Российский Научный Фонд поддержал проект научной группы кафедры кибернетики НИЯУ МИФИ «Исследование биологически обоснованных моделей когнитивных систем». О целях и задачах проекта представителю пресс-службы университета рассказал его научный руководитель, профессор кафедры №22 «Кибернетика» А.В. Самсонович.
– Грант под названием «Исследование биологически обоснованных моделей когнитивных систем» посвящен биологически мотивированным когнитивным архитектурам, и его основная идея состоит в том, чтобы создать некий эквивалент мыслящему человеческому мозгу в компьютере. Здесь необходим комплексный подход со всех сторон, нужны совершенно различные области науки, и у нас они представлены членами нашего коллектива. У нас есть люди, занимающиеся и логикой, и нейросетями, и функциональными динамическими системами, есть и экспериментаторы, и теоретики, и люди, занимающиеся моделированием. Иными словами, члены нашей команды покрывают все необходимые области науки, обеспечивая успех в данном направлении.
Цель нашего проекта – формулировка набора принципов, позволяющих создать эквивалент человеческой мысли в компьютере. Нельзя сказать, что эта цель уникальна, потому что сейчас само понятие биологически инспирированных когнитивных архитектур очень популярно в мире. Ученые организовывают конференции по этой теме независимо от нас, и есть множество групп во всем мире, работающих над разными аспектами этой темы. Однако, наш подход имеет свои отличительные черты. Он отличается от традиционных подходов, как тех, что основаны на формальной логике (например, таких как машинное доказательство теорем), так и тех, что требуют детального биологического реализма (например, вычислительные нейроанатомия и нейрофизиология), так и тех, что сводят задачи к практически освоенным шаблонам типа распознавания образов, оптимизации, обучения с подкреплением и т. п. на основе классических нейросетевых моделей, генетических алгоритмов, байесовских сетей, нечетких моделей, и т. д., а также их комбинаций. Эта «классика», хотя и востребованная в сегодняшних практических приложениях, в области разработок ориентированных на будущее, видимо, уже становится вчерашним днем.
Задача, которую мы ставим перед собой в перспективе – это создание полноценной человекоподобной системы, которая мыслит, как человек и поэтому может быть совместима с человеком, может работать с человеком как партнер, как исполнитель, понимающий человеческие нужды, а не как автомат, который нужно программировать либо многократно настраивать, которому бесполезно что-либо объяснять, и к которому нужно приноравливаться.
Условно говоря, речь идет о том, чтобы создать такой автомат, разговаривая с которым человек не смог бы определить, разговаривает он с человеком или с роботом. Значит, такой автомат должен обладать способностями человека, например, учиться решать задачи подобно человеку. В этом смысле, он сам будет решением задач: пусть не самым эффективным решением каждой конкретной задачи, но все же решением любой задачи, которую в состоянии решить человек.
Звучит суперамбициозно, однако не ново. Задача сформулировать и воплотить в компьютере совокупность принципов, которые позволяют создавать системы, подобные человеческой мысли и человеческому мозгу, была поставлена еще в 50-е годы прошлого века. Но цель эта не достигнута до настоящего времени. Сегодня машины могут обыграть человека в шахматы или в Jeopardy, распознавать речь и говорить голосом неотличимым от человеческого, но до сих пор не могут ходить и видеть, как человек, или понимать то что они говорят. Т.е. то, что казалось легко – оказалось трудно, и наоборот.
Но главное как раз не в этом. Сейчас все почему-то больше думают о таких периферийных задачах как контроль движения, зрительное и слуховое восприятие, генерация речи, распознавание выражения эмоций и т. п., но главное лежит на вершине всей системы когнитивных функций человека, включая такой пример как само мышление в терминах человеческих эмоций, то, как мы их понимаем и используем при принятии решений. Ни одна машина сейчас этого делать не умеет, хотя в принципе могла бы, и дело не в ограничениях вычислительных мощностей или элементной базы. «Бездушную» машину нельзя принять как интеллектуально равного партнера.
Похожим образом обстоят дела и с нормативным интеллектом. Мы понимаем все происходящее как некую развивающуюся историю, включающую взаимодействие и эволюцию персонажей разных типов. Машина в принципе может и должна делать то же самое. Еще один, связанный с этим пример — эпизодическая память. Мы помним себя в прошлом, представляем себя в будущем. Мечтаем и постоянно редактируем свои мечты. Что нам мешает сделать то же самое в компьютере? Сегодняшние интеллектуальные агенты, как правило, «живут» только настоящим и «самим собой»: они не моделируют ни своего прошлого, ни мысли других, и в этом смысле «страдают аутизмом».
Наконец, машине нужна такая важнейшая функция как способность обучаться подобно мыслящему человеку, а не посредством программирования или кнута и пряника (т.е. обучения с подкреплением). Нужно, чтобы автомат мог сам ставить цели обучения, формулировать вопросы для достижения этих целей и активно искать на них ответы, т.е. обучаться как ребенок или как студент. Этот активный процесс обучения требует и логического мышления, и всех аспектов восприятия, и принятия решений, и метамышления, и многих других когнитивных функций.
Для создания человекоподобного интеллектуального агента, способного жить в человеческом обществе и быть ему полезным, должны быть решены все эти три ключевые задачи — эмоциональный, нарративный и познавательный интеллект — конечно, при условии, что уже воплощены базисные элементы когнитивного цикла (восприятие, осмысление, принятия и исполнение решений и их исполнение), а также имеются решения необходимых в конкретных условиях «периферийных» задач: типа накопления и использования общих сведений о мире, обработки естественного языка, планирования целенаправленного поведения. Эта основа фактически уже имеется сегодня. Если мы добавим к ней способность распознавать аффекты и мыслить в терминах человеческих эмоций, способность строить нарративы и использовать их при выборе целей, а также способность активно обучаться подобно человеку, то мы сможем фактически получить виртуального студента в компьютере, который шаг за шагом выйдет на уровень взрослого человека и станет полезным (хотя и виртуальным) членом общества.