Щербаков М.В., Искусственный интеллект

Проект «Будущие лидеры технологий XXII века»
_________________________________________

Лекция на тему «Искусственный интеллект»* 
Щербаков Максим Владимирович
доктор технических наук, заведующий кафедрой
"Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования" ВолгГТУ

 "Интеллектуальные системы:
цифровые ментаты при смене технологического уклада"

1. Добрый день, друзья, мы начинаем нашу лекцию “Интеллектуальные системы: цифровые ментаты при смене технологического уклада". Меня зовут Щербаков Максим Владимирович, я работаю заведующим кафедрой "Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования" Волгоградского государственного технического университета. 
2. Мы переживаем интересное время, и это связано с переходом на новый технологический уклад, в котором старые институты работают неэффективно и пересматриваются подходы к синтезу и управлению новыми системами, получившими название социо-киберфизические системы. Одним из инструментов изменений является искусственный интеллект – сплав технологий, определяющий победу в конкурентной борьбе не только компаний и отраслей, но и государств. Если посмотреть на наше окружение, то можно увидеть, что искусственный интеллект, а точнее решения, использующие искусственный интеллект окружают нас с вами в повседневной жизни. Давайте вначале посмотрим на них, а потом разберемся как это работает.
3. Люди всегда думали о создании машин, которые могли бы быть лучше, чем люди. Из истории и мифов мы знаем о прорицателях и оракулах, о созданиях, которые по способностям приравнивались не только к человеку, но даже и превосходили его.  В отличии от известного шахматного аппарата под названием “Турок”, созданного Вольфгангом фон Кемпеленом и продемонстрированным в Вене в 1769 году в котором в машине был спрятан человек, играющий в шахматы, в 90-х годах против гроссмейстера Каспарова играла действительно машина. Счет игры: 1996: Kasparov–Deep Blue (4–2), 1997: Deep Blue–Kasparov (3½–2½). С этого времени считается, что компьютер смог обыграть человека в шахматы. Можно сказать, это решение на основе искусственного интеллекта? Отчасти.
4. При этом созданием умных машин, играющих в шахматы занимались задолго до известного противостояния. «Каисса» — шахматная программа, разработанная в СССР в 1960-х годах, названа по имени богини шахмат Каиссы. В августе 1974 года программа стала первым чемпионом мира по шахматам среди компьютерных программ.
5. ИИ против человека в игре ГО. 9 по 15 марта 2016 года между компьютерной программой AlphaGo, разработанной британской компанией Google DeepMind, и корейским профессионалом 9 дана Ли Седолем. Ли Седоль проиграл программе AlphaGo из “случайных пеньков”. После этого наблюдается взрывной рост интереса в Китае к ИИ.
6. Тот же DeepMind используя новые подходы к обучению моделей научил машину играть в компьютерные игры. Решение от Deep Mind: но уже с механизмом обучением с подкреплением обыграла человека в игру Atari.
7. Создание нового прерогатива человека? Генерация объектов с использованием искусственного интеллекта -- новая, но очень быстро развивающаяся область автоматизированного проектирования. Зачастую решения формируются вопреки интуиции инженера, например маятник задней подвески мотоцикла не похож на спроектированные человеком, но легче и прочнее.
8. ИИ помогает улучшать жизнь в мегаполисах. ИИ позволяет на основе информации о правонарушениях планировать выезды патрулей в места “вероятных” происшествий.
9. В промышленности и на предприятиях топливно-энергетического комплекса, где надежность систем является критическим параметром, ИИ прогнозирует сбои в оборудовании до факта наступления сбоев. Такие решения называются -- системы предиктивной аналитики.
10. Переводчики с одного языка на другой используют подходы ИИ (машинного обучения), которые преобразуют одну последовательность в другую на основе имеющейся базы переводов. Сейчас автоматические переводчики стали очень качественными.
11. При этом  при разработке механизмов перевода с одного языка на другой, не смотря на специфику языков используются одни и те же принципы: на вход в машину подается последовательность, а на выходе получается другая последовательность (Sequence 2 sequence).
12. ИИ используется в играх для моделирования поведения ботов. При этом ИИ может разделять сегменты карты для анализа и формирования решений. Более того, разработчики игр предоставляют инструменты для разработки ИИ-ботов.
13. В 2014 году подходы на основе ИИ победили по точности человека при решении задачи распознавания дорожных знаков по их изображениям (German Traffic Sign Recognition Benchmark). Можно говорить, что с 2014 года ИИ лучше распознает изображения, чем человек. 
14. Решения в области распознавания изображений, позволили создавать системы для медицины. Так искусственный интеллект от Google для обнаружения рака легких превосходит результаты работы специалистов-радиологов.
15. А в 2020 году анонсировали решение на основе ИИ для распознавания рака груди женщины по результатам маммографии. Желтым квадратом -- область в которой машина “заподозрила” злокачественные образования. Конечно, решение остается за человеком, но у человека появляются очень важные помощники.
16. Так что такое ИИ? Искусственный интеллект - комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений. И это не определения из учебника, это определения из стратегического документа развития России: Указа Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации”.
17. Искусственный интеллект: рассматривается как приоритетная технология для развития стран. Так во многих странах разработаны стратегии (доктрины) развития ИИ: Россия: Национальная стратегия развития искусственного интеллекта, США: The National Security Commission on Artificial Intelligence, Китай: план развития искусственного интеллекта
18. Искусственный интеллект бывает сильный (это когда мы ждем от машины понимания и воспроизведения когнитивных способностей человека) и слабый (решающий конкретную прикладную задачу). При сильном ИИ рассматриваются вопросы симуляции когнитивных способностей человека, в результате которого формируются несравниваемые новые результаты.
19. Слабый ИИ скорее отражает узкое направление: решение узких, но очень важных задач (Распознавание образов, речи, чат-боты). При этом машина тоже может генерировать новые решения, но эти решения будут обладать комбинаторной новизной.
20. Но в любом случае технологии и решения, основанные на искусственном интеллекте будут рассматриваться как интеллектуальные помощники человека как при решении рутинных задач, так и при принятии решений.
21. Попробуем порассуждать и найти ответы на следующие вопросы. Какие же принципы построения подобные систем – помощников. ИИ рассматривается не как “заменитель” человека, а как помощник, такой цифровой ментат. Ментат вымышленная профессия из вселенной Дюны (серии научно-фантастических романов Ф. Герберта), люди с аналитическими и познавательными способностями компьютеров. Ментаты появились в мире, описываемом в романах Герберта, после Батлерианского Джихада — войны против искусственного интеллекта, по результатам которой во всей вселенной было официально запрещено создавать «думающие машины».
22. ИИ -- область знаний, которой развивалась по двум направлениям: формализация знаний и формирование моделей-алгоритмом на основании обработки данных. Вторая ветка приводит нас к тому, что ИИ как область знаний включает в себя Машинное обучение, а Глубокое обучение является составной частью машинного обучения.
23. Одним из мощнейших инструментов ИИ: искусственные нейронные сети. Начало исследований 40 года XX века: МакКаллок, Питс -- ученики Николая Рашевского. Была предложена и описана первая математическая модель искусственного нейрона. В ней заложен принцип работы биологического нейрона: накопление импульса и передача импульса дальше при превышении порога.
24. Развил идею Розенблатт, объединив искусственные нейронные в сеть. Передача сигнала шла от одного нейрона к другому. И оказалось, что такая модель позволяет решать задачи распознавания (классификации). Это была первая модель нейронной сети -- персептрон Розенблатта с правилом обучения Хебба (принцип кнута и пряника).
25. И это работало, а наши математики Колмогоров и Арнольд сумели обосновать почему это работает. Теорема: любая непрерывная функция любого количества переменных представляется в виде суперпозиции непрерывных функций одной или двух переменных.
26. Пояснение теоремы Колмогорова: есть сложная функция (рисунок справа) и мы ее восстанавливаем с помощью суперпозици простых нелинейных (здесь -- сигмоидальных) функций.
27. Принцип Лего: любой сложный дом собирается из однотипных кубиков Лего.
28. Схематично это представляется аналогично тому, что предложил Розенблатт. Только сами нейроны стали сложнее (сумматор с нелинейным преобразователем) и связей стало больше. Вот эти связи как раз и являются параметрами модели, значения которых нужно найти. Чем точнее находишь значения этих параметров, тем лучше машина распознает образы. В математике эта задача известна как задача оптимизации. В ИИ -- задача обучение машин или машинное обучение.
29. Три подхода к машинному обучению. Обучение с учителем (когда есть правильный ответ и обучение происходит в зависимости от ошибки между модельным результатом и правильным ответом). Обучение без учителя -- нет правильного результата. Обучение с подкреплением: награду получаем только в конце пути. Все как в жизни.
30. Какие технологии используются? Что необходимо сделать, для получения существенного результата? Реализация моделей и методов ИИ это только одна часть большой и сложной системы. Фундаментальная проблема: правильно собирать и хранить данные.
31. Готовы ли сейчас люди к созданию и внедрению подобных решений? Какие сдерживающие факторы? Кто эти люди – проектировщики и разработчики цифровых ментатов? ИИ (и разработчки ИИ) ближе, чем кажется. Мы рассмотрим примеры решений, которые были созданы здесь в Волгоградском государственном техническом университете.
32. Совместно с ВНИКТИнефтехимоборудование разработана информационная система контроля технического состояния технических устройств для нефтеперерабатывающих производств. Система внедрена и функционирует на НПЗ НК Роснефть. В 2018 году выполнен проект «Разработка методики выбора трубной продукции с учетом физико-химических свойств транспортируемых сред и концепции экспертной системы по выбору материального исполнения и способов химико-технологической защиты трубопроводов» (АО ВНИКТИнефтехимоборудование НК Роснефть). Разработаны алгоритмы предсказательной аналитики возникновения отказов на магистральных трубопроводах.
33. Разработана система управления агробизнесом: “умное (цифровое) сельское хозяйство”, представляющая собой ситуационный центр фермера и агронома: информация о состоянии передается в систему в режиме реального времени. Оперативный анализ деятельности агропромышленной организации позволил внедрить решения на с/х предприятиях Волгоградской области (с 2017 года, Киквидзенский и Новоаннинский район)
34.  В рамках выполнения ведомственного проекта Минэнерго сотрудники кафедры участвовали в реализации системы предиктивного анализа генерирующего оборудования для компании «АО Мобильные ГТЭС»  (Россети ФСК ЕЭС). В 2019 году проект был отмечен наградой в номинации «Лучшие цифровые технологические решения» конкурса «Цифровой прорыв», организованного ПАО «Россети». В 2020 «АО Мобильные ГТЭС» становятся победителями конкурса “Топ 10 инновационных компаний в сфере энергетики”(Business Priority). В 2020 реализован пилотный проект для оборудования Русгидро.
35. С 2009 года совместно с Католическим университетом Левена (Бельгия) и компанией Порта Капена (сейчас iLeco.energy) ведется работа по созданию и совершенствованию системы интеллектуального энергетического менеджмента и управления обеспечением энергоресурсами. Решения внедрены в европейских компаниях, на промышленных предприятиях России. Использование решений позволяет экономить до 30% электроэнергии за счет интеллектуальной поддержки принятия решений.
36. Для того, чтобы вы смогли проектировать и создавать подобные решения мы создали суперпрофиль подготовки: системная инженерию. Мы учим не только технологиям, но и учим думать, учим учиться, учим принимать решения в условиях нехватки времени и информации и учим быть человеком. Эти навыки будущих инженеров ИИ.
37. Большое спасибо за внимание. 

 Полезные ссылки 

1. https://www.theepochtimes.com/will-we-be-visiting-robodocs-in-the-future_1715863.html/amp
2. https://www.chess.com/ru/blog/AlexandrShevtsov/kaissa-pervyi-chempion-mira-po-shakhmatam-sredi-kompiuterov
3. https://www.businessinsider.com/googles-alphago-made-artifical-intelligence-history-2016-3
4. https://deepmind.com/blog/article/Agent57-Outperforming-the-human-Atari-benchmark
5. https://blogs.autodesk.com/advanced-manufacturing/2018/05/08/generative-design-technology-makes-commercial-debut-fusion-360-ultimate/
6. https://games.mail.ru/pc/articles/feat/smozhet_li_iskusstvennyj_intellekt_stat_luchshim_v_dota_2/
7. https://medium.com/analytics-vidhya/german-traffic-sign-recognition-benchmark-5477ca13daa0
8. https://venturebeat.com/2019/05/20/googles-lung-cancer-detection-ai-outperforms-6-human-radiologists/
9. https://www.theguardian.com/society/2020/jan/01/ai-system-outperforms-experts-in-spotting-breast-cancer
10. https://www.economy.gov.ru/material/departments/d01/razvitie_iskusstvennogo_intellekta/
11. https://www.nscai.gov/
12. http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm

__________________________________

*Лекция разработана по заказу АНО «Волгоградский центр международного гуманитарного сотрудничества» в рамках проекта «Будущие лидеры технологий XXII века», реализованного в феврале-октябре 2021 года с использованием гранта Президента Российской Федерации, предоставленного Фондом президентских грантов. Автор - Щербаков Максим Владимирович, доктор технических наук, заведующий кафедрой "Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования"  Волгоградского государственного технического университета (ВолгГТУ). г. Волгоград, 2021 г.