Me topé con él, ordenando aplicaciones para el acelerador de proyectos de IA " Archipiélago 20.35 ". Y había una sensación de que o algo genial pasó desapercibido, aunque todavía en la forma inicial de desarrollo, o es algo incomprensible, que luego se "caerá" por sí solo.
En cualquier caso, el puesto me permite sacar contactos de la aplicación, chatear y escribir aquí lo que pasó al final. En resumen, esto no es un reconocimiento de etiquetas por parte de una red neuronal o Malevich Gzhel. Aquí todo es más complicado. Y, por supuesto, vender esos productos también es difícil.
La interlocutora es Galina Pastukhova, matemática, subdirectora de ciencia e innovación de la Escuela Académica de TI de la PSU y jefa del departamento de programación de PSS Corporation, quien simultáneamente gestiona el desarrollo del sistema y participa en la creación de su arquitectura.
- Declaras que todos los inventos potenciales se pueden encontrar con tu diseño de Awtor. Qué significa eso?
- Cualquier objeto y cualquier invención es un conjunto de cantidades físicas. Y algunos de ellos se oponen entre sí. Por ejemplo, el peso y la capacidad de la batería. Por ejemplo, cuanto más vuela el dron y más se levanta, más pesada debe tener la batería. Recientemente, la humanidad ha estado siguiendo el camino de detectar y eliminar estas contradicciones. La mayoría de los inventos se encuentran en la intersección de la superación de contradicciones.
Tomamos la base soviética de patentes de 1963-1989, la procesamos y la entregamos a la red neuronal. El objetivo era identificar cómo las propiedades físicas clave de las cosas inventadas cambian con el tiempo. Si se definen las propiedades y se establece su secuencia, entonces el desarrollo posterior del tema procederá en un cierto orden y en ciertas cantidades físicas.No importa qué tipo de objeto sea: una cuchara, una bicicleta o una tubería.
La ideología de Awtor
Hemos atrapado esta espiral evolutiva. Podemos predecir cómo un objeto, que consta de ciertos elementos, que se caracterizan por ciertas cantidades físicas, cambiará en el futuro. En este caso, no es necesario que cada paso corresponda a una invención real, la aparición de una nueva versión del objeto. La humanidad puede fácilmente saltar sobre algunos pasos, algunas decisiones pueden resultar económicamente inconvenientes.
- ¿Qué piensan sobre eso?
- Sí, el problema de la desconfianza ... es cósmico. Por lo tanto, decidimos no hacer declaraciones fuertes en varios medios a la vez, sino ir primero a nuestras empresas de Perm. Tenemos muchas industrias de gran intensidad científica en la región. Y todas las opciones que decidieron con la ayuda de nuestro sistema, las comenzamos a recopilar en nuestro sitio web .
Por ejemplo, hubo un caso con la planta mecánica de Chelyabinsk. Tienen un problema con el movimiento dentro de cierto mecanismo: interfiere la viscosidad.
Vinieron y dijeron: "Hemos oído hablar de su sistema, pero nos parece que está mintiendo, esto es imposible".Nos sentamos juntos en la computadora, manejamos los datos iniciales. La computadora da 17 pasos del desarrollo de un objeto en una secuencia determinada. Resultó que la empresa está en el cuarto, y los tres anteriores, estaban en el mismo orden.
Pero también existe ese momento. El sistema dice en la salida: cambie la densidad, cambie el momento dipolar. Esto no es muy informativo; me gustaría ver una respuesta compleja, incluidos rangos específicos de valores, ejemplos de implementación. Nuestra solución se ajustó inicialmente a la física, pero las empresas tienen muchos desafíos y un nivel químico. Por lo tanto, ahora estamos construyendo la base de conocimientos en esta área.
- Es decir, en esencia, ¿la máquina encuentra qué contradicciones se encuentran en el corazón de la barrera tecnológica existente y muestra formas de sortearla?
- El análisis de las contradicciones es una parte importante. Incluso creamos nuestra propia clasificación. Hay contradicciones puramente físicas que provienen de la fórmula. El ejemplo más simple: el tiempo es igual a la distancia dividida por la velocidad. Oh, eso significa que el tiempo y la velocidad están en proporción inversa: cuanto más uno es, el otro es menos. Ésta es una contradicción del primer tipo.
La fuente de datos para el entrenamiento de la red neuronal es la base de patentes del Instituto Federal de Propiedad Industrial (FIPS)
El siguiente tipo de contradicciones son los sistemas más complejos, donde una fórmula está mediada en la segunda, tercera, cuarta. Y cuando los expandes, miras los bordes izquierdo y derecho, encuentras contradicciones del segundo tipo. Como ejemplo, daré la concentración de masa, que se puede expandir en el producto de la densidad lineal () y unidades por metro: ... Como resultado, vemos que es inversamente proporcional a la longitud.
Finalmente, llegamos a la tercera contradicción, donde se agregan factores socioeconómicos. Por ejemplo, ¿cómo es que un KamAZ deportivo es un automóvil confiable, que gana de año en año en competiciones y muy inconveniente? Solo los hombres rusos se acostumbraron a conducirlo.
¿O por qué a todos los cazadores les encanta montar en "pan"? Por alguna razón, nadie se ha mudado a Lexus, todos están montando "panes", teniendo en cuenta la intransitabilidad del territorio de Perm. ¿Por qué? Aquí hay confiabilidad y facilidad de mantenimiento, y si algo se cae, no es una lástima: cambiaremos, cortaremos, atornillaremos, soldaremos, etc. Esto es algo interesante, difícil de formalizar, pero también hay que tenerlo en cuenta.
- ¿Qué usó como problemas de prueba para su sistema? ¿Cómo se organizó todo el mundo?
- Nuestro modelo experimental era una jeringa, fue él a quien comenzamos a desmontar funcionalmente. Establecimos un objetivo: aumentar la velocidad de administración de los medicamentos. Y las respuestas del sistema se utilizaron para rastrear si nuestros desarrollos iban en la dirección correcta. En cierto momento, a la máquina se le ocurrió una propuesta interesante para una aguja: no hacer un orificio de salida en ella, sino diez. Como persona, entiendo que no es rentable, según las ideas actuales sobre la jeringa. Pero la solución en sí es única. Y el coche lo delató.
Entre las respuestas se encontraba una propuesta para cambiar la composición química de la aguja. Pero esta solución ya existe: existen microagujas de hielo. El hielo, por supuesto, no proviene del agua, sino de una sustancia adecuada con un medicamento que se puede congelar. Lo metió en súper seguro y lo dejó. La droga se derritió y todo se resolvió.
“Toda esta historia con diez hoyos es un poco como un sistema de riego.
- Este es un buen ejemplo de isomorfismo funcional. Desde un punto de vista funcional, en términos de un conjunto de características físicas clave, la jeringa y el sistema de riego pueden considerarse una esencia. Pero al mismo tiempo, una gran cantidad de orificios en el sistema de riego es la norma, y en la jeringa todavía parece ser algo inusual. El objetivo de nuestro programa es decir que es posible. Y, como resultó más tarde, tales soluciones existen en principio, aunque se utilizan para fines ligeramente diferentes.
Jeringa
multiinyector de mesoterapia de 5 agujas : ¿qué otros desafíos puede resolver Awtor? ¿Puede dar un ejemplo de cuándo se utilizó en la práctica el resultado producido por el sistema?
- Una de las solicitudes provino del sindicato de la industria de NTI "NeuroNet". Hubo un problema con los sensores no invasivos para la cabeza: transmisión de señal deficiente, interferencia salvaje. Ingresamos los datos iniciales, miramos los resultados.
Y entre otras respuestas primitivas (como un agujero en el cráneo), la máquina sugirió cambiar la temperatura. Simplemente caliente los sensores para acercarlos a la temperatura del cuero cabelludo.Cuando comenzó a implementarse esta opción, resultó que cuando los sensores se calentaron, la cabeza comenzó a sudar. Y el sudor se convirtió en un excelente medio de transmisión de señal, mejoró aún más el efecto de calentamiento.
Por cierto, el 21 de marzo de 2019, cuando terminamos de trabajar en el módulo de patentes, nuestro sistema envió una solicitud de patente a FIPS. Ella fue aceptada. Y somos los primeros en el mundo.Está claro que estábamos desplegados allí, porque solo una persona puede solicitar una patente, ya que el proceso de invención es una actividad humana. Pero hemos creado un precedente.
Y luego comenzamos a discutir, ¿quién es el autor aquí? Crearon toda una clasificación: como si hubiera centauros de primer nivel, segundo y tercero.
Los centauros de nivel 1 son aquellos que ingresan datos en la red neuronal. Luego los que lo interpretan. En general, pronto completaremos un video sobre esto y lo publicaremos en nuestro canal de YouTube.
- Cuéntanos sobre el relleno de Awtor: ¿qué es la arquitectura y el aparato matemático, en qué idioma está escrito?
- Awtor es desarrollado por mi equipo, soy el líder científico y director técnico del proyecto. Se basa en las redes neuronales de Kohonen y nuestro conocimiento, un algoritmo para configurarlas y entrenarlas. El programa está escrito en Python y es un monolito típico. Colocado en un lugar de trabajo específico, protegido con una llave HASP. Funciona en Windows como una aplicación ligera normal (el kit de distribución de la versión actual es de 40 MB), sin requisitos especiales de hardware. Todavía no estamos considerando la arquitectura de la nube, principalmente debido a los riesgos de seguridad de la información.
- ¿Y cómo es el proceso de trabajar con el sistema?
- La interfaz es muy sencilla. En el campo "Asunto", ingrese el tema que necesita mejorar. Por ejemplo, necesitamos mejorar la bomba para poder levantar el aceite espesado a bajas temperaturas de los campos. Entonces, conducimos en la "Bomba".
En la siguiente etapa, el sistema nos pide que marquemos varias cantidades físicas que son fundamentales en este tema. Observamos la densidad, la masa molar, lo que sea.
Luego, en el campo "Lo que no conviene" ingrese "Viscosidad". Empezamos a ganar, el sistema nos indica opciones, dice que hay cuatro tipos de viscosidad: dinámica, cinemática, etc. Seleccione "Viscosidad dinámica" y presione el botón "Ejecutar".
El sistema procede a refinar los parámetros clave. Es necesario indicar qué es: un fenómeno, un proceso o una cantidad. El clasificador funciona según el grado de entropía: qué tan bien conoce el usuario esta característica del objeto. Si no se sabe nada, seleccione "Fenómeno". Si se sabe algo - "Proceso", y si hay datos exactos - "Valor".
El programa realiza un cálculo y muestra en el campo correspondiente una secuencia de parámetros físicos del objeto, con la ayuda de la cual es posible resolver una contradicción técnica especificada por el usuario.
"Reductor" - un conjunto de cantidades físicas, y en el campo "Resultado" - opciones de respuesta, organizadas en marcadores con secciones de física.
Digamos que la máquina produjo una cadena de 18 respuestas. Es razonable devolver esta ola de respuestas a la máquina nuevamente. Si antes marcamos cinco cantidades físicas, ahora marcaremos diez, sumando las que están en la respuesta de la máquina. De repente, nos dará una respuesta más apropiada en la siguiente iteración. Porque realmente hay muchas respuestas, y en ellas se puede ver cómo se vuelven más complicadas en términos de las tecnologías utilizadas. Las últimas respuestas provienen generalmente del campo del ultrasonido o la fotónica, para lo cual la humanidad simplemente no está preparada físicamente.
La respuesta de la máquina es una o más cantidades físicas. Por ejemplo, temperatura. Es decir, es metódicamente claro cómo seguir adelante. Necesita aceite no viscoso, caliéntelo. Pero quiero obtener no solo el valor, sino también la interpretación: cómo cambiar exactamente la temperatura para lograr el resultado.
- ¿Y el sistema lo hace?
- Desafortunadamente, la interpretación es demasiado dura para la máquina. Para esto, no se necesitan redes neuronales profundas, sino algún otro mecanismo, porque la elección al final siempre dependerá no de la tecnología y la tecnología, sino de la economía. Lo que es más rentable lo cambiarán los ingenieros en sus empresas. Pero hasta ahora los parámetros económicos son un gran sueño lejano.
Si bien la interpretación de las respuestas es una prerrogativa humana. Solo un especialista comprenderá, mirándolos, qué es económicamente factible, qué se puede permitir cambiar en las tecnologías existentes. Ahora es una herramienta tan especializada para ingenieros.
- ¿Existen sistemas similares a Awtor?
- No hay competidores directos, pero sí similares. Por ejemplo, los desarrollos del fundador de AI en Bielorrusia, Valery Tsurikov: True Machina e Invention Machina. Tienen una máquina completamente diferente. En True Machina, los trabajos científicos se someten a un análisis semántico, a partir del cual se resalta la esencia del descubrimiento. Y luego, utilizando métodos combinatorios, el descubrimiento se ejecuta a través de la jerarquía de funciones técnicas, para lo que se puede usar. Se está formando una base de conceptos de mejora para cada una de las funciones. Y cuando un usuario formula una solicitud, el sistema simplemente entrega miles de conceptos adecuados para ella.
Otro tipo de sistemas similares es una familia de herramientas basadas en TRIZ. Pero el papel de una persona es excelente en ellos, y las decisiones dependen en gran medida del conocimiento y la línea de pensamiento de un usuario en particular. Demasiado subjetivo.
- Vi en el sitio web que en el futuro Awtor podrá resolver problemas sociales y económicos. ¿Qué significa esto?
- Sí, este es un próximo paso razonable. Se hizo física, se hizo química, luego le tocó el turno a otras ciencias, principalmente la economía. Es muy importante enseñar al sistema a operar con conceptos tales como ergonomía y conveniencia. Es cierto que tendrá que crear estándares para estos términos. ¿Que es la belleza? Cada uno tiene el suyo. ¿Qué es la ergonomía? Para cada uno lo suyo. Por lo tanto, es necesario definir estándares universales que no dependan de una persona específica, o formar un perfil de un usuario específico y dar el resultado de acuerdo con sus ideas sobre qué es bueno y qué es malo.
Ésta es una tarea cósmicamente inmensa. Mientras pensamos en cómo abordarlo. Pero al mismo tiempo, sin este último módulo, todo el proyecto pierde su significado y sigue siendo una utilidad de nicho para los ingenieros.
- ¿Hay planes para crear una versión móvil del sistema? API abierta? ¿Conectarla con asistentes de voz, con el mismo "Alice"?
- La versión móvil de Awtor es un paso inteligente en el desarrollo del sistema, al igual que la integración de la entrada de voz. Entonces el sistema podría, por ejemplo, hacer preguntas aclaratorias a la persona. Pero lo importante aquí es la transición a otro segmento objetivo, de los ingenieros al mercado de usuarios. Ya lo hemos pensado. Pero este es un poder enorme en el contexto, el análisis de una persona específica pasa a primer plano.
Me gustaría que Awtor estuviera disponible y fuera útil para todos, incluido el niño. Lo más probable es que vengamos del lado de los niños.
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Tenemos la hipótesis de que la interacción con el sistema se puede mejorar significativamente eliminando una serie de iteraciones si entendemos cómo un niño aprende a trabajar con el programa por sí mismo. Incluso tenemos un concurso de "Joven Inventor": pregúntale a la máquina, te responderá y tú haces una interpretación.
- ¿Probablemente vender un sistema tan complejo, explicar por qué y por qué es necesario, también sea una tarea espacial?
- Este es un producto nuevo y hay que acostumbrarse. El nicho de mercado y el grupo objetivo deben formarse desde cero, los consumidores aún no se han dado cuenta de sus necesidades. Por lo tanto, solo hay un truco lógico. Llegas a la planta y preguntas: "¿Cuál es tu problema?" - "Tengo un problema con la atenuación de las ondas en el cristal". - "Maravilloso. ¿Hay un jefe de skeet, un ingeniero, con quien nos sentaremos rápidamente a ver? "
Y cuando el gerente ve las respuestas, y el ingeniero jefe confirma que la secuencia de respuestas es exactamente la misma que siguieron durante los últimos 15 años, y que ahora están aquí, y todavía quedan 12 opciones por delante ... Eso es, este cliente es nuestro.
- ¿Y con qué finalidad participas en el intensivo educativo "Archipiélago 20.35"?
- Esperamos calificar ya que necesitamos ayuda. Desde el punto de vista de la ciencia, lo estamos haciendo bien: en 2018, en una conferencia en la Universidad Estatal de Moscú, recurrimos a los físicos, les pedimos que rompieran nuestra máquina, la detectaran en respuestas erróneas o en opciones importantes que faltan. Nadie logró hacerlo.
Pero en el lado de las ventas, un fracaso. Los pérmicos saben todo sobre nosotros, pero no pueden ir más allá de las fronteras de la región. Mostraron su decisión a los fondos de inversión, pero no encontraron entendimiento. Quizás de alguna manera no estamos hablando de nosotros mismos de esa manera. Me gustaría aprender cómo encajar correctamente mi idea en las realidades del mercado.
- Me pregunto por qué te involucraste en un tema tan específico como la evolución de los inventos. Hay cosas que son más populares y visuales, ¿algún tipo de visión por computadora?
- Como persona que ha estado estudiando y desarrollando redes neuronales artificiales durante 20 años, diré esto. Basta de jardín de infancia, siglo XXI en el patio. ¿Cuál es este logro: la red neuronal ha dibujado una imagen o un retrato? Cada píxel es fácil de describir. Esto no es inteligencia artificial, sino una especie de iterador. La red neuronal aprendió lo que se condujo allí. Nuevamente subjetividad, nuevamente una decisión humana.
Vaya a otro problema. Al menos por el problema de clasificación. Tome un área temática que describa solo el 10%. De acuerdo, bien, 50%. ¿No funciona? Entonces, ¿tal vez gastemos nuestra fuerza y perseverancia en identificar las gradaciones, características necesarias, crear clasificadores?
La clasificación de las contradicciones es un tema valioso que nadie aborda. Todo el mundo habla de ellos, de las barreras tecnológicas de las NTI. Pero es realista describirlo, desarrollar un dispositivo para superarlos: no hay progreso aquí.