«Будем котиками у искусственного интеллекта». Ученый математик — о медицинских разработках и беспилотном транспорте

Искусственный интеллект уже плотно вошел в повседневную жизнь россиян. На дорогах работают умные камеры и светофоры, а обращения на портале госуслуг, в том числе региональных, обрабатывает компьютерный разум. Какими разработками в сфере ИИ занимаются российские ученые и как устроена эта работа; насколько реально внедрение в нашу транспортную систему беспилотных автобусов; когда может наступить «зима» искусственного интеллекта и что это значит для человечества — об этом и многом другом наши коллеги из NN.RU спросили у доктора физико-математических наук, директора Института информационных технологий, математики и механики, а также Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта ННГУ им. Н. И. Лобачевского Николая Золотых. Николай Золотых — доктор физико-математических наук, возглавляет Институт информационных технологий, математики и механики ННГУ им. Н. И. Лобачевского. Золотых работает в вузе уже более 27 лет. Последние годы также руководит Исследовательским центром в сфере искусственного интеллекта. Под началом Золотых ученые занимаются разработками в области здравоохранения. — Николай Юрьевич, какими разработками в сфере ИИ занимается ваш исследовательский центр? — Наш Центр искусственного интеллекта — один из 13 центров, созданных в стране. Мы специализируемся на здравоохранении: разрабатываем прикладные системы искусственного интеллекта для решения медицинских задач. Работа сосредоточена на обнаружении предикторов ранних заболеваний, на внедрении технологии искусственного интеллекта в носимую электронику и не только. — То есть это вопросы диагностики? — Да. Наверняка многие слышали о недавно выпущенном «умном кольце» одной из крупнейших российских компаний. Оно заменяет банковскую карту, но еще снимает фотоплетизмограмму (это экспресс-метод исследования сосудов с помощью определения объема крови в капиллярах при просвечивании участка кожи красным и инфракрасным светом. — Прим. ред.). На основе выявленной информации можно получить данные о состоянии здоровья человека. В этом проекте часть алгоритмов была разработана нашим центром. — Какие еще есть разработки? — У нас есть устройства, разработанные полностью нами. Например, умный кардиорегистратор. Он крепится на грудь и снимает электрокардиограмму, такую, какую можно получить на обычных электрокардиографах. Но наш регистратор мобильный, как холтеровский монитор, при этом легкий и незаметный. Устройство снимает электрокардиограмму в режиме онлайн, а искусственный интеллект определяет состояние человека в текущий момент. Таким образом, онлайн можно следить за своим здоровьем. — То есть фишка устройства в том, что в повседневной жизни его легко могут применять люди с сердечно-сосудистыми заболеваниями и самостоятельно получать интерпретацию данных, если им необходим постоянный мониторинг работы сердца? — Да, но не только люди с заболеваниями. Такое нужно спортсменам да и всем, кто следит за своим здоровьем. А что касается заболеваний, есть, например, проблемы, связанные с аритмией, которые могут проявляться один раз в год. Очень важно их отследить. Точные данные помогут врачу назначить максимально эффективное лечение. — А что касаемо обнаружения предикторов ранних заболеваний? — Они выявляются на основе анализа генетического материала и другой информации о пациенте. Ранние предикторы заболеваний могут быть самые разные: от рака до проблем с сердцем. На основе диагнозов мы с помощью больших лингвистических моделей можем давать рекомендации. Проще говоря, ИИ анализирует данные и говорит, на что человеку стоит обратить внимание. — То есть это в каком-то смысле альтернатива лаборанту? — Сейчас это помощник врача. Пока настоящее заключение может выдавать только доктор. Но систему уже используют на практике. Например, она внедрена в одну из сетей частных московских клиник. — Многие российские клиники используют подобные разработки? — В целом пока не подготовлено законодательство для широкого использования искусственного интеллекта в медицине. Пока это точечные решения. Но мы сотрудничаем с больницей № 5. Она как раз тестирует наш умный кардиорегистратор. Один из первых вариантов использовали еще в 2020 году. Например, когда в эпоху ковида было важно следить за состоянием всех больных, в том числе сердечников, которые еще и коронавирусом заболели. При этом устройство позволяло минимизировать контакт с ними, чтобы болезнь меньше распространялась. — Устройство уже запущено в производство? — Пока мы их не производим. Сейчас всё на этапе опытного образца. Но есть планы по запуску продаж уже в 2026 году. До этого устройство надо будет зарегистрировать как медицинское изделие. — Как устроен рабочий день сотрудников, которые занимаются этими разработками? — У всех по-разному. Если мы говорим про ML-инженера — инженера в области машинного обучения, — он тренирует модели, подбирает архитектуру нейросети и гиперпараметры. Обычно рабочий день исследователя начинается с изучения новых научных публикаций по конкретной теме. Он смотрит: «Ага, вот это интересно, это не очень, а здесь результат кажется подозрительным и его надо проверять». Какие-то идеи он может сам апробировать. А потом возвращается к своим конкретным задачам. Пробует усовершенствовать архитектуру нейросети и делает выводы. После того как нейросеть обучена, он отдает ее другому специалисту, который пишет код и создает программный продукт. — Если отойти от темы медицины, другой животрепещущий вопрос — общественный транспорт. Нам часто говорят о перспективе внедрения беспилотного транспорта. Насколько это реалистичный сценарий? — Еще 15 лет назад технических вопросов по внедрению беспилотного транспорта оставалось мало. И уже более-менее было понятно, что всё это реализуемо, надо просто работать. Но до сих пор на наших улицах беспилотных автомобилей мы не наблюдаем. В этой теме, как мне кажется, больше юридических и этических вопросов. Пока они не будут урегулированы, прогресса в этой сфере не появится. Ожидается, что к 2035 году на беспилотных технологиях будут работать около 90% трамваев Москвы. То есть уже есть и законодательство, и технические проблемы решены. В правовой области были выбраны конкретные регионы, которым разрешено в качестве опыта внедрять подобные технические решения. В 2025 году в России утвердили дорожную карту вывода беспилотного транспорта на дороги. План по внедрению машин пятого уровня автоматизации включил создание нормативной базы, разработку и испытания таких транспортных средств, а также подготовку концепции развития рынка грузоперевозок с учетом беспилотников до 2035 года.Беспилотные грузовики появились на трассах М-11, М-12, ЦКАД. Если говорить про легковые машины, такие тестируют в определенных зонах Сочи и Татарстана.Год назад глава Минтранса РФ Андрей Никитин в интервью журналу «Эксперт» сказал, что в ближайшие три-четыре года беспилотное движение в России не выйдет за пределы уже установленных коридоров. «Мы не гонимся за модой и не стремимся к быстрому внедрению новых технологий любой ценой», — отметил он. — Как технически реализовать переход на беспилотный транспорт? — Такие системы уже производятся — бери и делай. Тут уже вопросы за принятием решения и настроем жителей. Готовы ли они к этому? В СМИ встречаются страшные истории, когда беспилотный автомобиль задавил человека. Да, такое бывает. Но если сравнить, сколько аварий происходит по вине человека, то мы увидим, что искусственный интеллект управляет автомобилем лучше. — Чего еще ждать от искусственного интеллекта: как он будет развиваться и влиять на нашу жизнь? — Очень сложно с уверенностью говорить, что будет через 20–30 лет. Даже у специалистов нет единого мнения. Кто-то даже считает, что не за горами технологическая сингулярность, когда ИИ станет настолько мощным, что его интеллект превзойдет человеческий, а прогресс настолько стремительным, что человечество останется позади, а рулить всем будет компьютерный разум. Так или иначе, сейчас идет «лето» искусственного интеллекта, и я полагаю, что неизбежно придет «зима». Уже сейчас мы ощущаем, что есть факторы, которые на каком-то этапе ограничат рост. Например, элементная база. Современные нейронные сети потребляют очень много энергии и на этапе обучения, и на этапе функционирования. Для обучения может потребоваться энергия, сравнимая с энергией, потребляемой целым городом. Понятно, что экстенсивный рост размеров сетей не может быть бесконечным. А еще мы можем упереться в какую-то стену. И не будем понимать, куда двигаться дальше. Почему? А потому что нет теории. Вдруг нейронные сети начнут себя вести не так, как мы ожидали? Например, когда ChatGPT только запустили, в него не была заложена функция перевода текстов. А он сам начал это делать! И на самом деле непонятно почему. И здесь, конечно, хорошая теория сильно бы нам помогла. Если в этом не разобраться, возможно, это станет причиной «зимы». — Когда эта «зима» наступит? — Этого никто не знает. Я думаю, в период с 2035 по 2040 год. Но те технологии, которые уже сейчас есть с нами, останутся, конечно, навсегда. — А если всё же наступит сингулярность, по какому сценарию она будет развиваться, на ваш взгляд? Насколько реалистичны представления о том, что ИИ может уничтожить человечество? Ждать ли апокалипсиса? — Сложно отвечать на этот вопрос серьезно. Поэтому подойдем к вопросу немножко с юмором, но оговоримся: случиться может всё что угодно. Представим, что искусственный интеллект поймет, что он намного сильнее и мудрее человека. Тогда он либо вообще не будет нас замечать, либо мы станем для него чем-то типа домашних питомцев, как у нас кошки и собаки. Тогда ИИ нас будет держать и баловать, как мы своих питомцев. Будем такими котиками у него. А может, нет. Кто-то говорит: «А с какой стати роботы должны взбунтоваться? У человечества всегда будет кнопка, с помощью которой ИИ можно отключить». Проблема-то ведь не в этом. А вдруг ее никто не нажмет? — Какая у вас личная глобальная задача в сфере ИИ? — Лично мне, так как я в первую очередь математик, хочется разобраться, почему нейронные сети работают. Это на самом деле до конца никому непонятно. ИИ — та область, где практика ушла далеко вперед теории. Сейчас всё в этой сфере — эксперимент. Мало математических результатов, которые бы говорили: «Для такой задачи надо использовать такую архитектуру нейронной сети, а вот для этой задачи — такую». Сами по себе нейронные сети используют серьезную математику, но все-таки математического инструментария не хватает, чтобы понимать, куда надо двигаться дальше.