Заведующий Лабораторией искусственного интеллекта ПОМИ РАН Сергей Николенко в интервью журналу «Инвест-Форсайт» ответил на вопросы о современном состоянии и перспективах разработок в области искусственного интеллекта.
В какие направления развития ИИ стоит вкладывать
Отвечая на вопрос о перспективах, где ждать прорыва, Сергей Николенко рассказал, чем занимаются стартапы, в которых он сам участвует:
— Во-первых, это зарождающаяся область MLOps (machine learning operations). Как и любая область науки на переднем крае, глубокое обучение с практической стороны часто представляет собой кое-как слепленную комбинацию самых разных библиотек, которые нужно поддерживать и которым нужно очень много вычислительных ресурсов. Ресурсы обычно берутся из облачных сервисов — или публичных, или внутренних, — но их тоже еще нужно суметь подключить и использовать. Поэтому становится очень актуальным создание платформ, специально приспособленных для машинного обучения (особенно глубокого обучения) и поддерживающих все последние новости современного AI быстрее и лучше, чем это могут сделать крупные облачные сервисы (такие как AWS или Google Cloud)…
Во-вторых, это создание и использование синтетических данных. Во многих областях сейчас машинное обучение упирается в недостаток дата-сетов, особенно размеченных дата-сетов. Сервисы разметки данных — это решение дорогое и плохо масштабируемое; для многих задач (представьте себе, например, сегментацию или распознавание трехмерных сцен) ручная разметка даже одного изображения может занимать целые минуты, а то и десятки минут. Синтетические данные — это данные, созданные искусственно, например с помощью 3D-графики. Поскольку вы полностью контролируете их создание, вся нужная разметка в них уже встроена и ничего не стоит…
Как видите, обе «ставки» сделаны не на развитие конкретного продукта на основе той или иной модели искусственного интеллекта, а на решение базовых проблем, которые возникают практически у всех проектов в области AI.
Какие достижения в разработке ИИ можно ожидать в ближайшее время
— Здесь нужно отвечать обстоятельно и по пунктам — AI уже давно разделился на много разных «потоков», в каждом из которых достижения свои. В компьютерном зрении я в скором времени ожидаю прорывов в области понимания изображений и 3D-сцен по фотографиям. Мне кажется, что сама по себе проблема компьютерного зрения — как научить компьютер «видеть», как человек, на основе двумерных картинок — это первый и ближайший кандидат на решение из исторических глобальных задач искусственного интеллекта. Конечно, вряд ли она будет полностью решена в ближайшие пару лет, но я ожидаю серьезных продвижений.
В обработке естественных языков ситуация другая: боюсь, до прохождения теста Тьюринга, поддержания разговора с человеком на естественном языке, еще далеко. Сейчас уже существуют модели на основе механизмов внимания, которые прекрасно умеют порождать текст. Такие новости появляются регулярно: вот, например, что может делать последняя модель, GPT-3. Следующий важный прорыв, который я хотел бы увидеть в этой области, — добавление формализованных знаний в такие модели…
В обработке и порождении изображений (не путать с компьютерным зрением, это другая область), думаю, уже существующий прогресс порождающих моделей будет продолжаться и в обозримом будущем дойдет практически до совершенства. Здесь как раз, в отличие от многих других областей, совершенство вполне достижимо: когда мы научимся порождать видео в разрешении 4К или 8К, которое люди не смогут отличить от настоящего, можно будет считать основную задачу закрытой. Это способно кардинально изменить многие творческие индустрии (кино, фото, компьютерные игры)…
В обучении с подкреплением я разбираюсь не настолько детально, чтобы делать конкретные предсказания, но, думаю, роботика будет продолжать развиваться и удивлять нас. Это, конечно, во многом связано с упомянутым выше компьютерным зрением, но не только. Полагаю, до роботов-помощников, понимающих устройство вашей квартиры и умеющих делать уборку, приносить вещи и готовить кофе, мы точно доживем, пусть не в ближайшие годы.
Источник: Инвест-Форсайт, 30 июля 2020, Сергей Николенко: «Тест Тьюринга пройдем еще не скоро»