Профессор Джесси Талер описывает концепцию двустороннего моста между искусственным интеллектом (ИИ) и математическими и физическими науками (МПН), который обещает продвинуть обе области.
Вопрос: каковы основные темы доклада, подготовленного по итогам прошлогоднего собрания лидеров математических и физических наук?
Ответ: собрание исследователей, находящихся в авангарде ИИ и науки, в одном помещении стало настоящим открытием. Хотя участники семинара представляли пять различных научных сообществ — астрономию, химию, материаловедение, математику и физику — мы обнаружили много общего в том, как мы взаимодействуем с ИИ.
Настоящий консенсус возник в ходе наших оживлённых дискуссий: скоординированные инвестиции в вычислительные мощности и инфраструктуру данных, междисциплинарные исследовательские методы и тщательное обучение могут значительно продвинуть вперёд ИИ и науку.
Одной из центральных идей стало то, что это должно быть двусторонней улицей. Речь идёт не только об использовании ИИ для улучшения научных исследований; наука также может сделать ИИ лучше. Учёные преуспевают в том, чтобы извлекать ценную информацию из сложных систем, включая нейронные сети, путём выявления основополагающих принципов и возникающего поведения. Мы называем это «наукой об ИИ», и она представлена в трёх вариантах:
* наука, управляющая ИИ, где научное мышление лежит в основе фундаментальных подходов к ИИ;
* наука, вдохновляющая ИИ, где научные задачи способствуют разработке новых алгоритмов;
* наука, объясняющая ИИ, где научные инструменты помогают понять, как работает машинный интеллект.
В моей области физики элементарных частиц исследователи разрабатывают алгоритмы ИИ в реальном времени для обработки потока данных от экспериментов на коллайдерах. Эта работа имеет прямое значение для открытия новой физики, но сами алгоритмы оказываются ценными далеко за пределами нашей области.
Для преодоления разрыва между наукой и ИИ требуются люди, которые могут работать в обоих мирах. Участники постоянно подчёркивали необходимость в «учёных-кентаврах» — исследователях с подлинным междисциплинарным опытом. Поддержка этих эрудитов на всех этапах карьеры, от интегрированных курсов для студентов до междисциплинарных программ докторантуры и совместных приёмов на работу преподавателей, стала важной задачей.
Вопрос: как усилия Массачусетского технологического института (MIT) в области ИИ и науки соответствуют рекомендациям семинара?
Ответ: семинар сформулировал свои рекомендации вокруг трёх столпов: исследования, таланты и сообщество. В качестве директора Института искусственного интеллекта и фундаментальных взаимодействий (IAIFI) — совместного проекта MIT и Гарварда, Северо-Восточного университета и Университета Тафтса — я своими глазами видел, насколько эффективной может быть такая структура.
В сфере исследований MIT уже способствует работе в области ИИ и науки в обоих направлениях. Даже беглый просмотр новостей MIT показывает, как отдельные исследователи из Школы наук работают над проектами, связанными с ИИ, создавая поток знаний и открывая новые возможности.
Для развития талантов в области ИИ и науки на раннем этапе карьеры предпринимаются различные инициативы. Программа Common Ground for Computing Education помогает студентам стать «двуязычными» в области вычислений и своей основной дисциплины. Междисциплинарные пути докторантуры также набирают обороты.
Вопрос: какие уроки MIT может извлечь для дальнейшего развития своих усилий в области ИИ и науки?
Ответ: семинар подчеркнул важность системного подхода в ИИ и науке. Ресурсы ограничены, поэтому приоритеты имеют значение. Участники семинара чётко обозначили, что становится возможным, когда учреждение координирует приём на работу, исследования и обучение в рамках последовательной стратегии.
MIT имеет все возможности для развития уже начатых инициатив — совместных факультетов в области компьютерных наук и научных дисциплин, расширенных междисциплинарных путей получения степени и целенаправленного финансирования «науки об ИИ».
Как инновации Джозефа Парадизо в области сенсорики объединяют искусство, медицину и экологию
Профессор и руководитель программы в области медиаискусств и наук превратил десятилетия междисциплинарных исследований в реальные практические результаты — от ранних платформ с датчиками движения до мониторинга окружающей среды.
Джозеф Парадизо считает, что наиболее интересные исследовательские вопросы обычно охватывают несколько дисциплин.
Парадизо получил образование физика и защитил докторскую диссертацию по экспериментальной физике высоких энергий в MIT в 1981 году. Его отец был фотографом и кинорежиссёром, работавшим в MIT, MIT Lincoln Laboratory и MITRE Corporation, поэтому он вырос в доме, где регулярно собирались художники, учёные и инженеры, а также всегда звучала интересная музыка.
Это сочетание влияний привело его в MIT Media Lab, где он является профессором Александра В. Дрейфуса, академическим руководителем программы в области медиаискусств и наук и директором исследовательской группы «Отзывчивые среды».
В Media Lab Парадизо проводит исследования, связанные с различными видами сенсорики, и применяет их в разнообразных и зачастую экстремальных приложениях. Он работает над созданием технологий, которые могут эффективно захватывать и обрабатывать несколько модальностей сенсорики, и использует эту возможность в таких областях, как интернет вещей, медицина, экологический мониторинг, космические исследования и художественное выражение.
В начале своей карьеры Парадизо помогал заложить основы в области беспроводных носимых датчиков. Он создал множество систем со встроенными датчиками, которые могли отправлять информацию с человеческого тела в режиме реального времени. Одним из его первых флагманских проектов в этой области была пара обуви, выпущенная в 1997 году для танцевальных представлений с дополненной реальностью, в которой в каждую обувь было встроено по 16 датчиков, что позволяло движениям исполнителей напрямую генерировать музыку с помощью алгоритмического сопоставления.
Исследования Парадизо в Media Lab последовательно сосредоточены на сенсорике и использовании этой информации новыми способами. «Когда я перечислял все датчики… люди смеялись. Но теперь мои часы измеряют большинство из них», — отмечает Парадизо. «Мир изменился».
Парадизо расширил свою работу с отдельных лиц на группы, разработав платформы, которые позволили танцевальным ансамблям создавать музыку вместе посредством своих коллективных движений. Для этого потребовалось разработать новые способы беспроводной связи между компактными носимыми устройствами на высокой скорости, а также новые подходы к обработке данных в реальном времени и расширению диапазона доступных микроэлектромеханических систем (МЭМС) датчиков.
Те же сенсорные платформы позже были адаптированы для спортивной медицины в 2006 году. Работая с врачами, которые поддерживают элитных спортсменов, его массив компактных носимых датчиков собирал большие объёмы высокоскоростных данных о движении из множества точек на теле, чтобы помочь врачам оценить риск травм, производительность и восстановление в полевых условиях, без сложного оборудования, обычно связанного с биомеханическим мониторингом и клиническими настройками.
Недавно исследования Парадизо вышли за пределы человека. В сотрудничестве с исследователями National Geographic его команда размещала датчики в отдалённых условиях для изучения поведения животных, включая маломощные компактные носимые устройства для обнаружения условий окружающей среды вокруг животного, а также для отслеживания их (в настоящее время на львах и гиенах в Ботсване и козах в Чили), и акустические датчики с встроенным ИИ для обнаружения и мониторинга популяций находящихся под угрозой исчезновения медоносных пчёл в Патагонии.
Парадизо был назван членом IEEE в январе в знак признания его достижений в области беспроводных носимых датчиков и мобильной энергетической утилизации. Это высшая степень членства в IEEE, ведущей мировой профессиональной ассоциации, занимающейся продвижением технологий на благо человечества.
Исследования Парадизо отражают, как фундаментальные исследования в MIT могут стать основой для технологий, которые со временем распространяются, формируя новые приложения и открывая новые области.