«ИИ не отнимает работу — он освобождает время для идей»: профессор Евгений Бурнаев — о будущем нейросетей

В октябре в Новосибирск приехал доктор физико-математических наук, профессор, директор Центра искусственного интеллекта Сколтеха, руководитель научной группы «Обучаемый интеллект» Института искусственного интеллекта AIRI, лауреат научной премии Сбера — 2024 Евгений Бурнаев. Он провел в НГУ лекцию о приложениях ИИ для задач инженерии, физики, химии и наук о Земле. Перед встречей со студентами и преподавателями ученый рассказал, как развивается искусственный интеллект, какие задачи он решает и сможет ли заменить человека.

— Евгений, почему вы решили стать ученым?

— Все мои самые близкие родственники были связаны с техническими науками. В каком-то смысле выбор профессии для меня был предопределен. Уже в школе я старался участвовать в олимпиадах, решать более сложные задачи, и мне это понравилось. Я окончил обычную школу в Волгограде, больше приходилось самому заниматься, но, к счастью, у меня были хорошие учителя по математике и физике. Для поступления рассматривал МФТИ и МГУ. Через олимпиаду прошел в МФТИ, там и решил остаться.

— Чем вы занимались до искусственного интеллекта?

— В студенческие годы я посвятил мои курсовые и бакалаврский диплом обработке данных, это шло от моего интереса к физике. Тема очень близка к прикладному анализу данных и построению моделей машинного обучения. Затем я занимался статистической обработкой данных.

После защиты кандидатской диссертации я попал в команду, которая проводила анализ данных для инженерного проектирования, инженерных систем. Мы разрабатывали модели для решения конкретных инженерных задач и алгоритмы обработки и консолидации мультимодальных данных. По факту это как раз методы машинного обучения искусственного интеллекта, просто на тот момент нейросети не имели такого развития, как сейчас. Мы активно сотрудничали с крупными европейскими инженерными компаниями, в том числе с компанией Airbus. Команда проводила как фундаментальные исследования, так и разработку базовых алгоритмов с созданием программного обеспечения для использования в компаниях. В итоге мы разработали коммерческий программный продукт.

— Почему, на ваш взгляд, ИИ стал настолько популярен?

— Во-первых, долгое время не получалось качественно решать некоторые задачи. Например, распознавание лиц. До появления современных методов искусственного интеллекта определить, что на фото представлен конкретный человек, можно было только при прямом положении лица и хорошей освещенности. Если лицо было повернуто больше, чем на 20 градусов, качество катастрофически падало. Сейчас системы распознавания могут работать с любыми условиями освещенности, любой прической, даже если на человека надета кепка или появилась борода, система ИИ определит, тот это человек или нет. То есть результаты применения ИИ очень наглядные. Второй пример: количество краж автомобилей в Москве сократилось в 10 раз, потому что теперь отследить нарушителей очень просто. Такой прорыв случился за очень короткое время.

ИИ ускорил многие бизнес-операции и индустриальные процессы, и этот эффект хорошо виден. Компании понимают, что технологии могут дать им значительные конкурентные преимущества, и поэтому активно вкладывают деньги в эту область.

К тому же людям это интересно, искусственный интеллект будоражит воображение, все помнят фильмы про роботов, будущее. А у молодежи, школьников, на телефонах установлен условный Chat GPT и подобные модели, они начинают активно их использовать. Конечно, это не всегда хорошо влияет на обучение, но подстегивает интерес.

— Если бы вам нужно было объяснить школьнику, чем вы занимаетесь, как бы вы это сделали?

— Я привел бы несколько прикладных задач. Допустим, прогнозирование пожароопасной обстановки по данным спутников, погоды, информации о регионе. Или обработка медицинских изображений, прогнозирование, выделение участков изображений с потенциальной патологией. На таких примерах понятно, почему это важно. За этими задачами стоят математические алгоритмы на основе нейросетей, которые имитируют мозговую деятельность человека. Я разрабатываю методы, которые позволяют задачи такого типа решать быстро и с минимальным вовлечением людей, чтобы они меньше времени тратили на рутинные процессы. К тому же человек не всегда доступен или может оперативно среагировать.

— Этот выигрыш только по времени или есть качественные изменения?

— Бывает по-разному. Специалист не может одновременно уследить за огромным количеством параметров, например, если вы хотите оптимизировать какое-нибудь инженерное изделие. А алгоритм способен перебирать очень большое число вариантов и быстро оценивать, какие из них хорошие, а какие нет. К тому же человек зачастую действует по сложившимся паттернам, а ИИ предлагает неожиданные варианты.

— Вы разработали методологию инженерного искусственного интеллекта. В чем его суть?

— Обычно инженер решает задачу, находясь внутри. Он декомпозирует ее на части, а потом строит план, который дальше реализуют по шагам. Какие-то из этих шагов выполняют с помощью программного обеспечения. Часто такие вещи достаточно однотипные, но при этом требуют определенной квалификации и вовлечения большого количества людей.

Эту процедуру можно автоматизировать. Система сама понимает, какие данные доступны, исходя из них планирует, какие шаги нужно сделать, чтобы получить финальный результат, и запускает конкретные модули для вычислений. Получается, инженер просто формулирует, что он хочет, и дает имеющиеся ресурсы. Система сама декомпозирует задачу и выполняет все этапы. И это может быть быстрее, в определенных ситуациях точнее и эффективнее.

— Как вы популяризируете свои исследования?

— Я часто читаю лекции на разных мероприятиях, как сегодня в НГУ, участвую в круглых столах. Общение с коллегами — это важно и полезно. А если говорить про молодежь, тут я кровно заинтересован, чтобы талантливые ребята приходили к нам в Сколтех или в Институт искусственного интеллекта AIRI и занимались наукой, решали важные для индустрии задачи.

— Сегодня ИИ часто обвиняют в том, что он требует огромных вычислительных ресурсов и энергии. Нет ли парадокса — мы создаем технологии будущего, а платим за них экологическим ущербом уже сейчас?

— Во-первых, за всё надо чем-то платить, это неизбежно. Но даже сейчас на обучение моделей тратится не так уж много электричества, вред от него не больше, чем от других производственных процессов. А со временем эффективность вычислителей растет, так что вред будет снижаться.

— Как вы думаете, искусственный интеллект заменит полностью человеческий труд?

— Скорее в определенных сферах будет ярче выражено разделение на профессионалов, которые могут генерировать новые идеи и концепции, и исполнителей, выполняющих совсем базовые действия. Это действительно неизбежно. Практика показывает, что при этом у человечества появлялись другие возможности и точки приложения сил. Думаю, что какие-то профессии будут трансформироваться. Например, композитор создает основную мелодию произведения, а дальше ИИ делает оркестровку для разных инструментов, потому что это достаточно рутинный и трудоемкий процесс.

— Есть ли риск, что искусственный интеллект будет развиваться быстрее, чем общество готово принять эти изменения?

— Заранее сложно спрогнозировать. Прорыв в развитии ИИ случился в 2022 году, когда появился Chat GPT. Будет ли в ближайшие годы подобный скачок, неизвестно. Возможно, технологии по каким-то причинам застынут на этом уровне, и какое-то время люди будут заняты внедрением и получением пользы от уже существующих систем. Посмотрим.