Игорь Сунчелей - Наблюдатель

Наконец Истокин перешел к пятой версии «Ромашки», о которой он поведал вот что. Сейчас начинается ее β-тестирование [1] Интенсивное использование почти готового программного продукта с целью поиска оставшихся ошибок, α-тестирование проводится персоналом компании разработчика: программистами и штатными тестировщиками, β-тестирование ведется добровольцами из числа будущих пользователей. , и скоро по интересующей его тематике пользователь будет иметь возможность узнать мнение самой поисковой машины! Теперь тем пользователям, которые не хотят тратить время на чтение найденных в Интернете материалов, робот сам голосом даст развернутый ответ на заданный вопрос. Да, теперь поисковик может выполнять за пользователя и умственную работу. Поистине лень – двигатель прогресса!

– Правда, – тут же оговорился Истокин, – это мнение будет, если можно так выразиться, только «личным» мнением самого робота, которое может не совпадать с официальной позицией «Роснанотеха». И конечно, «Роснанотех» не будет нести никакой ответственности за последствия, которые могут возникнуть в случае, если пользователь начнет действовать в соответствии с мнением и советами робота. Более того, мнение робота может не совпадать и с позицией авторов материалов из Интернета, на основе которых оно сформировано! Конечно, в случае запроса со стороны пользователя робот донесет до него мнения авторов материалов из Интернета, если пользователь сам не хочет их читать, но мнение самого робота может не совпадать с мнением авторов, – еще раз подчеркнул Истокин. – Но тем не менее это колоссальный шаг вперед потому, – продолжал он, – что теперь пользователь сможет вести более или менее полноценный диалог с роботом-советником.

Далее в своей презентации он немного приоткрыл внутреннюю кухню «Роснанотеха» по разработке робота. Еще при работе над первой версией «Ромашки» разработчики поняли, что для качественного перевода пользователю найденных поисковой машиной материалов с языков, которыми пользователь не владеет, кроме учета лингвистических особенностей языков очень важно понимание машиной смысла переводимого текста. В идеале машина, подобно человеку-переводчику, сначала должна понять смысл исходного текста, а потом передать его на другом языке. И вот тут начались большие проблемы, потому что для осознания машиной текста сначала требовалось создать в ней модель мира, в котором живут люди. Понимание смысла заключается в соотнесении машиной текста с одной или несколькими из частей этой модели. Такая модель есть в голове каждого человека, ее основы передаются вместе с наследственной информацией, а потом она постоянно совершенствуется и расширяется в процессе жизнедеятельности. Работы по созданию такой модели «Роснанотех» начал примерно 25 лет назад. Чуть позже выяснилось, что для повышения качества модели мира необходимо подключить к ее созданию зрительные образы, недаром же есть поговорка: «лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать» или прочитать. Распознавание зрительных образов является одной из старейших проблем создания искусственного интеллекта. Оказалось, что для ее решения тоже требуется уже готовая модель мира, построенная на основе предыдущего опыта. Получался замкнутый круг: для распознавания и понимания требовалась уже работающая модель мира, а ее нельзя было создать без обучения на примерах уже работающего распознавания и понимания. После долгих исследований ученые «Роснанотеха» поняли, что основная проблема состояла в создании только первоначальной модели, то есть существовала некоторая, условно говоря, «критическая масса» знаний об окружающем мире, которой должна была обладать модель мира, после которой она становилась способной самосовершенствоваться при условии ее обучения.

– Кстати, – продолжил далее Истокин, – очень похоже, что грудные дети тоже вряд ли сразу способны понимать зрительные образы. Создание критической массы знаний о предметах, которые они видят, идет в их головах с помощью осязания. Ребенок видит и одновременно трогает грудь матери во время кормления, погремушки, спинку кровати, постельное белье и т. д. Зрительный образ предметов, дополненный осязанием их формы руками, помогает ускорить построение модели, обладающей «критической массой» знаний об окружающем мире. Но вода камень точит, – назидательно заявил Истокин, – после серии бесчисленных неудач нам, в конце концов, удалось создать маленькую модель окружающего мира, которая обладала «критической массой» знаний о нем. А дальше мы стали ее постепенно наращивать методом обучения. Для этого в R&D отделе, которым я руковожу, были созданы специализированные отделения, которые, как ребенка, обучали и продолжают обучать робота различным областям знаний. Обучение длится уже 15 лет и продолжается до сих пор. Сейчас таких отделений 10, – сказал Истокин и показал новый слайд.