Искусственный интеллект: научные разработки. Мнение математика и доктора наук о будущем ИИ — 21 ноября 2025 года

Искусственный интеллект уже прочно вошел в повседневную жизнь россиян. На дорогах работают современные камеры и светофоры, а обращения на портале госуслуг, в том числе региональных, обрабатываются с использованием компьютерных технологий. Какие исследования в области ИИ ведут российские ученые и как проходит этот процесс; насколько реалистично внедрение беспилотных автобусов в транспортную систему; когда может наступить «зима» искусственного интеллекта и что это может значить для человечества — об этом и многом другом наши коллеги из NN.RU поинтересовались у доктора физико-математических наук, директора Института информационных технологий, математики и механики, а также Исследовательского центра искусственного интеллекта ННГУ им. Н. И. Лобачевского Николая Золотых.

— Николай Юрьевич, над какими разработками в области ИИ работает ваш исследовательский центр?

— Наш Центр искусственного интеллекта — один из 13 созданных в стране. Мы сосредоточены на здравоохранении: разрабатываем прикладные системы ИИ для решения медицинских задач. Работа включает в себя выявление предикторов заболеваний, интеграцию технологий ИИ в носимую электронику и многое другое.

— То есть это связано с диагностикой?

— Да. Многие, вероятно, слышали о недавнем выпуске «умного кольца» одной из крупных российских компаний. Оно заменяет банковскую карту и измеряет фотоплетизмограмму (метод исследования сосудов, основанный на определении объема крови в капиллярах при просвечивании кожи красным и инфракрасным светом. — Прим. ред.). На основе получаемых данных можно судить о состоянии здоровья человека. В этом проекте часть алгоритмов разработали наши специалисты.

— Какие еще существуют разработки?

— У нас есть устройства, полностью созданные нами. Например, умный кардиорегистратор. Он крепится на грудь и фиксирует электрокардиограмму, такую, как на обычных кардиографах. Однако наш регистратор мобильный, легкий и незаметный. Устройство снимает ЭКГ в режиме реального времени, а ИИ определяет состояние человека в текущий момент. Таким образом, адекватно отслеживать здоровье становится гораздо проще.

— То есть преимущество устройства в том, что его могут использовать в повседневной жизни люди с сердечно-сосудистыми заболеваниями для самостоятельного мониторинга, если им требуется постоянное наблюдение за сердцем?

— Да, но не только пациенты. Он также нужен спортсменам и всем, кто заботится о своем здоровье. Проблемам, связанным с аритмией, важно уделять внимание, так как они могут проявляться редко, например, раз в год. Точные данные способны помочь врачу назначить наиболее эффективное лечение.

— А как обстоит дело с выявлением предрасположенности к заболеваниям?

— Они определяются с помощью анализа генетического материала и иной информации о пациенте. Предикторы заболеваний могут варьироваться — от рака до сердечно-сосудистых проблем. На основе диагнозов мы применяем большие лингвистические модели для предоставления рекомендаций. Проще говоря, ИИ анализирует данные и предлагает, на что обратить внимание.

— То есть это можно считать альтернативой для лаборантов?

— В настоящее время это помощник для врачей. Окончательные заключения по-прежнему выдаются только медиками, но система уже используется на практике, например, в одной из частных клиник в Москве.

— Многие российские клиники используют подобные разработки?

— В целом законодательство еще не готово для широкого применения ИИ в медицине. На данный момент это точечные решения. Но мы сотрудничаем с больницей № 5, которая сейчас тестирует наш умный кардиорегистратор. Один из первых вариантов использовался еще в 2020 году, когда было необходимо следить за состоянием пациентов, в том числе с сердечно-сосудистыми заболеваниями, во время пандемии коронавируса. Устройство позволяло минимизировать контакты, чтобы снизить риски распространения болезни.

— Устройство уже в производстве?

— Мы пока не производим их. В настоящее время все на стадии опытного образца, но планируем запустить продажи в 2026 году. Перед этим устройство необходимо зарегистрировать как медицинское изделие.

— Как организован рабочий процесс сотрудников, занимающихся данными разработками?

— У каждого по-своему. Например, ML-инженер, работающий в области машинного обучения, тренирует модели, выбирает архитектуру нейросетей и гиперпараметры. Обычно день исследователя начинается с изучения новых научных публикаций по своей тематике. Он обращает внимание на интересные результаты или взятые на себя задания. Некоторые идеи он может попробовать реализовать самостоятельно, а затем вернуться к своим задачам. После окончательного обучения нейросети, она передается на доработку специалисту, который программирует продукт.

— Если вернуться к общественному транспорту, частый вопрос — когда мы увидим беспилотный транспорт, насколько это осуществимо?

— Еще 15 лет назад было понятно, что технические аспекты внедрения беспилотного транспорта решаются. Тем не менее, на наших улицах до сих пор нет беспилотных автомобилей. Основные преграды — юридические и этические вопросы, пока они не будут разрешены, прогресс в этой области невозможен.

К 2035 году планируется, что порядка 90% трамваев Москвы будут работать на беспилотных технологиях. То есть законодательные и технические проблемы уже практически решены, определены регионы, где проводятся испытания.

— Как технически реализовать переход на беспилотный транспорт?

— Такие системы уже разрабатываются — вопрос заключается в количестве охвата и готовности жителей. Готовы ли они к этому? В СМИ бывают страшные истории о том, как беспилотный автомобиль стал причиной несчастного случая. Да, такие ситуации происходят. Но если сопоставить, сколько аварий случается по вине водителей, то можно увидеть, что ИИ управляет автомобилем намного надежнее.

— Каковы перспективы развития ИИ: что нас ждет в будущем?

— Трудно с уверенностью предсказать, что произойдет через 20–30 лет. Даже среди специалистов нет однозначного мнения. Некоторые считают, что вскоре наступит технологическая сингулярность, когда искусственный интеллект станет настолько мощным, что превзойдет человеческий и человечество останется позади, а контроль перейдет к компьютерам.

В любом случае, мы сейчас находимся в «лете» ИИ, и скоро, видимо, наступит «зима». Уже сейчас видны факторы, которые могут ограничить рост: например, сложности с элементной базой. Современные нейронные сети требуют огромного количества энергии как для обучения, так и для работы. Обучение может потребовать энергии, равной потреблению целого города. Понятно, что непрерывный рост размеров сетей не может быть бесконечным.

Кроме того, мы можем столкнуться с преградой, не понимая, куда двигаться дальше. Почему? Из-за отсутствия теории. Вдруг нейронные сети начнут вести себя неожиданно? Только вспомните, когда выпустили ChatGPT: в нем не закладывали функцию перевода текстов, а он решил это делать сам! Это действительно загадка. Напрашивается, что хорошая теоретическая база могла бы помочь. Если этого не удастся достичь, эта проблема может стать причиной «зимы».

— Когда эта «зима» может наступить?

— Никто не знает. Я полагаю, что это произойдет в период с 2035 по 2040 год. Но технологии, которые уже сейчас существуют, останутся с нами навсегда.

— Если все же наступит сингулярность, каким будет сценарий? Насколько реалистичны страхи о том, что ИИ может уничтожить человечество? Ждать ли апокалипсиса?

— Трудно дать умный ответ. Но представим на мгновение, что ИИ осознает свое превосходство над людьми. Он может либо игнорировать нас, либо обращаться с нами как с домашними животными, любя и заботясь. А возможно и нет. Люди могут сказать: «Почему роботы должны восставать? У человечества всегда есть кнопка отключения». Но проблема в том, что никто может и не нажать ее.

— Какова ваша личная цель в области ИИ?

— Лично мне важно понять, почему нейронные сети работают. Это до сих пор остается загадкой. ИИ — это область, где практика опередила теорию. Все еще недостаточно математических результатов, позволяющих утверждать: «Для этой задачи нужна такая архитектура нейросети». Их используют сложные математические инструменты, но в целом недостаток научной базы не позволяет понять, куда двигаться дальше.