"Оставьте рутинную работу машинам": эксперт ТГУ о нейросетях и ИИ

ТОМСК, 6 апр – РИА Томск. Искусственный интеллект (ИИ) заменит миллионы работников, а его развитие в целом несет риски для всего человечества. Эту тему вновь подняли в мировой прессе несколько дней назад. Что происходит с ИИ и что должна знать молодежь, которой только предстоит выбрать профессию, РИА Томск рассказал директор Института прикладной математики и компьютерных наук Томского госуниверситета (ТГУ) Александр Замятин.

Мировые прогнозы и оценки

Один из крупнейших инвестиционных банков в мире – Goldman Sachs (США) – опубликовал в конце марта результаты исследования в сфере искусственного интеллекта: по мнению экспертов, ИИ способен выполнять почти половину задач, которые решают современные юристы и администраторы. Таким образом ИИ мог бы заменить около 300 миллионов офисных работников в США и Европе.

Как следует из исследования, в то же время есть отрасли, где у искусственного интеллекта меньше шансов на успех: например, в строительном секторе он способен автоматизировать работу только на 6%.

Похожие прогнозы и исследования появлялись и раньше, но последние полгода дали экспертам новый и очень существенный повод для размышлений: прошлой осенью компания OpenAI запустила чат-бот с искусственным интеллектом – нейросеть ChatGPT, которая в буквальном смысле ошеломила мир своими возможностями.

В марте экс-руководитель компании Microsoft Билл Гейтс написал в своем блоге GatesNotes, что, по его мнению, ChatGPT – это самое важное достижение в мире технологий со времен появления графического пользовательского интерфейса.

"Развитие ИИ имеет такое же значение, как создание персонального компьютера, интернета и мобильного телефона. Он изменит то, как люди работают, учатся, путешествуют, получают медицинскую помощь и общаются друг с другом. Целые отрасли промышленности переориентируются вокруг него", – считает Гейтс.

В то же самое время другие признанные эксперты мира технологий и ученые, в частности, Илон Маск и Стив Возняк, требуют поставить на паузу все масштабные эксперименты с ИИ и не обучать системы мощнее последней модели GPT. В открытом письме крупным разработчикам ИИ Маск с коллегами объясняют, что развитие искусственного интеллекта несет риски для человечества, для демократии, и чтобы продолжать эксперименты, нужно уметь управлять этими рисками.

Рутина – машинам, креативность – людям

– Александр Владимирович, как в Институте прикладной математики и компьютерных наук ТГУ оценивают то, что происходит сейчас с нейросетями вроде ChatGPT?

– Все мы понимаем, что технологии машинного обучения стали очень популярны. Это целый класс алгоритмов, методов и моделей, которые позволяют решать практически все задачи, которые стоят перед человеком – начиная от распознавания голоса, изображений, видео, поведения людей, заканчивая медицинской диагностикой.

Все это можно делать разными моделями, и нейросетевые – лишь один из инструментов. Просто сейчас на самом деле большое количество решений и примеров связаны с нейросетями, поэтому они у всех на слуху.

В течение последних нескольких лет мы находимся в периоде, когда человечество получило с помощью ИИ ряд результатов, которые впервые превосходят результаты, полученные человеком, – по скорости, например. Так, в медицинской диагностике нейросети ставят диагноз быстрее, чем это делает специалист-человек. Это, безусловно, прорыв.

– В последнее время мы стали чаще слышать о так называемых "творческих" нейросетях, которые создают различный контент. Значит ли это, что искусственный интеллект движется в сторону креативности?

– Креативность – это то, что не подлежит очевидной алгоритмизации, имеет элемент очевидного критического мышления, обобщения уникального человеческого опыта. Креативность подразумевает создание чего-то такого, что не было создано ранее. И никаким нейросетям, моделям и алгоритмам ИИ это не под силу без человека, который указывает путь и ставит задачу.

Подходы, методы и модели машинного обучения не могут быть креативными, но позволяют заменить рутинные операции человека, который формулирует искусственному интеллекту точную задачу в сфере креативных индустрий. Или в любой другой сфере.

– А что насчет прогнозов по сокращению рабочих мест для людей и трансформации многих производственных и других отраслей?

– Такие прогнозы сродни разговорам из прошлого века о роботизации: "Сейчас будут роботы и они нас всех заменят". Не происходит замена, происходит именно трансформация рынка труда, где несложные рутинные и некреативные операции поручаются искусственному интеллекту. Раньше рутину поручали роботам, сейчас – алгоритмам и моделям ИИ.

Даже медицинская диагностика — это узкопрофильная, узкоспециализированная, но рутинная операция, и может быть выполнена искусственным интеллектом.

Подчеркну еще раз, что креативность заменена быть не может. Поэтому в ТГУ мы всегда говорим студентам, что нужно именно это развивать в себе, трудиться в сторону развития творческого потенциала, а рутину можно оставить машинам. А лучше – научиться создавать, управлять и обучать эти машинные системы, так как понятно, что они будут использоваться с каждым годом больше и больше. 

– Интересный факт о рутинной работе. Несколько недель назад в Италии бастовали актеры озвучки и дубляжа. И одно из требований бастующих – использовать ИИ для рутинной работы, чтобы снизить нагрузку на людей. Очевидно, что искусственный интеллект – это большая поддержка и помощь. Достаточно посмотреть, сколько важных исследований продвинулось вперед благодаря инновационным технологиям.

Очевидны также и риски, которые связаны с некорректным применением ИИ как инструмента. Что вы думаете о письме Маска и других ученых с требованием приостановить крупные проекты по развитию искусственного интеллекта?

– Мы получаем силу в виде ИИ, но при этом сам искусственный интеллект, становясь все более мощным, может перейти некие границы или может быть использован там, где этические нормы этого не допускают. Вопросов к применению ИИ очень много, а вот однозначных ответов считанные единицы. Именно поэтому появляются такие письма и идут горячие споры в тематических сообществах.

ТГУ тоже вовлечен в эти дискуссии – об этике применения ИИ, о рисках и активном внедрении машин в повседневную и профессиональную жизнь. Что-то предсказать в этой сфере трудно, дать точный прогноз – вообще невозможно. На мой взгляд, нужно оценивать то, что мы имеем прямо сейчас. Оценивать и следовать нормам, или создавать новые нормы под ИИ. 

Как стать разработчиком нейросетей

– С чего начать изучение ИИ и нейросетей, чтобы получить преимущество и профессионально использовать эти технологии?

– Здесь возникает некая развилка: применять ИИ как инструмент в рамках конкретной профессии или создавать системы искусственного интеллекта. Для первого варианта будет достаточно пройти один или несколько коротких курсов по применению ИИ в определенных сферах. А вот для разработки требуется более глубокое погружение.

Например, в Институте прикладной математики и компьютерных наук ТГУ реализуется бакалаврская программа подготовки "Искусственный интеллект и разработка программных продуктов".

Мы запустили ее в 2021 году. Студенты получают возможность детально разобраться в теме, начиная с математических основ построения моделей машинного обучения, включая нейросетевые модели, их обучения, оценки их точности и особенностей применения в различных областях. Здесь нужно учиться четыре года.

Одна из самых популярных программ в институте – "Интеллектуальный анализ больших данных". Это магистратура, программа реализуется с 2015 года и предполагает двухлетнее обучение.

Это только часть программ. На нашем сайте абитуриенты найдут больше информации, в том числе о поступлении, которое вот-вот начнется. 

– Со стороны ваших студентов вы видите рост интереса к теме нейросетей и ИИ?

– Конечно! Наше обучение построено таким образом, чтобы студенты осваивали не только основы, но и последние разработки. Как результат – студенты реализуют все больше проектов по темам, связанным с ИИ и его применением в разных сферах.

В качестве примера – все тот же GPT: в марте бакалавры разработали приложение для генерации инновационных бизнес-идей, а в качестве инструмента они использовали GPT-3. ИИ смог быстро и успешно генерировать идеи для стартапов, человеку на решение этой задачи человеку потребовалось гораздо больше времени. 

Хочу отметить, что и количество диссертаций, в которых глубоко исследуется ИИ, тоже увеличивается. Таким образом, молодые ученые демонстрируют нам, что хотят быть на гребне понимания наук об искусственном интеллекте.