ПАО "ОАК"April 14, 2025

Лео­нар­до да Винчи счи­тал: «Че­ло­век, пре­одо­ле­ва­ю­щий со­про­тив­ле­ние воз­ду­ха с по­мо­щью боль­ших ис­кус­ствен­ных кры­льев, может под­нять­ся в воз­дух». Чтобы на­чер­тить эскиз ор­ни­то­пте­ра – фу­ту­ри­сти­че­ско­го ле­та­ю­ще­го ап­па­ра­та, гений эпохи Воз­рож­де­ния изу­чал ана­то­мию птиц и ле­ту­чих мышей, науку о ветре. Се­го­дня у са­мо­ле­та и ис­кус­ствен­ные кры­лья, и серд­це, и ин­тел­лект... Глу­бо­кие ней­ро­се­ти, по­явив­ши­е­ся чуть более 10 лет назад, от­кры­ли новую эру тех­но­ло­гий. Даль­ней­шее их раз­ви­тие, по мне­нию экс­пер­тов, се­рьез­но из­ме­нит авиа­цию – во­ен­ную и граж­дан­скую, пи­ло­ти­ру­е­мую и бес­пи­лот­ную.

Син­те­зи­ро­ван­ное ви­де­ние, лай­нер, спро­ек­ти­ро­ван­ный с по­мо­щью ге­не­ра­тив­но­го ди­зай­на, вир­ту­аль­ный вто­рой пилот, а может быть, не вто­рой, а един­ствен­ный... Кто будет и что будет на борту са­мо­ле­та – этот во­прос мы за­да­ли Юрию Ви­зиль­те­ру, ди­рек­то­ру по на­прав­ле­нию – ру­ко­во­ди­те­лю на­уч­но­го ком­плек­са «Ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект и тех­ни­че­ское зре­ние» Го­су­дар­ствен­но­го научно-​исследовательского ин­сти­ту­та авиа­ци­он­ных си­стем (Го­с­НИ­И­АС).

Юрий Ви­зиль­тер, док­тор физико-​математических наук, ди­рек­тор по на­прав­ле­нию – ру­ко­во­ди­тель на­уч­но­го ком­плек­са «Ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект и тех­ни­че­ское зре­ние» Го­с­НИ­И­АС, на­уч­ный ди­рек­тор Ин­сти­ту­та ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та МФТИ

– Юрий Ва­лен­ти­но­вич, как давно вы за­ни­ма­е­тесь ней­ро­се­тя­ми?

– Слож­но ска­зать, по­то­му что было несколь­ко волн. К при­ме­ру, когда я еще учил­ся в ин­сти­ту­те, в со­ста­ве ву­зов­ской ко­ман­ды при­ни­мал уча­стие в ней­ро­се­те­вой олим­пиа­де. Тогда ка­за­лось, что бу­ду­щее на­сту­пит прямо сей­час, и мы смо­жем ре­шать все за­да­чи с по­мо­щью ней­ро­се­тей. В 1990-х годах ней­ро­се­ти не по­бе­ди­ли дру­гие ме­то­ды, а мы ведь ин­же­не­ры, ре­ша­ем при­клад­ные за­да­чи, по­это­му за­ни­ма­ем­ся тем, что ра­бо­та­ет – луч­ши­ми ме­то­да­ми. В ма­шин­ном обу­че­нии на ру­бе­же веков, на­при­мер, лучше ра­бо­та­ли метод опор­ных век­то­ров, «слу­чай­ные леса» и др. Но в 2011 году по­яви­лись свер­точ­ные ней­рон­ные сети, и через год-​два стало ясно, что те­перь они вы­иг­ры­ва­ют. Где-​то в 2013-2014-ом мы уже на­ча­ли ак­тив­но за­ни­мать­ся имен­но ней­ро­се­тя­ми. А до этого были дру­гие ме­то­ды ком­пью­тер­но­го зре­ния, ма­шин­но­го обу­че­ния и ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та (ИИ), ко­то­рые мы раз­ви­ва­ли и ис­поль­зо­ва­ли.

– Да­вай­те по­го­во­рим о тех­но­ло­ги­ях ИИ, в част­но­сти, о глу­бо­ких ней­ро­се­тях в авиа­ции. Что се­го­дня при­ме­ня­ет­ся, а что, ска­жем так, на под­хо­де? Во­прос, ко­неч­но, очень общий…

– Авиа­ция – это ши­ро­кое по­ня­тие: она бы­ва­ет граж­дан­ская, во­ен­ная, бес­пи­лот­ная… Есть соб­ствен­но авиа­ция, а есть бор­то­вая ави­о­ни­ка, на­зем­ные си­сте­мы, авиа­ци­он­ные по­лез­ные на­груз­ки и сред­ства по­ра­же­ния – в общем, много ас­пек­тов. И везде, так или иначе, ИИ может при­ме­нять­ся или уже при­ме­ня­ет­ся. В во­ен­ной сфере тех­но­ло­гии ИИ ис­поль­зу­ют­ся до­ста­точ­но ак­тив­но. Сред­ства по­ра­же­ния, бес­пи­лот­ные ле­та­тель­ные ап­па­ра­ты (БПЛА), в первую оче­редь, здесь речь идет о тех­ни­че­ском зре­нии. В прес­се об этом се­го­дня до­ста­точ­но много пишут. В пи­ло­ти­ру­е­мой авиа­ции – мень­ше, но тоже при­ме­ня­ют­ся, за ру­бе­жом – точно. Есть раз­лич­ные си­сте­мы по­мо­щи пи­ло­ту, в том числе при по­сад­ке. Ак­тив­но со­зда­ют­ся и внед­ря­ют­ся раз­лич­но­го вида ин­тел­лек­ту­аль­ные си­сте­мы по­мо­щи эки­па­жу, прак­ти­че­ски на всех се­рий­ных са­мо­ле­тах они ис­поль­зу­ют­ся. И в этом смыс­ле ИИ давно при­сут­ству­ет на борту, так как авиа­ция – до­ста­точ­но ав­то­ма­ти­зи­ро­ван­ная сфера. Если го­во­рить про всплеск ин­те­ре­са к ИИ в по­след­ние лет 10-12, то всем хо­чет­ся услы­шать, ко­неч­но, о ней­ро­се­те­вых си­сте­мах, в по­след­ние годы – о боль­ших язы­ко­вых мо­де­лях типа тех, что ис­поль­зу­ют­ся в ChatGPT. И здесь есть одна важ­ная про­бле­ма, ко­то­рая ме­ша­ет быст­ро­му внед­ре­нию ней­ро­се­тей в граж­дан­ской авиа­ции, – это про­бле­ма до­ве­рия. Так как речь идет о без­опас­но­сти по­ле­тов, людей, дол­жен быть обес­пе­чен кри­ти­че­ский уро­вень до­ве­рия. Раз­ме­стить ней­ро­се­те­вые си­сте­мы на борту там, где это свя­за­но с при­ня­ти­ем ре­ше­ний, – очень дол­гий про­цесс. Он тре­бу­ет со­от­вет­ству­ю­щих из­ме­не­ний в су­ще­ству­ю­щих стан­дар­тах, нор­мах. В мире этот про­цесс идет, но идет мед­лен­но и осто­рож­но. Думаю, это вполне оправ­да­но. По­это­му в явном виде ней­ро­се­те­вые си­сте­мы со­сто­я­лись пока имен­но в тех­ни­че­ском зре­нии – так как тре­бо­ва­ния сде­лать объ­яс­ни­мой ра­бо­ту ИИ в за­да­чах зре­ния, в прин­ци­пе нет. Че­ло­век же не осо­зна­ет и ло­ги­че­ски не кон­тро­ли­ру­ет, как он видит. Это хо­ро­шо ил­лю­стри­ру­ют, на­при­мер, зри­тель­ные ил­лю­зии. Таким об­ра­зом, имен­но в си­сте­мы тех­ни­че­ско­го зре­ния ней­ро­се­ти прак­ти­че­ски везде уже внед­ре­ны и про­дол­жа­ют со­вер­шен­ство­вать­ся. Такие ней­ро­се­те­вые эле­мен­ты се­го­дня при­сут­ству­ют в за­ру­беж­ных си­сте­мах граж­дан­ско­го и во­ен­но­го на­зна­че­ния, в сред­ствах по­ра­же­ния и в бес­пи­лот­ной тех­ни­ке. Со­от­вет­ствен­но, и у нас эти на­прав­ле­ния раз­ви­ва­ют­ся. Также ак­тив­но раз­ви­ва­ют­ся ней­ро­се­те­вые тех­но­ло­гии и си­сте­мы пре­дик­тив­ной ди­а­гно­сти­ки, ис­поль­зу­е­мые для со­про­вож­де­ния авиа­ци­он­ных из­де­лий на этапе экс­плу­а­та­ции. Оцен­ка и пред­ска­за­ние со­сто­я­ния тех­ни­че­ских си­стем по ре­зуль­та­там по­сто­ян­но­го кон­тро­ля и из­ме­ре­ния неко­то­ро­го на­бо­ра их па­ра­мет­ров – за­да­ча во мно­гом ста­ти­сти­че­ская, ос­но­ван­ная на ана­ли­зе боль­ших дан­ных, и по­это­му также не тре­бу­ю­щая каких-​либо ве­ри­фи­ци­ро­ван­ных рас­суж­де­ний.

– А какая си­ту­а­ция с си­сте­ма­ми при­ня­тия ре­ше­ний?

– На­уч­ный задел боль­шой, про­ве­де­на тех­но­ло­ги­че­ская под­го­тов­ка. Она есть и за ру­бе­жом, и у нас – мы ведем очень ин­те­рес­ные ра­бо­ты в этом на­прав­ле­нии. Но пока не будут опре­де­ле­ны необ­хо­ди­мые ре­гла­мен­ты, фи­наль­но­го внед­ре­ния на граж­дан­ский борт си­стем, ос­но­ван­ных на ма­шин­ном обу­че­нии, там, где это свя­за­но с при­ня­ти­ем ре­ше­ния, на­вер­ное, быть не может.

Кто Что в ка­бине?

– О каких си­сте­мах при­ня­тия ре­ше­ний идет речь?

– В Го­с­НИ­И­АС ве­дет­ся боль­шой цикл работ по ин­тел­лек­ту­а­ли­за­ции борта граж­дан­ской авиа­ции, вы­пол­ня­е­мых по за­ка­зу НИЦ им. Н. Е. Жу­ков­ско­го. Вот, на­при­мер, про­ект сверх­зву­ко­во­го граж­дан­ско­го са­мо­ле­та. Пла­ни­ру­ет­ся, что у него будет «тем­ная ка­би­на», то есть, ка­би­на без остек­ле­ния. Это как раз можно сде­лать, ис­поль­зуя тех­ни­че­ское зре­ние и син­те­зи­ро­ван­ное ви­де­ние. Мы много лет раз­ви­ва­ем это на­прав­ле­ние: улуч­шен­ное, син­те­зи­ро­ван­ное, ком­би­ни­ро­ван­ное ви­де­ние. Внут­ри ка­би­ны без остек­ле­ния об­ста­нов­ку лет­чи­ку необ­хо­ди­мо пе­ре­дать за счет мо­ни­то­ров и дру­гих средств ви­зу­а­ли­за­ции. В ос­нов­ном мы го­во­рим о таких эта­пах, как взлет и по­сад­ка. В этой части при­ме­ня­ют­ся тех­но­ло­гии ИИ. Также со­зда­ют­ся вир­ту­аль­ные по­мощ­ни­ки – ин­тел­лек­ту­аль­ные си­сте­мы, ко­то­рые долж­ны по­мо­гать в раз­лич­ных, в ос­нов­ном нештат­ных ре­жи­мах воз­мож­но­го функ­ци­о­ни­ро­ва­ния. Ра­бо­ты здесь идут по раз­ным на­прав­ле­ни­ям. В пер­спек­тив­ной граж­дан­ской авиа­ции речь идет, преж­де всего, об од­но­член­ном эки­па­же. Вме­сте с кол­ле­га­ми мы ак­тив­но ра­бо­та­ем над со­зда­ни­ем «вир­ту­аль­но­го» вто­ро­го пи­ло­та. Рас­смат­ри­ва­ет­ся и воз­мож­ность со­зда­ния «вир­ту­аль­но­го» пер­во­го пи­ло­та. Бес­пи­лот­ные пас­са­жир­ские са­мо­ле­ты – это дело очень да­ле­ко­го бу­ду­ще­го, по­сколь­ку в мире пока к ним никто не готов. Тем не менее, в на­уч­ном плане мы про­во­дим и такие ис­сле­до­ва­ния.

– Каким об­ра­зом вир­ту­аль­ный пилот может вы­пол­нять функ­ции вто­ро­го члена эки­па­жа?

– На се­го­дня вто­рой пилот в зна­чи­тель­ной сте­пе­ни под­стра­хо­вы­ва­ет ко­ман­ди­ра эки­па­жа. У него есть ряд соб­ствен­ных вспо­мо­га­тель­ных и кон­троль­ных функ­ций, но в ос­нов­ном он все-​таки за­ни­ма­ет­ся под­стра­хов­кой, за­ме­ной в раз­лич­ных си­ту­а­ци­ях. В штат­ном ре­жи­ме са­мо­ле­ты и так до­ста­точ­но силь­но ав­то­ма­ти­зи­ро­ва­ны. По­это­му мы го­во­рим все-​таки о кри­ти­че­ских эта­пах: заход на по­сад­ку, по­сад­ка, ма­нев­ри­ро­ва­ние, пе­ре­стро­е­ние, свя­зан­ное с по­год­ны­ми усло­ви­я­ми, с необ­хо­ди­мо­стью из­ме­не­ния марш­ру­та, вне­штат­ные си­ту­а­ции, в том числе от­ка­зы. В этих слу­ча­ях вир­ту­аль­ный вто­рой пилот дол­жен мак­си­маль­но под­дер­жать ра­бо­ту пер­во­го пи­ло­та. Но при­ня­тие ре­ше­ния пока все равно за че­ло­ве­ком.

Фото: Го­с­НИ­И­АС

Фото: Го­с­НИ­И­АС

Ин­фор­ма­ция от дат­чи­ков
несколь­ких диа­па­зо­нов — ви­ди­мый
диа­па­зон (0,4–0,9 мкм), ближ­ний
ин­фра­крас­ный диа­па­зон (0,9–1,7 мкм),
даль­ний ин­фра­крас­ный диа­па­зон
(8–14 мкм) — и мно­гос­пек­траль­ное
ком­плек­си­ро­ван­ное изоб­ра­же­ние

Марш­рут по­стро­ен

– Вер­нем­ся к тех­ни­че­ско­му зре­нию, какие ис­поль­зу­ют­ся ней­ро­се­те­вые ал­го­рит­мы?

– В си­сте­мах улуч­шен­но­го ви­де­ния есть несколь­ко задач, где можно под­клю­чать ней­ро­се­ти. Пер­вая за­да­ча – объ­еди­нить ин­фор­ма­цию от дат­чи­ков несколь­ких диа­па­зо­нов. До­пу­стим, у нас есть три диа­па­зо­на: ТВ, ин­фра­крас­ный ближ­ний (БЛИК) и ИК даль­ний. Это три раз­ные кар­тин­ки. В ИК-​изображениях часто бы­ва­ют пе­ре­вер­ну­тые кон­тра­сты. То есть, на­при­мер, че­ло­век ожи­да­ет уви­деть ас­фаль­то­вую до­ро­гу – тем­ную, а за­сне­жен­ную обо­чи­ну – свет­лую (как в ТВ), но в ИК по­лу­ча­ет­ся на­обо­рот – до­ро­га на­гре­лась, она свет­лая, а во­круг все тем­ное. Ин­фор­ма­цию от трех ис­точ­ни­ков нужно сов­ме­стить так, чтобы для че­ло­ве­ка изоб­ра­же­ние было мак­си­маль­но ком­форт­ным и ин­фор­ма­тив­ным, чтобы он уви­дел все важ­ное. Это за­да­ча ком­плек­си­ро­ва­ния изоб­ра­же­ний. Она может ре­шать­ся и без ней­ро­се­тей, но сей­час луч­ши­ми яв­ля­ют­ся ней­ро­се­те­вые ре­ше­ния. Вто­рая за­да­ча – ком­би­ни­ро­ван­ное ви­де­ние, когда улуч­шен­ное ре­аль­ное изоб­ра­же­ние до­пол­ня­ет­ся син­те­зи­ро­ван­ной гра­фи­кой, в том числе, по ре­зуль­та­там ав­то­ма­ти­че­ско­го ана­ли­за на­блю­да­е­мой сцены. Здесь может быть ре­а­ли­зо­ва­но ав­то­ма­ти­че­ское об­на­ру­же­ние эле­мен­тов взлетно-​посадочной по­ло­сы и воз­мож­ных пре­пят­ствий, рас­по­зна­ва­ние на­блю­да­е­мых объ­ек­тов в зоне по­сад­ки, на этапе ру­ле­ния.

– Что-​то вроде ав­то­ма­ти­че­ской пар­ков­ки?

– Да, на­по­ми­на­ет си­сте­мы по­мо­щи во­ди­те­лю в со­вре­мен­ных ав­то­мо­би­лях. В нашем ин­сти­ту­те раз­ра­ба­ты­ва­ет­ся функ­ция «ав­то­ма­ти­че­ско­го ру­ле­ния». При этом мы об­на­ру­жи­ва­ем саму по­ло­су, кон­тро­ли­ру­ем по­ло­же­ние са­мо­ле­та от­но­си­тель­но по­ло­сы, опре­де­ля­ем конец, мар­ки­ров­ку по­ло­сы. Ве­дет­ся по­сто­ян­ный кон­троль всего, что воз­мож­но ав­то­ма­ти­че­ски про­ана­ли­зи­ро­вать на по­лу­ча­е­мом изоб­ра­же­нии. Ко­неч­но, важно учи­ты­вать, что си­сте­мы улуч­шен­но­го ви­де­ния яв­ля­ют­ся вспо­мо­га­тель­ны­ми, а не кри­ти­че­ски­ми. Они лишь по­вы­ша­ют ком­форт лет­чи­ка и немно­го по­вы­ша­ют без­опас­ность по­сад­ки. Од­на­ко их роль ста­но­вит­ся более важ­ной в слу­чае по­сад­ки на необо­ру­до­ван­ный аэро­дром. Кста­ти, если про­ек­ти­ро­вать ка­би­ну без остек­ле­ния (о чем мы го­во­ри­ли выше), то стан­дарт­ной си­сте­мы улуч­шен­но­го ви­де­ния будет недо­ста­точ­но. У стан­дарт­ных си­стем углы зре­ния 30-40 гра­ду­сов, чтобы смот­реть впе­ред, а при по­сад­ке и осо­бен­но ру­ле­нии без остек­ле­ния мы долж­ны по­ка­зать эки­па­жу более ши­ро­кую пер­спек­ти­ву. По­это­му в рам­ках про­ек­та сверх­зву­ко­во­го граж­дан­ско­го са­мо­ле­та раз­ра­ба­ты­ва­ет­ся спе­ци­аль­ная си­сте­ма внеш­не­го ви­де­ния: мы ста­вим ка­ме­ры так, чтобы об­ра­зо­ва­лась па­но­ра­ма, как будто че­ло­век видит через остек­ле­ние. Пока это толь­ко пер­вые раз­ра­бот­ки для пер­спек­тив­ных са­мо­ле­тов.

– Вы го­во­ри­ли, тех­ни­че­ское зре­ние за­дей­ству­ет­ся и в граж­дан­ском, и в во­ен­ном на­прав­ле­нии…

– На уровне раз­ра­бо­ток есть много ин­те­рес­ных ре­зуль­та­тов. Се­рий­но про­из­во­ди­мой оте­че­ствен­ной си­сте­мы улуч­шен­но­го и ком­би­ни­ро­ван­но­го ви­де­ния с ин­тел­лек­ту­аль­ны­ми ней­ро­се­те­вы­ми функ­ци­я­ми об­на­ру­же­ния, рас­по­зна­ва­ния и др. у нас пока нет. Если взять во­ен­ную сферу, то там ак­тив­но ис­поль­зу­ют­ся об­на­ру­же­ние, рас­по­зна­ва­ние целей, улуч­ше­ние изоб­ра­же­ний. Ин­тен­сив­ные ра­бо­ты идут в об­ла­сти бес­пи­лот­ной тех­ни­ки – как в обо­рон­ном, так и в граж­дан­ском сек­то­ре. Здесь самый важ­ный эле­мент – со­зда­ние си­сте­мы сбора дан­ных и до­обу­че­ния. По­то­му что ре­ше­ния на ос­но­ве ма­шин­но­го обу­че­ния от­ли­ча­ют­ся тем, что они могут до­обу­чать­ся в про­цес­се экс­плу­а­та­ции. Не нужно каж­дый раз за­но­во раз­ра­ба­ты­вать, за­кла­ды­вать на борт новое про­грамм­ное обес­пе­че­ние, про­во­дить ис­пы­та­ния, вы­пус­кать об­нов­лен­ную вер­сию из­де­лия – как в слу­чае с обыч­ным ал­го­рит­мом. Если у вас ней­ро­се­ти на борту, их можно до­обу­чить. Ко­неч­но, это обу­че­ние с учи­те­лем, по­это­му нужно со­би­рать дан­ные, и че­ло­век дол­жен их раз­ме­чать. Сей­час мы как раз раз­ра­ба­ты­ва­ем такие ком­плек­сы обучения-​дообучения, для неко­то­рых клас­сов задач они уже со­зда­ны и прак­ти­че­ски на­ча­ли экс­плу­а­ти­ро­вать­ся. Это и тех­ни­че­ское зре­ние, и ана­лиз сиг­на­лов. Скоро так будут ре­шать­ся и за­да­чи управ­ле­ния.

– А что на­счет обу­че­ния с под­креп­ле­ни­ем?

– Для задач управ­ле­ния – это как раз самый пер­спек­тив­ный метод ма­шин­но­го обу­че­ния. У нас хо­ро­ший задел по ре­ше­нию задач пла­ни­ро­ва­ния и управ­ле­ния. На­при­мер, сей­час мы ра­бо­та­ем по про­ек­ту НТИ (На­ци­о­наль­ная тех­но­ло­ги­че­ская ини­ци­а­ти­ва – И.Ж.), в рам­ках ко­то­ро­го участ­ву­ем в со­зда­нии про­то­ти­па пол­но­стью ней­ро­се­те­вой ав­то­ном­ной си­сте­мы управ­ле­ния для БПЛА. Это до­воль­но ам­би­ци­оз­ная за­да­ча. И здесь мы со­че­та­ем ме­то­ды обу­че­ния с учи­те­лем и обу­че­ния с под­креп­ле­ни­ем, без ко­то­ро­го не обой­тись, по­то­му что все си­ту­а­ции и сце­на­рии нештат­но­го функ­ци­о­ни­ро­ва­ния преду­смот­реть невоз­мож­но.

– К каким про­ек­там вы пла­ни­ру­е­те при­сту­пить в бли­жай­шее время?

– В сле­ду­ю­щем году мы на­де­ем­ся в ко­опе­ра­ции с кол­ле­га­ми из дру­гих ин­сти­ту­тов НИЦ им. Жу­ков­ско­го, а также, воз­мож­но, и с пред­при­я­ти­я­ми ОАК, за­нять­ся за­да­ча­ми ге­не­ра­тив­но­го ди­зай­на. Ла­бо­ра­то­рия ге­не­ра­тив­но­го ди­зай­на долж­на по­явить­ся в Цен­тре оп­ти­че­ской ави­о­ни­ки, ко­то­рый у нас стро­ит­ся в дан­ный мо­мент. Это очень пер­спек­тив­ное на­прав­ле­ние. В мире сей­час много ком­па­ний, ко­то­рые этим за­ни­ма­ют­ся. На­при­мер, не так давно в прес­се про­мельк­нул один за­ру­беж­ный стар­тап, утвер­жда­ю­щий, что раз­ра­бо­тан­ная им си­сте­ма уже спо­соб­на пол­но­стью ав­то­ма­ти­че­ски спро­ек­ти­ро­вать неболь­шой са­мо­лет под за­дан­ные тре­бо­ва­ния, вклю­чая кон­струк­цию пла­не­ра, кры­льев, под­бор ха­рак­те­ри­стик дви­га­те­ля и т.д. Ко­неч­но, это надо се­рьез­но про­ве­рять. Мы все-​таки ду­ма­ем пока про со­зда­ние более скром­ной плат­фор­мы ге­не­ра­тив­но­го ди­зай­на для авиа­ции, ко­то­рая по­мо­жет инженерам-​проектировщикам из пред­при­я­тий ОАК раз­ра­ба­ты­вать от­дель­ные ком­по­нен­ты и узлы, об­ла­да­ю­щие улуч­шен­ны­ми свой­ства­ми. До­пу­стим, стой­ка шасси, эле­мен­ты крыла, опе­ре­ния. Это за­да­чи, с ко­то­рых можно на­чать.

Фото: Го­с­НИ­И­АС

Об­на­ру­же­ние линии
раз­мет­ки взлетно-​
по­са­доч­ной по­ло­сы
си­сте­мой внеш­не­го
ви­де­ния

Код да Винчи

– Юрий Ва­лен­ти­но­вич, в своих ин­тер­вью вы часто на­зы­ва­е­те себя эн­ту­зи­а­стом ИИ, вы­сту­пая за его по­все­мест­ное внед­ре­ние. Но есть об­ла­сти, где во время этой ми­ро­вой гонки мы рис­ку­ем столк­нуть­ся, ска­жем так, с очень опас­ной ток­сич­но­стью…

– Я думаю, что это ис­кус­ствен­ная гонка. Ав­то­ма­ти­за­ция че­ло­ве­че­ских функ­ций –во­прос про­стой це­ле­со­об­раз­но­сти. Как лучше ко­пать: вруч­ную или экс­ка­ва­то­ром? За­ви­сит от за­да­чи. Если вам надо вы­ко­пать яму на участ­ке, то можно и вруч­ную. Если нужно вы­ко­пать канал дли­ной 1 км и глу­би­ной 50 м, то без стро­и­тель­ной тех­ни­ки не обой­тись. Точно такой же выбор вста­ет перед нами, когда име­ют­ся очень тру­до­ем­кие ин­тел­лек­ту­аль­ные за­да­чи, или же такие, ко­то­рые че­ло­век и вовсе не спо­со­бен ре­шить. На­при­мер, по­то­му что необ­хо­ди­мо опе­ри­ро­вать боль­шим мас­си­вом дан­ных, а у че­ло­ве­ка есть огра­ни­че­ния: по па­мя­ти, по ко­ли­че­ству зна­ний, по точ­но­сти, по ско­ро­сти по­ис­ка и об­ра­бот­ки ин­фор­ма­ции. Все очень про­сто: если где-​то эф­фек­тив­ней что-​то ав­то­ма­ти­зи­ро­вать, надо ав­то­ма­ти­зи­ро­вать. И не нужно во­об­ра­жать себе злоб­ный и ко­вар­ный ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект, ко­то­рый то ли всех нас скоро по­ра­бо­тит, то ли, как ми­ни­мум, оста­вит без ра­бо­ты. У ИИ нет же­ла­ний – это надо четко по­ни­мать. Даже когда го­во­рят про «силь­ный» ИИ, речь не идет о со­зда­нии ис­кус­ствен­ной лич­но­сти. ИИ сам по себе, по край­ней мере, в со­вре­мен­ном виде, ни­че­го не хочет. У него нет воли, он вполне управ­ля­ем. Да, это слож­ная, по­тен­ци­аль­но опас­ная и ток­сич­ная тех­но­ло­гия. Но мы мно­ги­ми та­ки­ми поль­зу­ем­ся: хи­ми­че­ское про­из­вод­ство, атом­ная энер­гия. Важно пра­виль­но оце­нить, чего здесь боль­ше – поль­зы или опас­но­сти. Как рас­по­ря­дить­ся тех­но­ло­ги­я­ми ИИ? Это будет ре­шать че­ло­ве­че­ство, с уче­том всех фак­то­ров. На мой взгляд, пока боль­ше поль­зы. В любом слу­чае надо разо­брать­ся, что еще можно от этой тех­но­ло­гии по­лу­чить. Ка­жет­ся, что можно по­лу­чить очень мно­гое, и прин­ци­пи­аль­но непре­одо­ли­мых огра­ни­че­ний почти не видно. Дру­гой во­прос, что, ны­неш­ний этап раз­ви­тия, ко­то­рый был свя­зан с экс­тен­сив­ным ро­стом раз­ме­ра ней­ро­се­тей и обу­ча­ю­щих вы­бо­рок для них, воз­мож­но, за­вер­ша­ет­ся. Мно­гие спе­ци­а­ли­сты го­во­рят о том, что в ка­че­ствен­ном плане эти тех­но­ло­гии вы­хо­дят «на по­лоч­ку». Воз­мож­но, это так, но может быть, и нет. Пока непо­нят­но, мы стоим на опре­де­лен­ной раз­вил­ке. Это пред­мет от­дель­но­го боль­шо­го раз­го­во­ра.

– Если бы вам пред­ло­жи­ли раз­ра­бо­тать немно­го неожи­дан­ную вещь – ава­тар для ИИ, как бы вы его изоб­ра­зи­ли?

– Я бы вы­брал порт­рет Лео­нар­до да Винчи. По­то­му что он уни­вер­са­лен и может все.

Вир­ту­аль­ный вто­рой пилот

Над за­ме­ной вто­ро­го пи­ло­та ис­кус­ствен­ным ин­тел­лек­том ак­тив­но ра­бо­та­ют де­сят­ки стран. Пе­ре­ход к од­но­член­но­му эки­па­жу поз­во­лит сни­зить сто­и­мость экс­плу­а­та­ции воз­душ­но­го судна, если не ре­шить, то сде­лать менее острой про­бле­му де­фи­ци­та лет­чи­ков, а управ­ле­ние граж­дан­ским лай­не­ром – более без­опас­ным, учи­ты­вая че­ло­ве­че­ский фак­тор в ста­ти­сти­ке авиа­про­ис­ше­ствий. По мне­нию мно­гих авиа­экс­пер­тов, внед­рить вир­ту­аль­но­го вто­ро­го пи­ло­та про­сто необ­хо­ди­мо в усло­ви­ях воз­рас­та­ю­щей ин­фор­ма­ци­он­ной на­груз­ки на эки­паж. Вме­сте с тем пред­сто­ит ре­шить еще много про­блем: как за­щи­тить­ся от воз­мож­ных ком­пью­тер­ных сбоев, что де­лать в слу­чае ки­бе­р­ата­ки или если един­ствен­ный пилот по каким-​то при­чи­нам по­те­ря­ет ра­бо­то­спо­соб­ность. Ак­тив­ная ра­бо­та про­дол­жа­ет­ся, во­прос толь­ко – кому удаст­ся пер­вым найти оп­ти­маль­ные ре­ше­ния.

Звезд­ные врата и Ки­тай­ские дра­ко­ны

Пол­т­рил­ли­о­на дол­ла­ров будет ин­ве­сти­ро­ва­но США в про­ект Stargate по раз­ви­тию ИИ, объ­еди­ня­ю­щий ве­ду­щие аме­ри­кан­ские IТ-​компании. Аст­ро­но­ми­че­скую сумму за счет част­ных средств пла­ни­ру­ет­ся по­тра­тить в бли­жай­шие че­ты­ре года. Речь идет о со­зда­нии необ­хо­ди­мой ин­фра­струк­ту­ры, преж­де всего – ги­гант­ских вы­чис­ли­тель­ных цен­тров для сле­ду­ю­ще­го по­ко­ле­ния ИИ. В ответ на «кос­ми­че­ские» ин­ве­сти­ции США (к при­ме­ру, общая сто­и­мость про­грам­мы вы­сад­ки че­ло­ве­ка на Луну «Ап­по­лон» оце­ни­ва­лась около $25,4 млрд, в се­го­дняш­них ценах чуть более $150 млрд) Китай объ­явил о новой го­су­дар­ствен­ной про­грам­ме – на раз­ви­тие ИИ будет вы­де­лен 1 трлн юаней (при­мер­но $138 млрд). Мас­штаб­ный про­ект также на­прав­лен на со­зда­ние ин­фра­струк­ту­ры: рас­ши­ре­ние дата-​центров, на­ра­щи­ва­ние мощ­но­стей уско­ри­те­лей, что под­дер­жит ки­тай­ских тех­но­ги­ган­тов.