5g future | Ученые МФТИ приблизились к созданию искусственного мозга
8915
post-template-default,single,single-post,postid-8915,single-format-standard,ajax_fade,page_not_loaded,,qode-title-hidden,qode_grid_1300,footer_responsive_adv,qode-content-sidebar-responsive,qode-theme-ver-10.1.1,wpb-js-composer js-comp-ver-4.12.1,vc_responsive

Ученые МФТИ приблизились к созданию искусственного мозга

Ученые из Московского физико-технического института (МФТИ) вплотную приблизились к созданию технологий распознавания речи без программной составляющей: так, как это происходит у людей в обычной жизни.

Голосовые помощники представлены на рынке в большом количестве, в том числе существуют продвинутые российские разработки (достаточно вспомнить «Алису» «Яндекса» или системы от Cognitive Technologies, однако, принцип их работы далек от того, как воспринимает и понимает речь человек.

Группа ученых МФТИ под руководством Александра Жданова представила новый подход к распознаванию речи на основе биоморфных нейроподобных сетей. Их работа опубликована в журнале Programming and Computer Software.

Что это значит?

В середине прошлого столетия ученые стали обсуждать возможность создания искусственного мозга. Были проанализированы сети «формальных» искусственных нейронов и показано, как они могут выполнять простые логические функции. В 1956 году было введено в оборот понятие искусственного интеллекта. Постепенно сформировались два основных подхода к его изучению.

Один из них — программно-прагматический подход, в рамках которого построено множество систем распознавания образов, автоматических переводчиков, игровых программ, роботов и других прикладных систем. Однако они, решая свою узкую задачу, имеют мало общего с биологическим мозгом и не обладают его свойствами.

Второй подход, бионический, был попыткой ученых понять, как работает живой организм. В рамках этого подхода некогда были придуманы искусственные нейронные сети, которые, впрочем, впоследствии почти потеряли сходство со своим биологическим прообразом, перейдя в разряд программно-прагматических методов.

Основным свойством природных систем управления является их адаптивность – способность обучаться и переобучаться. Такими свойствами сегодня искусственные системы управления практически не обладают. Они требуют либо предварительной настройки по математической модели, либо предварительного обучения на больших обучающих выборках.

Например, расчет полета межконтинентальной ракеты или орбитального спутника – сложнейший процесс, однако математически он достаточно простой. Но как только появляются помехи, неопределенности, изменяющиеся на ходу характеристики – традиционные системы управления, построенные на программно-прагматическом подходе, начинают работать крайне плохо.

«У человечества нет другого серьезного пути для развития, кроме как понять принцип работы природной адаптивной системы управления и этот принцип начать воспроизводить», — считает главный научный сотрудник Института точной механики и вычислительной техники РАН, профессор МФТИ Александр Жданов.

Что создают в МФТИ

Группа Александра Жданова на протяжении последних десятилетий занималась описанием принципа работы мозга. Ими была проведена математическая формализация его работы. Построено множество примеров адаптивных систем управления – для мобильного робота, автопилота, подвески автомобиля, спутника, – с помощью которых показано, что разработанные группой алгоритмы работают. Система обучается непосредственно в процессе управления, как живой организм.

Однако главное отличие нейроноподобной системы «автономного адаптивного управления» от нейросетей в том, она решает задачу адаптивного управления, а искусственные нейросети – только задачу распознавания. Задача адаптивного управления требует не только распознавания, но и решения задач поиска и накопления знаний, моделирования эмоций, принятия решений и некоторых других.

На примере мобильного робота авторы работы создали такую систему. Робот видит какие-то препятствия на своем пути. Если сопровождать появление этих препятствий звуковыми идентификаторами: препятствие слева — говорить, что препятствие слева, и наоборот, — робот начинает распознавать эти препятствия вкупе со словами. И через некоторое время он начинает реагировать уже только на слова. Если он научится объезжать препятствие, то с какого-то момента можно будет беспричинно сказать, например, что препятствие слева – робот распознает образ препятствия слева и повернет вправо.

«У человека и живых организмов нет USB-разъемов, и считать базу знаний или записать ее никакой возможности нет. Ее можно только постепенно заполнить в процессе целенаправленного обучения с помощью учителя, который будет действовать через ваши штатные входы: глаза и уши. Поэтому язык, будь то русский, английский или язык жестов — единственный способ в природе передать знания», — заключает Александр Жданов.

Работа ученых МФТИ может стать основной для принципиально иных систем искусственного интеллекта в будущем.

Подписка на рассылку

Один раз в неделю

всё самое интересное в вашей почте.