2017-06-22 16:15:00

/

РИА "Сибирь"

/

Новосибирск

Форум "Технопром" в Новосибирске: развитие искусственного интеллекта

Глубинное обучение (Deep Learning) - область машинного обучения, которая активно развивается последние годы. Конечно, это не тот искусственный интеллект, который представляют себе фантасты, но уже сегодня многие алгоритмы решают задачи биомедицины, машиностроения, обработки естественного языка.

Участники международного форума технологического развития "Технопром-2017", проходящего в Новосибирске, обсудили перспективы искусственного интеллекта на стратегической сессии. 

Машинное обучение занимается множеством задач, для которых не созданы традиционные алгоритмы решения, и российские разработки в этой области достигают мирового уровня. Заведующий лабораторией Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" РАН, кандидат физико-математических наук Иван Смирнов отметил, что существующие алгоритмы направлены на получение новых данных: современные методы, например нейронные сети, представляют собой некий "черный ящик", они не имитируют рассуждения человека (как индукция или дедукция), а решают задачу собственным путем.

Сейчас такого рода технологии активно развиваются: чат-боты, к примеру, начинают всё лучше имитировать разговор человека (некоторые из них могут пройти не только тест Тьюринга, но и более сложные испытания). Со временем алгоритмы машинного обучения станут частью повседневной жизни, но для того, чтобы оно развивалось как научное направление нужен заказ рынка.

Младший научный сотрудник Сколковского института науки и технологий Алексей Зайцев рассказал о том, как глубинное обучение может помочь в авиакосмической индустрии. Дело в том, что при строительстве летательных аппаратов производится множество расчетов, каждый из которых занимает по несколько часов работы суперкомпьютера, а это не только долго, но и дорого. Технология суррогатного моделирования создает специальные модели - они позволяют решить эту проблему и сократить время расчетов до миллисекунд. Такой подход уже уменьшил время разработки самолетов на 5 %.

О том, как машинное обучение развивается в научно-исследовательских институтах, рассказал директор Института систем информатики имени А. П. Ершова СО РАН, доктор физико-математических наук Александр Марчук.

"По всему спектру технологий машинного обучения инженерия опережает теоретические исследования, - отметил ученый. - Специалисты уже задним числом пытаются научно обосновать работу тех или иных алгоритмов, хотя и это не просто. Например, всё еще не существует четкого объяснения технологии нейронных сетей. Наш институт хочет энергично развернуть не только фундаментальные, но и прикладные исследования в области искусственного интеллекта. Вместе с Институтом математики имени С. Л. Соболева СО РАН и Институтом вычислительной математики и математической геофизики СО РАН мы пытаемся сформировать программу большей технологической направленности: думаю, мы в состоянии доводить исследования не только до теории, но и до создания прототипов, реальных технологических решений".