Профессор Южного федерального университета рассказал о биоэвристиках, роевом интеллекте и о том, каким будет постбиологический мир.

Мы привыкли думать, что являемся единственными носителями интеллекта. Соответственно, искусственный интеллект можно пытаться создать только по его образу и подобию. Но так ли это? Учёные из института компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета создают оригинальные системы на основе «роевого интеллекта» саранчи и других насекомых (их ещё называют биоэвристиками). Их применение в различных областях нашей жизни может быть почти безграничным — от робототехники и микроэлектроники до медицины и фармацевтики. Что это такое и как работает, рассказывает Сергей Родзин, профессор кафедры математического обеспечения и применения ЭВМ.

Изображение сгенерировано нейросетью. Илл.: Kandinsky 2.1, fusionbrain.ai

— Сергей Иванович, что это такое – биоэвристики? Относится ли это понятие только к насекомым или к людям тоже?

— Не секрет, что многие интересные инновации и технические решения учёные и инженеры «подсмотрели» у животных и растений. Например, форма клюва некоторых птиц вдохновила проектировщиков на создание сверхскоростных поездов со сниженным сопротивлением воздуха, а дизайн перьев совы позволил уменьшить шум от движущегося поезда. Созданы роботы, способные плавать, держать предметы и ползать, используя преимущества мягкого тела осьминога, а колючки репейника способствовали появлению застёжек-липучек. Микробы — это вечная головная боль для любой больницы. Обнаружено, что поверхность акульей кожи усеяна крошечными зубчиками, которые предотвращают прилипание слизи, водорослей и моллюсков. А сама кожа останавливает болезнетворные бактерии, такие как кишечная палочка. Но, пожалуй, самая популярная сейчас биоинспирированная модель – искусственные нейронные сети, которые имитируют работу клеток человеческого мозга.

Учёные, занимающиеся искусственным интеллектом, машинным обучением, тоже подчас «подглядывают» за окружающим миром в поисках оптимальных решений. Они называют алгоритмы и модели, позаимствованные у природы, биоинспирированными, или биоэвристиками. Строго говоря, биоэвристика – это не явление, свойственное людям или животным. Это алгоритм машинного обучения, который способен обеспечить достаточно хорошее решение проблемы оптимизации, особенно при неполной или несовершенной информации или ограниченных вычислительных возможностях.

Природа оказалась прекрасным примером адаптивного решения проблем, множество раз показав, как они решаются, применяя оптимальную стратегию поиска, подходящую для конкретного природного явления.

— Но почему вы решили использовать именно роевой интеллект? В чём его преимущество?

— Для создания алгоритмов ИИ (искусственного интеллекта, Artificial Intelligence) используется не только так называемый роевой интеллект (или коллективный разум). Сейчас в мире насчитывается до 500 биоэвристик. Сюда также входят другие алгоритмы – например, инспирированные эволюцией в природе; основанные на разнообразных физических и химических процессах, на когнитивных процессах и деятельности человека; на особенностях организмов, способных к фотосинтезу.

Преимущества биоэвристик в том, что они способны быстро находить хорошие решения, когда их количество так велико, что даже невозможно перечислить или иным образом исследовать. Правда, биоэвристики подчас не дают гарантий, что найдено самое лучшее решение, а моделирование взаимодействия в рое основано на весьма упрощённых правилах поведения. Каждый агент в рое следует простым правилам и, несмотря на отсутствие централизованного управления агентами, их взаимодействия приводят к возникновению интеллектуального группового поведения, неконтролируемого отдельными агентами.

— Вы сказали об упрощённых правилах поведения, в то время как мы привыкли воспринимать тех же муравьев как мудрых существ. Знаю биологов, которые говорят об отдельной цивилизации муравьев. Может, вы их просто недооцениваете?

— Да, иногда мы думаем, что муравьи невероятно умны. Действительно, они создают огромные муравейники, занимаются разведением «скота», даже захватывают сородичей в рабство. Однако отдельно взятый муравей крайне примитивен. Впечатляющих результатов они добиваются, только действуя сообща. Вот почему мы говорим о коллективном разуме.

— Какие новые возможности открывает использование биоэвристик?

— Принципиальные возможности использования биоэвристик были продемонстрированы в самых различных областях человеческой деятельности. Например, они незаменимы в инженерии при проектировании антенн, оптимизации авиационных конструкций; в обработке изображений и компьютерном зрении для сегментации изображений; в компьютерных сетях и коммуникациях для оптимального распределения сети сенсорных датчиков, криптоанализа; в энергетике для систем хранения энергии; в медицинской диагностике при обработке медицинских изображений, прогнозировании заболеваний, диагностике различных заболеваний, включая рак и болезнь Паркинсона. Продолжать можно очень долго.

— А в чём оригинальность ваших разработок?

— Мы выиграли грант Российского научного фонда по одному из приоритетных направлений из Стратегии научно-технологического развития России – переход к интеллектуальным технологиям, новым методам машинного обучения и искусственного интеллекта. Цель проекта – разработка конкурентоспособных биоэвристик для решения трудных оптимизационных задач. В этой области, несмотря на определённые успехи, имеются научные проблемы.

Сергей Родзин, профессор кафедры математического обеспечения и применения ЭВМ Южного федерального университета. Фото предоставлено С. Родзиным.

Выигранный грант посвящён решению двух из них. Первая проблема: как установить баланс между скоростью сходимости биоэвристик и расширением пространства поиска оптимальных решений? Это открытая исследовательская проблема, имеющая важное значение для обеспечения точности и производительности алгоритмов оптимизации в таких областях, как распознавание образов, информационная безопасность, инженерное проектирование, интеллектуальный анализ данных, цифровая экономика.

Вторая проблема: как разработать обучаемые оптимизаторы за счёт накопленных знаний? В пространстве научных знаний, культуры новые идеи распространяются очень быстро, по сравнению со скоростью, скажем, эволюции в природе. Преимущества использования эвристической информации для ускорения поиска решений были хорошо известны и раньше. Учёные из института компьютерных технологий и информационной безопасности ЮФУ предлагают свой подход, когда биоэвристику не нужно формировать вручную. Вместо этого, используя передачу информации, можно применять знания, в том числе генерируемые в Интернете, для автоматического поиска наиболее эффективного оптимизатора. Это своего рода машинное обучение без необходимости разработки пользователем новых биоэвристик. Подобный подход, по нашему мнению, в сочетании с технологиями облачных вычислений, может занять центральное место в современных взглядах на проектирование и оптимизацию.

— Проект начат в январе 2023 года и рассчитан на два года. Есть ли уже результаты?

— Да. Первые результаты связаны с разработкой эффективной биоэвристики, моделирующей паттерны поведения в системе «стая хищников, нападающих на стадо травоядных», а также коллаборативного роевого поведения колонии пауков и саранчи. Также создан научный задел и программное приложение для решения прикладных оптимизационных задач в области цифровой обработки изображений и компьютерного зрения, интеллектуального анализа и обработки данных, поиска информации, инженерного проектирования, медицинской диагностики. Возможности здесь практически безграничны.

— Считается, что первым идею использования роевого интеллекта высказал Станислав Лем в романе «Непобедимый» 1964-го года. Так назывался корабль землян, который на одной из планет столкнулся с роем эволюционировавших несложных роботов, и люди оказались перед ними совершенно бессильными, поскольку те успели стать частью природы. Именно их роевой интеллект и стал непобедимым. Возникает вопрос: нет ли подобной опасности в этом случае? Не разрабатываем ли мы себе потенциального врага?

— Лем – гениальный провидец, который ещё в 60-х годах предсказал, что технология постепенно станет на путь эволюции – точно так же, как и живая материя. Предположим, что сильный ИИ стал реальностью. Роботы овладели человеческой логикой и эмоциями, научились уверенно проходить тест Тьюринга.

Есть ли опасность? Наиболее вероятный ответ: да. Артур Кларк писал: «Я надеюсь, что у нас всегда останется возможность в любой момент выдернуть вилку из розетки». Более реальной угрозой представляется зависимость нашей инфраструктуры от компьютеров. Чтобы все работало, придется вводить в эти компьютерные сети ИИ. В январе 2015 г Стивен Хокинг, Илон Маск и десятки экспертов в области ИИ подписали открытое письмо об ИИ с призывом к исследованиям воздействия ИИ на общество. В письме призыв: исследователи не должны создавать то, что нельзя контролировать. Но вряд ли это остановит эволюцию технологий ИИ. В 2023 году мир захватил бум искусственного интеллекта. При этом в конце марта более 1000 известных ученых и технологов, включая Илона Маска и Стива Возняка потребовали приостановить обучение систем искусственного интеллекта, более мощных, чем GPT-4.

— Как думаете, настанет ли момент, когда компьютеры превзойдут нас по разумности?

— В принципе, это не запрещено никакими законами природы. В постбиологическом мире наша ДНК может оказаться никому не нужной, потому что она проиграет эволюционную гонку сопернику нового типа. Рэй Курцвейл прогнозирует, что это произойдет довольно быстро. Согласно его расчетам, уже в 2044 г. небиологический интеллект станет в миллиарды раз более разумным, чем биологический, а 2045-й год ознаменуется наступлением технологической сингулярности, когда Земля превратится в один гигантский компьютер.

— В другом рассказе Лема «Формула Лимфатера» человек создает машинный сверхинтеллект, который сообщает, что люди были нужны лишь для того, чтобы создать его, и собирается уничтожить своего хозяина за полной ненужностью. Обидно чувствовать себя посредниками, но вдруг так и есть?

— Искусственны интеллект уже сейчас оказывает влияние на различные сферы нашей жизни. Причем влияние может быть как положительным, так и отрицательным. Если вспомнить, то это характерно для многих значимых изобретений, изменивших жизнь людей: ядерная энергия может использоваться как для мирных, так и для разрушительных целей; нефтедобыча помогает решить энергетические проблемы, служит сырьем для синтеза новых материалов, но приводит к экологическим проблемам; деньги позволяют быстро обмениваться ценностями, но приводят к коррупции, перепотреблению, спекуляции.

Если просуммировать все преимущества и риски искусственного интеллекта, то я бы сказал, что сегодняшние машины способны выполнять задачи с большей скоростью и точностью за меньшее время. Но мы всё ещё достаточно далеки от того дня, когда машины начнут проявлять способность мыслить творчески, как мы, люди. Хочется надеяться, что ИИ заменит несколько рабочих ролей, позволит автоматизировать повседневные задачи, в целом увеличит глобальную производительность, однако потребность в людях сохранится всегда.

Беседовала Наталия Лескова.