Искусственный интеллект активно развивается и подразумевает большие перспективы

Искусственный интеллект оказывает все большее влияние на нашу повседневную жизнь, а также революционизирует исследования. ETH Zurich осознает свою ответственность в этой области и стремится продвигать инновации и доверять этой быстро развивающейся технологии. «Иногда машины способны застать нас врасплох.

В пример можно привести ситуацию, произошедшую на открытии Scientifica 2019, где специалисты по робототехнике ETH обучили дрона приветствовать посетителей, рисуя надпись в воздухе». Сначала все казалось нормальным, когда дрон, известный как Voliro, только начинал рисовать надпись в воздухе. Все началось с первой буквы, как это сделал бы человек. Но когда дело дошло до написания второй буквы, устройство сделало то, чего никто не ожидал: оно опустило только вертикальную черту «n» и продолжило писать все остальные буквы.

Только после этого дрон вернулся к «n», чтобы добавить недостающую линию. Конечный результат был совершенно правильным, но способ перемещения беспилотника во время письма сильно отличался от того, как пишут люди. Конечно, Voliro был запрограммирован не так! На самом деле его создатель был так же удивлен, как и все остальные. На всех репетициях Voliro просто писал буквы в обычном порядке. Лишь непосредственно перед финальным выступлением дрон научился делать это так, как считал более эффективным.

Когда такая машина, как Voliro, неожиданно меняет манеру своего поведения, мы автоматически думаем об интеллекте. И на самом деле Voliro - автономный летающий робот, созданный одноименной дочерней компанией ETH - является хорошим примером того, на что сегодня способен искусственный интеллект (ИИ). То, что со стороны кажется человеческим процессом принятия решений, на самом деле берет свое начало в статистических процессах, управляемых данными, которые мы называем машинным обучением. Эти процессы являются разновидностью ИИ.

Заслуги ИИ преувеличиваются и недооцениваются

Машинное обучение - это когда компьютеры сами учатся распознавать закономерности в наборах данных на основе опыта, полученного при обучении. По мере того как они продолжают учиться на огромных объемах данных, интеллектуальные программы автоматически повышают уровень успешности.

Методы машинного обучения могут дать ценные результаты, которые люди не заметят, особенно при работе с очень большими, сложными или разнородными наборами данных. «Искусственный интеллект, или ИИ, относится к технологиям , позволяющим компьютерам помогать людям с задачами, которые могут быть решены только с помощью интеллекта», - говорит Андреас Краузе, профессор компьютерных наук и специалист по машинному обучению. Исследования искусственного интеллекта проводятся с 1950-х годов, и это рассказ как о несбывшихся ожиданиях, так и о неожиданных историях успеха.

Что изменилось в последнее время, так это то, что ИИ стал гораздо более заметен в нашей повседневной жизни: автоматически создаваемые фотоальбомы и голосовые помощники для смартфонов – это лишь два примера. Растущее распространение ИИ связано с слиянием трех технологических тенденций. Во-первых, компьютерное оборудование стало невероятно мощным. Современный смартфон так же быстр, как суперкомпьютер середины 1990-х годов, а у ноутбука достаточно вычислительной мощности для разработки жизнеспособных моделей искусственного интеллекта.

Во-вторых, программные реализации многих методов обучения ИИ находятся в свободном доступе в Интернете, что привело к увеличению числа разработчиков и пользователей. Третья тенденция - доступность больших объемов данных, большая часть которых находится в Интернете, которые можно использовать для обучения систем искусственного интеллекта. Ученые делают новые успехи почти ежедневно, и это, в свою очередь, значительно расширяет наше математическое понимание этих методов обучения.

«Результатом этих технологических прорывов в области искусственного интеллекта является многогранный прорыв в науке, промышленности и обществе с далеко идущими последствиями, которые как преувеличиваются, так и недооцениваются». К такому выводу пришли исследователи искусственного интеллекта в ETH Zurich, когда они оценили, насколько далеко продвинулся ИИ летом 2019 года.

Новый способ разделения труда

Фактически, ИИ и машинное обучение не только влияют на отдельных пользователей и производственные рабочие процессы, но и меняют способ разделения работы между исследователями и компьютерами. Гисберт Шнайдер, заместитель вице-президента ETH Global и основатель научно-исследовательского центра ETH RETHINK, использует ИИ для разработки новых лекарств на компьютере. «У нас есть модель искусственного интеллекта для виртуальной медицинской химии, которая автоматически генерирует молекулярные структуры, обладающие одним или несколькими желаемыми свойствами», - говорит он.

Этот метод позволяет команде получить новые химические соединения, а затем синтезировать и протестировать эти компьютерные соединения, чтобы увидеть, проявляют ли они рассчитанную биоактивность. «Методы искусственного интеллекта расширяют творческий потенциал исследователей, позволяя делать необычные вещи, о которых они ранее не задумывались», - говорит Шнайдер. Многие приложения требуют определенной автономии в принятии решений. Лотар Тиле, профессор Лаборатории компьютерной инженерии и сетей и заместитель вице-президента по цифровой трансформации, разрабатывает технологии для сенсорных сетей, которые собирают данные в экстремальных условиях.

В сотрудничестве с различными партнерами его группа изучает влияние изменения климата на вечную мерзлоту в Швейцарских Альпах и разрушительные процессы, которые оно вызывает. Их результаты также полезны для систем раннего предупреждения. «Огромные объемы данных собираются на постоянной основе», - объясняет Тиле. «Таким образом, отдельные сенсоры должны принимать собственное решение о том, является ли событие актуальным или нет. Вот где мы пришли к выводу, что ИИ оказался очень успешным». Шнайдер и Тиле - не единственные, кто использует ИИ в своих исследованиях.

Приложения ИИ сейчас широко распространены во всех областях науки в ETH. В принципе, любая область исследований может выиграть от методов с улучшенным ИИ. Сравнение с другими странами подтверждает, насколько влиятельными стали исследования искусственного интеллекта в ETH и в Швейцарии. Согласно Индексу искусственного интеллекта 2019 Стэнфордского университета, швейцарские исследователи публикуют второе по величине количество статей об ИИ на душу населения после Сингапура. Более того, показатели цитируемости показывают, что швейцарские издания являются одними из самых влиятельных.

Активный рост популярности ИИ

Растущее значение ИИ также можно увидеть по количеству студентов ETH. В то время как в 2012–2013 годах курс машинного обучения и методов искусственного интеллекта прошли всего несколько сотен студентов, сейчас эта цифра превысила 3000 человек. «Введение в машинное обучение» посещает больше студентов, чем любую другую лекцию. Большинство студентов изучают такие основные предметы, как информатика, электротехника, машиностроение и математика. Не менее поразительным является тот факт, что на каждом академическом отделении ETH теперь есть студенты, обучающиеся на курсах по искусственному интеллекту.

Чтобы удовлетворить этот спрос, ETH запустил в 2017 году программу получения степени магистра и программу непрерывного образования в области науки о данных. «Сильные стороны ETH Zurich в области искусственного интеллекта заключаются в его выдающихся фундаментальных исследованиях в области математики, информатики, информационных технологий и науки о данных, а также в качестве инфраструктуры», - говорит Детлеф Гюнтер, вице-президент по исследованиям. «Но у нас также есть огромный потенциал для разработки инновационных методов искусственного интеллекта, объединив наше превосходство в основах искусственного интеллекта с первоклассными исследованиями, которые мы проводим в различных дисциплинах».

Какое же будущее нас ждет?

Правительства, корпорации и университеты реализуют стратегии искусственного интеллекта, чтобы справиться с растущим экономическим и социальным влиянием ИИ. США и Китай особенно активно инвестируют в ИИ. Это поднимает вопрос о том, как Швейцария и Европа могут позиционировать себя в глобальном масштабе и как ETH Zurich может продолжать укреплять свой статус в области искусственного интеллекта.

Одна из стратегий, которая была недавно предложена в интервью с Томасом Хофманном, исследователем искусственного интеллекта в ETH и содиректором Центра обучающих систем ETH им. Макса Планка, - это объединение европейских центров передового опыта в области искусственного интеллекта, в которые входят Цюрих, Лозанна и Лугано, чтобы создать общеевропейскую сеть искусственного интеллекта.

Помня об этой стратегии, ETH Zurich в мае 2020 года принял решение продлить свое партнерство с Обществом Макса Планка еще на пять лет. Это партнерство в области систем обучения, начатое в 2015 году, связывает ETH Zurich с институтами Макса Планка в Тюбингене и Штутгарте, двумя другими европейскими центрами передового опыта в области ИИ. Новая инициатива, объединяющая исследователей искусственного интеллекта со всей Европы, - это Европейская лаборатория обучения и интеллектуальных систем (ELLIS). ELLIS, основанная в декабре 2019 года, объединяет 30 европейских центров передового опыта в области искусственного интеллекта. ETH Zurich были вовлечены в эту инициативу с самого начала через свое подразделение ETH ELLIS.

Надежный правильный ИИ

Третий новый аспект касается самого ETH, в частности того, как они соединяют своих исследователей ИИ с более широким миром и дают представление об «AI @ ETH». 20 октября 2020 года в университете состоится церемония открытия нового центра искусственного интеллекта ETH.

«Центр искусственного интеллекта заложит основу для междисциплинарного сотрудничества с представителями промышленности, правительством и обществом о том, как продолжить разработку искусственного интеллекта таким образом, чтобы способствовать инновациям и вызывать доверие», - говорит Гюнтер. Что касается организационной структуры, центр опирается на сильные стороны ETH и сочетает в себе основы теории и методологий искусственного интеллекта с опытом из различных дисциплин. В основную группу входят около 20 профессоров, которые проводят исследования в ключевых областях ИИ, таких как машинное обучение, обработка данных и статистика.

Вокруг этих областей находится более широкий круг исследователей, которые разрабатывают методы ИИ для своей конкретной предметной области. Центр также открыт для гостей из других исследовательских институтов ИИ и представителей отрасли. «Центр искусственного интеллекта - это не виртуальная сеть», - говорит Андреас Краузе, назначенный руководитель центра. «Это настоящее место встречи, где ученые, занимающиеся исследованиями в области ИИ, и могут обмениваться идеями, приступая к совместным исследовательским проектам».

В связи с чрезвычайно быстрыми темпами развития в области ИИ планируется постепенно создавать Центр ИИ с упором на междисциплинарные проекты. Стратегия центра основана на характерных человеческих качествах, с которыми не может соперничать ни одна интеллектуальная машина, а именно на мотивации, любопытстве, творчестве и гибкости в меняющихся ситуациях. «Наша цель состоит в том, чтобы запустить центр, твердо сосредоточившись на талантах наших исследователей, начиная с программы стипендий», - говорит Краузе. «Докторанты и постдоки будут играть ключевую роль в междисциплинарном исследовательском партнерстве.

Они предложат свежий взгляд на то, как связать темы исследований и разработать новые инструменты искусственного интеллекта». У нового центра было много положительного опыта, в том числе докторская программа, проводимая Центром ETH им. Макса Планка, а также магистерская программа в области науки о данных, по которой студенты, изучающие информатику, разрабатывают решения искусственного интеллекта для других областей исследований. «Обе эти программы приносят впечатляющие результаты и являются ценным источником вдохновения», - говорит Краузе.

Что касается контента, Центр ИИ ETH будет заниматься фундаментальными вопросами, связанными с ИИ. Например, существует ряд методов искусственного интеллекта, которые используются на практике, но пока не имеют теоретической основы. Устранение этих пробелов помогло бы не только увидеть, работает ли метод искусственного интеллекта, но и понять, каким образом. «Мы хотим коренным образом переосмыслить то, как мы разрабатываем модели искусственного интеллекта, чтобы они работали безопасно, надежно и давали объяснимые, интерпретируемые и справедливые результаты», - говорит Краузе.

«Я считаю, что надежность и прозрачность важны, когда дело касается воздействия ИИ на общество». Безопасные, надежные и справедливые решения на основе искусственного интеллекта могут иметь большое значение, особенно в областях исследований, которые используют сильные стороны ETH Zurich, таких как здравоохранение, производство, энергетика, климат и окружающая среда. Некоторые эксперты в области ИИ утверждают, что надежный ИИ может открыть большие возможности для Европы, а Центр ИИ ETH стремится сделать надежный ИИ своим главным приоритетом.