Отзыв на статью Ю. Борта Для чего нужны нейросети?

               Отзыв на статью Ю. Борта «Для чего нужны нейросети?»
 
         В еженедельной газете «Аргументы  факты» за №36 от 2023 г. на стр. 11 был опубликован материал Ю. Борта «Для чего нужны нейросети». «Искусственный интеллект – это помощник человека, а не наоборот». Вполне хороший материал, даёт общее представление по модной на сегодняшний момент теме «Искусственный интеллект и нейросети». Тем более, что и по опросу ВЦИОМ  36% респондентов знакомы с этой технологией и могут объяснить, а 51 % слышали об этом, но объяснить не смогут. А вот 32% - не доверяют этому новшеству. Однако, для специалистов,  работающим в близ-ком к этой проблеме (САПР, робототехника, управления производственными процессами, электронная техника и другие) выглядит довольно в упрощённом виде и несколько наивна. Сам я большей частью своей жизни занимался раз-работкой и внедрением систем авто проектирования. Имею более 20 научных статей в этой области, учёную степень. Работать приходилось на ЭВМ разного класса: Электроника, Мир, БЭСМ-6 высокой производительности, компьютеры разных классов. Был Главным специалистом по САПР ВПО «Союзаналитприбор», курировал 25 организаций по внедрению разработанного нами программного обеспечения и технологий внедрения. Сам работал в НПО «Буревестник». завотделом САПР. Поэтому имею представление о сегодняшним ИИ.
         Д. Маккарти в 1956 г. поставил на семинаре задачу: понять, как обучить машины, используя естественные языки, формировать абстракции и решать задачи, подвластные пока только людям. Многие тогда считали, что это просто набор алгоритмов, программных правил, методов оптимизации и машинного обучения. Именно с этого и начали освоение ИИ. На базе работы мозга человека были разработаны математические модели, которые реализовались в нейросеть, гиперсеть отпечатывается в мозгу человека. Аналогично этому процессу составляется программное обеспечение, используются языки программирования Rython, Linux и др. Нейронные связи – это основа нашего мышления, Параллельно разрабатываются генераторы текстов и изображений на основе технологий Transformers.is. Программы нейросетей довольно громоздки и сложны в использовании, требуют более 50 – 750 Гбайт памяти и довольно мощные компьютеры. Сегодня есть платные курсы по обучению разработки алгоритмов нейросетей и организации, которые за млн. руб. в течении месяца разрабатывают нейросеть под любую вашу задачу. Однако заметим, что человек и его мозг биологический и психический (мышление, эмоции, память) и имеет 86 млрд. нейронов, в коре мозга расположено 125 триллионов синапсов (структурная единица нервной системы) и 2,5 тыс. Тбайтов памяти. Это очень большой объем памяти. Ученые считают, что сканирование мозга обеспечит достаточное разрешение для его копирования, без его извлечения из черепа. Информацию, которая хранится в нем, используют для создания коннектома - полной карты нейронных связей, созданной с помощью точного сканирования нейронов и синапсов. Вот на сегодня это главная задача в исследовании ИИ. Теоретически, информацию из мозга можно получить, используя интерфейс мозг-компьютер (ИМК). Современные ИМК очень слабо связаны с теми, которые потребуются для передачи сознания в цифровую среду. Некоторые ученые считают, что для этого потребуется технология, которая будет способна сканировать человеческий мозг на уровне квантовых частиц. Одна из существующих  нейросетей GPT имеет 175 млрд. параметров. Процесс обучения её проходил на суперкомпьютере Microsoft Azure AI - его построили специально для Open AI. По разным подсчётам на обучение могло уйти более 5 млн. долларов. Только недавно вышла Chat GPT-4. Количество слов, которые способна обработать нейросеть, увеличилось с 8000 до 64000 при скорости обработки сигнала в

                - 2 -

1600 Гб./Сек. Для обработки столь мощного объёма пригоден супер компьютер, типа, установленного в центральном офисе Сбербанка «Кристофер», его энергопотребление 10 квт. Информационная обработка таких нейросетевых программ продолжается десятками часов. Но ведь это только начало работы с ИИ. В дальнейшем для питания такой техники понадобиться около 1 гигаватта энергии. «По сути, это целая атомная электростанция, которая будет работать, чтобы запустить всего один компьютер, который делает то же самое, что и наш мозг» - объясняет Том Бартол, нейробиолог из Института Солка, даже создан Федеральный проект «Искусственный интеллект», в рамках которого в ИИ будет вложено $ 24,6 млрд. в течении 5 лет и уже было профинансировано создание 6 новых научно-исследовательских центров в ведущих университетах и НИИ. Возникает необходимость не только в оценке эффективности технологий, но и в обосновании их экономической выгоды. Это тупиковый путь. Видимо для решения задач ИИ компьютерные программы нейросетей непригодны, здесь надо что-то другое. Если расшифровать термин ИИ, то, И - искусственный, т. е. не натуральный, И – интеллект, мыслительная способность, ум, мозг (по латыни). ИИ имеет несколько составляющих: вычислительная, мозговая (сознание и разум, молекулярная биология памяти). Этим занимаются нейро-биологи с учётом несовместимости законов психики и сознания. Это какая-то другая форма материи. Вот поэтому разработчики приняли за основу – гиперсетевую теорию мозга. Ибо нельзя объединить сознание и разум. Сегодня пока решения этой биологической задачи нет. Вычислительными способами эту задачу тоже не решить. И все достижении в области ИИ выполнены чисто инженерными средствами обычными программистами. А вот когда эта биологическая задача будет решена, тогда уже сам человек будет не нужен. Н.П. Бехтерева, директор института мозга, говорила, что может быть на решение этой задачи уйдут века. С.В. Савельев говорит, что мозг создаёт нечто новое, чего ещё нет в природе, что невозможно логически вывести из природы знаний, поэтому сделать его искусственным невозможно. Книга С. Савельев «Возникновение мозга человека».
         Разрабатывают и используют нейросети в виде помощи человеку обычные люди-программисты. Ничего не природного (искусственного) здесь нет. Значит надо говорить и писать ЧИ (человеческий интеллект). А вот интеллектом занимаются нейро-биологи. Человеческим мозгом занимаются учёные более 200 лет, тем не менее, масса вопросов и много функций мозга не открыты, надо работать до полного изучения может ещё сотню, а может и более лет. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире. Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект не существует. В философии не решён вопрос о природе и статусе человеческого интел-лекта.  Нет и точного критерия достижения компьютерами «разумности». Писатели-фантасты часто предлагают ещё один подход: искусственный интеллект возникнет тогда, когда машина будет способна чувствовать и творить. Логический подход к созданию систем искусственного интеллекта основан на моделировании рассуждений. Теоретической основой служит логика. Среди исследователей до сих пор не существует какой-либо доминирующей точки зрения на критерии интеллектуальности. (Л1)
         Разработка ИИ поставлена под поддержку государства, финансируются в бюджете отдельно и в приличном объёме, особо это заметно в Китае и США. В России мы хорошо знаем, как шли дела по организации полётов с космонавтами на Луну, Венеру, Марс и какие миллиарды руб. были потрачены. Однако слетать, никуда не удалось. Может с модным сейчас направлением науки как ИИ произойдёт тоже самое: поиграют, напишут

                - 3 -

тома отчётов, потратят миллиарды долларов и рублей, и затихнет через 5 - 6 лет, может на время, а может навсегда. Недаром британский физик-теоретик Стивен Хокинг считал, что создание искусственного интеллекта (ИИ) ста-
нет «либо худшим, либо лучшим событием в истории человечества». Еще в 2016 г. ученый выступал за создание научной организации, главной задачей которой будет исследование перспектив искусственного интеллекта как «критически важного вопроса для будущего нашей цивилизации». За слишком сложную на нынешнее время научную проблему взялись, может ещё подождать лет сто.  Как знать, как знать.
         В опубликованном в газете материале уклон делается на разработанные программистами нейросети, которые при поставленной задаче ИИ являются второстепенные, а главные задачи ИИ это работа с мозгом человека, которую выполняют нейробиологи в биологических институтах вообще не отражена в этом материале. Ни в одной стране мира никакого ИИ нет и быть не может. Здесь в «передовики» выходит Китай и США, там организовано обучение и проводятся исследования человеческого мозга и его частей, связанные с памятью, сознанием, мышлением и эмоциями. Пока эта главная часть ИИ не решена совсем нигде и у нас в том числе. Неплохо бы объединить усилия этих стран, но пока этого тоже нет. В заголовке статьи вы пишете «ИИ – это помощник человека» Это в принципе неверно. Ибо никакого ИИ еще нигде нет, а когда появиться сегодня никто не знает чем он будет заниматься. Да и вообще, если какая-то программа кому-то помогает, то это обычная инженер-ная программа или программа нейросети в том числе, например, программа развода моста, вот она помогает человеку развести мост. А вот если бы был ИИ он бы сам предлагал решение и ему никакая помощь не нужна. Где используются сегодня программы нейросети: различные нейро-видео-клипы, в рекламе, в телевизионных заставках, в ТВ постановках «Фантастика» и многое другое. Например, в при обработке программным пакетом Akvis Sketch можно получить рисованные мультфильмы с низким разрешением, для более высокого разрешения (7680 x 4320 pix) необходима нейросеть Topaz Video A1, ещё необходим генератор изображения. В соцсетях «»В контакте» и «Одноклассниках», также и в интернете публикует нейро-видеоклипы Травин А.И. Посмотрите, вам понравиться. Нейронные сети помогают решать сложные задачи, используя данные для обучения и принятия решений. Они применяются в медицине, финансовых прогнозах, переводе текстов и других областях. Чтобы компьютеры помогали людям решать повседневные задачи, их нужно научить не просто ориентироваться в цифрах, но и понимать окружающий мир. Специалисты разработали разные типы архитектуры нейронной сети, которые подходят для разных задач. Разработка нейросетей включает несколько этапов - от постановки задачи до выбора архитектуры.  Выбор архитектуры влияет на то, как эффективно нейросеть сможет решать поставленную задачу. Когда сеть делает предсказание, нужно знать, насколько она ошиблась и насколько предсказанные значения отклоняются от реальных. Один из самых интересных современных методов машинного обучения - это трансфертное обучение. Его суть заключается в том, что обученную решению определённой задачи модель можно настроить на выполнение других задач. Обычная нейронная сеть - однослойная. Но реальные нейросети, которые распознают картинки, решают математические задачи или рисуют, - все многослойные. Несколько слоев нужны для обработки данных.  Нейронные сети работают с матрицами, так что если нейронов много, вычисления получаются очень ресурсоемкие. Известные нейросети вроде Midjourney или ChatGPT - это сложные и «тяжелые» системы, для их работы нужны сервера с мощным компьютером. Так что написать собственный DALL-E на домашнем компьютере не получится. Но есть

                - 4 -

сервисы для аренды мощностей: ими как раз пользуются инженеры машинного обучения, чтобы создавать, обучать и тестировать модели.
         Если не обращать внимания на некоторые неправильные выводы по ИИ и кто кому помогает, в основном материал даёт общее представление о нейро-сетях и ИИ. Для специалистов в области программирования, инженерного электронного проектирования и некоторых других, думаю, интереса не представляет. Для малообразованных простых людей, наверное, даже непонятно о чём здесь написано. (Л2)

          
                Такую фотографию можно получить при разработке нейросети,
                когда используется генератор изображения.

               


          Литература.
      1. Ю.М. Львов «Искусственный интилект» 01.05 2024. Опубликовано 
         «Проза.ру 2025\02\12\386750845789
      2. Яндекс. Обучение. «Как создать и обучить нейросеть». 15.10.2024



                Материал подготовил Львов Ю.М.     18.09.2025