторию, то ракету можно сбить, — пояснил эксперт. — Сейчас же, спустя 40–60 лет, ИИ способен на большее.

Равнение на фронт

Так и есть. В июне этого года, например, российский комплекс ПВО С-350 «Витязь» впервые в мире поразил воздушные цели в зоне спецоперации в автоматическом режиме.

— Да, с использованием искусственного интеллекта, без участия человеческого фактора. Электроника самостоятельно обнаружила, сопроводила и сбила украинские боевые самолеты и беспилотники. Оператор контролировал работу системы, но не вмешивался в ее алгоритм, — уточнил вице-премьер Денис Мантуров, курирующий российский ВПК.

Военный эксперт, полковник ВС РФ в отставке Андрей Земцев считает, что именно военная отрасль станет лидирующей при развитии ИИ.

— Так было и будет всегда: новые технологии первым делом приходят в военную сферу. Древние греки ходили по морю на довольно примитивных торговых судах. Зато метательные, для осаждения городов, машины у них были лучшими в мире. Римляне придумали свои знаменитые дороги прежде всего для быстрой переброски войск, — рассказывает эксперт. — Война — это жизнь или смерть. У кого выше военные технологии, тот, как правило, и побеждает. Не зря американцы сейчас серьезно вкладываются в ИИ для военных нужд.

Как пояснил эксперт, США задействуют на Украине программное обеспечение Palantir — это разведывательная нейросеть.

— На любом планшете с подобной программой можно увидеть подробные цифровые карты поля боя, скажем, под Бахмутом. Причем на эти карты наложены разведданные, полученные главным образом с коммерческих спутников и загруженные разведгруппами «с земли», — рассказывает Андрей Земцев. — Если сделать приближение, можно увидеть даже траншеи и тепловизионные изображения огня нашей и украинской артиллерии.

Искусственный интеллект собирает данные самолетов-разведчиков и разведывательных БПЛА, потоковых видео и фотографий и даже просто сообщений с места событий, оперативно анализирует их и выдает требуемую информацию о местонахождении и перемещениях российских войск, вплоть до места стрельбы отдельных орудий. Все эти данные тут же передаются ВСУ.

— Есть у ВСУ и система «Крапива». Она позволяет в реальном времени наносить боевую обстановку на электронные карты. Старший начальник получает информацию с мест, младшие командиры на флангах понимают, что творится у подразделения ведущего бой. Они могут оказывать помощь огнем или действиями. Артиллерия получает координаты для нанесения ударов, — рассказывает Андрей Земцев. — У нас, в свою очередь, есть автоматизированные системы управления боем — например, «Акация-М», Созвездие-М2», «Андромеда-Д». Только не хватает планшетов, устойчивой связи и навыков у личного состава — чтобы эти системы использовать. Но делать это надо. Да, воюет не техника, воюют люди. Но техника, еще с искусственным интеллектом, позволит сохранить тысячи жизней наших бойцов.

ЦИФРЫ

В 2022 году объем частных вложений в ИИ составил $91,9 млрд, что на 26,7 процента меньше рекордного показателя 2021 года — $125,4 млрд. Лидером по этому показателю стали США с $47,4 млрд вложений, на втором месте Китай с $13,4 млрд. Страны Евросоюза и Великобритания суммарно вложили в ИИ около $11 млрд, Израиль и Индия — по $3,24 млрд. Самые большие суммы вложили в сферы медицины и здравоохранения ($6,1 млрд), обработку и управление данными и облачные технологии ($5,9 млрд), финтех ($5,5 млрд).

ПРЯМАЯ РЕЧЬ

Александр Бахтин, завкафедрой телекоммуникационных систем Московского института электронной техники:

— Искусственный интеллект изучают в наших вузах еще с советских времен. Студенты-математики, например, учились работать с большими массивами данных, которые сейчас называют Big Data. Сегодня во многих вузах есть отдельные учебные курсы по изучению искусственного интеллекта. Их читают будущим математикам, программистам, инженерам и представителям некоторых других специальностей — например, ИТ-менеджерам. Одних учат с искусственным интеллектом работать, других — его, собственно, создавать, модернизируя нейросети под новые задачи.

Специалистов, умеющих работать с ИИ, к сожалению, остро не хватает. Когда, например, мы начинали внедрять комплексы видеофиксации на дорогах, возник дефицит кадров для их обслуживания. Тем не менее мы сумели создать в России программное обеспечение, способное фиксировать нарушение ПДД, определять виновных, а также «вычислять» ямы на дороге, чтобы оперативнее полотно ремонтировать. Это здорово, что власти страны хотят увеличить число специалистов в области ИИ. За искусственным интеллектом — будущее.

Ян Арт, кандидат экономических наук:

— Искусственный интеллект — модная тема. Крупнейшие американские корпорации вкладывают в его развитие десятки миллиардов долларов. Это их дело — тем более что денег у них много. Но мы-то вкладываем бюджетные средства! Поэтому, я думаю, перед принятием подобных решений нужно всегда просчитывать экономический эффект. Что мы хотим получить на выходе? Облегчение каких интеллектуальных процессов? Принятие каких решений? Вот один из крупнейших российских банков сократил несколько лет назад три тысячи бухгалтеров: теперь вместо них работает компьютерная программа. Тут логика ясна — сэкономили на фонде оплаты труда. И немало.

Похожим образом должны обосновываться и все остальные вложения в ИИ. Ставится конкретная задача, определяются параметры, на которые необходимо выйти. В противном случае выходят из-под контроля и бюджетные деньги, и сам ИИ, что, наверное, еще хуже.

КСТАТИ

Искусственный интеллект состоит из множества элементов — «нейронов», обменивающихся информацией. По сути, это математические модели, имитирующие работу мозга.

Одни «нейроны» получают информацию извне, в этом им помогают наши органы чувств, другие обрабатывают полученную информацию, третьи — выдают готовый результат. Но чтобы ИИ приблизился по своей разумности к человеку, ее нужно обучить.

СПРАВКА

Искусственный интеллект — это метод, позволяющий компьютеру или управляемому компьютером роботу или программному обеспечению мыслить разумно, почти как человек. ИИ появляется так: сначала изучаются модели принятия решений человеческим мозгом.

Как правило, эти модели работают на основе прецедентов. А прецеденты считаются значимыми, если принятое мозгом решение дало положительный результат. Ну, например, мы здороваемся с приятным нам человеком, потому что знаем — он поздоровается и улыбнется в ответ. Или мы «автоматически» отходим от лужи на проезжей части, потому что убедились — проезжающая мимо машина нас обрызгает.