Мы сейчас говорим о том, что ряд вещей у нас создается почти с нуля

Искусственный и роевой интеллект в РФ: состояние, перспективы и что делать для развития отрасли

Фрейхер Йозеф Фридрих Ракниц, О шахматисте лорда фон Кемпелена, Лейпциг, 1789 г.
Фрейхер Йозеф Фридрих Ракниц, О шахматисте лорда фон Кемпелена, Лейпциг, 1789 г.
Фрейхер Йозеф Фридрих Ракниц, О шахматисте лорда фон Кемпелена, Лейпциг, 1789 г.

Всё чаще в прессе появляется словосочетание «искусственный интеллект», и если раньше это было выражение, которое использовали исключительно специалисты, после того как словосочетание стало эксплуатироваться в маркетинге, то без упоминания ИИ на коробке товар уже не продастся. Мы решили задать ряд вопросов действительно специалисту в области ИИ: существует ли ИИ, или же это всё еще алгоритм?

Отдельно нас заинтересовала такая область ИИ, как роевой интеллект. Что это и какова история вопроса? Как осуществляется управление внутри группы? Имеется ли компонентная база для производства искусственного и роевого интеллекта в РФ? И что нужно сделать для того, чтобы продвинуть отрасль вперед.

ИА Красная Весна задало эти и другие вопросы кандидату технических наук, доценту Российского технологического университета РТУ МИРЭА Андрею Куликову.

ИА Красная Весна: Вы специалист в искусственном и роевом интеллекте, хотелось бы Вам задать вопрос, что такое на данный момент искусственный интеллект и его подвид — роевой интеллект.

Андрей Куликов: У меня к вам встречный вопрос. На сегодняшний момент, говоря об искусственном интеллекте, мы думаем и об искусственном интеллекте, и о глубоком интеллекте, либо глубоком обучении. Это иногда необходимо разделять. Например, для искусственного интеллекта нам необходимо ставить задачу распознавания чего-то, предсказания каких-то значений либо же классификации, если говорить в простом понимании.

Если нам ставить задачу классификации, предсказаний и значений из неизвестных параметров, то тогда мы, конечно же, должны говорить о глубоком обучении (Deep Learning). Если говорить о роевом или вообще групповом взаимодействии, здесь мы должны с вами его различать два разных видов. Есть взаимодействия коллаборативные, когда у нас взаимодействуют люди и роботы в рамках одного технологического процесса. Есть у нас история, когда у нас взаимодействуют группы роботов однотипных, и здесь мы будем говорить о гомогенном взаимодействии, и можем разделять гетерогенное взаимодействие, когда разнотипные роботы взаимодействуют между собой. И что нас из этого интересует?

ИА Красная Весна: Интересует роевой интеллект, его применение в военной и в гражданской сферах.

Куликов: Смотрите, разработки подобного вида идут давно. Давайте мы сконцентрируемся на открытых вещах. В связи с этим приведем пример — это взаимодействие групп беспилотных летательных аппаратов. Тут надо сказать, что достаточно давно институт МФТИ проводит соревнования по взаимодействию групп беспилотных летательных аппаратов, и когда мы говорим о роевом взаимодействии, у нас есть ряд возможностей его реализации.

Есть имитация природных взаимодействий, иногда его связывают с муравьиными алгоритмами, иногда с взаимодействием рыб, где распределение задач происходит по такому принципу поиска и прокладыванию пути.

Изображение: (сс0)
Косяк калифорнийских анчоусов
Косяк калифорнийских анчоусов
анчоусовкалифорнийскихКосяк

Есть, кроме имитационных моделей, модели распределения задач в области теории игр, говоря о большой задаче, перед нами может быть исследователь или разработчик и стоит задача, робот ее должен: (а) понять, (б) распределить, (в) спланировать, как он ее будет решать, и (г) начать решать. Чтобы у него были возможности это решать, применяются разные виды алгоритмов или их комбинации.

Говоря о роевом взаимодействии, нет чего-то одного, есть совокупность, потому что задача, когда мы ее ставим перед робототехническим средством, она комплексна, он должен распознать эту задачу, классифицировать и спланировать, как он будет действовать, если он работает в автономном режиме, потому что есть полуавтоматический, автоматический и ручной режимы.

ИА Красная Весна: Полуавтоматический — это когда человек указывает цель, а робототехническое средство ее реализует?

Куликов: Да. Когда мы с вами говорим о ряде задач, нужно говорить, что у нас они могут распределяться по задачам мониторинга, доезда до цели. Мы можем автоматизировать какую-то часть технологического процесса, что нам проще. В ряде открытых разработок у нас автоматизирована задача возврата на точку запуска, чтобы не потерять беспилотник.

Дело в том, что у робототехнического средства есть актуаторы, которые позволяют нам совершать какие-то движения, действия, есть навигационная система, чаще всего они основаны на сумме комплектующих. Есть питание, может быть полезная нагрузка. И благодаря навигационной системе, он чуть-чуть запоминает, куда ему нужно отъехать, чтобы вернуться назад, в каком направлении. Либо где он в последний раз потерял сигнал, чтобы вернуться туда, где сигнал есть.

ИА Красная Весна: В каких областях она применяется?

Куликов: Вот я запустил в лесу квадрокоптер. Понятное дело, запуск я должен согласовать, мне разрешили, я его запустил. В лесу много деревьев. К примеру, некоторые БПЛА могут самостоятельно летать. Например, БПЛА фирмы DJI, чтобы им нормально управлять, надо собрать 4–7 спутников для его локализации и четкого управления сигналом. А если он их не собрал, он запоминает точку, где в последний раз был устойчивый сигнал и возвращается туда.

Если говорить об этой фирме, они начинают модернизировать свои беспилотные летательные аппараты, где кроме акселерометров, гироскопов для позиционирования, есть ультразвуковые дальномеры, чтобы точно определить, что впереди стена, если аппарат летит в автономном режиме. Потому что он же может возвращаться по кратчайшей траектории, а там могут быть препятствия, для этого он должен быть оснащен датчиками, которые будут говорить, что по такому маршруту лучше не возвращаться.

ИА Красная Весна: То есть, он уже строит какие-то карты?

Куликов: Да. Это тоже задача искусственного интеллекта по построению маршрута. Тут чаще всего используются графовые алгоритмы, потому что каждый кусочек мы определяем, как узел графа. Например, наши дороги Яндекс.навигатор определяет так: перекресток — узел, дорога — ребро.

ИА Красная Весна: Вы, наверное, видели роевые дроны компании ZALA. Что вы можете сказать, может быть, интересовались этой темой?

Куликов: На текущий момент с реализацией их управления я не знаком, по каким алгоритмам они работают — не знаю. Я надеюсь, что у них всё отлично работает.

Потому что у нас сейчас вопрос по коммуникации достаточно открытый в рамках специальной военной операции (СВО). И вопрос коммуникации между беспилотниками, между операторами, потому что есть средства радиоэлектронной борьбы (РЭБ). В связи с этим, когда мы говорим о роевом интеллекте или роевом взаимодействии, нужно понимать особенности их взаимодействия между собой, на основе каких принципов.

Если там обычный радиоканал, его могут глушить. Возможно, там какая-то шифровка есть, тогда это может быть очень дорого с точки зрения ресурсов создания этого сигнала на борту самого беспилотника, одной единицы. Оно может быть реализовано по-другому.

Изображение: Анна Новикова © ИА Красная Весна
Пчелы
Пчелы
Пчелы

В Италии лет 50 назад активно велись разработки гетерогенного взаимодействия робототехнических средств. Назывался проект Swarm Robots, и там для взаимодействия использовались специальные световые сигналы на борту, чтобы роботы понимали свои действия. Отмечу, что взаимодействие проходило в рамках закрытого помещения и там сигналу ничего не мешало, равно был альтернативный канал связи между друг другом, который позволял этим всем управлять.

Кроме этого, есть концепция, где роботы равноправны, а есть, где какая-то машина главнее, а остальные подчиненные. То же самое, что у муравьев, есть матки, есть муравьи-воины, есть муравьи-строители и так далее. Концепция взаимодействия между друг другом может меняться, но всё зависит от ее технической реализации.

Изображение: Цитата из х∕ф «Не стреляйте в белых лебедей». Реж. Родион Нахапетов. 1980. СССР
Муравейник
Муравейник
Муравейник

ИА Красная Весна: Может ли она быть реализована на лазерах?

Куликов: Если говорить о лазерах, нужно понимать, что робота под действием ветра не должно сильно трясти, чтобы попасть в детектор лазерного излучения. Велись разработки на основе водных беспилотных электрических аппаратов для взаимодействия с помощью аудиосигнала. Сейчас нет хороших стопроцентных решений, которые работают хорошо, данные разработки закрыты.

ИА Красная Весна: Вы видели ролики шоу дронов из Китая? Там есть общение между дронами или это просто записанная программа?

Куликов: Тут всё зависит от компании. Насколько мне известно, это делает компания Intel. В России это делает GeoScan. Так вот, моделируется поведение робота полностью. Робот — это конечная точка, которая должна пролететь по определенному алгоритму и долететь до определенной точки, повисеть там определенное время и улететь. Два года назад, когда я узнавал, взаимодействия между дронами у GeoScan не было, у Intel, по-моему, тоже.

Чтобы они работали как единый организм и между собой взаимодействовали — такого не было. На роликах видно, что их располагают на определенном безопасном отдалении друг от друга. Это связано и с погодными явлениями, и с системой стабилизации, чтобы их не снесло и они не повредили друг друга. Но, кроме этого, у них есть определенное время взлета и, если заметить, они как вода перетекают в общий рисунок. Нет такого, чтобы они все вместе поднялись и что-то сформировали, они перетекают, как вода. По тому, что я исследовал ранее, это была конечная точка, это не интеллект, а алгоритм.

И когда мы с вами говорим о световом шоу, чтобы они меняли цвет свечения, там использовался специальный аудиопротокол. Потому что там много каналов, и каждым каналом мы должны управлять.

ИА Красная Весна: Вы уже видели роботы-доставщики от «Яндекса», автомобили с автопилотом, некоторые уже используются в быту. Что это сейчас? Это алгоритмы или все-таки какое-то подобие интеллекта?

Куликов: Тут надо говорить, что это больше про подобие интеллекта, чем всё остальное, это всё вписано в определенную экономику и в определенные юридические риски. Поэтому полностью лишать его оператора сложно. Есть какой-то администратор, который курирует роботов, потому что у них может быть точка или препятствие, где робот не понимает, как проехать или еще что-то, тогда его нужно подхватить. Если говорить о роботе «Яндекса», который застрял, его могут подтолкнуть прохожие.

С точки зрения реализации, у нас есть блок навигации, чаще всего это лидар, который получает облако точек. Причем чаще всего лидар, который расположен, может брать полноту информации с разных частей. Например, у беспилотных машин «Яндекса», если вы видели, лидары сверху, по бокам. Важно понимать, если мы говорим о беспилотном аппарате автомобиля, то нам необходимо понимать текстуру, потому что нам нужно понять, что такое человек на дороге, а что является картинкой человека, как перемещается, анализ облака точек, анализ этих текстур.

Внутри стоит высокопрецизионный акселерометр, гироскоп, чтобы оценивать местоположение, GPS, хотя сейчас с GPS у «Яндекса» проблемы в Москве. Они много учат автопилот, чтобы отработать все возможные сценарии, поэтому оператор всегда сидит рядом в этой машине.

Изображение: Иван Лазебный © ИА Красная Весна
Яндекс (Yandex). Self-Driving Car. Авто Беспилотный автомобиль «Яндекс»
Яндекс (Yandex). Self-Driving Car. Авто Беспилотный автомобиль «Яндекс»
«Яндекс»автомобильБеспилотныйАвтоSelf-Driving Car.(Yandex).Яндекс

Кроме этого, Сбербанк начал тестировать автономные грузовики, нанимаются люди, причем люди с опытом, чтобы они могли потом разработчикам подсказывать, что нужно лучше отработать.

Ярким примером может служить автопилот Tesla, который недавно обновили. Раньше он мог резко нажать по тормозам при виде светофора, когда тот начал мигать. Мы с вами понимаем, что иногда проще проехать на желтый, нежели резко тормозить, потому что машина сзади может врезаться из-за резкого торможения. А сейчас, как я заметил, на ряде роликов автопилоты Tesla начинают проезжать на желтый свет светофора.

ИА Красная Весна: Сделаю уточнение, в России в новой редакции правил запрещено проезжать перекресток на желтый свет светофора. В России зеленый мигающий — это новый желтый получается, а желтый — уже красный, и на желтый свет запрещен проезд, и за это могут лишать прав. Но кого? Автопилот?

Куликов: Понятное дело, что мы с вами так не нарушаем. Это яркий пример того, что появилась концепция наработанных житейских алгоритмов… И понимаем, что иногда лучше не создавать аварийную ситуацию. Есть ряд вещей, где мы можем их по-другому решить. Для этого нужно обучение с учителем, которое как раз говорит о том, как лучше повести себя в этой ситуации.

Есть задача для искусственного интеллекта определить, как лучше себя повести или как лучше сделать, решается просто. А есть задача, когда это решается сверхсложно, потому что это зависит от большого количества информации. Проанализировать картинку, проанализировать ее местоположение, позиционирование на полосе — это очень-очень-очень большое количество информации, которое нужно проанализировать единым моментом. Поэтому у нас есть ограничение беспилотника по скорости, чтобы он мог совершить маневр и всё это успеть проанализировать.

ИА Красная Весна: Судя по роликам, сейчас больше всего применяют разного рода беспилотники в зоне СВО: наземные дроны, водные, подводные, чего только уже нет. Для производства используются достаточно серьезные компоненты и высокопрецизионные элементы. Хотел бы узнать у вас, насколько мы зависимы от элементной базы, и что у нас есть для производства дронов? Потому что сборка — это одно, но мы, наверное, сильнее зависимы от элементной базы?

Куликов: Поскольку приходится читать много-много-много разных новостей, когда мы говорим с вами о роботах, которые применяются, опять же, они могут управляться полностью искусственно и стоимость их оставления на месте сильно дешевле, чем проектировать что-то сверх инновационное умное. Поэтому ему могут задать какой-то алгоритм, он туда доедет и встанет — это одна вещь. И для этого у нас, в принципе, большая часть вещей есть.

Взять тот же микроконтроллер «Амур», на нем мы можем сделать подобное. В принципе, если мы очень сильно захотим и проявим волю и силу, мы можем сделать что-то полуавтоматическое на этой вещи. Опять же, как у нас будет защищен радиоканал, или что мы придумаем для того, чтобы радиоканал позволял нам работать в высоконагруженном эфире, при использовании средств РЭБ, блокировки GPS-сигнала.

Чтобы говорить о полностью автоматическом, мне просто неизвестно, что разрабатывается в электронике для того, чтобы нам реализовывать полностью автономных роботов для этих задач на отечественном оборудовании.

Есть какие-то новости о том, что умельцы пытаются реализовать распознавание лиц людей. Но это все равно делают какие-то умельцы, и на текущий момент для широкого круга разработчиков — это достаточно сложный аспект. Потому что, когда мы с вами говорим о разработке, важно, чтобы была достаточно комфортная среда, ориентированная на разработчика, чтобы ему не нужно было дорабатывать какой-то интерфейс, чтобы это легко загружалось на микроконтроллер без каких-то сложностей, чтобы библиотеки были доступны для того, чтобы управляться именно с этим микроконтроллером. Доступ к открытым библиотекам, комьюнити, сообщество для того, чтобы оно могло вместе создавать и генерировать какие-то проекты.

Поскольку большая часть данных разработок была изначально ориентирована на сегменты оборонной промышленности, то для большого числа энтузиастов, которые могли бы генерировать и создавать сообщество для быстрого решения проблемы интерфейсов, работы с этим интерфейсом, создания доступных библиотек, я думаю, что только сейчас появятся какие-то интересные решения, которые бы позволили решать задачи искусственного интеллекта с помощью отечественной элементной базы и отечественного оборудования.

На текущий момент создать искусственный интеллект с помощью отечественного оборудования по распознаванию, детекции изображений, построению маршрутов, все-таки сложно, это будет какая-то спарка: робот получает данные, отсылает их на компьютер, на компьютере производится просчет, и потом уже роботу загружается то, что ему нужно делать.

ИА Красная Весна: Вы выступаете за то, чтобы какой-то открытый интерфейс был создан для того, чтобы отдать эту работу энтузиастам, или у нас этого не существует и всё закрыто? Или может быть выделить какой-то такой открытый уровень?

Куликов: Тут история про компании, которые создавали подобного рода вещи, они начинали не за год, все-таки рынок сформировал потребность, и рынок военного гособоронзаказа сформировал задачи на создание радиационно-стойких микроконтроллеров, и под это разрабатывалось большое количество отечественного оборудования, линейки были не настолько широкие, были не специализированы под массовое изготовление.

Нужно создавать какие-то более простые решения, которые позволили бы создать сообщество радиолюбителей, изобретателей, которые могли бы на основе открытых решений создавать большое количество проектов, и оно бы подсказывало разработчикам, как сделать среду разработки под этот микроконтроллер более дружественным к пользователям-разработчикам, как сделать библиотеку по-другому. Потому что на текущий момент количество пользователей этих решений ограничено определенной сферой.

И в связи с этим, если такие пользователи дают обратную связь разработчикам — это здорово. Пользователи будут выступать как тестировщики, говоря, что вот это не работает, это не работает, это было бы круто сделать так. Я не говорю, чтобы что-то открыть, есть специальные задачи, которые не могут быть открыты.

Мы сейчас говорим о том, что ряд вещей у нас создается почти с нуля. Вот появился «Амур», отладочные платы под него, появилась Repka Pi. Но есть Raspberry Pi — открытый одноплатный компьютер, у него есть конкуренты BeagleBone, Orange Pi, Rock Pi и еще другие конкуренты. Что отличает Raspberry Pi от других? Удобство использования. То есть я взял флешку, SD-карту, записал на нее образ, засунул, работает.

А что отличает их от других конкурентов? Например, для Orange Pi или других аналогов очень долго искать нужный рабочий образ. И у Orange Pi будет меньше сообщество, потому что на Raspberry Pi всё сразу заработало и у меня один из этапов уже прошел, я пошел дальше разрабатывать. Понятное дело, что Raspberry Pi — это еще родоначальники одноплатных компьютеров для самостоятельных проектов.

Изображение: (cc) Gareth Halfacree
Микрокомпьютер Raspberry Pi 3B
Микрокомпьютер Raspberry Pi 3B
3BPiRaspberryМикрокомпьютер

Будет здорово, если у нас будет налажено производство своих процессоров и создание операционных систем под них. Тоже дружественных, тоже будет здорово. Тогда у нас будет больше каких-то решений в области искусственного интеллекта. На чем мы можем делать искусственный интеллект? В основном на Python. А какие библиотеки мы там используем? Чаще всего связку OpenСV (библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом — прим. ИА Красная Весна) и еще чего-то, если мы говорим о каких-то графических вещах. На текущий момент они открыты, будут ли их закрывать, пока неизвестно, вроде бы они работают по философии open-source, но для них всё равно нужны мощности.

ИА Красная Весна: Open-source показал себя не с лучшей стороны. Напомню, разработчики Linux отклонили патч для операционной системы от российской «Байкал Электроникс». Причем в сообществе Linux большое количество пользователей из РФ.

Как начиналась история роевого интеллекта в России и какое будущее вы предполагаете?

Куликов: Родоначальником группового взаимодействия у нас считается академик Игорь Анатольевич Каляев. Он заложил основы, которые я вам рассказывал, я опираюсь на его труды и мысли.

Куда оно идет? Всё зависит от того, какие будут ставиться НИРы (научно-исследовательские разработки — прим. ИА Красная Весна). Увидит ли бизнес пользу от использования робототехнических средств?

Недавно президент поставил задачу оптимизации и повышения производительности, и, возможно, робототехнические средства будут с большими темпами внедряться в ряд сфер. Некоторые вещи сложно решить только одним многофункциональным роботом, иногда это проще сделать простым роботом, которых много.

Всё зависит от того, увидит ли в этом надобность бизнес. Потому что то, что мы сейчас с вами видим, — достаточно сложные системы в штучных экземплярах. Их изготовление дорого, затраты на научные исследования по созданию подобных систем велики. Если потом бизнесу понадобится, чтобы эти системы работали в группе, тогда исследования будут активизированы и активно использоваться. Всё зависит от надобности приложений: что в зоне СВО, что для решения гражданских или окологражданских задач.

ИА Красная Весна: Несколько философский вопрос, что будет с человеком при полной автоматизации в будущем, где всё производить смогут роботы?

Куликов: Всё зависит от разработчиков, например, есть Tesla, беспилотники которой активно используются. Есть ряд инцидентов в рамках причинения вреда здоровью беспилотниками. Кто виноват? Человек, который его использовал, который продал, который разработал? От этого будет зависеть степень автономности. Если делать специализированные места для их использования, где точность их работы будет максимальна, а территория использования будет безопасна для человека, тогда они будут внедряться усиленными темпами.

Я уверен, что мы придумаем, чем себя занять, станки же кто-то придумал, но появились новые сферы, в которых потом станки стали создаваться всё тяжелее и тяжелее, будет какой-то новый виток в производительности и откроются дополнительные сферы, значит, начнут что-то придумывать.

При вытеснении роботами людей с рабочих мест, все займутся хозяйством, потом там тоже будут роботы, все начнут заниматься исследованиями, какой-то вот умственной и разумной деятельностью.

ИА Красная Весна: Для того, чтобы человек занимался такой деятельностью, его надо готовить.

Куликов: Это зависит и от человека тоже, если мы говорим о философских вопросах, вопрос выживания также зависит от человека.