Искусственный интеллект продолжает вытеснять человека из привычных сфер деятельности. Несколько резонансных случаев зафиксировано уже и в России. Но эксперты ЮФУ призывают не посыпать голову пеплом – до восстания машин ещё далеко.

В начале 2023 года настоящий бум случился в сфере нейросетей. Искусственный интеллект уже вовсю создаёт по запросу картины практически любой сложности, пишет научные статьи и сценарии для фильмов. Так, в одном из столичных вузов студент с помощью ChatGPT – чат-бота с генеративным искусственным интеллектом – сумел меньше чем за сутки написать дипломную работу и защитить её.

«Конечно, в ситуации в московском университете парень поступил неправильно. Представьте, что вы приходите в академию искусств учиться рисовать. Ваша задача – продемонстрировать на выпускном собственную картину. Вы печатаете её на принтере и приносите. Возможно, вы и сами над ней трудились, но цель была другой – научить вас реально рисовать.

Нейросеть – инструмент, который позволяет человеку развиваться, упрощать работу, даёт дополнительные навыки. Запрещать это бессмысленно. Ничего плохого в подобных технологиях я не вижу, просто использовать их нужно с умом», – рассказал старший научный сотрудник Научно-исследовательского института робототехники и процессов управления ЮФУ Владимир Переверзев.

СhatGPT генерирует феноменальные тексты, которые в большинстве случаев выдерживают тест Тьюринга – убеждают неискушенного собеседника, что с ним разговаривает человек, а не компьютер. Всего за два месяца число пользователей чат-бота перевалило за 100 миллионов человек, он стал самым быстрорастущим приложением в истории.

Принципы работы новой технологии раскрыл Алексей Целых, доцент и ИТ-директор Института компьютерных технологий и информационной безопасности ЮФУ: «В основе ChatGPT одна из наиболее совершенных языковых моделей, разработанная компанией OpenAI, за которой стоят величайшие технопредприниматели современности. В отличие от моделей-предшественников, у ChatGPT есть «память», благодаря чему она лучше удерживает контекст диалога. СhatGPT использует статистические авторегрессионные модели, специальную архитектуру глубоких нейронных сетей-трансформеров, а также обучение с подкреплением, то есть метод проб и ошибок или в просторечии метод научного тыка. Но при этом программа совершенно не понимает значения слов и не умеет устанавливать глубинные причинно-следственные связи. А значит, вряд ли способна создавать новые знания и творчески мыслить. Пока что ChatGPT не может подгружать новые данные из интернета, модель обучена на данных по состоянию на июнь 2021 года».

По словам экспертов, тенденция к вытеснению искусственным интеллектом человека приведёт не только к исчезновению, но и к появлению новых профессий.

«С изобретением кино никто ведь не забросил книги. Люди также ходят в театр, только теперь для досуга есть больше направлений. Схожая ситуация и здесь: появятся те, кто будет использовать ИИ в корыстных целях, но будут и инноваторы, которые найдут нейросетям множество полезных применений.

Та же студия Артемия Лебедева, другие дизайнеры активно внедряют подобные технологии для создания логотипов. Они понимают, что за этим будущее, что это дешевле, быстрее и ненамного некачественнее», – добавил Владимир Переверзев.

Специалистов по искусственному интеллекту готовят и в Южном федеральном университете. Можно выделить образовательные программы в сфере ИИ, поддержанные грантом Минобрнауки России на 2022-2024 гг., в том числе якорную магистерскую программу «Машинное обучение и технологии больших данных». Нейронные сети рассматриваются в рамках нового авторского курса «Научные фронтиры искусственного интеллекта» для магистрантов всех направлений ИКТИБ, который разработал и будет читать постдок из Индии Амит Шарма. Он выполняет перспективный научный проект в области теории и приложений графовых нейронных сетей под руководством профессора Александра Боженюка.

А магистрант ИКТИБ ЮФУ Вадим Гавриленко в своей выпускной квалификационной работе поставил цель раскрыть потенциал ChatGPT при интерпретации результатов, полученных с помощью свёрточных нейросетей в задачах компьютерного зрения. В тандеме эти технологии позволят компьютеру дать автоматическую расшифровку рентгеновских снимков и подготовить проект письменного заключения для лечащего врача.

«Как правило, обучающиеся разрабатывают приложения нейронных сетей. В такой постановке задача рассматривается в рамках направления «Генеративно-состязательные сети», когда одна нейросеть старается обмануть другую, а та, в свою очередь, пытается обнаружить подделку. Сами разработчики OpenAI ищут возможность внедрения аналога «цифровой подписи» для достоверного распознавания текстов, сгенерированных ChatGPT», – отметил Вадим Гавриленко.   

«В основном у нас нейросети используются для распознавания образов. Это применяется и в творческих проектах на ИКТИБ, и в проектах внутри НИИ РиПУ ЮФУ. То есть речь идёт либо о выделении каких-то зон, либо определении аномалий, либо слежении за предметами. Используются для этого различные нейросети типа YOLO, позволяющие выделять контуры, сегментировать.

Следующим этапом в данной области будет развитие нейросетей, которые станут понимать, что вообще происходит. Ведь даже когда речь заходит об «Умных домах», оказывается, что они не такие уж и умные: система не может уменьшить/увеличить температуру, отталкиваясь от погоды за окном; понять, что в помещение залезли воры, и вызвать полицию; позвонить в скорую помощь, если человеку стало плохо», – заключил Владимир Переверзев.

Таким образом, несмотря на ощутимый прогресс в области искусственного интеллекта, восстания машин в ближайшее время можно не ждать. Учёным предстоит ещё много работы для того, чтобы подобные системы действительно стали автономными и полностью заменили человека. Ну а современное общество, включая академическое сообщество, должно развивать цифровую культуру, открыто поднимать этические вопросы ИИ, чтобы быть в состоянии расширить возможности использования нейросетей для благих целей.