Новости - РГГУ.РУ
Новости
05.02.2013

Ученые «начиняют» машину совершенной интеллектуальной системой. 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.


ВКонтакт Facebook Google Plus Одноклассники Twitter Livejournal Liveinternet Mail.Ru









Версия для печати