Взгляд в будущее: можно ли обучить нейросеть делать глобальные прогнозы?

В современном мире нейросети уже повсюду. Умная колонка включит правильную музыку, умный автопомощник построит оптимальный маршрут, чат-бот напишет диплом. Возможности для работы искусственного интеллекта практически безграничны, но способен ли он предсказывать будущее человечества? Об этом телеканал «МИР 24» поговорил с директором по науке и технологиям Агентства искусственного интеллекта Романом Душкиным.

Споры об оракульских способностях искусственного интеллекта идут давно. Очередным поводом стало недавно опубликованное исследование международной группы ученых. Они собрали научные работы на эту тему за несколько десятилетий, загрузили в свою нейросеть и попросили оценить свое будущее. Предсказание, как они пишут, оказалось точным на 99%. Теперь это пытаются экстраполировать на судьбу всего человечества. Возможен ли, на ваш взгляд, такой перенос?

- Начнем с разъяснения того, что такое предсказание и прогнозирование, их надо разделять. Прогнозирование – строгая научная дисциплина, которая основывается на экстраполяции. У нас есть какой-то тренд, известное значение изменения некоторой величины, и мы можем спрогнозировать то, как эта величина в будущем будет себя вести. И чем дальше горизонт прогнозирования, тем шире тот интервал, в котором может оказываться значение этой величины. Чем дальше мы прогнозируем, тем менее точный результат. Но есть один парадокс: прогнозирование на сто лет вперед с использованием визионерских методов намного проще, чем на два года.
С другой стороны, есть предсказания, когда гадалка по руке что-то говорит. А потом, мол, вы неправильно произнесли молитву, поэтому мое предсказание не сбылось. Но это совершенно не научный подход.

Пару лет назад в Массачутеском университете проводился эксперимент, когда машину попытались использовать в качестве оракула для предсказания будущего человечества. И получилось предсказание, что нашей цивилизации предстоит полный закат между 2040 и 2050 годами. И к этому мнению присоединяется большое количество ученых, они делают выводы на эту тему. Можно их использовать?

- Использовать-то можно, только давайте доживем до этих годов и посмотрим. Я тоже могу сделать выкладки и сказать, что нашу цивилизацию ждет неминуемый расцвет в этот же период.

Эзотерика ушла в массы:

Почему в России выросли продажи книг о гаданиях?

Наговорить можно что угодно, вопрос в применении научного подхода к прогнозированию значения каких-то величин. И я хочу отметить, что как раз технологии машинного обучения очень хорошо это делают. Одна из главных задач классического обучения машин, не основанного на нейросетях, – прогнозирование. На математическом языке это называется регрессия. Это построение трендов развития каких-то величин. И существует целая наука – социальное экономическое прогнозирование, по ней написаны тома книг, как все это делать, и это прекрасно работает.

Машина многие вещи делает быстрее человека, но научил ее этому человек…

- Конечно, и люди так же учатся. Если говорить об ученых, которые занимаются прогнозированием развития каких-то трендов, тенденций, то они все свои выкладки базируют на имеющихся данных. Вычислительные способности человеческой нейросети основываются на обработке большого объема информации, которая поступала до этого. И ученый оценивает тренды даже бессознательно для себя. А потом ему, например, во сне приходит что-то.

Накопление массива информации, который потом выливается в некоторую концепцию, видение ситуации?

- Нейросети это делают просто намного быстрее, чем человек.

В каких отраслях перспективнее всего использовать способность машин и нейросетей очень быстро анализировать огромные массивы информации?

- Это можно использовать во всех сферах жизни. Более того, это уже используется. Есть класс систем искусственного интеллекта, которые называются системами поддержки принятия решений (СППР). Их главные функции – моделирование и прогнозирование.

Я могу привести пример. В МЧС работает огромное количество СППР. Я делал для них СППР оценки ситуации, прогнозирования и развития производства выкладок о том, сколько сил и средств нужно привлечь для ликвидации последствий дорожно-транспортного происшествия с участием автомобилей, перевозящих опасные грузы. Например, едет такая машина и случается ДТП, в результате выливается из кузова какая-то биологическая субстанция. Приезжает команда ликвидаторов МЧС, которая должна быстро оценить, какая погода, куда ветром понесет это облако смрадного дыма, сколько там живет людей. На карте показывается область заражения, кого надо эвакуировать. Создается модель ликвидации, в которой прописывается, что нужно привезти 10 БТР, 20 машин-грузовиков с грунтом для того, чтобы сделать отвалку, такое-то вещество для дегазации, и т.д. Вот конкретная система, которая стоит на боевом дежурстве МЧС для того, чтобы защищать наш с вами покой и безопасность.

Можно ли создать некоторую систему, которая могла бы предсказывать природные катаклизмы? В свете того, что произошло в Турции и Сирии, сейчас это особенно актуально. Может по какому-то массиву статистических данных можно сказать, что, например, в ближайшие две-три недели возможно землетрясение в этом районе, и нужно быть наготове?

- Да, такое возможно. Более того, такие решения есть. Когда в Германии было большое наводнение Хохвассер, унесшее человеческие жизни, мы предлагали немецкому правительству подобные системы. Системы искусственного интеллекта делают это очень хорошо, но для их применения нужна политическая или экономическая воля.

Вернусь к предсказаниям. Оказывается, есть робот – хиромант, который делает предсказания по ладони. В его память заложено несколько тысяч фотографий различных ладоней, и заложен некоторый алгоритм. Как относитесь к использованию нейросетей в таких целях?

- Если это используется исключительно для развлечения, то почему бы нет. Но только если на основании этих выводов не делаются серьезные умозаключения, которые влияют на политику, на людей.

Я знаю достаточное количество людей, которые такие гадания воспринимают очень серьезно.

- У нас в голове есть большое количество естественных нейросетей, 90 млрд нейронов во всем головном мозге. А в нейросетях на аппаратном уровне зашита способность искать причинно-следственные связи.

Если древняя Геминида стоит и размышляет, что она видит, блики солнца или морду тигра, то она, скорее всего, потомства не оставит. А та, которая дала стрекача, даже если морда тигра действительно показалась, скорее всего выжила и потомство оставила. Мы – люди, потомки этих древних Геменид, на биологическом уроне подвержены закономерностям, которые видим.

Еще надо вспомнить, что есть такое понятие, как самовоспроизводящееся пророчество. Это обозначает то, что, если я вам что-то расскажу, то вы потом будете сами производить какие-то действия, чтобы это пророчество воплотилось в жизнь. На этом и основана вся «движуха» на тему предсказательниц.

Ну а все-таки, обучение искусственного интеллекта предсказаниям – это больше научный интерес или некий прагматический подход?

- Я думаю, это какая-то шутка ученых, которые этим занимались и за государственные деньги обучили модель.