Cognitive Life от Ольги Усковой
«…Ведь говорил я ему тогда за завтраком: «Вы, профессор, воля ваша, что—то нескладное придумали! Оно, может, и умно, но больно непонятно. Над Вами потешаться будут…»
М.Булгаков «Мастер и Маргарита»
Команда Cognitive Technologies 10 лет назад замахнулась на создание искусственного разума по человеческому образу и подобию, чтобы сделать весь транспорт «умным». Причем задача сделать — не «как хороший водитель», а ЛУЧШЕ самого хорошего водителя.
Задача вполне божественного масштаба.
Понимание приходило не сразу, а по мере обрастания команды базовых математиков и программистов классической школы нейропсихологами, биологами, физиками, нейронщиками. Начиная с 2014 года мы уже не могли без Нейронных Сетей Глубокого обучения, а в 2017 произошел глобальный прорыв, когда в рамках открытия метода Cognitive Low Level Data Fusion произошло нейронное объединение в единый организм всех разрозненных датчиков и систем. И мы поняли: » Yes! We can!» Мы сделаем ИИ лучше, точнее и безопаснее, чем человек-водитель экспертного уровня.
И, в этот момент, мы вспомнили старика Канта. Дело в том, что все процессы четко сгруппировались в две команды: Команда «Логика» и Команда «Интуиция». И вторая команда в системах искусственного разума начала занимать все большие и большие территории.
Искусственный интеллект — наше все! Но если разбирать процесс принятия решений, то он намного сложнее видимой конструкции логических построений. В жизни мы часто пользуемся термином «интуиция», подразумевая под этим особенные способности человека.
«ИНТУИЦИЯ – способность непосредственного постижения истины, минуя опыт и логические рассуждения.» (с)
Люди пытаются узреть в этом нечто мистическое, привнесенное извне, но, на самом деле, это результат работы нейронных систем человеческого организма, основанный на предыдущем опыте, воображении, эмпатии и т.п. Ну, а значит это можно смоделировать.
Для робота в транспортном потоке это очень важно. Действительно, опытный водитель интуитивно понимает, что блондинка в соседнем мерсе, включив правый поворотник, будет перестраиваться все-таки налево. Или, вы собираете волю в кулак, сообразив, что ваш сосед слева сейчас рванет в ваш ряд, не включив поворотник, потому что мама в детстве ему объяснила, что поворотниками пользуются только трусы.
На самом деле, Вам не Господь про это на ушко шепнул. Это ваше периферийное зрение заметило изменение угла поворота его бокового зеркала и послало сигнал в мозг, где накапливался соответствующий опыт анализа этого события.
Наша команда Cognitive Pilot, три года назад открыла проект по созданию Искусственной Транспортной Интуиции — C-Pilot Artificial Intuition. Мы научились не просто распознавать автомобили в потоке на дороге, но и научились распознавать мелкие детали автомобилей и мелкие объекты, возникающие в дорожной сцене, а также изменение угла их отображение. Это дает возможность предсказания дорожной ситуации на следующие несколько секунд.
Такие инновации воспринимаются как чудо, но на самом деле — никакого волшебства, просто серьезная оптимизация нейронных сетей глубокого обучения.
Действительно, человек огромное количество вещей делает в жизни автоматически, интуитивно, не выстраивая сознательно причинно-следственные связи. Мы каждую минуту принимаем сотни решений, не задумываясь над ними. Мы действуем на основе работы подсознания. Логический аппарат, с цепочкой выверенных рассуждений мы включаем в тот момент, когда нам «надо сесть и подумать» или подучиться, и это — не более 10-15% нашего времени. Таким образом, интуитивное понимание — главный процесс в человеческих системах и он должен занимать главенствующую позицию и в Системах ИИ.
Также, как в Средние Века, философия рассматривала знание как благодать, исходящую от Бога, который обнаруживал себя в творении и в откровении. И Схоласты, поэтому разрабатывали концепцию дедуктивного способа получения знания.
Также и программисты старой школы все свои системы базировали на логическом аппарате, где из A следует B и т.д.
А Кант, фактически стал предтечей нейронщиков новой волны 21 века, поставив вопрос о предпосылках знания, то есть о сфере трансцендентального и отрицая возможность познания мира логическим аппаратом.
Cognitive DNN ( нейронные сети глубокого обучения) это системы, которые мы строим в принципиально новой вычислительной парадигме. Как это работает. Система берет пространство и отсекает из него все лишнее, постепенно приближаясь к точному подобию искомого объекта. Никакой последовательной логики. Если хотите, это натаскивание системы на новый опыт, на формирование «Искусственного Чутья»!
Гениальный Толстой так описывал создание художником своего шедевра в «Анне Карениной»:
«…Он часто слышал это слово «техника» и решительно не понимал, что такое под этим разумели. Он знал, что под этим словом разумели механическую способность писать и рисовать, совершенно независимую от содержания. Часто он замечал, как и в настоящей похвале, что «технику» противополагали внутреннему достоинству, как будто можно было написать хорошо то, что было дурно. Он знал, что надо было много внимания и осторожности для того, чтобы, снимая покров, не повредить самого произведения, и для того, чтобы снять все покровы; но искусства писать, техники тут никакой не было. Если бы малому ребенку или его кухарке также открылось то, что он видел, то и она сумела бы вылущить то, что она видит. А самый опытный и искусный живописец-техник одною механическою способностью не мог бы написать ничего, если бы ему не открылись прежде границы содержания…»
Сейчас наша Искусственная Интуиция понимает по расположению и динамики мельчайших объектов дорожной сцены возможные изменения ситуации в следующие несколько секунд. Но мы уже идем дальше!…
Источник: Телеграм Cognitive Life от Ольги Усковой, [15.07.2022 9:32]
Иллюстранция: фрагмент картины «Digital O.A.»