Искусственный интеллект (ИИ) является одним из драйверов современного технологического развития. Хотя интеллектуальные системы пока не могут полностью заменить человека при выполнении различных задач, однако они способны быстро обрабатывать большие объемы информации, на основании которой могут советовать или давать прогнозы и экспертные оценки.

Архитектура коэволюционирующего гибридного интеллекта, представленная в виде блок-схемы

Архитектура коэволюционирующего гибридного интеллекта, представленная в виде блок-схемы

 

Сегодня наиболее распространенный подход при создании классического искусственного интеллекта основан на обучении математических моделей (нейросетей) с помощью большого объема данных. Однако он имеет несколько ключевых ограничений: принципиально невозможно собрать данные для моделирования сложных объектов и процессов (например, функционирование индивидуального организма), обучение нейронных сетей требует огромных вычислительных и энергетических ресурсов. При этом результат работы ИИ невозможно объективно объяснить. Данные ограничения показывают, что сегодня развитие традиционного ИИ, основанного на данных, подошло к пределу своих возможностей, поэтому ученые разных стран ведут разработки альтернативных подходов к созданию интеллектуальных систем.

«Мы сформулировали архитектуру коэволюционирующего гибридного интеллекта, который придет на смену классическому искусственному интеллекту. По сути, наша разработка представляет собой симбиоз ИИ и интеллекта человека, которые смогут обучать и дополнять друг друга. Архитектура в данном случае – это основополагающая концепция, которая ляжет в основу конкретных типов программного обеспечения на основе гибридного интеллекта», – рассказывает проректор по цифровой трансформации, заведующий кафедрой математического обеспечения и применения ЭВМ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Кирилл Владимирович Кринкин.

Отметим, что новый тип ИИ разрабатывается в ЛЭТИ в рамках программы «Приоритет 2030» по стратегическому проекту «Технологии сильного гибридного интеллекта для прикладной медицины». Важнейшими параметрами предложенной архитектуры являются гибридность и коэволюционность, т.е. взаимное развитие искусственного интеллекта каждого конкретного человека.

Примером, который позволяет увидеть разницу между двумя архитектурами искусственного интеллекта, является применение ИИ в медицине, над которым работают ученые ЛЭТИ. Так, сегодня интеллектуальные системы помогают врачам оперативно выявлять повреждения внутренних органов на рентгеновских снимках. Причем классический ИИ использует все имеющиеся данные от различных пациентов. На основании собранных данных он формирует некоторый стандарт для распознавания нормальности и патологии для всех пациентов. 

Проректор по цифровой трансформации, заведующий кафедрой математического обеспечения и применения ЭВМ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Кирилл Владимирович Кринкин

Проректор по цифровой трансформации, заведующий кафедрой математического обеспечения и применения ЭВМ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Кирилл Владимирович Кринкин

 

Архитектура гибридного интеллекта, разработанная учеными ЛЭТИ, позволяет ИИ обрабатывать рентгеновские снимки каждого конкретного человека. При этом такой интеллект также привлекает различные дополнительные данные об особенностях организма пациента, чтобы предоставить пользователю более точное описание болезни. Кроме того, гибридный интеллект учитывает квалификацию и опыт медиков, которые проводят разметку данных рентгеновских снимков для ИИ. Благодаря этому искусственный интеллект может сформировать свое представление о норме или патологии на основании мнения наиболее авторитетных врачей. 

«Создание архитектуры – это первый этап разработки коэволюционного гибридного интеллекта. Сейчас на ее основе мы разрабатываем конкретный программный продукт – систему оценки функциональной готовности операторов и диспетчеров, которая на основе данных, полученных с помощью компьютерного зрения, сможет выявлять у людей стресс, усталость и нервное состояние. Использование гибридного ИИ позволит повысить точность и скорость этих негативных состояний для каждого конкретного человека», – поясняет Кирилл Владимирович Кринкин.

Результаты работы ученых ЛЭТИ опубликованы в сборнике международной научной конференции 5th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications.

 

Информация и фото предоставлены Центром научных коммуникаций СПбГЭТУ "ЛЭТИ"