Ученый из Казани раскрыл тренды цифровых технологий

Михаил Абрамский, директор Института информационных технологий и интеллектуальных систем (ИТИС) КФУ, в интервью журналисту "РГ" рассказал о современных трендах и перспективах в области цифровых технологий.
В ИТИС КФУ работают по целому ряду направлений. Это мобильная и веб-разработки, технологии искусственного интеллекта, интеллектуальная робототехника и другие.
В ИТИС КФУ работают по целому ряду направлений. Это мобильная и веб-разработки, технологии искусственного интеллекта, интеллектуальная робототехника и другие. / Архив КФУ

Взрыв виртуальной реальности

Михаил Михайлович, сегодня очень многого ждут от цифровых технологий. Иногда даже чего-то мистического. А что происходит на самом деле?

Михаил Абрамский: Из трендов я бы отметил генеративные нейронные сети (тот же ChatGPT и не только), изменяющие целые индустрии, нейроинтерфейсы и устройства смешанной реальности, связанные как с индустрией развлечений, так и с предоставлением социальных услуг. А также разработку новых беспилотных робототехнических устройств и алгоритмов для них, нацеленных как на повышение качества жизни человека, так и на его безопасность.

Говоря о современных цифровых технологиях, видимо, нельзя пройти мимо искусственного интеллекта?

Михаил Абрамский: Область искусственного интеллекта (ИИ) развивается достаточно давно. Постепенно ученые частично отказались от создания всеобъемлющего интеллекта, сопоставимого с человеческим, в пользу инженерных решений, имитирующих интеллектуальную деятельность. Рядовой пользователь интернета сталкивается с этим каждый день. Это различные поисковые и рекомендательные системы, помощники вроде Алисы, сопровождающие нас не только в глобальной сети, но и в повседневной жизни.

Михаил Абрамский: Сегодня нейросети - одна из самых используемых технологий ИИ. Фото: Архив КФУ

В дальнейшем можно ожидать еще большей интеграции технологий ИИ. Например, сферу образования уже сейчас надо адаптировать к нейронным сетям, способным выдать приемлемый текст на любую тему в любом стиле (а иногда не только текст, а также, скажем, программный код). А в сфере кино, например, не исключено, что может появиться возможность выбирать любимых артистов в качестве исполнителей ролей в уже снятом сериале - ИИ встроит их в видеоряд на основе технологии Deepfake.

Тест пройден

Пользуясь случаем, хотелось бы получить от вас объяснения некоторых терминов, которые сегодня на слуху, но не слишком понятны. Например, что такое нейронные сети?

Михаил Абрамский: Если коротко, это модель создания алгоритмов, способных к обучению. Под обучением стоит понимать постепенное уменьшение процента ошибок в работе алгоритма. Сегодня нейросети - одна из самых используемых технологий ИИ. Они призваны решать задачи, стоящие перед человеком в производственной сфере, в организации общественной жизни, в сфере услуг и индустрии развлечений. Анализ и генерация изображений, текста и видео - это тоже нейронные сети.

А как искусственный интеллект повлияет на наше участие в общественном производстве?

Михаил Абрамский: Безусловно, ИИ станет трансформировать кадровый рынок, ему в будущем отдадут часть профессий и производственных задач. Речь идет не столько о вытеснении человека из производства, сколько о сокращении издержек. Согласитесь, что? если поставить вопрос так: выполнять производственную операцию час или несколько секунд, ответ очевиден. Конечно, придется решать много сложных социальных проблем. Что делать с высвободившимся человеческим временем, какие придется осваивать новые профессии сотрудникам для переквалификации и другие.

Последние годы искусственный интеллект часто становится героем кинофильмов. И проскальзывает такой термин - "тест Тьюринга". Что это?

Михаил Абрамский: Тест Тьюринга - процедура, предложенная английским ученым Аланом Тьюрингом для ответа на вопрос, может ли компьютер мыслить. Ее суть в следующем. Если человеку дать в собеседники интеллектуальную систему, так чтобы он не знал, кто перед ним, и человек в ходе разговора не сможет определить, кто его собеседник - человек или компьютер, то такая система может считаться прошедшей тест Тьюринга.

Надо понимать, что этот тест пришел к нам из тех времен, когда наука стремилась реализовать проект создания интеллекта, во всех отношениях равного человеку. Сегодня такая постановка проблемы требует дополнительных оговорок. Но с учетом последних историй с ChatGPT мы можем сказать, что тест Тьюринга в некоторой степени пройден.

Уже давно не фантастика

Все, что вы рассказываете, для рядового обывателя звучит довольно непривычно.

Михаил Абрамский: Первые работы о нейросетях появились еще в 1950-х годах прошлого века, когда были созданы первые их теоретические модели, например персептрон Розенблатта. С ростом вычислительных мощностей появилась возможность создавать работающие технологии ИИ, в том числе и на основе модели нейросетей.

Помимо того, понизился порог входа в отрасль для специалистов. Сегодня нет никакой необходимости писать нейросеть с нуля. Есть готовые решения, умеющие подстраиваться под вашу задачу. Вы пишете небольшой код и, грубо говоря, просто ждете, когда нейросеть научится решать вашу задачу. А процесс ее обучения уже хорошо описан теоретически и проработан на практике. Можно вообще не программировать, а использовать телеграм-бот, взаимодействующий с нейросетью.

Многих людей пугает столь быстрое погружение в цифровой мир. Человек становится почти прозрачным, ведь сегодня так легко получить о нем даже личную информацию.

Михаил Абрамский: Сегодня тот, кто имеет доступ к личным данным о человеке, может спрогнозировать его настроение, характер, поведение, привычки. Такие технологии могут принести пользу, например предсказывая преступный умысел. Но в стратегическом плане возникают большие вопросы к будущему социальному устройству нашего общества, в котором человек может стать полностью подконтрольным моделям прогнозирования и тем, кто ими обладает.

Такими же подходами пользуются и злоумышленники. Понятно, чем больше мошенник знает о человеке, тем проще ему ввести свою жертву в состояние стресса и вынудить сделать то, что ему нужно. Сегодня надо понимать, что личные данные необходимо охранять так же тщательно, как и драгоценности в банковской ячейке.

Хотелось бы услышать ваше мнение об еще одной проблеме - всеобщей зависимости от гаджетов.

Михаил Абрамский: Таковая зависимость имеется, и, возможно, это просто свойство нашей эпохи. Но, наверное, есть смысл говорить о цифровой гигиене. Задача заключается в том, чтобы выработать новые цифровые привычки. Есть уже достаточно популярное мнение среди ученых, что рискованно приучать к гаджетам детей до семи лет, поскольку цифровые устройства могут перенаправить развитие детей. Но проблема в том, что человечество знает, как воспитывать детей без гаджетов, а вот результаты исследований развития детей, выросших в цифровом мире, еще предстоит получить.

Я так понимаю, что ваш рассказ затрагивает темы, над которыми работает Институт информационных технологий и интеллектуальных систем.

Михаил Абрамский: Наш институт был создан для того, чтобы готовить кадры для республики и страны. В первую очередь мы обучаем будущих разработчиков для IT-компаний. Работаем по целому ряду направлений, самое крупные из которых - мобильная, веб- и корпоративная разработка, технологии искусственного интеллекта, аналитика и инженерия данных, а также интеллектуальная робототехника и разработка игр и приложений виртуальной и дополненной реальности.

Мы сотрудничаем с большинством IT-компаний Республики Татарстан, и наших студентов нередко обучают их сотрудники. По завершении обучения эти компании становятся и работодателями. Институтом уже проделана большая работа, но цифровые технологии - совершенно необъятная сфера, и объем задач, которые необходимо решать, будет только увеличиваться.