Интервью с Олегом Варламовым (Мивар)

Олег Варламов, доктор технических наук, председатель научно-технического совета и старший партнер компании «Мивар», рассказал нам о логическом искусственном интеллекте, миварном подходе и последствиях внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь людей.

Что такое логический искусственный интеллект? Что он из себя представляет (миварные сети, сеть Петри)?

Цивилизация стремительно кибернетизируется. Информация стала как основным ресурсом, так и главным инструментом взаимодействия с действительностью. Появились суперкомпьютеры для моделирования ядерных взрывов и прогнозирования климатических изменений; разработаны системы, которые управляют производствами без участия человека; созданы социальные сети, которые деформировали общественные коммуникации. Уровень проникновения информационных технологий растет умопомрачительными темпами, и человек не поспевает за всеми этими изменениями. В результате на помощь естественному интеллекту приходит искусственный (ИИ), и его роль в нашей жизни будет год от года увеличиваться. 

Первые попытки создать ИИ были предприняты еще в 40-х годах XX века. Тогда всерьез начал обсуждаться вопрос: может ли машина думать, как человек? Под «думать, как человек» в середине прошлого века подразумевались причинно-следственные рассуждения. Однако уже в 1950-х годах интерес к созданию ИИ резко снизился. Дело в том, что сообщество ученых договорилось считать логические рассуждения полнопереборными задачами, решение которых подразумевает перебор всех значений, а это очень трудоемкий процесс и для сложных задач практически нереализуемый. Принятие данного постулата сильно затормозило развитие ИИ. Однако, отказавшись от идеи создания «думающей машины» в целом, ученые разложили ее на составляющие и продолжили работать над отдельными направлениями. Накопился огромный пласт знаний и технологий. Появились экспертные системы, АСУ, компьютерное зрение, системы распознавания речи, нейронные сети и многое другое.

В 90-х годах прошлого века удалось установить, что для решения логических задач и создания «думающей машины» ранее использовалась несовершенная методология. В результате комбинирования двух хорошо известных математических методов – продукционного подхода и сетей Петри – удалось разработать принципиально новую теоретическую базу для создания ИИ, который мы назвали миварным или логическим. Продукционный подход в предельно упрощенном виде подразумевает описание сложных процессов набором простых логических правил «если …, то …». Сети Петри применяются для моделирования динамических дискретных систем и структурного описания тех или иных процессов. Объединение этих двух подходов в единую систему позволило снять искусственные ограничения, сдерживающие развития ИИ и перевести логические рассуждения из категории полнопереборных в разряд задач с линейной вычислительной сложностью. Если говорить предельно просто, то они из нерешаемых стали решаемыми.

Кроме того, в миварной теории использована принципиально новая, гносеологическая модель описания действительности, в которой знания представляются в виде ВСО-модели, где В-обозначает вещь или объект, С – совокупность свойств объекта и О – множество отношений, в которые этот объект вступает с другими объектами в рамках предметной области. В результате системы, построенные на миварных принципах, получают возможность работать с двудольным графом и предобработанной информацией. По сути, мы получили интеллектуализированное миварное пространство, которое потенциально знает ответ на любой вопрос в рамках сформированной картины мира. Это, в свою очередь, делает возможным быстрый логический вывод на массивах информации любого масштаба, вплоть до сверхбольших.  

То, что сейчас называют ИИ, по сути таковым не является, то есть создаваемые системы в своих принципах лишены интеллектуальности, подобно тому, как неинтеллектуальна жизнь пчелиного роя или муравейника. Речь идет о доинтеллектуальном или рефлексном уровне. Впрочем, это скорее философский вопрос — с какого момента умение выстраивать причинно-следственные связи считать мышлением. Даже животные способны выявлять несложные закономерности и просчитывать свое поведение. И мы не намерены противопоставлять Логический искусственный интеллект, созданный в компании «Мивар», другим разработкам. Это было бы также нелепо, как противопоставлять человеческую склонность к рассуждению его же умению ходить. Все эти исследования – грани одной масштабной области знаний, они дополняют друг друга и поэтому в равной степени важны.

Какие конкретно направления интеллектуальной техники являются самыми перспективными для вашего ИИ?

Мы живем в период третьей волны интереса к ИИ и робототехнике. Редкий месяц обходится без очередного сенсационного заявления: то Boston Dynamics научил робота устойчиво ходить сначала на четырех, а затем и на двух конечностях, то корпорация Honda создала человекоподобного ASIMO, то Google запустил проект создания беспилотных автомобилей, то «Яндекс» разработал программного робота, который будет без участия человека писать новостные тексты. Обилие сенсаций отвлекает нас от самого главного: мы не замечаем, как меняется сама среда обитания. Такие масштабные проекты, как «Умный город» или «Электронное правительство» из полуфантастических описаний стали элементом обыденности. И таких систем становится все больше, а уровень их интеллектуализации – все выше.   

Пройдет не так много времени, как ИИ начнет контролировать практически все сферы нашей жизни: и транспорт, и медицину, и сферу ЖКХ, и военное дело, и даже общение. Тотальное проникновение ИИ во все сферы жизни неизбежно, как было неизбежно появление ткацких станков или тракторов. Первые компьютерные системы были лишены интеллекта, однако мы сняли ограничения и, в принципе, уже сейчас при наличии ресурсов возможно создание действительно «думающих» систем, в том числе и глобальных.

Собственно, возможность «думать» и принимать условно самостоятельные решения – это главное достижение миварных технологий. Да, сейчас процесс создания «картины мира» для той или иной прикладной системы – это достаточно трудоемкий процесс. Однако как только технология станет массовой, и появятся сотни или тысячи миварных моделей, возможности практического применения технологии станут почти безграничны. Это и «думающие» системы индивидуального обучения, и интеллектуальные системы нормативно-правового сопровождения юридических и физических лиц, и системы гармонизации законодательной базы и НПА. Представьте себе, что профессия юриста может стать компьютерной системой.

Если говорить более приземленно, то на базе одного из наших продуктов, конструктора экспертных систем Wi!Mi, можно создать, например, интеллектуальную платформу профессиональной адаптации человека к стремительно меняющейся среде. Еще в прошлом веке технологические формации менялись достаточно медленно, проходило несколько поколений, прежде чем накапливалась критическая масса знаний и умений, которые требовали изменения привычного уклада жизни. Сейчас же все процессы ускорились, за время жизни одного поколения происходит несколько сломов технологических парадигм. И стоит из этого потока выпасть буквально на год или два — и обратно встроиться в него будет сложно даже для подготовленных людей. Например, высококлассный программист, уехавший приобщиться к «духовным практикам» на пару лет в Гоа, может обнаружить, что по истечению этого срока он потерял связь с миром программинга, и теперь ему нужно очень много наверстывать, чтобы опять встроиться в привычную среду. Или человек работал бухгалтером, а ему хочется стать финансовым аналитиком — как ему поступить? Система на базе миварных технологий будет способна оценить уровень знаний пользователя в той или иной области, сообщить о «пробелах», изучить информационное поле, выстроить пошаговый алгоритм достижения цели и проконтролировать реализацию планов.

Мы уже работаем и над другим близким по духу проектом: созданием решения по социальной адаптации человека к культурной среде. Это можно было бы назвать «умным гидом» — только очень высокого уровня. Решение объединяет в себе несколько систем: автономный переводчик, умный поиск, электронный гид-консультант и другие. То есть, решение может проконсультировать человека, приехавшего в чужую страну или другой город, относительно достопримечательностей, разработать алгоритм посещения наиболее значимых мест и наиболее интересных увеселительных заведений, исходя из предпочтений пользователя. Может разработать программу досуга в родном городе, организовать встречи, дать рекомендации по внешнему виду и подобрать меню с учетом предпочтений. Пока проект находится на самых ранних стадиях проработки.

Наша технология в отличие от других действительно понимает смысл слов и текстов. Мы уже создали семантическую платформу Tel!Mi, которая может стать основой для целого ряда систем — например, переводчика нового поколения. Миварная система работает с семантикой, поэтому в состоянии перевести содержание с языка на язык в реальном времени предельно близко по смыслу, как это делают билингвы, которые могут думать одну и ту же мысль на нескольких языках. И это далеко не полный перечень того, на что способен логический искусственный интеллект.

Конечно, я осознаю, что для различных направлений необходимы разные вычислительные мощности и даже, возможно, распределенные вычисления. Тем не менее, возьмите несколько направлений и расскажите на их примере, какие вычислительные мощности необходимы для каждого из них (частота процессора, объем жесткого диска, объем оперативной памяти)

Если для работы традиционных систем ИИ необходимы огромные серверные мощности, например, IBM Watson или отечественный Суперкомпьютер «Ломоносов» – вычислительные цеха, то миварные системы могут работать даже на бытовых компьютерах. Мы проводили измерения их производительности и обнаружили, что миварное ПО способно обрабатывать 5 миллионов правил менее, чем за секунду, на стандартном ноутбуке. Конечно, для работы промышленных систем ноутбука будет недостаточно, но миварные продукты, благодаря технологическим особенностям, требуют на порядок меньше вычислительных мощностей, чем традиционные системы. Это связано с тем, что миварной системе не надо перебирать все параметры для решения поставленной задачи.

В прошлом году компания «Мивар» представила две технологические платформы – конструктор экспертных систем Wi!Mi и семантическую платформу Tel!Mi. В конце 2015 года мы вывели на рынок Wi!Mi 2.0, с доработанным пользовательским интерфейсом и рядом изменений. Ее можно свободно купить, причем у нас очень гибкая тарифная политика. Есть недорогие версии с ограниченным функционалом для представителей SMB и «тяжелые» — для крупного бизнеса или госструктур. Тестовую версию Wi!Mi 1.0 в течение первой половины 2015 года можно было скачать с нашего сайта и попробовать совершенно бесплатно. Сейчас у нас есть так называемая «студенческая» версия системы, которая бесплатно доступна для учащихся отечественных вузов.

Конструктор экспертных систем Wi!Mi – инструмент для создания моделей знаний, с неограниченным количеством связей, параметров и отношений, обладающий логическим выводом. Предназначен для создания программных роботов (RPA) или виртуальных специалистов, построения сложных экспертных систем (ЭС), систем управления знаниями (СУЗ) или логически решающих систем (LRS, Logical Reasoning Systems). Уже запущено несколько пилотных проектов по внедрению систем, созданных на базе Wi!Mi. ПО работает как из облака, так и локально, на вычислительных мощностях заказчика. Системы не предъявляют каких-то специальных требований к «железу» или софту и стабильно работают на стандартных офисных машинах и операционных системах – MS Windows 7, 8.x, 10, Mac OS 10.9 и выше, а также Linux Ubuntu.

Основным ограничением при создании систем ИИ была невозможность работы с контекстом и учета многозначности естественного языка. Компьютер не всегда понимает языковые нюансы, наличие разных лексических значений у одного слова и так далее. Миварная технология последовательно преобразует текст в семантический граф. Процесс анализа включает синтаксический разбор текста, семантическое преобразование, построение графа, а также работу с контекстом и снятие неопределенностей. Благодаря использованию миварных технологий в Tel!Mi, платформа работает не с формальными признаками, а с семантическими концептами и распознает контекстное окружение – тем самым достигается максимально точное понимание смысла текста.

Возможны какие-либо негативные последствия в результате внедрения в нашу жизнь высокоразвитого ИИ?

Не хотелось бы заканчивать текст на негативной ноте, но мы убеждены, что к работе с ИИ необходимо относиться с предельной осторожностью. И если человечество сейчас не интенсифицирует работу над созданием социального ИИ, который будет различать добро и зло и чувствовать себя частью человеческого социума, то мы рискуем стать заложниками бездушных систем, которые в своей деятельности руководствуются принципами сообразности, но совершенно лишены сострадания.

Мы разработали технологию, которая позволяет создать «глобальный интеллект» или думающих роботов, однако пока наука даже близко не подошла к разработке эмоциональной сферы. Существующие системы лишь эмулируют внешние проявления человеческих эмоций, которые обсчитываются сухими математическими моделями. Работы по созданию социального и эмоционального ИИ необходимо максимально интенсифицировать, иначе человек окажется «самым слабым звеном» в мире чистой математической рациональности думающего мира. Ведь проблема не в том, что появится высокоинтеллектуальный Терминатор, а в том, что через несколько десятков лет все окружающее нас пространство станет одним глобальным роботом, от которого мы будем всецело зависеть.

2016-03-29, Anny (обновлено 2016-04-03)