Одним и главных событий деловой программы Международного военно-технического форума «Армия-2022» стал конгресс «Стратегическое лидерство и технологии искусственного интеллекта», в котором приняли участие представители Российской академии наук. Среди них – директор ФИЦ «Информатика и управление» РАН, заместитель академика-секретаря Отделения нанотехнологий и информационных технологий РАН, академик РАН Игорь Соколов.

Игорь Анатольевич, расскажите об участии представителей РАН в форуме «Армия-2022». Какие задачи обсуждались?

Российская академия наук и академические институты как на этом, так и на всех предыдущих форумах «Армия», на мой взгляд, являются одними из ключевых участников. Ведь форум посвящен не только демонстрации имеющихся возможностей и технологий, но, в первую очередь, предназначен для определения дальнейших перспектив развития, а эту задачу не решить без ученых, в том числе ученых институтов и организаций, находящихся под научно-методическим руководством РАН. А в этом году, как мне кажется, это участие еще усилилось, в частности и потому что технологии обработки информации, в том числе с применением методов, которые сейчас обобщенно называют искусственным интеллектом, приобретают определяющее значение для эффективности вооружений, военной и специальной техники.

Под искусственным интеллектом следует понимать в основном искусственные нейронные сети?

Технологии искусственного интеллекта, конечно, не сводятся лишь к искусственным нейронным сетям. Проблематика искусственного интеллекта гораздо шире и, к сожалению, об этом приходится постоянно напоминать. К примеру, для обработки устной и письменной речи искусственные нейронные сети – не самый эффективный инструмент, потому что там нужно работать со смыслом, семантикой, а это уже не просто распознавание образов. Поэтому, конечно, проблематика искусственного интеллекта не сводится к искусственным нейронным сетям, но сегодня именно они выстрелили и сейчас использование искусственного интеллекта, быть может, на 90 % связано с искусственными нейронными сетями. Однако все это на самом деле – вычислительная математика. И в секции «Научная проблематика в области искусственного интеллекта», которую я вел на конгрессе в этом году и которая касалась вопросов фундаментальных исследований в данной области, прозвучали несколько интересных докладов, которые показали, как применение более изощренной математики позволяет решать на более простой вычислительной технике такие задачи, как, например, распознавание бронетехники на растровых изображениях, а использование методов математической статистики в разы увеличивает эффективность искусственных нейронных сетей.

Какие еще вопросы обсуждались на Конгрессе «Стратегическое лидерство и технологии искусственного интеллекта», проходившем в рамках «Армии-2022»?

Конечно, конгресс на форуме «Армия» в значительной степени посвящался проблемам применения технологий искусственного интеллекта в военной области, но эта область настолько ёмкая, что можно говорить о том, что она охватывает все аспекты использования этих технологий – с некоторыми, конечно, особенностями, относящимися к вопросам информационной безопасности, работы в агрессивной среде с учетом целенаправленного противодействия любым системам, использующим искусственный интеллект, и так далее. Но, в принципе, форум «Армия», как всегда, затронул все проблемы нашей экономики. И проблемы внедрения технологий искусственного интеллекта – не исключение.

А можно эти проблемы конкретизировать в приложении к искусственному интеллекту?

Главное, что лежит в основе любой технологии, – это фундаментальные научные знания. Это справедливо и для технологий на основе искусственного интеллекта. Их фундамент – это математика, поэтому самое главное, что необходимо для их успешного развития, – это создание новых математических методов. Если мы хотим быть лидерами в разработке и внедрении технологий искусственного интеллекта, то первое, на что надо обращать внимание, это фундаментальные исследования в области математики и информатики. Соревнование идет именно на этой поляне, и победит в нем не тот, кто лучше воспользуется тем или иным методом или кто применит более быстродействующую или мощную вычислительную машину, а тот, кто применит лучшую математику. Ее «быстродействие» намного важнее. Поэтому в первую очередь необходимо уделять внимание фундаментальным научным исследованиям. Именно на это нужно тратить деньги и ресурсы, материальные и нематериальные.    

Выходит, развитие собственно вычислительной техники не так важно для технологий искусственного интеллекта?

Это дело не столько техники, сколько сплава науки и технологий в целом, но, разумеется, какие бы методы мы не развивали, для их реализации нужны компьютеры. Поэтому следующий вопрос, который активно обсуждался на симпозиуме, можно условно назвать импортозамещением, хотя понимать этот термин буквально в данном случае не стоит. Речь в первую очередь идет о создании отечественных аппаратно-программных комплексов, на которых реализуются те самые математические методы, обобщенно названные сегодня искусственным интеллектом. Для этого нам, конечно, необходима собственная вычислительная техника на отечественной электронной компонентной базе, нужны компьютеры разных классов, вплоть до суперкомпьютеров.

Ну и, конечно, на повестке дня остро стоит вопрос разработки программного обеспечения, в первую очередь – системного, того, что в приложении к искусственному интеллекту называется платформой. Искусственный интеллект реализуется именно как аппаратно-программные комплексы, то есть как совокупность программных и аппаратных средств, которые по отдельности рассматривать сложно, да и не нужно. Здесь мы, к сожалению, не являемся мировыми лидерами, но имеющиеся у нас ресурсы, в том числе научные, позволяют продвинуться достаточно далеко, если этому вопросу уделять должное внимание.

Обсуждались ли какие-то меры организационного порядка для повышения эффективности работ в области искусственного интеллекта?

Безусловно, обсуждались вопросы, связанные с координацией усилий различных организаций в области технологий искусственного интеллекта, но здесь, мне кажется, вопрос несколько перегрет. Не так много у нас научных коллективов, которые реально могут сказать новое слово в этих технологиях, они работают достаточно согласовано, и какая-то их централизованная координация не есть задача номер один. Если она будет – это хорошо, но эти коллективы и самостоятельно могут справиться с решением очень многих задач при условии обязательной государственной поддержки. А вот государственную поддержку, наверное, надо бы координировать.

И еще один очень важный вопрос, который я бы поставил в один ряд с первым, с фундаментальными исследованиями, – это подготовка специалистов. У нас много хороших и грамотных инженерных кадров, которые могут эффективно разрабатывать конкретные приложения на основе технологий искусственного интеллекта, но они могут это делать лишь с использованием уже имеющихся инструментов и методов. Такие специалисты, безусловно, нужны, и их требуется много, но с организацией их массовой подготовки проблем нет. Гораздо более важный класс специалистов – это те, которые, собственно, эти инструменты и методы разрабатывают. То есть мы опять вернулись к тем самым фундаментальным исследованиям в области математики. Вот на это и нужно сейчас обратить самое пристальное внимание. Таких специалистов-исследователей мы готовим мало. Буквально пальцев одной руки хватит, чтобы перечислить университеты, которые это делают. Это, в первую очередь, МГУ, и, конечно, МФТИ, ВШЭ и еще несколько крупных университетов: Санкт-Петербургский, Новосибирский, Нижегородский, – везде есть свои программы. Мой доклад на пленарном заседании конгресса как раз был посвящен подготовке специалистов высшей квалификации.

Кого же можно считать специалистом высшей категории в области искусственного интеллекта?

В своем докладе я подчеркнул, что в первую очередь надо обращать внимание на подготовку специалистов с глубоким знанием математики, потому что математика – это база для развития технологий искусственного интеллекта. Вторая категория специалистов – те, которые разрабатывают платформы для создания на их основе изделий с элементами искусственного интеллекта. Прежде всего это системные программисты, разработчики операционных систем, компиляторов, языков программирования. Третья категория специалистов – это разработчики приложений в конкретной предметной области, то есть те, которые используют платформы и другие инструменты для решения практических задач в той или иной отрасли экономики, будь то военное дело или медицина, финансы или сельское хозяйство. Это самая массовая категория специалистов.

И, наконец, искусственный интеллект породил потребность в четвертом типе специалистов, которые всегда нужны, но пока у нас особо не востребованы. Их условно можно назвать разметчиками данных, то есть это специалисты, которые профессионально работают с данными, знают, где их взять и как их подготовить в виде, годном для использования в технологиях искусственного интеллекта. Это должны быть специалисты не в области искусственного интеллекта, а, в первую очередь, – в своей предметной области: медики, химики, геологи, военные и так далее. В своем докладе я стремился показать различия в подготовке специалистов этих категорий.

Беседовал Леонид Ситник
Редакция сайта РАН