Время генераций. Учёный рассказал, как искусственный интеллект меняет жизнь

Чат-бот, генерация, промт: для одних эти слова звучат, как полнейшая абракадабра, для других они стали неотъемлемой частью жизни. Немало людей выполняют действия, которые скрываются за этими терминами, создавая изображения, видео, сочиняя музыку, придумывая и анализируя тексты. Сейчас помочь человеку даже в таких творческих занятиях может искусственный интеллект — достаточно зайти в интернет, найти нужную нейросеть (а их сейчас очень много). Справляется он и с куда более сложными запросами. Если говорить простыми словами, то эта технология — по сути, способность компьютерных программ выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого участия. Она позволяет машинам обучаться на данных и воспроизводить закономерности в них. Директор института математики и информационных систем ВятГУ Геннадий Чистяков рассказал сайту kirov.aif.ru об этой технологии и о том, какое влияние она уже оказывает на нашу жизнь.

Бум видеокарт

Марина Медведева, «АиФ-Прикамье»: Об искусственном интеллекте, пожалуй, слышали даже те, кто довольно смутно представляет, что это такое. Воспринимаем мы его, как нечто совершенно новое. Так ли это?

Геннадий Чистяков: Даже в академическом сообществе пока нет единого, устоявшегося и устраивающего всех определения искусственного интеллекта. Поэтому и сказать о том, когда именно зародилась технология, непросто. Исследования в этом направлении начали активно проводить в 1940-х годах. Первые нейросетевые модели появились в 1950-1960-х годах, но тогда ещё не до конца понимали, как применять их для решения практических задач. Затем интерес к этой теме то угасал, то разгорался. Ранние ИИ-модели были, грубо говоря, синтаксическими. То есть анализировали тексты, разбирая их по словам, и далее использовали какие-то статистические подходы. Если вы вспомните ранние машинные переводы, то звучали они порой очень комично. Но со временем уже новые механизмы позволили выйти на уровень семантики, модели научились определять важность и значение того или иного слова в общем контексте. Если раньше под конкретную задачу приходилось фактически разрабатывать какое-то уникальное решение, то сейчас модели в целом являются достаточно универсальными и могут решать сразу большое количество разных задач. Появились так называемые большие языковые модели, которые впитали в себя практически все знания, которые на сегодня доступны в интернете. Интересно, что толчок к их развитию дал бум видеокарт.
 

— Как так получилось?

— В начале 2000-х годов начали появляться компьютерные игры с хорошей графикой. И для них понадобились мощные видеокарты, которые могли бы обрабатывать большие объёмы данных. Так получилось, что принцип обработки данных в графике и нейровычислениях схож. Видеокарты были в широком доступе, их было много, поэтому и нейронные сети стали активно развиваться: стало возможно использовать большие объёмы данных для обучения машинного интеллекта.

— Сейчас видеокарты, а также оперативная память для компьютеров взлетели в цене. Это связано с развитием ИИ?

— В том числе. Чтобы добиться серьёзных результатов, нужны большие вычислительные мощности. Но у меня есть внутреннее ощущение, что мы сейчас подошли к некоторой точке насыщения, когда дальше каких-то сверхскачков в качестве мы уже не увидим.
ИИ в помощь

— Многие люди, особенно молодые, вовсю пользуются этой технологией. Нейросети генерируют изображения, тексты и т. д. Что у ИИ получается особенно хорошо?

— Искусственный интеллект хорошо справляется с решением проблемы «чистого листа»: когда вам нужно подготовить текст, но вы не знаете, с чего начать и чем или как именно его наполнить. ИИ поможет подготовить черновую версию. Она, безусловно, будет нуждаться в вашей существенной доработке, но сможет сэкономить много усилий на начальном этапе. Помогает технология в переводе аудио в текст (неидеально, но всё же это неплохое подспорье). Хорошо справляется с генерацией фото и видео, порой кинематографического качества. Нейросеть может писать музыку. Это не такое новое явление. Например, ещё в 2016 году был опубликован музыкальный альбом «Нейронная оборона». Это сгенерированные с помощью искусственного интеллекта песни в стилистике Егора Летова и группы «Гражданская оборона».

— Машинный интеллект используют далеко не только обычные пользователи. ИИ уже применяют в бизнесе, производстве и так далее. В решении каких задач он может помочь?

— Искусственный интеллект — это очень полезный инструмент для повышения производительности труда, так как помогает экономить ресурсы, время и деньги. Сейчас на уровне государственной политики, как мне кажется, происходят правильные вещи, когда тема использования ИИ включается в большие федеральные проекты. У нас в ВятГУ есть программы дополнительного профессионального образования, где мы даём конкретные прикладные навыки использования этой технологии на предприятиях. В рамках базового высшего образования готовим специалистов, которые умеют доводить существующие модели ИИ до решения конкретных задач, нужных заказчику. Разработкой новых моделей у нас занимаются магистранты и аспиранты. Кроме того, в 2025 году мы в числе двадцати двух вузов страны прошли конкурсный отбор на создание центров подготовки топ-специалистов в области искусственного интеллекта. Такой центр у нас открылся летом, и мы активно модернизируем программы высшего образования.

Не гений
 

— У этой технологии есть и другая сторона. С помощью ИИ можно скопировать голос и внешний вид любого человека, чем пользуются мошенники. Школьники и студенты не могут избежать соблазна, чтобы готовить ответы на задания с его помощью. Как минимизировать эти негативные эффекты?

— Важная черта, которая отличает образованного человека от необразованного, — это прежде всего наличие критического мышления. Важно помнить элементарные правила цифровой гигиены и перепроверять информацию, которую получаете. Когда вы работаете с ИИ, необходимо иметь в виду, что нельзя полагаться на его ответы. И тем более там, где есть высокая степень ответственности. Искусственный интеллект легко может выдать несуществующую информацию — это явление называют галлюцинациями. Особенно хорошо это видно на примере юридических документов, когда ИИ может выдумать федеральный закон, которого на самом деле нет. Вторая ключевая опасность — это лёгкость достижения результата. В эту ловушку сейчас попадает подрастающее поколение, которое родилось в эпоху гаджетов и технологий. Сокращение усилий для достижения результата свойственно, наверное, всем людям. Но всё же должны быть какие-то границы. Мы можем получить потерянное поколение, которое не умеет думать. Универсального решения этой проблемы быть не может, но модерировать процесс включения детей в работу с технологиями всё же как-то нужно. Прежде всего ребёнка нужно активно вовлекать в другие занятия, чтобы он не проводил всё время за компьютером. Сейчас школьные классы порой оборудуют по последнему слову техники. И это неплохо, но, по моему мнению, прежде чем допускать детей до работы с 3D-принтерами, сначала нужно отвести их в столярку — пусть они научаться делать что-то своими руками.

— А что ИИ точно не может?

— Мне кажется, что искусственный интеллект точно не сможет написать гениальное литературное произведение (хотя книги он писать вполне способен) или создать великую музыку. Ему всё же не хватает того творческого полёта, который есть у человека. Говоря о силе ИИ, многие приводят в пример то, что компьютерные программы не раз обыгрывали гроссмейстеров в шахматы. При этом забывается, что такие шахматные программы появились ещё в 1980-х годах, и никаких инструментов искусственного интеллекта они не используют. Если мы видим отличный алгоритм, часто оказывается, что ИИ там нет. Есть такой философский вопрос о существовании сильного искусственного интеллекта, который, грубо говоря, может мыслить и осознавать себя как отдельную личность. В научной среде нет консенсуса по этому вопросу, нет единого мнения. То, с чем мы работаем сейчас, — это слабый ИИ, который просто очень много знает.

Кто на робота? Чего достигли кировские робототехники Подробнее