В последние два десятилетия интерес к исследованиям и разработкам в области искусственного интеллекта стремительно возрастает. А началось это в середине прошлого века.
Честь важнейших открытий в области нейробиологии и создания нейронной теории нервной системы принадлежит нашим знаменитым соотечественникам - Ивану Павлову, первому русскому лауреату Нобелевской премии, и его ученику Петру Анохину. А криптоанализ и теория информации введены в теоретический научный оборот пионерскими работами Алана Тьюринга, Клода Шеннона, Фрэнка Розенблатта и др.
Но технологий, чтобы воплощать эти идеи, еще 50 лет назад не существовало - потребовался взрывной рост информационно-вычислительных и нанотехнологий.
Нанотехнологии, при помощи которых можно управлять небольшими группами атомов и молекул, в современном понимании необходимы и для создания традиционных вычислительных комплексов следующего поколения, и принципиально новых нейроморфных аппаратных систем ИИ. Такие системы построены природоподобно, по аналогии с нервной системой высших животных — сложно устроенным комплексом огромного числа (около 90 млрд у человека) вычислительных элементов (нейронов) и еще большего (в 10 тыс. раз) количества элементов распределенной памяти — синаптических контактов, то есть связей между нейронами.
Слабый и сильный искусственный интеллект
Искусственные системы с большим числом нейронов — чрезвычайно сложное дело, но игра стоит свеч: пока появляются системы только так называемого слабого ИИ, не осознающего самого себя и произведенных им операций. Но в перспективе должен появиться качественно отличающийся сильный ИИ, который в некоторой степени способен осмыслять генерируемую им самим, то есть не заложенную при создании информацию.
Основные мотивы использования ИИ — решение антропогенных задач. Это задачи, возникающие перед человеком и имеющие огромное, практически непрерывное число вариантов решения. Речь о системах фокусировки внимания и распознавания визуальных и звуковых образов, статических и динамических сцен. Сюда же относятся предсказание и планирование, принятие решений, восприятие и синтез речи, моделирование эмоций, управление исполнительными устройствами.
Решение подобных интеллектуальных задач вызовет к жизни новые технологии в самых разных сферах: быстрый трейдинг, персональные электронные помощники, автомобильная промышленность, аэрокосмическая отрасль, энергетика, медицина, робототехника, оборонно-промышленный комплекс... Наиболее активное внедрение ИИ ожидается в обработке данных (большие данные — Big Data) и деятельности, сопряженной с рисками для здоровья и жизни человека.
Необходима конвергенция
Создание продвинутых прикладных систем ИИ, особенно с эмуляцией осознания информации и эмоционально-речевой коммуникации, возможно только при объединении нескольких наук и технологий — конвергенции. Сегодня, несмотря на огромный пласт накопленных знаний, данных о работе мозга как на молекулярно-клеточном, так и на макросетевом уровне все еще недостаточно. Нужны современные инструменты: оптогенетика (генетические метки на нейронах флуоресцирующими белками), оптико-микроскопический имиджинг, функциональная магнитно-резонансная томография, электроэнцефалография и т. п.
Нейроморфные системы требуют нанотехнологической базы - для создания материалов и устройств, имитирующих свойства нейронов и синапсов: технологии синтеза тонких пленок, органических и композитных материалов, оптическая и электронная литография, диагностико-измерительные рентгеновские и электрофизические методы и др.
А для моделирования принципов работы мозга и нейроморфных систем необходим мощный суперкомпьютер.
Отработка и обучение интеллектуальных систем, получение ими субъективного опыта решения целевых задач потребуют робототехники, в том числе антропоморфной, с развитой сетью сенсоров.
Подобно природе
Комплексные исследования в этом сложнейшем направлении начались в 2009 году в Курчатовском институте, где его директор (в настоящее время президент) Михаил Ковальчук создал новое подразделение — конвергентных нано-, био-, инфо-, когнитивных и социогуманитарных наук и технологий. Курчатовский НБИКС-центр — одна из немногих в мире научных лабораторий, где есть все необходимое высокотехнологичное оборудование, специалисты, а главное — идеология развития междисциплинарных направлений, включая нейрокогнитивные науки и технологии ИИ. Сегодня ученые Курчатовского комплекса НБИКС-природоподобных технологий изучают механизмы формирования памяти на клеточно-сетевом уровне, разрабатывают нейроинтерфейсы "глаз--мозг--компьютер", нейроморфные вычислительные устройства, нейрогибридные системы, ИИ для семантико-синтаксического анализа текстов, больших данных класса мегасайнс, групповой и антропоморфной робототехники.
Одна из важнейших не только фундаментальных, но и прикладных задач, над которой работают в НБИКС-центре,— моделирование в искусственных нейроморфных системах нейросетевой крупноблочной архитектуры мозга. Это шаг в сторону прототипов систем сильного ИИ. Сегодня почти все технологии ИИ гибридные: только часть подсистем выполнена на основе нейросетевых, то есть природоподобных алгоритмов (например, распознавание визуальных объектов), прочее же определено заранее - необходимое действие выбирается из заданных программистом решений. Чтобы моделировать в искусственной системе поведение человека или животного, нужно перейти на аппаратную основу ИИ, построенную как подобие нейросетевой структуры мозга,— и это позволит качественно повысить производительность нейровычислений. Следом нужно моделировать в нейросетевом базисе и все основные функциональные подсистемы мозга: внимание, зрение, синтез эмоций и ассоциаций, оценка и принятие решений, моторные команды для управления исполнительными устройствами. И, наконец, необходимо обучить и испытать эти системы в робототехническом "теле", снабженном системой сенсоров и движителей. Это очень амбициозная задача, исполнение которой позволит создать сложнейшие природоподобные технологии.
Такое сочетание высокопрофессионального междисциплинарного научного коллектива и суперсовременных приборов, которое обеспечено в Курчатовском НБИКС-центре, дает надежду, что и с этой задачей удастся справиться. Кроме всех тех возможностей выхода в реальные технологии будущего, которые пока даже трудно предугадать, возможно, мы сможем узнать что-то новое о природе нашего сознания и мышления, чувств и эмоций. А значит, лучше познаем самих себя.