Двадцать первый век – прорывной в сфере распространения искусственного интеллекта во всех областях общественной жизни. Сейчас очень сложно найти какой-либо вид деятельности, который не затронут современными высокотехнологичными устройствами. Но здесь встает серьезная проблема с кадрами. С искусственным интеллектом могут работать только обученные люди. Даже самому талантливому врачу или инженеру на заводе эти интерфейсы могут показаться сложными. Не все даже высококлассные специалисты в своей сфере деятельности понимают, зачем нужны нейронные сети. Южно-Уральский государственный университет взял на себя задачу – обучить молодые умы нашей современности необходимым навыкам.
ЮУрГУ выиграл грант в размере 37 миллионов рублей на разработку программ бакалавриата и магистратуры по профилю «искусственный интеллект», а также на повышение квалификации профессорско-преподавательского состава в сфере искусственного интеллекта. Полученные средства вуз, в том числе, потратит на подготовку, переподготовку и повышение квалификации преподавателей в области ИИ, причем не только в ЮУрГУ, но и в высших учебных заведениях области.
Наш вуз стал одним из числа 21 университета-победителя. Заявки подавали более 120 университетов страны. ЮУрГУ по количеству баллов занял четвертую строчку, опередив даже знаменитую Бауманку, Томский государственный университет, а также Уральский федеральный университет и другие серьезные вузы.
Новые магистерские программы будут запущены уже в предстоящую приемную кампанию. Возможность обучиться по программе бакалавриата в сфере ИИ появится у студентов в 2023 и 2024 годах.
Для чего нужен искусственный интеллект в металлургии, спорте, медицине и педагогике? Кто будет вместе с ЮУрГУ реализовывать образовательные программы? И что объединяет искусственный интеллект с человеческим мозгом? Об этом и не только беседуем с проректором по информатизации, доктором физико-математических наук, профессором Леонидом Соколинским.
– Леонид Борисович, ЮУрГУ не просто выиграл конкурс на предоставление гранта, но занял сильную позицию, пропустив по баллам вперед только три столичных вуза – МГУ, ИТМО и МИРЭА. Благодаря чему нам удалось достичь таких высоких результатов?
– В 2019 году ректором нашего университета по рекомендации международного научного совета, сформированного в результате участия в программе 5-100, была поставлена задача по развитию технологий искусственного интеллекта. Тогда в ЮУрГУ началась интенсивная разработка научных исследований, связанных с ИИ, а на кафедре системного программирования открылась магистерская программа «Машинное обучение и анализ больших данных», которая действует до сих пор и готовит специалистов высшей квалификации в области искусственного интеллекта и больших данных.
В этом же году на федеральном уровне был разработан проект «Искусственный интеллект», действующий в рамках национальной программы «Цифровая экономика». Были объявлены большие федеральные конкурсы, в том числе тот, который выиграл ЮУрГУ на разработку образовательных программ, связанных с искусственным интеллектом. Так что благодаря участию в проекте 5-100, своевременному решению ректора, мы даже предвосхитили события федерального масштаба, и на момент участия в конкурсе уже достигли хорошего потенциала и богатого опыта в сфере внедрения ИИ.
– Каковы были условия участия в конкурсе?
– Конкурс не самый простой. И условия участия были трудными в исполнении. Так, университет, подающий заявку, должен был привлечь не менее пяти региональных партнеров-университетов, которые будут участвовать в реализации новых образовательных программ. То есть мало было разработать новые программы, надо было еще найти вузы, которые вместе с нами внедрят их в учебный процесс. Нашими партнерами стали крупнейшие вузы региона: Челябинский государственный университет, Магнитогорский государственный технический университет им Г.И. Носова, Южно-Уральский государственный медицинский университет, Южно-Уральский государственный гуманитарно-педагогический университет, Южно-Уральский государственный аграрный университет, Уральский государственный университет физической культуры.
Еще одно условие – программы должны разрабатываться с ведущими IT-компаниями. Дополнительные баллы давали тем участникам, кто в реализации программ будет сотрудничать с зарубежными университетами. Со всеми условиями мы справились и даже больше: вместо необходимых четырех магистерских программ, мы разработали семь плюс один модуль в программе специалитета. «Искусственный интеллект в медицине» – для нашего партнера Южно-Уральского государственного медицинского университета. В рамках гранта также предусмотрены две новые программы бакалавриата.
– Леонид Борисович, перейдем к самому интересному – что за программы ЮУрГУ подготовил для своих студентов?
– Две магистерские программы направлены непосредственно на подготовку профессиональных программистов, специалистов в области искусственного интеллекта, которые будут создавать сами программные механизмы. Магистерская программа «Искусственный интеллект и инженерия данных» будет реализовываться на базе Высшей школы электроники и компьютерных наук ЮУрГУ и Института информационных технологий ЧелГУ.
Вторая программа, реализуемая с Челябинским государственным университетом, – «Технологии и методы искусственного интеллекта в фундаментальных и прикладных исследования». Специалисты этого направления будут трудиться над приложением технологий ИИ к фундаментальным и прикладным исследованиям в точных науках. Эта программа будет реализовываться Институтом естественных и научных наук ЮУрГУ и математическим факультетом ЧелГУ.
Две программы бакалавриата – «Инженерия информационных и интеллектуальных систем» и «Прикладная математика и искусственный интеллект» – будут готовить специалистов, которые в дальнейшем смогут обучаться на вышеописанных программа магистратуры. Разработка систем ИИ требует хорошую математическую подготовку, без которой успешно работать в создании новых технологий невозможно. Поэтому бакалавриат будет давать фундаментальные математические знания.
– С этим понятно. Вот как применяется искусственный интеллект в педагогике уже сложнее понять…
– Программу «Искусственный интеллект в педагогике» мы реализуем совместно с тремя вузами – Гуманитарно-педагогическим университетом, ЧелГУ и МГТУ имени Носова. Здесь важно понимать, что все программы, связанные с ИИ в каких-либо других профессиональных сферах, будь то педагогика, медицина или спорт, дают обучающимся базовые знания в области искусственного интеллекта, чтобы они понимали, что такое нейронные сети, машинное обучение, зачем это нужно, как это работает и могли грамотно поставить задачу программистам о разработке системы ИИ для решения тех проблем, которые стоят перед ними в их профессии.
Приведу примеры по каждой сфере, чтобы было понятно, как может применяться ИИ в разных профессиональных областях. Например, в педагогике уже есть разработки, связанные с оценкой вовлеченности аудитории во время урока. Стационарная камера снимает ход урока, затем запись обрабатывается искусственной нейронной сетью, которая анализирует выражение лиц учеников, распознает эмоции, затем анализирует и дает оценку, насколько ученики были заинтересованы уроком. Это важно для оценки качества преподавания.
«Искусственный интеллект в металлургии» – эта магистратура реализуется совместно с МГТУ. Компании-лидеры активно применяют системы ИИ при производстве продукции. Здесь я могу огромное количество примеров привести, в том числе то, что реализуют наши ученые.
Например, они занимаются контролем продукции на непрерывных производственных линиях. До появления нейронных сетей существовала проблема определения брака, ведь лента конвейера движется с огромной скоростью. Раньше над этой лентой строилась небольшая будка, в которой сидел человек и просто следил за прокатом ленты, чтобы остановить процесс, если вдруг начались какие-то разрывы. Это сложная и монотонная работа, если человек с ней справлялся плохо – завод производил брак, что вело к финансовым и производственным потерям.
Сейчас эту задачу успешно решают нейронные сети и делают они это намного лучше, чем даже очень хорошо обученный человек. Автоматика анализирует изображение несущейся на огромной скорости ленты и, в случае возникновения проблемы, передает сигнал оператору, который уже может остановить конвейер и самостоятельно составляет протокол: где был замечен брак, какой характер он носит. Такая технология применяется на Магнитогорском металлургическом комбинате при производстве оцинкованных металлических листов для производства корпусов автомобилей.
Из более сложных примеров применения в промышленности: линии разливки стали. Существует проблема залипания стали в разливочной машине. Если это происходит, то технологический процесс останавливается, а предприятие несет убытки. Современные варианты таких разливочных машин обвешены сотнями датчиков, которые ежесекундно фиксируют различные параметры. Показания с этих датчиков в реальном времени анализирует нейронная сеть, которая может предсказать, произойдет ли залипание стали в машине. Решить эту задачу в короткие сроки человек не в состоянии. Этот проект выполняли наши ученые для одной из крупнейших промышленных компаний Европы SMS-group.
«Искусственный интеллект в робототехнике» – также программа, реализуемая с МГТУ. Здесь все более очевидно, робот с ИИ будет выполнять больше задач, чем робот без ИИ. Хороший пример применения ИИ в робототехнике – это автомобили с автопилотом. Активно эту тему развивает «Камаз». Тема актуальна для фур. По статистике, большое количество аварий совершается водителями в состоянии усталости, а роботы не устают и не нарушают правил дорожного движения. Также в ближайшем будущем мы увидим такси без водителей. Сфера применения роботов с ИИ – это и доставка еды. Водитель и курьер в будущем – вымирающие профессии.
Программа «Искусственный интеллект в промышленных и экологических биотехнологиях» будет реализовываться в высшей медико-биологической школе ЮУрГУ, а также в Аграрном университете, но здесь она будет видоизменена под учебный план вуза: «Технологии искусственного интеллекта в производстве, хранении и переработке продукции растениеводства и животноводства». В пищевой сфере ИИ применяется в двух основных направлениях: контроль качества продукции (это близко к тому, что я рассказывал про промышленную сферу) и выявление причинно-следственных связей: почему мы получили не тот эффект, которого ждали, на каком этапе произошел сбой.
«Искусственный интеллект в физкультуре и спорте» – программа совместная с УралГУФК. ИИ может применяться в научных исследованиях при подготовке спортсмена к соревнованиям, здесь нам необходимо связать систему подготовки с физическими, медицинскими параметрами спортсмена, чтобы улучшить его показатели. Или, к примеру, ИИ может использоваться для анализа эффективности игровых стратегий в командных видах спорта.
Возможность применения искусственного интеллекта очень важна сегодня в сфере здравоохранения, поэтому мы разработали модуль «Искусственный интеллект в медицине». ИИ помогает врачам ставить диагнозы. Ученые ЮУрГУ много работают в этом направлении. Виртуальные модели для диагностики дают такую высокую точность, которую не могут гарантировать даже высококлассные специалисты.
– Леонид Борисович, вы сейчас рассказали о прорывных технологиях, которые нацелены на улучшение качества жизни. Но в представлении массы обывателей ИИ – это что-то опасное. Не все настроены позитивно в отношении новых технологий. Настолько, что в России даже анонсировали запуск кампанию для улучшения восприятия населением искусственного интеллекта. Этим займется АНО «Национальные приоритеты». Есть ли все-таки опасность? Можем ли мы доверять искусственному интеллекту?
– Со стороны научного понимания ИИ — это, главным образом, искусственные нейронные сети, которые реализуются с помощью вычислительной техники и обучаются для решения определенных задач. Уже созданы нейронные сети, которые, например, распознают рукописные цифры в сотни раз быстрее и точнее, чем человек. Примеров нейронных сетей, которые уже сейчас функционируют и, более того, используются в разных сферах нашей жизни, очень много.
Но надо пониматься, что, когда я говорю, что ИИ работает лучше, чем человек в определенной сфере деятельности, это касается лишь конкретной задачи, которой обучили нейронную сеть. Сама сеть не решит «незнакомую» задачу, которую способен выполнять двухлетний ребенок. Сегодня уровень ИИ находится между мухой-дрозофилой и пчелой. Это, конечно, немало. Но вместе с тем этого недостаточно, чтобы некий искусственный интеллект захватил мир и уничтожил людей. Сначала надо хотя бы дорасти до уровня пчелы!
Но есть более серьезная проблема, которая беспокоит не обывателей, а ученых. Ученые создали искусственную нейронную сеть, но мы до сих пор не знаем, как она работает, не понимаем всех процессов и не можем гарантировать, что она не ошибется. Также как до сих пор никто не понимает, как работает человеческий мозг. Как человек имеет право на ошибку, так и нейронная сеть тоже может ошибаться. Только за свои ошибки человек несет ответственность, а кто будет отвечать за ошибки ИИ? Открытый вопрос.