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.
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.
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.
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.