12.04.2021Виталий Мильке, исследователь в области машинного обучения Anglia Ruskin University в Кембридже и профессор МГТУ им. Баумана, рассказал студентам РАНХиГС о перспективах развития искусственного интеллекта.
Что такое прикладной искусственный интеллект (AI) и чем он отличается от сильного ИИ? Как работают нейронные сети и чему можно научить машину? В РАНХиГС по приглашению Института бизнеса и делового администрирования (ИБДА) выступил профессор МГТУ им. Н.Э. Баумана, PhD researcher в области компьютерных наук и машинного обучения Anglia Ruskin University, Cambridge (Великобритания), победитель конкурса Лидеры России Виталий Мильке.
Ученый представил лекцию «Глубокое обучение. Прикладной и Сильный искусственный интеллект». Ее слушателями стали магистранты программы FinTech, которую совместно реализуют ИБДА и Сбербанк, а также победители и финалисты конкурса «Лидеры России».
Виталий Мильке рассказал, как развивается научное знание в области искусственного интеллекта, что необходимо, чтобы совершить прорыв в создании Сильного искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence - AGI).
По словам профессора, прикладной AI – это та сфера технологий, которая уже хорошо изучена и применяется человеком в самых разных индустриях – от медицины и торговли, до промышленности и оказания финансовых услуг. Виталий Мильке объяснил проблемы и ограничения в создании AGI, рассказал какие есть возможные варианты его создания. «Все государства хотят создать сильный искусственный интеллект».
Спикер кратко обозначил пункты российской национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 года. По словам ученого, это направление требует большого внимания со стороны государства – в том числе и финансового, поскольку для стабильного движения в этой области, необходима поддержка научных исследований, включая фундаментальные, повышение доступности и качества данных, подготовка кадров и многое другое.
Также, лектор отметил, что для развития направления большая часть государственных данных быть доступной – это поможет обеспечить кратное ускорение развития технологий машинного обучения в России. «Восемь лет назад в США открыли государственные данные и тем самым обеспечили взрывной рост исследований в машинном обучении. Необходимо обеспечить единые стандарты хранения, обновления и доступа к государственным данным. В этом случае коммерческие организации постепенно присоединятся к этим стандартам», – уверен ученый.
Он обратил внимание слушателей на процесс обучения различных архитектур нейронных сетей, объяснил какие проблемы существуют в алгоритмах обучения нейронных сетей, вкратце рассказал, с какой скоростью и как учатся машины. При этом отметил, что уже существуют научные исследования, где машина уже может генерировать и улучшать свой программный код. Однако, в обозримом будущем при принятии критически важных решений, например, в медицине, по мнению ученого, врач должен валидировать решения AI именно за человеком, а не за искусственным интеллектом всегда должно оставаться последнее слово.
По мнению эксперта, развитие AI и создание «Сильного искусственного интеллекта» – это процесс естественный, его не нужно бояться. Необходимо проводить научные исследования, создавать новые проекты и договариваться о правилах контроля разработок и этических принципах применения AI.
Впечатлениями об услышанном поделились участники лекции. По словам студентки первого курса магистратуры «Финансы и технологии» ИБДА Анастасии Наумовой, услышанное на лекции стало для нее открытием. «Как для человека, которому только предстоит изучать новый предмет – «Машинное обучение» – для меня эта тема абсолютно неизведанная. И по большей части то, что я услышала на лекции – это новая для меня информация. Если рассматривать эту лекцию как введение в теорию машинного обучения, то, должна сказать, что эти два часа были для меня максимально полезны и информативны», – рассказала студентка.
Значимость прошедшей встречи подчеркнул и директор Центра корпоративных программ ИБДА РАНХиГС, член экспертного совета РАНХиГС по ВКРС Андрей Коршунов: «Роль AI (Искусственного интеллекта) и ML (Машинного обучения) растет во всех видах деятельности человека и общества, а особенно в бизнесе. Конкуренция усиливается, и менеджеру надо принимать все больше решений и все быстрее. Умение работать с AI и ML становится базовым навыком для управленца на любой позиции. Магистранты FinTech в течение обучения проходят Python, методы ML, создают нейросети и доходят до AI. Цель ИБДА и профессора Виталия Мильке донести до максимального количества людей знания о пользе AI и перспективах, которые открывает умение создавать и пользоваться AI&ML для управленцев как в бизнесе, так и государстве», – подчеркнул представитель ИБДА.
