Возрождение советского научного наследия в современном ИИ
В Институте математики, информационных технологий и физики Удмуртского государственного университета на базе кафедры вычислительных технологий и интеллектуальных систем больших данных ведется активная научная работа, сфокусированная на одной из ключевых задач Стратегии научно-технологического развития РФ — развитии искусственного интеллекта.
Этим занимается интернациональная молодежная исследовательская группа из 15 человек. В их числе — пять иностранных специалистов из дружественных стран, что подчеркивает курс на укрепление международного научного сотрудничества. Коллектив ведет научные изыскания, нацеленные на решение прикладных задач в интересах развития экономики и социальной сферы России.
Научный руководитель проекта — профессор, доктор физико-математических наук А. П. Бельтюков. Среди активных участников — кандидаты технических наук С. Г. Маслов, В. В. Зиновьев, М. М. Аббаси (Пакистан); аспиранты, в том числе международные — Бушами Зин Еддин (Алжир), Милад Джудакизаде (Иран), Сохибджон Шергозиев (Таджикистан), а также К. Д. Банников, А. С. Шестаков, А. В. Русанова, Н. Р. Зигангирова, А. С. Черенева и другие.
В последние годы ИИ стал одной из самых обсуждаемых и приоритетных областей науки в России и в мире. По мнению ученых, УдГУ обладает серьезным потенциалом, чтобы не только занять достойное место в этой сфере, но и вывести свои разработки на уровень ведущих вузов России.
Сегодня многие исследования в области искусственного интеллекта сосредоточены на машинном обучении. Однако для университета регионального масштаба, такого как УдГУ, этот путь сопряжен с трудностями:
- ему нужны огромные вычислительные ресурсы и дорогостоящее оборудование;
- требуется эффективное применение современных методов машинного обучения (сейчас это возможно лишь в крупных научных центрах с мощной инфраструктурой);
- современное машинное обучение во многом сводится к применению математической статистики и не всегда позволяет моделировать сложные интеллектуальные процессы.
Исследовательская группа выбрала фундаментальный путь — развитие истинного компьютерного интеллекта через логическое моделирование высшей нервной деятельности человека. Этот подход напрямую продолжает традиции классической советской школы информатики и искусственного интеллекта, основы которой заложили ученые А. А. Марков, А. Н. Колмогоров, Н. А. Шанин, С. С. Лавров, Н. К. Косовский, А. О. Слисенко и их последователи.
Одним из главных результатов стала разработка прототипа нового языка программирования, основанного на легендарном Рефале. Этот язык был создан в советское время и до сих пор остается одним из самых мощных инструментов функционального и логического программирования. Научная группа А. П. Бельтюкова развила идеи вычислительной школы А. А. Маркова, адаптировав их к современным задачам искусственного интеллекта.
«Программирование в грамматиках»
Ученые предложили новый способ программирования, который использует грамматики с параметрами. В правилах появляются переменные, понятия становятся абстрактными многозначными функциями и используются в соответствующих выражениях.
Обычно грамматика имеет два смысла: распознавательный и порождающий. Из-за наличия параметров грамматика приобретает третий смысл — преобразующий. Для программирования выбираются однозначные грамматики, а многозначные используются для постановки задачи. Переход от постановки задачи к ее решению — дедуктивное программирование — осуществляется логическим выводом одной из однозначных грамматик. Эта работа продолжает идеи В. Ф. Турчина в области языка Рефал.
Кроме того, авторами исследования были предложены:
- новый метод автоматического синтеза программ на основе логических формул;
- гибридная человеко-машинная система доказательства теорем;
- решения для оптимизации вычислений в системах искусственного интеллекта;
- возрождение и модернизация советских вычислительных подходов для решения современных задач.
Признание научного сообщества
Данная работа получила высокую оценку со стороны ведущих ученых — в частности, научную глубину и оригинальность разработок отметил известный российский математик Н. Н. Непейвода. По мнению авторов исследования, это особенно ценно, учитывая, что все результаты достигнуты исключительно силами небольшого числа энтузиастов.
«Мы предлагаем заняться исследованием как раз той части искусственного интеллекта, которая занимается логическими работами. Основная проблема там состоит в том, что поиск правильного логического рассуждения, приводящего к заданному результату, если выполнять его чисто механически, требует огромных затрат, которых человек как-то избегает, он обходится без этих затрат, — поясняет руководитель проекта А. П. Бельтюков. — Нас-то интересует так называемое конструктивное рассуждение, которое приводит к решению какой-то конструктивной задачи. То есть, например, написать компьютерную программу, которая управляет каким-то устройством, например летательным аппаратом или еще чем-нибудь. Причем вручную, конечно, человек может создавать многие вещи, но там возникают некоторые проблемы».
Принципиальное отличие подхода ученых УдГУ в том, что они создают систему, которая вместо копирования человеческих ошибок стремится рассуждать конструктивно и минимизировать возможные сбои.
«Основная проблема заключается в том, что человек делает ошибки. И если мы поручим современным системам искусственного интеллекта, которые основаны на машинном обучении, делать то же самое, то они учатся подражать человеку — делают точно те же самые ошибки. Логическая наука подсказывает нам, как рассуждать правильно, не делая ошибок. Если просто брать пример со всех текстов, которые есть в интернете, то со всеми ошибками мы и научимся», — подчеркнул профессор.
По его словам, нужно программировать так, чтобы система работала с минимальными последствиями от допущенных ошибок, а задача ученых — выяснить их причину.
Проект реализуется в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет-2030» (национальный проект «Молодежь и дети»).
