РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГУМАНИТАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ



Все новости


Ученые «начиняют» машину совершенной интеллектуальной системой. Интервью профессора РГГУ Виктора Финна
05.02.2013

Ученые «начиняют» машину совершенной интеллектуальной системой. Интервью профессора РГГУ Виктора Финна

Интервью профессора РГГУ Виктора Финна


Чудеса, да и только! Чего только не вытворяет этот симпатичный французский робот (может быть, у него есть имя?)! Похоже, он может все: для разминки, например, встать и пойти, взять в руки предметы, но самое главное - говорить. «Вы действительно хотите, чтобы я станцевал»? – любезно спрашивает по- английски преподавательницу  РГГУ Татьяну Волкову. «Конечно», отвечает она, и машина пускается в пляс. Да как! Она танцует даже на одной ноге, легко удерживая равновесие, причем музыку воспроизводит сама. Электромеханические устройства позволяют роботу принимать практически любые позы – в нем ни много, ни мало 25 степеней свободы, потому-то он все это и выделывает. А еще благодаря мощной батарейке, но ее хватает на час, так активен робот. В голове у него, хотя и не самый мощный, но все же ноутбук. В него заложено с десяток программ, их он и выполняет. Он настолько совершенен, что кажется «одушевленным». Если, скажем, чувствует, что «падает» (это определяют встроенные в него датчики), то прикрывает голову руками и говорит «ой» (опять же по-английски). А когда перегревается, предупреждает: «мне горячо – выключите меня, пожалуйста».

Программное обеспечение робота столь совершенно, что стоит набрать на клавиатуре фразу – скажем, просьбу сделать что-то новенькое, – и он выполнит пожелание. Ну, разве не чудо! Чего еще желать, чему еще можно его научить? Оказалось, очень даже есть чему: ученые хотят сделать его еще более совершенным, для чего встраивают в него «многодумную» интеллектуальную систему. Рассказывает заведующий Отделением интеллектуальных систем в гуманитарной сфере РГГУ профессор Виктор Константинович Финн.

финн - копия.jpg

– Университет приобрел именно этого робота, потому что он обладает хорошими возможностями для «очеловечивания» посредством применения методов искусственного интеллекта, включающих автоматизированные рассуждения и машинное обучение. Поэтому он будет полезным инструментом для исследований и занятий со студентами и аспирантами. Но прежде чем сказать, каким будет интеллектуальный робот, нужно познакомиться с самими интеллектуальными системами. Их назначение – помочь человеку решать полезные задачи, которые в реальное время человек решить не сможет. Создаваемые компьютерные системы состоят из трех главных модулей: первый  автоматизирует пожелания человека и решает задачу. Второй отбирает релевантные факты и формирует базы данных, чтобы их можно было сравнить, проанализировать и найти нужное решение. Третий – удобный интерфейс пользователя и системы. Такова архитектура интеллектуальной системы. А вот как она действует.

Во Всероссийском онкологическом научном центре имени Н.Н. Блохина РАМН вместе с медиками мы выяснили последствия лечения злокачественной опухоли меланомы (известно, как трудно онкологам с ней справиться). Для начала вместе с врачами создали базу данных, состоящую из историй болезни, их оказалось около 80. Затем система обработала, обобщила и проанализировала исходный материал – около 50 всевозможных признаков, и выдала резюме: что ожидает пациента в будущем после проведенного лечения. Осуществить такой анализ данных и обнаружить скрытые в них закономерности вряд ли возможно без интеллектуальной системы. Другое дело интеллектуальная система. Можно сказать, что на одну чашу весов она положила отобранные ей положительные факторы лечения, на другую – отрицательные, не поддавшиеся онкологам. Если же чаши уравновешиваются – количество данных «за» и «против» примерно одинаково, система не станет выносить решения, а затребует дополнительные сведения. То есть срабатывает принцип обратной связи. Очень важное достоинство! Мало сказать, что машинная система помогает человеку, она его партнер, на которого можно положиться. Но действует она только в том случае, если факты можно сравнить, определить сходство и различия исследуемого объекта.

Испытания закончены, сейчас онкологи начинают осваивать интеллектуальную систему. А мы идем дальше – исследуем наличие опухолей молочной железы с учетом генетических факторов. Это новое важное исследование. Однако в первую очередь наши интеллектуальные системы предназначаются для гуманитарных наук, которые отстают от естественных, поскольку в большинстве своем не обладают точными методами исследования. А необходимость в этом, безусловно, есть, скажем, в социологии, криминалистике, лингвистике.

Современная социология часто ограничивается лишь простым подсчетом ответов респондентов. Она не улавливает очень важных тонкостей: например, мотивов, по которым опрашиваемые ответили так, а не иначе, не выявляет их мнений. А без этих данных невозможно провести качественный анализ. Другое дело интеллектуальная система. Еще в середине 90-х годов прошлого века вместе с Институтом социологии РАН мы изучали вопрос: начнут забастовку рабочие нескольких предприятий или нет? Чтобы получить глубокие, всесторонние знания о респондентах, их условно раздели на две группы. И сравнивая выявленные характеристики рабочих, обнаружили индивидуальные причины, определяющие их поведение. Задача была решена. 

Очень высоко оценили нашу работу криминалисты. Вместе с Московским университетом МВД мы провели исследования идентификации личности по почерку. Проанализировав самые разнообразные исходные данные, установили не только авторов, но и их пол. (В результате совместной работы были защищены две кандидатские диссертации – по юридическим и техническим наукам). Особенность нашего метода в том, что он действует и при малом объеме исследуемых данных. Не числом берет, а качеством. В фундаментальном труде академиков А.А. Зализняка и В.Л. Янина «Новгородские грамоты на бересте из раскопок 1990 – 1996 годов» (М.: Русские словари, 2000) фактически содержится база данных описаний 262 берестяных грамот. Созданная нами компьютерная интеллектуальная система определила датировку всех этих грамот, которая совпала с результатами исследований этой книги (конечно, благодаря информативности описаний грамот). Думаю, что наши интеллектуальные системы обладают эффективными логическими средствами машинного обучения, не имеющими аналогов в доступной нам литературе.

Но вернемся к роботу. Актуальными задачами его «очеловечивания» является развитие средств сенсорики, ориентации в пространстве и логики рассуждений. Он будет видеть, слышать, даже улавливать запахи и передавать полученную информацию. Мы хотим, чтобы к традиционным базам данных, которыми его оснащают, он добавил свои ощущения и научился рассуждать. Это система более высокого уровня – она когнитивная. Правда, на первом этапе происходит лишь накопление информации, только после этого робот перейдет к самообучению.

Посредством встроенной в него интеллектуальной системы, реализующей анализ сенсорных данных, предсказания и объяснения текущего состояния робот будет решать следующую задачу. Перед ним  мы поставим набор коробочек, а в них окрашенные в разные цвета шарики. Рядом два разноцветных флажка, около некоторых коробок флажки отсутствуют. Робот все это тщательно рассмотрит и если увидит в коробочке, скажем, пять красных шариков и два зеленых, должен сообразить и поставить красный флажок. По такому же принципу около другой коробочки появится зеленый. Но вот незадача – в третьей коробочке будет поровну красных и зеленых шариков. В этом конфликтном случае робот посылает запрос и получает желтый флажок, а затем  его ставит. Если остаются коробочки без флажков, то он просит добавить коробочки с красными и зелеными флажками, а его действия повторяются. Это как призыв о помощи: он не может принять решение, ему нужна дополнительная информация.

Задание это вполне осуществимо, поскольку основано все на тех же трех «китах» действия интеллектуальной системы – Решателе задач, базе фактов и базе знаний. Это благодаря им он способен думать, взвешивать, анализировать сенсорную информацию и принимать обоснованное решение. И, конечно, благодаря оригинальному программному продукту – ДСМ-системе, реализующей ДСМ-метод автоматического порождения гипотез.

Студентов и аспирантов, безусловно, интересуют интеллектуальные системы и возможности их применения. Они будут участвовать в совершенствовании робота, увеличивать его возможности. Мы создали для них необходимые условия: вместе с Всероссийским институтом научно-технической информации РАН открыли новое направление профессионального образования – «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере». На сегодняшний день по этой тематике выполнено немало дипломных работ. За 15 лет, что мы ведем эти исследования, защищено нашими выпускниками 11 кандидатских диссертаций, а нашими преподавателями – три докторские. Важным событием в развитии РГГУ стало создание совместно с Институтом прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН Учебно-научного центра интеллектуальной робототехники. Центр возглавляет профессор Владимир Евгеньевич Павловский, который разработал вместе с коллегами новый профиль направления профессионального образования «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере»  –  «Когнитивное и программное обеспечение интеллектуальных роботов».

В настоящее время интеллектуальная робототехника является новой и перспективной областью компьютерной науки. Однако академические исследования естественным образом предшествуют будущим  применениям «очеловеченных» интеллектуальных роботов в различных экстремальных ситуациях, задачах космонавтики и биомеханики.