Человек создал космические корабли и синтетические аналоги живых тканей, но так и не смог воспроизвести разум. Что препятствует этому сегодня: недостаток компьютерных мощностей, отсутствие подходящих алгоритмов… Или непонимание того, что есть разум как таковой? Василий Мазин, разработчик универсального искусственного интеллекта в лаборатории Mind Simulation, рассказал о современных подходах к разработке ИИ, методах обучения виртуальных личностей и немного — о философских аспектах симуляции разума.
Василий Мазин, директор по научным исследованиям лаборатории Mind Simulation.
Интервьюер — Елена Андреева
На сайте Mind Simulation сообщается, что сейчас у вас два проекта: Core Expert, универсальный искусственный интеллект, и Steve — ассистент с ИИ. Расскажите о них подробнее: цели, аудитория, стадия разработки?
Core Expert – это универсальное интеллектуальное ядро с модульной структурой, которое может использоваться для различных ИИ-решений. Это главный продукт нашей лаборатории. Конечная цель его разработки — создание универсального искусственного интеллекта, сфера применения которого безгранична.
Проектирование Core Expert заняло порядка 10 лет. Выполняли теоретическую разработку, алгоритмическое проектирование основных модулей, а сейчас уже около года мы находимся в стадии реализации.
Steve – продукт на основе ядра: он максимально использует все заложенные в Core Expert компоненты. Фактически это демонстрация возможностей системы, которую мы планируем превратить в будущем в полноценного интеллектуального помощника. Сейчас Steve на ранней стадии разработки, но уже находится в открытом доступе.
Для каких устройств сейчас доступен Steve?
Пока есть только браузерная версия, которая доступна на сайте, приложение мы еще не делали, хотя оно и есть в планах. Там же вы можете наблюдать, как он растет и развивается: каждую неделю мы выпускаем новости с описанием новых функций и возможностей.
Расскажите об аудитории этих проектов. Ваш сегмент — это B2B или B2C?
Core Expert универсален, мы можем на основе этого ядра собирать системы для решения различных классов задач. А для Steve мы видим два направления. Первое — для людей: решать личные проблемы и задачи. А второе — для бизнеса, когда он используется внутри организации и помогает всем сотрудникам в работе.
В описании миссии лаборатории Mind Simulation говорится, что ее продукт, универсальный искусственный интеллект, не будет обучаться на диалогах людей. Какие базы вы планируете использовать и из какого источника?
Сейчас разработчики большинства популярных голосовых помощников используют большие корпуса диалогов людей на естественном языке. Программы, обученные на таких базах, работают без знания и понимания, о чем идет речь. Часто это приводит к забавным и пугающим ситуациям: в интернете много подборок пользователей со странными ответами «Алисы» и «Alexa». Мы пробовали различные подходы и стратегии обучения. Рассматривали разные открытые базы данных и антологии, которые существуют. И они нам не подошли, поскольку информация там была либо неполной, либо не в том виде, в котором она нам нужна. Поэтому мы пришли к гибридной модели обучения. Система уже третью неделю ведет диалог с пользователями и выявляет пробелы в знаниях. Эти пробелы служат для формирования вектора запроса в специальную программу получения знаний.
Программа получения знаний работает с большим корпусом текстов. В ней используются известные лингвистические и статистические методы изучения информации; формируется набор экземпляров знаний. А окончательное решение о добавлении принимают наши эксперты.
Предполагается, что в системе будут функции обучения и самообучения; основы заложены уже сейчас. На первых этапах инструментом будет умозаключение: например, индукция и дедукция, аналогии, нечеткая логика и подражание. В дальнейшем мы наделим его любопытством и фантазией. Мы двигаемся поэтапно, поэтому пока не могу рассказать точно, как будет реализовано «машинное любопытство»: когда дойдем до этого этапа, будет тема для отдельной публикации.
Скажите, как вы используете другие дисциплины в разработке вашего искусственного интеллекта?
Мышление Core Expert не зависит от языка общения. Лингвистику мы используем во вспомогательном модуле, для обучения: для перевода знаний с естественного языка во внутреннее представление ядра и обратно. Психологию применяем пока только для интеллектуального помощника: там у нас стоит задача моделирования уникальной личности. В частности, мы рассматривали различные личностные модели и способ их отражения в диалоговом модуле, и сейчас продолжаем работу по формированию виртуальной личности нашего помощника.
Почему гибридный подход называют будущим для систем искусственного интеллекта?
Сейчас существует порядка 20 различных технологий для ИИ-решений. При этом за последние лет 20-30 никаких новых технологий и парадигм программирования не появилось, и есть большие сомнения, что они вообще появятся. Поэтому для дальнейшего продвижения сейчас приходится комбинировать существующие подходы. В последнее время все больше исследователей проводят эксперименты в этом направлении и добиваются неплохих результатов.
Расскажите подробнее про устройство гибридных систем.
Гибридные системы объединяют несколько классических подходов в решении задач по разработке искусственного интеллекта. Я разделяю их на две категории. Первая – «слабые гибриды»: когда в рамках одной задачи отдельные технологии используются совместно и обмениваются данными через специальный интерфейс. Это может быть определение главных компонентов нейронных сетей методами генетических алгоритмов или совместное использование нейронных сетей различной архитектуры. Вторая категория – «сильные гибриды»: когда две модели настолько глубоко встраиваются друг в друга, что фактически появляется новая технология. В идеале она наследует сильные стороны каждой из моделей. Например, это могут быть нечеткие нейронные сети, они объединяют аппарат нечеткой логики и нейронные сети.
Как вы думаете, какие технические ограничения сегодня сдерживают развитие ИИ?
Мне кажется, сейчас технических ограничений не существует. Имеющихся мощностей достаточно для решения любых интеллектуальных задач, вопрос только в методах их решения. Все кусочки пазла у нас есть, осталось только их правильно сложить. А вот появление полноценного компьютерного разума – это вопрос более сложный. Он затрагивает понятие разума как такового и вопрос вещей, необходимых для проявлений его сущности: тело, эмоции, чувства и так далее. Это не только междисциплинарная задача, но и очень сильно философская, потому что нам еще не до конца понятно, что же такое разум.
Расскажите о вашем выступлении на AI Conference. Кому оно адресовано и какие темы раскроет?
Я расскажу о нашем подходе в создании интеллектуального ядра, опишу основные компоненты и то, как они взаимодействуют. Расскажу о преимуществах данного подхода, перспективах применения — в том числе для решения задач в разных сферах бизнеса.
Доклад содержит специфическую терминологию из области ИИ и рассчитан на базовые знания в этой области. Кроме того, на протяжении всего дня у нас будет открыт демо-стенд Steve и любой посетитель сможет пообщаться с ним и нашими разработчиками, задать им вопросы и оценить текущие возможности наших продуктов.
Мы планируем в докладе уделить больше внимания Core Expert, а на стенде — сфокусироваться на Steve.
Василий Мазин, директор по научным исследованиям лаборатории Mind Simulation.
Интервьюер — Елена Андреева
На сайте Mind Simulation сообщается, что сейчас у вас два проекта: Core Expert, универсальный искусственный интеллект, и Steve — ассистент с ИИ. Расскажите о них подробнее: цели, аудитория, стадия разработки?
Core Expert – это универсальное интеллектуальное ядро с модульной структурой, которое может использоваться для различных ИИ-решений. Это главный продукт нашей лаборатории. Конечная цель его разработки — создание универсального искусственного интеллекта, сфера применения которого безгранична.
Проектирование Core Expert заняло порядка 10 лет. Выполняли теоретическую разработку, алгоритмическое проектирование основных модулей, а сейчас уже около года мы находимся в стадии реализации.
Steve – продукт на основе ядра: он максимально использует все заложенные в Core Expert компоненты. Фактически это демонстрация возможностей системы, которую мы планируем превратить в будущем в полноценного интеллектуального помощника. Сейчас Steve на ранней стадии разработки, но уже находится в открытом доступе.
Для каких устройств сейчас доступен Steve?
Пока есть только браузерная версия, которая доступна на сайте, приложение мы еще не делали, хотя оно и есть в планах. Там же вы можете наблюдать, как он растет и развивается: каждую неделю мы выпускаем новости с описанием новых функций и возможностей.
Расскажите об аудитории этих проектов. Ваш сегмент — это B2B или B2C?
Core Expert универсален, мы можем на основе этого ядра собирать системы для решения различных классов задач. А для Steve мы видим два направления. Первое — для людей: решать личные проблемы и задачи. А второе — для бизнеса, когда он используется внутри организации и помогает всем сотрудникам в работе.
В описании миссии лаборатории Mind Simulation говорится, что ее продукт, универсальный искусственный интеллект, не будет обучаться на диалогах людей. Какие базы вы планируете использовать и из какого источника?
Сейчас разработчики большинства популярных голосовых помощников используют большие корпуса диалогов людей на естественном языке. Программы, обученные на таких базах, работают без знания и понимания, о чем идет речь. Часто это приводит к забавным и пугающим ситуациям: в интернете много подборок пользователей со странными ответами «Алисы» и «Alexa». Мы пробовали различные подходы и стратегии обучения. Рассматривали разные открытые базы данных и антологии, которые существуют. И они нам не подошли, поскольку информация там была либо неполной, либо не в том виде, в котором она нам нужна. Поэтому мы пришли к гибридной модели обучения. Система уже третью неделю ведет диалог с пользователями и выявляет пробелы в знаниях. Эти пробелы служат для формирования вектора запроса в специальную программу получения знаний.
Программа получения знаний работает с большим корпусом текстов. В ней используются известные лингвистические и статистические методы изучения информации; формируется набор экземпляров знаний. А окончательное решение о добавлении принимают наши эксперты.
Предполагается, что в системе будут функции обучения и самообучения; основы заложены уже сейчас. На первых этапах инструментом будет умозаключение: например, индукция и дедукция, аналогии, нечеткая логика и подражание. В дальнейшем мы наделим его любопытством и фантазией. Мы двигаемся поэтапно, поэтому пока не могу рассказать точно, как будет реализовано «машинное любопытство»: когда дойдем до этого этапа, будет тема для отдельной публикации.
Скажите, как вы используете другие дисциплины в разработке вашего искусственного интеллекта?
Мышление Core Expert не зависит от языка общения. Лингвистику мы используем во вспомогательном модуле, для обучения: для перевода знаний с естественного языка во внутреннее представление ядра и обратно. Психологию применяем пока только для интеллектуального помощника: там у нас стоит задача моделирования уникальной личности. В частности, мы рассматривали различные личностные модели и способ их отражения в диалоговом модуле, и сейчас продолжаем работу по формированию виртуальной личности нашего помощника.
Почему гибридный подход называют будущим для систем искусственного интеллекта?
Сейчас существует порядка 20 различных технологий для ИИ-решений. При этом за последние лет 20-30 никаких новых технологий и парадигм программирования не появилось, и есть большие сомнения, что они вообще появятся. Поэтому для дальнейшего продвижения сейчас приходится комбинировать существующие подходы. В последнее время все больше исследователей проводят эксперименты в этом направлении и добиваются неплохих результатов.
Расскажите подробнее про устройство гибридных систем.
Гибридные системы объединяют несколько классических подходов в решении задач по разработке искусственного интеллекта. Я разделяю их на две категории. Первая – «слабые гибриды»: когда в рамках одной задачи отдельные технологии используются совместно и обмениваются данными через специальный интерфейс. Это может быть определение главных компонентов нейронных сетей методами генетических алгоритмов или совместное использование нейронных сетей различной архитектуры. Вторая категория – «сильные гибриды»: когда две модели настолько глубоко встраиваются друг в друга, что фактически появляется новая технология. В идеале она наследует сильные стороны каждой из моделей. Например, это могут быть нечеткие нейронные сети, они объединяют аппарат нечеткой логики и нейронные сети.
Как вы думаете, какие технические ограничения сегодня сдерживают развитие ИИ?
Мне кажется, сейчас технических ограничений не существует. Имеющихся мощностей достаточно для решения любых интеллектуальных задач, вопрос только в методах их решения. Все кусочки пазла у нас есть, осталось только их правильно сложить. А вот появление полноценного компьютерного разума – это вопрос более сложный. Он затрагивает понятие разума как такового и вопрос вещей, необходимых для проявлений его сущности: тело, эмоции, чувства и так далее. Это не только междисциплинарная задача, но и очень сильно философская, потому что нам еще не до конца понятно, что же такое разум.
Расскажите о вашем выступлении на AI Conference. Кому оно адресовано и какие темы раскроет?
Я расскажу о нашем подходе в создании интеллектуального ядра, опишу основные компоненты и то, как они взаимодействуют. Расскажу о преимуществах данного подхода, перспективах применения — в том числе для решения задач в разных сферах бизнеса.
Доклад содержит специфическую терминологию из области ИИ и рассчитан на базовые знания в этой области. Кроме того, на протяжении всего дня у нас будет открыт демо-стенд Steve и любой посетитель сможет пообщаться с ним и нашими разработчиками, задать им вопросы и оценить текущие возможности наших продуктов.
Мы планируем в докладе уделить больше внимания Core Expert, а на стенде — сфокусироваться на Steve.
