«Моя работа – это маленький шаг на пути к открытиям в нейро - символическом искусственном интеллекте»
Создание гибридных интеллектуальных систем – задача, которая стоит перед учёными и специалистами XXI века в рамках общей идеи о построении сильного искусственного интеллекта. Старший преподаватель кафедры информационных систем и технологий факультета информатики, математики и компьютерных наук Александр Демидовский завершил второй год работы над диссертацией в рамках конкурса РФФИ «Аспирант» своим вкладом в построение системы нового поколения. О новых решениях и ближайших исследовательских планах молодого учёного в материале службы портала.
Конкурс на лучшие проекты фундаментальных научных исследований, выполняемые молодыми учеными, обучающимися в аспирантуре, Александр выиграл в 2020 году. Его исследование на тему: «Разработка и анализ новых методов субсимвольных распределенных вычислений для агрегации лингвистических оценок в задачах многокритериального выбора» получило высокую оценку экспертов.
Своей задачей конкурс ставит поддержку и создание молодым ученым-аспирантам условий для подготовки диссертации на соискание ученой степени кандидата наук. Участие в проекте помогло Вам в работе?
Да, конечно. Тот факт, что исследование оценили ученые с мировым именем, выделили его как перспективное – это сильная мотивация. Кроме того, конкурс оказывает финансовую поддержку, благодаря чему я представил свою работу на 12 международных конференциях. И, конечно, немаловажную роль играет обратная связь. По окончании года эксперты дают оценку моей работе, формируют рекомендации, с помощью которых я могу улучшить свое исследование. Неоценимую помощь и поддержку мне оказывает научный руководитель, профессор НИУ ВШЭ – Нижний Новгород Эдуард Александрович Бабкин. Его научная интуиция – это путеводная звезда моей работы.
О чем ваша диссертация? Как она повлияет на будущее искусственного интеллекта?
С одной стороны, мы видим, как быстро развиваются нейронные сети и каких результатов они добиваются, но с другой стороны, нам сложно понять как именно они принимают решение, в них отсутствует ответственность за принятие решения, как следствие нам сложно им доверять в критический момент, поэтому финальное решение должен принимать человек. Во-первых, чтобы он мог объяснить, почему это решение принято, а во-вторых, чтобы взять на себя ответственность за него. Сейчас перед программными инженерами стоит задача создать так называемые гибридные интеллектуальные системы, которые сочетают в себе как нейросетевые технологии, так и символьные методы искусственного интеллекта.
Если мы говорим про традиционный алгоритм, то создавая или реализуя его на языке программирования, разработчик должен предоставить информацию и правило, по которому проблема будет проанализирована и решена. И здесь явно или неявно человек может вложить в систему свое собственное отношение к проблемной ситуации, то есть заложить в систему некоторую предвзятость.
Нейросетевые технологии – это распределенный механизм. Они хорошо обучаются, адаптируются к историческим данным и к изменяющемуся контексту. Но им нужно много таких данных, иначе точность обученной модели оказывается низкой. Кроме того, нейронные сети не интерпретируемы, то есть сложно понять, как именно и почему они приняли то или иное решение.
Поэтому сейчас ученые занимаются созданием гибридных интеллектуальных систем. Они объединят преимущества обеих парадигм – символической и суб-символической. Это поможет строить системы нового поколения, которые качественно отличаются от текущих своей эффективностью и выразительной силой, а также в перспективе позволят понять когнитивные механизмы.
Какую часть этой большой задачи решает Ваше исследование?
Хороший вопрос. Пусть есть проблема выбора, например, при покупке квартиры. Мы идём на целевой сайт с объявлениями и видим множество предложений, то есть у нас много альтернативных решений. Какую же выбрать? Есть целый ряд критериев: планировка, этаж, вид из окна, стоимость, наличие соседей, близость к метро. На практике оказывается, что сложно найти то альтернативное решение, которое будет однозначно лучше остальных. Что мы делаем в таком случае? Мы приглашаем в помощь маму или папу, сестру или брата, супруга или супругу, то есть экспертов, чьим мнениям мы доверяем. Мы собираем, то есть агрегируем их мнения, чтобы в итоге получить ответ на изначальный вопрос – какую квартиру будет приобрести удачнее всего.
А теперь представим, что мы говорим, не о выборе квартиры, а о выборе победителя в конкурсе инноваций или решении экологических проблем региона. Тут и альтернативных решений больше, и экспертов, да и критериев тоже. Моя задача состоит в том, чтобы построить нейросетевой модуль, который бы работал с оценками экспертов, давал ответ, какая альтернатива лучше, был бы устойчив к неполадкам системы и способен к обучению на исторических данных.
Крайне важно, чтобы ответ был закодирован так, чтобы его можно было передать остальным подсистемам – как символьным, так и нейросетевым. Моя работа – это маленький шаг на пути к открытиям в нейро - символическом искусственном интеллекте.
По правилам гранта, когда Вы должны закончить свое исследование?
Грант рассчитан на три года. По результатам второго года эксперты РФФИ высоко оценили результаты, которые были обнародованы в зарубежных и российских изданиях. Согласно требованиям гранта, в следующем году мне предстоит подготовка кандидатской диссертации и выход на защиту.