人工智能将改变我们生活的所有领域。它不仅关系到俄罗斯国家发展前景，而且关系到国家安全问题。毫无疑问，俄罗斯AI领域的发展被认为是当务之急。
车里雅宾斯克正在朝这个方向认真钻研。南乌拉尔国立大学信息化副主管，系统编程系主任，数理科学博士，列昂尼德·索科林斯基 教授不仅掌握了如何对人工智能进行漂亮的编程，而且还掌握了迅速使自己的思想井然有序。这一切都要归功于科学女王-数学。今天我们的讨论是关于编程的前景和神经网络的怪癖。
图片是：列昂尼德·索科林斯基
-您为什么对数学表示感谢？她在工作和生活上都对您有帮助吗？
- 当然！当我在圣彼得堡攻读“程序设计”方向的研究生时，我的主管说：“廖尼亚，您有一种很棒的数学文化！ 这在程序员中并不常见。”这种文化仍然有助于撰写高质量的科学文章，创建程序，本着尊重严谨的数学精神教育研究生，教给他们严谨的数学语言，因此，任何概念都可以被正式而清晰地表述。
抽象的硬数学很好地使思想井然有序，并发展了逻辑思维。如果将程序员的具体算法思想添加到数学家的抽象思想中，那么您将得到一个可怕的钢筋混凝土方案，可以解决所有问题。没错，有时其他人认为此方案过于苛刻。好吧，能做什么...是什么吧。
-现如今您感兴趣的科学领域是什么？
-这很广泛了。数学编程，电子教学，平行计算。当然，还有人工智能-神经网络及其应用。
-科学家是否通过触摸，反复试验来创建人工神经网络？
-科学家很早以前-上世纪50年代末-上世纪60年代初开始研究人工神经网络。但是很长一段时间以来，这些科学发展似乎枯竭了。没有特定的实际应用程序。有非常庞大的生物基础。这个模型是极大简化人脑的模型，但是，它还是人脑或其他生物的模型。每个人的神经元大致相同。
例如，麻雀的大脑也非常强大。似乎是一个很小的对象，顶针底部就可以容纳-麻雀执行了如此艰巨的任务！例如飞行。 他的行为，寻找食物，从猫中救出……编出能够完成所有这些任务的麻雀机器人仍然是不可能的事情。即使现在，当我们拥有超级强大的计算机和系统可供使用。但是，我们还是不能为蜜蜂建模。因此，人工神经网络的潜力非常强大。 科学家们理解这一点。
-神经网络可以自学吗？
- 也许吧。 有这样的神经网络模型，但是范围非常有限。但是，在大多数情况下，网络无法自学。 我们必须通过提供一些样本来训练她。
- 这是真的吗，她的自学使科学家感到恐惧？
- 不对。 相反，科学家们会很高兴。
-不清楚她从中学到了什么...
-这就是科学家正在研究的东西。问题在于，当我们执行涉及面较小的任务并准备好样本时，可以将学习过程减少到可接受的时间间隔。一个人学习多少？终身。 因此，自学习机制与来自外部环境的反馈相关联。也就是说，神经网络必须有条件地与外部环境进行交互，粗略地说，如果答案有误，会用尺子拍打她的手指。这很难实现，因为人工神经网络没有手指。
-科学家们还说，神经网络总是有点失常...
不是，它仍然是一个计算机模型，是根据某些规则制作的，那里没有情感。事实是另一回事，这是一个严肃的事实。科学家仍然不了解原则上如何训练神经网络。该算法是已知的，但是为什么会导致特定的结果呢？脑模型的这种潜在机制尚不清楚。这就是问题所在。 因此，我们不能保证神经网络的无错误运行。
同时，几乎所有人类活动领域的进步都与强大的工具相关。如今，人工神经网络已成为包括人工智能在内的信息技术的主流。他们已经开始带来惊人的结果。 汽车自动驾驶-太棒了！
-但是将会出现其它的困难。在危急情况下如果可以选择受害者的话，这种车会选择撞谁？
- 那就是问题所在。 一方面，现代人工智能，神经网络以及我们的计算机功能是解决巨大问题的强大工具。但是另一方面，我们永远不能保证网络不会出错。假设我们将来如何将飞机的控制交托给人工神经网络（甚至在我们这个世纪，与您一起实现）？现在有自动驾驶仪，尽管它们是按照不同的原理布置的。
-毕竟，人是可能会出错的。 它也会犯错...
-是的，人有责任。道德与刑事。而且您不能将神经网络投入监狱。这是绝对抽象的。
-直接回到你的专业活动。程序设计是创造力和数学的综合。还有更多的，有情感的应用场地吗？
-一般来说，数学上有很多创造力。 至于编程，肯定有创造力和情感。 我告诉学生们：“一个漂亮的程序效果很好。” 作为编写大量真正有效程序的人，我自豪地声明，我仍在用这些双手进行编程。也许不像他年轻时那样忘我，他可以整天创造“美丽”，当然，这并不能保障我的健康，但是热情仍然存在。
这是一个创造性的过程，我真的很喜欢。 它有自己的优雅。 但是所有这些都来自数学。您会看到，可以用不同的方式证明这一点。 程序可以用不同的方式编写。您可以创建一个有效但丑陋的程序。或者，您可以创建一个工作且优雅的产品。
-您不仅拥有专业知识，还拥有生活的美感吗？
-我可以说我天生就是完美主义者。 对我来说，重要的是不仅要做，而且要做得漂亮。
-根据您的计算，那些不需要食物，睡眠和休息的电子助手会投入使用吗？
-艰难的图灵测试，它决定了机器思考的能力，没有一个程序可以通过，并且不可能在未来三十年甚至五十年之内通过。一次有一个程序在国际象棋中击败了的卡斯帕罗夫。 这是一个了不起的事件！ 但是你知道之后发生了什么吗？国际象棋玩家开始使用该程序，很快他们发现它犯了非常幼稚的错误。如果您开始愚弄她，她就会输。卡斯帕罗夫玩得很聪明。
程序员在程序中输入了所有错误，而下次她没有犯此错误，而是犯了另一个愚蠢的错误。该过程一直持续到今天，此问题尚未解决。就是说，没有象棋程序不仅能够以世界冠军的水平来玩，而且能够以候选大师的水平来玩。
如今，试图扮演人类角色的系统变得越来越完善。但是胜利仍然很遥远。人脑非常复杂，技术上也难以复制。很快，到2022年，具有强大处理能力的超级计算机将出现。就其本身而言，人工神经网络并不是很难制造。如今，在每台智能手机中，有时都可以安装并运行多个神经网络。您不需要任何超级资源。但是问题是学习，这是一个漫长而困难的过程。教这个程序一个人的世界观是一项艰巨的任务。
-但是您对遥远的数字未来感到乐观，还是带有某种强烈的担忧？
-我乐观地看着。 我相信，在不久的将来，我们将看到将越来越多地参与人类生活的自主机器人设备。他们将执行某些任务：运送包裹，空运产品给特定人员，做家务。 它们的出现与AI和人工神经网络有关，但是它们的功能将高度专业化。此外，无论我们喜不喜欢，我们都将在可预见的将来看到战斗机器人。未来的战争不是人与人之间的战争。
-您对自己的科学命运感到满意吗？
-复杂的问题。 反复试验不是很有效。走了另一条路的人取得了更多的科学成就。 但是我什么都不后悔。我的道路让您了解社会生活，人与人之间关系的深层含义。使用现成的模板时，您一无所知。这就是我的想法... 很遗憾，只有一个我！我的意思是说我自己是一个思维工具。有很多想法和项目。我没有足够的时间来实现所有这一切。
-您在暗示数字孪生吗？
- 嗯，是。如果在您面前有另一个我坐在我旁边，那就太好了。如果第三个也坐着……（笑）。
-剩下的就是发明它们...
- 无论如何，它们将是我的降级副本。