— Вячеслав, что такое природоподобные технологии, каковы их задачи?
— Идеологом развития природоподобных технологий у нас в стране является президент Курчатовского института Михаил Ковальчук. Современные технологии чрезвычайно ресурсоёмкие. Мы изымаем ресурсы из природы, но не возвращаем назад. Используем большое количество пресной воды, загрязняем окружающую среду, сжигаем огромное количество кислорода. Техносфера, которую создал человек, входит в противоречие с биосферой.
Эффективность генерации энергии за последние две сотни лет выросла чрезвычайно, но потребление энергии человечеством росло быстрее. Индустриальная генерация за 200 лет своего существования пришла на грань ресурсной катастрофы. Это глобальный вызов, потому что повышения эффективности генерации недостаточно. Нужны революционные изменения в технологиях использования, потребления энергии.
Идея природоподобных технологий заключается в том, чтобы наши производства встраивались в естественный ресурсооборот, чтобы они стали экологичными, энергоэффективными, интеллектуальными и целесообразными.
— В Курчатовском институте это направление называется НБИКС-технологиями, почему?
— Природоподобные технологии и НБИКС-технологии — не совсем одно и то же. НБИКС-парадигма, которая является аббревиатурой, расшифровывается следующим образом: нано- (Н), био- (Б), информационные (И), когнитивные (К) и социогуманитарные технологии (С). И все эти технологии, будучи объединёнными, конвергированными в единое целое, являются инструментом развития природоподобных технологий. Со времён Ньютона мы начали разделять природу на отдельные области знаний. Настала пора восстанавливать всё опять в единое целое. На стыке наук сейчас рождаются современные и перспективные для ближайшего будущего технологии.
— Каковы основные идеи НБИКС-технологий?
— Нанотехнологии — это материаловедческая составляющая, они конструируют материалы из отдельных атомов и молекул. Материалы с новыми свойствами, которые даже не существовали в природе, могут стать основой для будущих технологий. Биотехнологии работают с геномом клетки, с белковой составляющей всего живого, дают возможность использовать природные механизмы в технологических целях. Информационная составляющая делает все процессы интеллектуальными. Например, бионаноматериалы с вычислительным устройством, которое дают нам информационные технологии, становятся интеллектуальными, энергоэффективными. С помощью когнитивных технологий мы пытаемся перенести наши знания в искусственные интеллектуальные системы, снабжаем их способностью обучаться. И всё это сопрягается с социогуманитарными аспектами технологий, так как их конечным пользователем является человек. Смысл НБИКС-науки состоит именно в конвергенции знаний из различных дисциплин. Это надотраслевые знания и надотраслевые технологии.
— Современная наука приблизилась к воплощению этих идей? Или всё это только ожидает нас в будущем?
— Существуют вполне конкретные примеры природоподобных технологий и НБИКС-конвергенции. Это технологии искусственного интеллекта и аппаратных средств его поддержки. Также это биотехнологии, производство синтетических организмов, геномные исследования. В когнитивной области мы влияем на психофизиологическую сферу человека, стимулируем те или иные области мозга. Объём технологических решений и продуктов, созданных с использованием природоподобных технологий, огромен, он исчисляется миллиардами долларов и продолжает расти. Без перехода на природоподобные технологии человечество в обозримом будущем придёт к ресурсному коллапсу.
— Существуют люди и целые страны, которые отрицают и глобальное потепление, и губительное влияние человека на окружающую среду…
— Вы знаете, оппозиционная точка зрения может присутствовать во всех сферах. Но то, что человек активнейшим образом влияет на окружающую среду, очевидно. Возникают проблемы выброса парниковых газов, отходов, ограниченности пищевых ресурсов, особенно воды. Запасы топливных ресурсов открываются и разрабатываются, а вот с нехваткой пресной воды надо что-то решать. Если, к примеру, Индия и Китай с населением почти в три миллиарда человек выйдут на технологический уровень развитых стран, то не хватит источников энергии и будет нанесён непоправимый урон окружающей среде. Поэтому мы считаем природоподобные технологии единственным мирным ответом на этот глобальный вызов. Иначе в борьбе за ресурсы начнутся мировые войны. Отдельные очаги этой борьбы мы видим уже сейчас.
— Искусственный интеллект развивается, он вошёл во все области жизни человека. Какие идеи лежат в его основе, что он умеет уже сейчас, какое у него будущее?
— Большинство развитых и развивающихся стран приняли стратегии развития искусственного интеллекта. Россия занимается развитием интеллектуальных технологий достаточно давно. Экспертные системы, которые пытались моделировать человеческие рассуждения высокого уровня, появились ещё в середине прошлого века, когда не было мощных вычислительных ресурсов, хороших компьютеров. Такие системы не стали интеллектуальными, не стали мыслить. С их помощью можно настраивать гаджеты и другие устройства, вплоть до микроволновок. Нынешний бум развития технологий искусственного интеллекта связан с новым подходом, попыткой моделировать вычисления на нейросетевом уровне, то есть на тех принципах, на которых работает человеческий мозг.
Пытаясь восстановить архитектуру нейронной системы биологических организмов, мы научились кодировать так называемые признаки объектов. Сейчас алгоритмы искусственного интеллекта не программируются, они обучаются.
— Как происходит обучение искусственной нейронной сети?
— Есть два основных компонента нейросетевой системы: искусственные нейроны и связи между ними — искусственные синапсы. Обучение состоит в настройке огромного количества синапсов. Например, у нас есть огромная база данных — изображений столов и стульев. И нам надо обучить нейросеть отличать столы от стульев. Мы подаём на вход нашего алгоритма тысячи фотографий. Когда нейросеть ошибается, то человек это отмечает, подаёт эту ошибку специальным математическим алгоритмом обратно в сеть. В этом и состоит обучение. Пока человек обучается намного эффективней. Ему достаточно два-три примера, чтобы определить класс объекта, и дальнейшее обучение возможно уже без учителя. С нейросетями мы такой эффективности не достигли, но уже примерно знаем, как это сделать.
— Как скоро искусственный интеллект сможет добиться той же эффективности, что и человеческий мозг?
— Всё зависит от задачи. Например, с распознаванием лиц в толпе нейросеть справляется гораздо лучше. Но если распознавание происходит среди небольшого числа людей, то человек на одном с ней уровне, хоть и здесь уже сдаёт свои позиции. Во многих других отраслях человек превосходит интеллектуальные алгоритмы на много порядков. Всё дело в том, что искусственные нейросети не понимают того, что распознают. Учёный Джон Сёрл разработал мысленный эксперимент — «эффект китайской комнаты». Человек находится в замкнутом помещении, общается с внешним миром через окошко. Ему передают китайскую грамоту, в которой он ничего не смыслит. Однако он находит в помещении идентичную табличку, к которой приложены несколько вариантов ответа, и выдает один из этих вариантов в окно. Наблюдателю снаружи кажется, что сидящий внутри человек знает китайский язык. Интеллектуальные алгоритмы работают сегодня похожим образом, они ничего не осознают. Поэтому на данном уровне развития технологий его сложно обучать.
— А как вы думаете, скоро ли искусственный интеллект сможет понимать, что он делает?
— Это тяжело прогнозировать. Но для нас ясно, что нужно двигаться в сторону так называемых импульсных нейронных сетей. Наш мозг состоит из нейронов, которые генерируют импульсы. Это более энергоэффективная система, нежели алгоритмы на основе распространённых сейчас формальных математических нейронных сетей. Когда нейроны общаются друг с другом через импульсы, то можно закладывать принципы их взаимной конкуренции в искусственных нейронных сетях. Вероятно, нам потребуется меньшее количество параметров для настройки алгоритмов, но нужны дальнейшие исследования в этом направлении.
— Какие опасности таит искусственный интеллект?
— Уже сейчас учёные не до конца понимают, как происходит донастройка нейросетевых алгоритмов. При этом существуют методы их обмана, искусственный интеллект совершает ошибки. Допустим, человек надевает футболку с принтом тропического леса — и алгоритм распознаёт его как пальму. Добавление определённой комбинации точек на лицо мешает распознаванию человека искусственным интеллектом. Однако эта область, конечно, развивается.
— Могут ли возникнуть этические проблемы, связанные с его развитием?
— Опасность использования искусственного интеллекта связывают с процессом принятия решений. Это касается, например, поведения беспилотного транспорта, где ошибки в распознавании образов и в принятии решений могут стать критичными. А вот идеи, что искусственный интеллект превзойдёт во всём человека и попытается взять в свои «руки» бразды правления, очень далеки от реализации. Пока мы не можем смоделировать даже мозг мыши. Это сложнейшая задача даже для современных суперкомпьютеров.
— Развитие технологий влияет на культуру. Как вы думаете, прокачка, оцифровка мозга, добавление в человеческий организм каких-то технологических элементов — это пока фантастика или недалёкое будущее?
— Уже сейчас существуют кохлеарные аппараты. Это нейропротезы слуха, которые имплантируются во внутреннее ухо. Существует нейропротез сетчатки, который либо устанавливается прямо на дно глазного яблока, либо крепится в виде чипа на первичную зрительную кору в затылочной области мозга.
Для дальнейшего развития искусственного интеллекта требуются огромные вычислительные ресурсы. В современных гаджетах может быть до 16 ядер в процессоре, а для нейроморфной архитектуры необходимы сотни, тысячи ядер на одном кристалле. Такие системы мы разрабатываем в Курчатовском институте, в том числе на биоподобных принципах и биоподобных материалах. В частности, синаптические контакты могут быть реализованы в виде мемристоров. Они так и называются — мемори-резисторы, сопротивления с эффектом памяти. Под действием электрического управляющего сигнала такой мемристор может изменять электрическое сопротивление и эффективность пропускания сигнала. Похожий процесс происходит в синаптических контактах между живыми нейронами. Мемристор может быть масштабирован до наноразмеров, а плотность таких элементов может быть даже выше, чем в головном мозге. Подобное нейроморфное устройство может появиться в ближайшие 5—10 лет.
Искусственные органы, над которыми мы работаем в стенах Курчатовского института, уже сейчас являются альтернативой биологическим органам доноров. В дальнейшем мы планируем совершенствовать и определённые функции человека. Например, через имплантируемое устройство расширять возможности мозга.
Полную версию интервью смотрите на сайте RTД.