На сколько далеко может продвинуться ИИ? Интервью с Александром Пановым.

— Александр Игоревич, вы один из ведущих экспертов в области искусственного интеллекта. Как вы оцениваете его значение в современном обществе?

— Искусственный интеллект — это многоаспектное явление. С одной стороны, оно принадлежит к области фундаментальной науки и активно развивается, предлагая новые подходы, алгоритмы и модели. С другой стороны, технологии на базе ИИ внедряются в многочисленные прикладные приложения. Впервые в истории человечества наблюдается столь быстрое и масштабное внедрение научных достижений в различные системы и устройства для практических нужд в повседневной жизни. Множество стартапов активно разрабатывают новые услуги в этой области.

Кроме того, ИИ стал доступным инструментом для управления машинами и обработки информации. Каждый из нас, даже не осознавая этого, использует его в том или ином виде — от приложений для устройств до программного обеспечения для атомных станций. В сложных системах ИИ применяется для прогнозирования и управления процессами. Например, в банковском секторе эти подходы используются в скоринге — оценке риска невозврата кредитов.

— Как вы оцениваете уровень российской науки на фоне мирового научного сообщества в области искусственного интеллекта?

— В некоторых областях наши ученые безусловно являются лидерами. В частности, в разработке эффективных алгоритмов, позволяющих экономить вычислительные ресурсы. Также в области машинного обучения с подкреплением у нас есть команды, которые работают лучше всех в мире. Однако это направления, о которых не все знают.

Существуют и другие области, где мы не на первом месте, но стараемся не отставать и поддерживаем необходимый уровень компетенций. При этом в основном повторяем то, что уже сделано за границей. Например, такая ситуация наблюдается в языковых моделях, на которых строится работа популярных приложений типа Chat GPT.

У российской науки есть свои особенности. Например, в сфере ИИ наш подход интересен тем, что это направление тесно связано с другими дисциплинами, такими как психология и нейрофизиология. Это значительно обогащает исследования.

— Вы воспринимаете себя как российского ученого или как часть мирового научного сообщества?

— Я горжусь тем, что принадлежа к советско-российской школе искусственного интеллекта. Мой учитель Геннадий Осипов был учеником Дмитрия Александровича Поспелова, основателя советской научной школы по ИИ. Вокруг них сформировался большой коллектив ученых. У этой школы, как и у других, есть свои недостатки и преимущества. Тем не менее, это оформленная система научных взглядов, позволяющая глубже понимать проблемы и передавать знания и опыт через поколения.

— Какие у вас сильные и слабые стороны?

— Среди слабых сторон можно отметить нетерпеливость. Возможно, это связано с молодостью. Есть некоторые рутинные задачи, с которыми нужно смириться и делать их качественно, даже если они кажутся скучными. Для кого-то они важны, и это необходимо принять. Однако иногда не хватает терпения, что может сказываться на моей профессиональной деятельности.

Среди сильных сторон я бы выделил свои коммуникативные способности. Я умею организовывать команду, договариваться с коллегами, составлять план исследования и создавать пространство для генерации идей.

— Как вы пришли в науку и в область искусственного интеллекта?

— В детстве, когда меня спрашивали, кем я хочу стать, стандартным ответом было — инженером. Поэтому, вероятно, моя работа связана с инженерной тематикой, хотя и с научным уклоном. В школе я учился в Новосибирском Академгородке в классе с уклоном на физику. Увлекался различными дисциплинами и добился успехов, победив на всероссийских олимпиадах по химии. Затем поступил в НГУ на физфак, в подразделение, специализировавшееся на автоматизации физических процессов, что включало научное программирование оборудования. Параллельно работал в Институте ядерной физики имени Г. И. Будкера, где занимался анализом данных для ускорителей частиц.

В это время я увлекся программированием и столкнулся с концепциями, такими как «семантика» и «интеграция знаний». Изучая эти темы, я узнал о методах искусственного интеллекта. Затем случайно узнал о существовании Российской ассоциации искусственного интеллекта, президентом которой был Геннадий Семенович Осипов. Я написал ему перед поступлением в магистратуру МФТИ, и он посоветовал мне пойти к нему, что я и сделал. Во время учебы в магистратуре я познакомился со всеми представителями российской школы искусственного интеллекта и начал активно заниматься этими вопросами. Позже поступил в аспирантуру и написал кандидатскую диссертацию. В общем, так сложилась моя траектория как ученого.

— Какова была первая система искусственного интеллекта, созданная вами?

— Одной из слабых сторон ИИ является работа в областях, где нужно принимать решения на основе ограниченной информации. Сначала я занимался именно такими проблемами, анализом данных и машинным обучением на малых данных с помощью подхода, который сейчас называется ДСМ-методом. Разработчик ДСМ-подхода — отечественный ученый Виктор Константинович Финн. Название методу он дал по инициалам философа Джона Стюарта Милля, чей способ рассуждения лег в основу автоматического порождения гипотез.

Его преимущества заключаются в том, что он позволяет формулировать правдоподобные и достоверные гипотезы в автоматическом режиме без знаний о предметной области, но с помощью логических построений. Этот подход востребован в системах с ограниченным набором данных. Используя эти методы, я разработал алгоритмы, которые сразу показали свою эффективность в области психологии. В целом такие алгоритмы имеют большую практическую пользу, так как хорошо работают с малым количеством данных, дополняя статистические методы, такие как нейросети, которые эффективны на больших выборках.

— Что необходимо сделать, чтобы российская наука в этой области догнала мировых лидеров?

— Государственная стратегия в области развития ИИ в целом правильная. Очевидно, что в нашей стране уделяют много внимания научным исследованиям, проводят конференции и финансируют прикладные исследования. Открываются новые образовательные программы и выдаются гранты — как на прикладные проекты и стартапы, так и на фундаментальные работы.

Я считаю, что условия для достижения значительных успехов созданы. Однако научный поиск — это сложный и многогранный процесс, который зависит не только от финансирования, но и от человеческого фактора. Чтобы задействовать этот фактор, необходимо создавать и укреплять научные группы, где будет накапливаться «критическая масса» знаний. В итоге количество перейдет в качество, что позволит совершить прорыв.

— Где искусственный интеллект будет иметь наибольший спрос?

— Трудно дать однозначный ответ. Многое зависит от специфики конкретных отраслей. Очевидно, что в самых популярных устройствах, таких как смартфоны и ноутбуки, ИИ адаптируется в первую очередь. Чем больше мы используем такие гаджеты, тем больше нуждаемся в сервисах, которые улучшают их функциональность. Поэтому спрос на «умные» приложения — голосовые ассистенты, переводчики, программы для улучшения фотографий и многие другие — стремительно растет.

Применение ИИ в промышленности и экономике различается в разных странах. Например, в России «Сбер» утверждает, что благодаря методам ИИ в финансовой сфере прибыль компаний, входящих в его экосистему, увеличилась примерно на треть. В Тайване эти технологии активно внедряются для автоматизации и роботизации производственных процессов и конвейерных линий.

— Может ли ИИ стать инструментом прорыва к новому технологическому укладу?

— Возможно, это так. ИИ играет важную роль в том, что мы понимаем под прогрессом. Он влияет на все сферы и существенно меняет формат работы, общения, поиска информации и ее анализа. Кроме того, ИИ способствует созданию новых бизнесов. Безусловно, это важный катализатор развития современного общества. Однако