"Мы хотим научить робота чувствовать красоту"

Искусственный интеллект стремительно развивается и становится спутником жизни человечества практически во всех сферах. Директор Центра искусственного интеллекта Самарского национального исследовательского университета имени академика С. П. Королева, профессор кафедры суперкомпьютеров и общей информатики Артем Никоноров рассказал "Интерфаксу", какие разработки в этой области самарские ученые считают наиболее перспективными и как хотят коммерциализировать свои проекты.

Фото пресс-службы Самарского университета

— В феврале этого года Самарский университет заявил о создании новой академической структуры, которая займется исследовательскими и образовательными программами в области искусственного интеллекта. Новая структура получила название "Центр искусственного интеллекта". Расскажите поподробнее о ближайших планах и задачах института, каких результатов уже удалось добиться в этом году?

— Центр искусственного интеллекта — это стартап в рамках Самарского университета. Нам выдан карт-бланш на основное наше направление: мы начали заниматься коммерциализацией ряда проектов, объединивших научные умы в совершенно разных отраслях. Искусственный интеллект — это сквозная технология, которая сегодня ложится в основу любого проекта: от аграрного до космического.

Работа в направлении искусственного интеллекта велась в университете и до создания центра, на факультете информатики, на основе многолетнего опыта научной школы академика Виктора Сойфера (советский и российский ученый, академик РАН, президент Самарского университета — ИФ), в кооперации с другими факультетами. В какой-то момент мы поняли, что пора ее выделить в отдельное подразделение. К тому времени нашими партнерами уже выступали такие компании, как Huawei и Сбербанк. Это были проекты, связанные с применением искусственного интеллекта при обработке изображения с камер мобильного телефона для улучшения их качества. Мы также выполняли работу по оптимизации цифрового аватара, делали проект по анализу изображения из социальных сетей.

Сейчас одно из главных направлений центра — коммерциализация инновационных решений, которые были наработаны ранее. Пока мы заключаем контракты на не очень большие суммы, от нескольких до десятков миллионов рублей. Центр был создан именно для того, чтобы перейти от десятков миллионов по одному контракту к более серьезным цифрам.

Центр создан совместными усилиями кафедры технической кибернетики и кафедры суперкомпьютеров и общей информатики, Института систем обработки изображений РАН. В междисциплинарные проекты Центра вовлечено очень большое количество людей со всего университета. Сейчас у нас работает только наш профессорско-преподавательский состав, аспиранты и особо выдающиеся студенты, но мы расширяем штат и готовы принять сотрудников не из университета.

— Откуда о вас узнают партнеры?

— Мы фактически стоим на плечах гигантов — входим в научную школу Виктора Сойфера. Это школа с мировым именем, с 40-летней историей. Широкую известность ей принесли исследования в области оптики. Многие люди приходят к нам благодаря имени В.А. Сойфера и известности этой школы. Известные выпускники университета тоже приводят партнеров. В частности, Юрий Юзифович, который возглавляет инновационную лабораторию в компании Alibaba в Калифорнии.

— Ведется ли в университете подготовка специалистов в сфере искусственного интеллекта, по каким специальностям, насколько популярно это направление обучения?

— Да, мы готовим специалистов в этой сфере. В университете есть курс Data Science на кафедре технической кибернетики. В целом, кафедра выполняет огромную работу в этом направлении. Искусственный интеллект — это тот "флаг", на который идут студенты. Как раз из-за популярности этого направления обучения у нас очень сильно вырос проходной балл.

— Назовите области применения искусственного интеллекта, какие направления или отрасли готовы к новым технологиям по внедрению элементов деятельности института?

— Искусственный интеллект постепенно проникает практически во все сферы жизни человека. В Самарском университете это множество проектов, например, проекты по персонализированной медицине, дополненной реальности для медицины, анализу медицинских изображений. В машиностроении — это предсказательная диагностика технических комплексов. Также у нас есть проект по интеллектуальному анализу трафика с предсказанием аномальной активности в сети. Есть проекты по реконструкции изображений и вычислительной фотографии, а также по распознаванию лиц и выявлению атипичного поведения. Есть проекты, связанные с интеллектуальной обработкой данных и речи.

— Недавно сообщалось, что более 500 тыс. снимков для диагностики коронавируса было обработано в Москве с помощью технологии искусственного интеллекта. Ведутся ли у нас подобные разработки?

— У нас есть хорошие математики, которые занимаются именно прогностическими моделями: прогнозы развития пандемии, выявление патологических изменений и т.д. С врачами-рентгенологами обсуждали эту тему, но конкретных заказов у нас нет. Я подозреваю, что в Москву больше стекается данных. Там есть больше возможностей решать это централизованно. Потенциал для этого у нашего университета есть, наши коллеги работают именно по прогностическим задачам.

— Как искусственный интеллект взаимодействует с робототехникой? Как университет развивает эту область? Какие изобретения находятся в стадии разработки?

— Робототехника сегодня — это хорошо развитая и продолжающая развиваться сфера с большим потенциалом по исследованиям в будущем. В университете есть работающий параллельно с нами научно-образовательный центр робототехники и мехатроники. Мы хорошо работаем вместе и помогаем друг другу. У нас есть большие наработки в области беспилотников, технического зрения для коптеров. Есть наши собственные наработки по решению навигационных задач по камере, то есть, навигация робота по зрению. Есть прототип, созданный в рамках закрытого проекта. Но мы сейчас думаем про более тесную интеграцию с факультетами. Мы работаем над очень интересным проектом, который призван усовершенствовать зрение роботов, чтобы они видели стеклянные поверхности. Неспособность роботов распознавать стеклянные поверхности — это всеобщая проблема.

Сейчас навигация роботов — это уже более-менее решенная задача, остаются вот такие непокрытые лакуны, которые надо закрывать.

— Назовите проекты, в которых университет уже добился значительных результатов.

— Наша гордость — это разработки в сфере умной оптики. Благодаря этим исследованиям стало возможным создание плоского объектива, который в 100 раз легче и в 100 раз дешевле аналогов. Это очень хорошо для различных спутников. Благодаря этому в 2015 году нас включили в проект Мильнера-Хокинга по отправке пикоспутников к Альфа Центавра. В 2019 году мы участвовали с дисциплинарным докладом. Межзвездные перелеты могут стать таким флагом, под которым объединяется все человечество, и мы очень гордимся тем, что принимаем участие в этом проекте.

Оптика на основе нашей линзы также установлена на борту российского наноспутника, который вскоре будет запущен в космос. Мы ждем этого запуска. Можно сказать, что наша линза получит статус Space approved — "Проверено космосом".

Еще одна сильная разработка — это наша система нейрообратной связи, программная платформа OpenNFT.org для проведения научных исследований в области работы мозга. Она позволяет в буквальном смысле увидеть и проанализировать активность мозга в режиме реального времени и уже прошла апробацию и применяется в ряде известных университетов и научно-исследовательских центров мира. Так, наша разработка используется в созданной в Швейцарии Лаборатории нейроэкономики — это новое междисциплинарное направление на пересечении экономической теории, нейробиологии и психологии, изучающее процесс принятия решений при выборе альтернативных вариантов, распределении риска и вознаграждения.

Результаты исследований в сфере когнитивных наук впечатляют — от нейрореабилитации, когда мы позволяем улучшить при помощи нейрообратной связи частично потерянное зрение, до понимания, как человек, например, воспринимает внутри своего сознания игру той или иной спортивной команды, ту или иную торговую марку или логотип. Возможно, когда-то мы с помощью разработок в этой сфере получим ответ на вопрос, как происходит развитие мозга в подростковом возрасте.

Еще один проект — использование искусственного интеллекта в машиностроении. Наши ученые разработали интеллектуальный диагностический комплекс, который способен предсказывать технические сбои, неполадки и отказы в работе сложных технических систем, предупреждая о них заранее. С ним работают коллеги с факультета двигателестроения и с кафедры акустики машин. Комплекс повысит надежность и безопасность технологических линий, уменьшит вероятность простоев на промышленных предприятиях. И это, конечно, очень интересно: кооперация людей с абсолютно разной специализацией. Даже терминология наших отраслей совершенно разная! В этом плане также очень интересно работать с медиками. Терминология разная, порой сложно договариваться, но получаются интересные вещи.

— Профильные направления университета — авиация и космос. Как развитие систем искусственного интеллекта, по вашему мнению, повлияет в будущем на эти сферы, как они изменятся под влиянием искусственного разума?

— Безусловно изменятся, потому что в анализе изображений, получаемых из космоса, очень много работы, связанной с искусственным интеллектом. В сфере дистанционного зондирования земли искусственному интеллекту отводится огромное место. Он применяется в умном сельском хозяйстве, умной урбанистике, инфраструктурном мониторинге. С коптерами очень много интересных проектов можно сделать и в авиации в целом. Например, одна из наиболее перспективных тем сейчас — это оптические нейронные сети. Можно датчики различных систем на борту самолета сделать оптическими и практически мгновенно обрабатывать их данные с помощью оптической нейронной сети. Это был бы действительно прорыв.

— Каким проектом в сфере искусственного интеллекта вы планируете заняться в ближайшей перспективе?

— Хочется сделать проект по разработке цифровых моделей в эстетике. Мы задумали его совместно с исполнительным директором Социально-гуманитарного института Самарского университета Александром Нестеровым. Для проекта уже собрана команда разносторонних специалистов, в том числе нам даже коллеги из Дании помогают. Но пока нам не хватает эксперта-искусствоведа, разбирающегося в живописи. 

— То есть, вы решили объединить искусственный интеллект и живопись?

— Мы хотим научить искусственный интеллект чувствовать красоту. Смысл этого проекта не в распознавании изображения, а в понимании его эстетической красоты. Мы хотим добиться от машины понимания того, как человек видит прекрасное. В идеале мы хотим сделать так, чтобы машина поняла, чем "Черный квадрат" Малевича отличается от просто наклеенного на стену куска черной бумаги. Пока это недостижимо, но мы будем стремиться. Использовать возможности искусственного интеллекта в вопросе восприятия красоты — это очень интересно. Это моя давняя мечта, и я надеюсь, что все получится. На начальном этапе мы будем работать с проверенными шедеврами, репродукциями картин эпохи Ренессанса, где сомнений в значимости того или иного произведения нет. Сможет ли искусственный интеллект перейти к пониманию авангарда и современного искусства — очень большой вопрос.

Какое практическое применение мог бы найти такой проект? Здесь естественно не идет речь о замене роботами критиков или экспертов-оценщиков на аукционах. Но какие-то более утилитарные вещи роботу вполне можно поручить. Мне кажется, можно было бы создать роботов-дизайнеров, роботов, которые могут сказать, какой дизайн помещения лучше, автоматически подобрав наилучшее решение.

— Искусственный интеллект — это новый рынок или модернизация существующих систем? Стоит ли нам опасаться порабощения со стороны искусственного интеллекта?

— Это философский вопрос. Да, сейчас сфера искусственного интеллекта — это бурно развивающаяся отрасль. Мы переходим от разработки интересных решений к их продажам. Это переосмысление уже существующих систем. Новые рынки тоже появляются, мы видим создание очень интересных новых технологий. В какой-то мере мы вышли на уровень, когда все "низко висящие плоды" мы сорвали и должны начать переходить от экстенсивного развития к интенсивному.

Будут ли машины все решать за нас? Я сомневаюсь.

Сейчас пришло время слабого искусственного интеллекта, когда человек ставит конкретную задачу машине, а машина уже начинает в этой конкретно поставленной задаче становиться лучше человека. Эта задача решается фактически на основе оптимизационного процесса, в результате которого подбираются параметры модели на основе большого объема данных. Строить оптимизационные модели и решать на их основе задачи мы научились хорошо.

А когда машина сама себе сможет ставить задачи и становиться везде лучше человека, — мы сможем говорить о появлении сильного искусственного интеллекта. Я не представляю, что когда-то машина сможет мыслить, как человек — ученые пока не придумали научной основы для этого. Поэтому нам пока рано опасаться судного дня.