Стремительный прогресс в сфере искусственного интеллекта сейчас обеспечивают главным образом большие корпорации, которые способны создать большую концентрацию специалистов, идей, больших данных и вычислительных мощностей. Но за концентрацией идей и специалистов стоят десятилетия научного поиска. И новые прорывы потребуют фундаментальных открытий и живой науки. Это следует из разговора, который состоялся у «Эксперта» в Институте проблем передачи информации (ИППИ) РАН им. А. А. Харкевича.
Институт был спроектирован и создан в 1961 году Александром Александровичем Харкевичем, который одним из первых в СССР понял значение теории информации, которая во многом лежит в основании информационного века, и стал ее развивать. Теория информации тогда чаще называлась «теорией связи» и возникла как теоретическое расширение практических задач. Математики искали пути решения задач, связанных, например, с удалением помех в радиосигнале, вычленением информации из шума, но пришли к фундаментальной теории.
Автор теории информации — американский математик Клод Эдвуд Шеннон, который во время Второй мировой войны занимался теоретическими проблемами шифрования — криптографией. Основы теории информации он заложил в работе «Математическая теория связи», которая вышла в 1948 году. Именно Шеннон предложил бит как единицу информации, применил понятие энтропии (мера неупорядоченности в термодинамике) к проблеме передачи информации и сформулировал целый ряд теорем новой теории. Так из прикладных задач возникла фундаментальная наука, которая потом привела к технологическому рывку.
«И Харкевич понимал, — говорит директор ИППИ РАН Андрей Соболевский. — что проблемы, которые стоят перед связью в контексте передачи информации, не только инженерные, но и научные. Вот почему он считал, что этот институт должен стать центром фундаментальных исследований по тематике передачи информации, и понимал, что кроме передачи информации здесь должны заниматься и ее обработкой. Поэтому с момента создания института помимо тематики связи здесь было и то, что называлось распознаванием образов».
А вот задача распознавания образов — это уже сфера применения искусственного интеллекта. Конечно, задачу различения на картинке любой кошки и любой собаки можно решить разными способами, например собирая статистические данные или пытаясь найти принципиальные отличия между ними. Но собаки и кошки бывают разные, а их изображения там более, так что, скорее всего, задача будет решаться со многими ошибками. При этом любой трехлетний ребенок решит задачу распознавания кошки и собаки безошибочно. Ученые еще в 1940-х поняли, что для определенных задач, таких как распознавание образов, можно попробовать создать машины, в чем-то подражающие принципам работы мозга животных, искусственные нейросети.
