Бурцев, Михаил Иванович (спортсмен). Михаил бурцев
Михаил Бурцев: «Успеха достигают те, кому нравится сам процесс»
Нейроматематик Михаил Бурцев, руководитель Лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, объяснил ЧТД, чем его привлекают модели, при каких условиях ему удается хорошо работать и что в науке самое неприятное.
Кем бы ты стал, если бы не стал ученым?Я думаю, что стал бы инженером или программистом. Я хотел быть программистом и поступал на ВМК МГУ, но не поступил, поэтому пошел в МЭИ: там была кафедра микроэлектроники, с которой у нас в физматшколе в Подольске были связи (в Подольске расположен большой завод по изготовлению материалов для микроэлектроники). Так что в МЭИ я попал отчасти случайно.
Какие языки программирования ты знал к окончанию школы?Мы учили в школе Basic, в Доме научно-технического творчества молодежи в Москве я учил Pascal, переходящий в объектно-ориентированный Pascal. Потом, когда учился в аспирантуре, свои программы для моделирования я писал на Java.
Что тебе было интересно?Делать компьютерные модели. Программирование меня интересовало именно с точки зрения возможности смоделировать некоторую ситуацию, которая была бы автономной и развивалась бы сама по себе. Например, сделать какой-то автономный мир, но не в игре, а чтобы он сам по себе жил и был бы моделью какого-то процесса.
Твоя профессия — компьютерное моделирование и нейросети. Что она добавляет в наше понимание мира?Компьютерные модели занимают промежуточное положение между достаточно простыми аналитическими моделями и гораздо более сложным реальным миром. Они позволяют быстро проводить исследования как бы в реальном мире, а на самом деле в виртуальном. Ты можешь менять параметры этого мира и смотреть, как процессы в этом мире будут изменяться. И потом, перебирая разные альтернативные варианты поведения, ты можешь понять, какие принципы стоят за этими явлениями, какие «законы» тут работают, чтобы описать их в простой и более явной форме. Компьютерное моделирование как инструмент позволяет упростить путь к пониманию феноменов природы. Оно позволяет преодолевать сложность мира не скачком, а сначала редуцировать ее до компьютерной модели. А потом, сконцентрировавшись на ней, уже перейти на следующий уровень понимания.
Сейчас я занимаюсь приложениями нейросетевых алгоритмов в области разговорного интеллекта, мы делаем на Физтехе проект iPavlov НТИ. Здесь примитивная компьютерная модель изменения связей между нейронами, так называемое глубокое обучение, используется для решения реальных задач, например, научиться искать в тексте ответ на вопрос. Следующий этап — соединить отдельные модели понимания вопроса пользователя, планирования и генерации ответа в целостного агента, способного поддерживать осмысленный диалог. Таким образом, мы сталкиваем модель с реальностью, проверяя, насколько она способна решать не только «игрушечные» задачи, но и настоящие.
Что в науке для тебя самое трудное и неприятное?Приходится писать много заявок на гранты. Конечно, если ты добиваешься суперхороших результатов, то любую твою заявку с радостью поддержат. Но к такому уровню приходишь не сразу. А если тема не очень популярна, то приходится долго мучиться с поиском финансирования. Необходимость следовать моде, чтобы получить ресурсы, — это, пожалуй, не очень приятная вещь. Если говорить о творческой стороне науки, к сожалению, невозможно прочитать все статьи, которые хочется, — это угнетает. Либо ты должен все время посвящать чтению статей коллег, либо заниматься своими исследованиями.
Когда ты почувствовал, что ты — настоящий ученый? Был такой момент? Или ты все еще сомневаешься, настоящий ли ты ученый?На самом деле сомневаюсь. Я чувствую нехватку квалификации. Хотелось бы большего. Если представить ученого, каким он должен быть, то в моем понимании я еще не дошел до состояния, которое я считал бы «хорошим». Можно сказать, что состояние «удовлетворительно» я прошел, а до состояния «хорошо» еще не дошел.
Что нужно для успеха в науке: ум и талант или упорство и характер? Нужны скорее врожденные качества или то, что ты можешь выработать сам?Я думаю, что все факторы взаимосвязаны. Без таланта или определенного уровня интеллектуальных способностей нельзя сделать что-то нетривиальное. Понятно, что ученые думают с разной скоростью, разброс даже по формальному уровню IQ достаточно высок. Кто-то решает задачи быстро, кто-то — медленно, но более упорно. Часто роль играют случайности, которые помогают найти решение задачи.
Бывало ли у тебя «состояние потока»? Когда ты понимал, что задача достаточно сложна, но у тебя есть способности, чтобы ее решить, и ты находишься в этом потоке, это доставляет тебе удовольствие?У меня такое состояние наступает, если я занимаюсь определенной задачей более 3-5 дней, и тогда можно хорошо работать. Но потом, если сделаешь перерыв, приходится снова концентрироваться. Я люблю сосредоточиться на одной задаче и ею заниматься, но так уже давно не получается.
Вообще успеха достигают те, кому скорее нравится сам процесс, чем те, кто хочет получить с помощью него какие-то сопутствующие блага. У бизнесменов успеха достигнет скорее тот, кому нравится сам процесс зарабатывания денег, чем тот, кто думает, как бы деньги потратить. В науке успеха достигают те, кому нравится сам процесс познания. Ты же не занимаешься наукой просто потому, что хочешь получить Нобелевскую премию или опубликовать статью в журнале.
Можно ли получить образование мирового уровня в твоей профессии? И если да, то где?Я думаю, что, конечно, на Физтехе. Есть еще парочка хороших, но их называть не буду. МФТИ — один из сильнейших вузов в России, хотя по мировым масштабам он по числу обучающихся — маленький вуз. Откровенно говоря, российское образование практически незаметно в мировом ландшафте. Пока ты находишься в России, кажется, что у нас одна из мощнейших в мире систем образования. А когда ты выходишь на мировой уровень, ты видишь, что — да, мы не уникальные, мы находимся где-то в сотне мировых вузов.
На твой взгляд, лучше сейчас учить то, что может понадобиться в будущем, или то, что интересно? Если подходить к этому выбору прагматично.Я думаю, нужно стремиться к пересечению этих двух множеств: сначала выбрать то, что тебе интересно, а потом подумать, что же сейчас наиболее перспективно, и найти баланс.
Надо заниматься тем, что нравится, и стараться избавиться от того, что не нравится; найти работу, которая приносит тебе максимальное удовольствие и при этом минимизирует все отвлекающие факторы. Я стараюсь так делать постоянно, хотя не уверен, что у меня хорошо получается. По крайней мере это хороший рецепт от депрессии, возникающей при мысли «я занимаюсь не тем, чем хочу». Заниматься тем, чем хочешь, гораздо лучше с точки зрения внутренней согласованности, это более правильный выбор.
Бурцев, Михаил Иванович (спортсмен) Википедия
В Википедии есть статьи о других людях с фамилией Бурцев.Михаи́л Ива́нович Бу́рцев (21 июня 1956, Москва — 16 октября 2015, там же) — советский фехтовальщик (сабля). Двукратный Олимпийский чемпион и двукратный серебряный призёр Олимпийских игр. Заслуженный мастер спорта СССР (1980), заслуженный тренер СССР.
Биография
Михаил Бурцев заинтересовался фехтованием после того, как в его школу в 1964 году пришел тренер Игорь Григорьевич Пыльнов и рассказал о занятиях в секции фехтования. Бурцев вместе с одноклассниками посетил занятия в школе «Буревестник» и решил заняться фехтованием, хотя до этого играл в большой теннис. Под руководством тренера Пыльнова Михаил Бурцев завоевывал первые призовые места и выиграл первенство Москвы, побеждал на Спартакиадах школьников. На турнире во Франции занял 2 место, затем 2 место на Кубке Союза. Михаил Бурцев говорил о своем первом тренере Пыльнове, что он ему заменил отца и отгородил от всего, кроме фехтования. Игорь Пыльнов довел Бурцева до высокого уровня мастерства[1].
Первоначально выступал за «Буревестник», а в 1976 году перешёл в ЦСКА.
Имел высшее образование — окончил ГЦОЛИФК, получил специальность тренера. Занимал должности главного тренера Объединённой команды на Олимпиаде в Барселоне и старшего тренера по фехтованию города Москвы.
Похоронен на Троекуровском кладбище (участок 25а)
Спортивные достижения
- двукратный чемпион Олимпийских игр (Игры 1976 года и Московская Олимпиада, в командном первенстве по фехтованию на саблях)
- двукратный серебряный призёр Олимпийских игр (Игры 1980 года — в личном первенстве, Олимпиада 1988 года — в командном первенстве)
- шестикратный чемпион мира (1977, 1979, 1983, 1985, 1986, 1987 в командном первенстве)
- чемпион СССР (1986)
Литература
- ФЕХТОВАНИЕ: Энциклопедия / Авторы-составители М. С. Ракита, В. Л. Штейнбах. — М.: Человек, 2011. — ISBN 978-5-904885-46-5. — С. 43-44.
Ссылки
Примечания
|
wikiredia.ru
Внедрение : Михаил Бурцев
Кандидат физико-математических наук, руководитель Лаборатории нейроинтеллекта и нейроморфных систем НБИК-Центра (РНЦ «Курчатовский институт»), научный сотрудник Института Прикладной Математики им. М.В. Келдыша РАН и старший научный сотрудник НИИ НФ им. П.К. Анохина РАМН. Окончил Московский энергетический институт (2000). Родился в 1977 году в Ульяновске. Живет и работает в Москве.
Область научных интересов:
- искусственная жизнь;- моделирование эволюционных процессов;- эволюция кооперации;- рост сложности в природе;- проблема адаптивности обучения;- селекционные теории обучения;- эпистемология и методология науки.
"Наверно, следует начать с краткой автобиографии моего интереса к подобному кругу вопросов. В детстве и юношестве я много читал фантастику, как нашу, так и зарубежную. В старших классах и на первых курсах института прочитал таких классиков, как - братья Стругацкие и Станислав Лем. Они и зародили во мне интерес к науке. Будучи старшеклассником я вынашивал планы моделирования в компьютере искусственного мира населенного различными существами борющимися за жизнь. Был откопан журнал "Квант", в котором описывалась классическая модель "хищник-жертва". Прочитав статью и глупо посмотрев на диффуры, я понял, что такого я не хочу. Я же хотел описать каждую особь определенного вида процедурой ее взаимодействия с окружающей средой (другими особями), а затем, запустив популяции различных процедур в виртуальный мир, посмотреть, как они там жить-то будут. То есть мой подход был алгоритмическим, "в духе" методов Искусственной жизни. В голове даже было сформировано некоторое представление, как всё это реализовать, но ничего так, и не было воплощено в жизнь. Примерно в тоже время я прочитал пару научно-популярных книжек, одну об истории и состоянии дел в области искусственного интеллекта, другую "... о передовых направлениях биофизики, биоорганической химии, микробиологии, вирусологии, о достижениях и перспективах этих наук.". После окончания школы пытался поступить в МГУ на факультет ВМиК, но экзамены не сдал, и пошел учиться в МЭИ.В процессе учения в МЭИ желание заниматься computer science сидело во мне, как заноза, но наружу выхода не находило. Толчком к активному самообразованию послужила статья Владимира Георгиевича Редько, прочитанная мной в журнале "Компьтерра". В статье было приведено несколько ссылок на интернет источники и, самое главное, на книгу Валентина Федоровича Турчина. Книга Турчина позволила сформировать то целостное мироощущение, которого мне не хватало, и подтолкнула к активной деятельности. Прочитав массу статей с Principia Cybernetica Project и других мест не столь отдаленных, я стал задумываться над тем, как бы продолжить свое образование в подобном русле. Через некоторое время я наткнулся на лекции по эволюционной кибернетике, которые Владимир Георгиевич начал размещать на своей страничке. Естественно у меня возникло желание эти лекции посещать. Потом я изъявил желание подключиться к работе над моделью, которой Владимир Георгиевич занимался совместно с Романом Гусаревым, что и произошло.Так я начал заниматься Искусственной жизнью".
Далее...
Рецензирование профессиональных изданий:
- Journal of Theoretical Biology;- Evolutionary computation, MIT Press;- International Joint Conference on Neural Networks.
Избранные статьи в рецензируемых журналах и сборниках трудов конференций:
2006Burtsev M.S., Turchin P.V. Evolution of cooperative strategies from first principles // Nature 440, 1041-1044 Прочитать статью
2005Бурцев М.С. Искусственная жизнь как метод математического компьютерного моделирования процессов эволюции сложных систем // Информационные технологии и вычислительные системы, N 3, стр. 5 – 22Burtsev M.S. Artificial Life Meets Anthropology: A Case of Aggression in Primitive Societies // In M. Capcarrere et al. (Eds.): ECAL 2005, LNAI 3630, pp. 655 – 664
2004Burtsev, M., and A. Korotayev. Evolutionary Agent-Based Models of Pre-State Warfare Patterns: Cross-Cultural Tests // World Cultures 15: 17-38Red'ko V.G., Prokhorov D.V., Burtsev M.S. Theory of Functional Systems, Adaptive Critics and Neural Networks // Proceedings of IJCNN, стр. 1787-1792Burtsev M.S. Tracking the Trajectories of Evolution // Artificial Life 10(4), стр. 397-411
2003Burtsev M.S. Measuring the Dynamics of Artificial Evolution // Lecture Notes in Computer Science, 2801 / 2003. Advances in Artificial Life, стр. 580-587
2002Бурцев М.С., Гусарев Р.В., Редько В.Г. Исследование механизмов целенаправленного адаптивного управления // Известия Академии Наук. Теория и системы управления. т. 6, стр. 55-62
Избранные выставки:
2011Фестиваль «Жизнь. Версия науки», ЦСИ Винзавод, Москва. Научный консультант, лектор, автор работ.
2010Выставка «Стеларк. Интернет-ухо», LABORATORIA Art&Science Space, Москва. Научный консультант, участник дискуссии, автор работ.
Избранные лекции:
2011Искусственный интеллект, в рамках фестиваля «Жизнь. Версия науки», организаторы Фонд Дмитрия Зимина «Династия» и лекторий Политехнического музея
2010Новое как протест или как соблазн, организатор LABORATORIA Art&Science Space Эволюция искусственного интеллекта, организатор Фонд развития Политехнического музея
2009Естественный путь к искусственному интеллекту, в рамках Научного цикла «Мозг и поведение», организатор Теории и практики Москвы
http://www.keldysh.ru/pages/mrbur-web
Лекция "Эволюция искусственного интеллекта":
Политехнический музей, 7 апреля 2009 года.
Интервью в программе «Наука 2.0»:
Программа «Наука 2.0» (телеканал «Россия 24») 19 марта, 2011
newlaboratoria.ru
|
В своей лекции я сначала вкратце расскажу об истории, об эволюции искусственного интеллекта, что под ним понимается, в каком состоянии он сегодня. Затем попытаюсь кратко проанализировать текущее состояние и, возможно, предложить что-то для будущего искусственного интеллекта. Эта лекция будет в основном посвящена тому, как делать искусственный интеллект и что он из себя представляет, но в основной части я не буду затрагивать вопрос, нужен ли он, и к каким последствиям создание искусственного интеллекта может привести. В нескольких словах этого вопроса я коснусь в самом конце лекции. И потом постараюсь ответить на все ваши вопросы.
Последнее время все большее внимание ученых привлекает новое направление исследований — эмоциональные вычисления (Affective computing). Роль эмоций в эволюции естественного интеллекта велика, искусственный интеллект пока многое упускает в этом отношении, в нем невозможно воплотить многие явления, связанные с эмоциональной картиной, с эмоциональным состоянием человека. Ученым из области ИИ активно помогают когнитивные нейробиологи, психологи и философы.
Человеческий разум превосходит системы искусственного интеллекта, потому что использует физические законы на квантовомеханическом уровне. К такому не бесспорному утверждению склоняется в своей новой книге Роджер Пенроуз, известный ученый, работающий в области математической физики. Хотя (как признает Пенроуз) это утверждение в настоящее время не может быть строго доказано, некоторые интригующие аргументы, содержащиеся в его книге «Новый ум императора», дают достаточно серьезные основания усомниться в справедливости философских положений, которые лежат в основе искусственного интеллекта.
forany.xyz
Бурцев, Михаил Иванович (спортсмен) — Википедия (с комментариями)
Материал из Википедии — свободной энциклопедии
В Википедии есть статьи о других людях с фамилией Бурцев.Михаи́л Ива́нович Бу́рцев (21 июня 1956, Москва — 16 октября 2015, там же) — советский фехтовальщик (сабля). Двукратный Олимпийский чемпион и двукратный серебряный призёр Олимпийских игр. Заслуженный мастер спорта (1980), заслуженный тренер СССР.
Биография
Начал заниматься фехтованием в 1965 году. Первоначально выступал за «Буревестник», а в 1976 году перешёл в ЦСКА.
Имел высшее образование — окончил ГЦОЛИФК, получил специальность тренера. Занимал должности главного тренера Объединённой команды на Олимпиаде в Барселоне и старшего тренера по фехтованию города Москвы.
Похоронен на Троекуровском кладбище (участок 25а)
Спортивные достижения
- двукратный чемпион Олимпийских игр (Игры 1976 года и Московская Олимпиада, в командном первенстве по фехтованию на саблях)
- двукратный серебряный призёр Олимпийских игр (Игры 1980 года — в личном первенстве, Олимпиада 1988 года — в командном первенстве)
- шестикратный чемпион мира (1977, 1979, 1983, 1985, 1986, 1987 в командном первенстве)
- чемпион СССР (1986)
Напишите отзыв о статье "Бурцев, Михаил Иванович (спортсмен)"
Литература
- ФЕХТОВАНИЕ: Энциклопедия / Авторы-составители М. С. Ракита, В. Л. Штейнбах. — М.: Человек, 2011. — ISBN 978-5-904885-46-5. — С. 43-44.
Ссылки
- [www.rusfencing.ru/cntnt/o_fehtovan/kto_est_kt/b1/burcev_mih2.html Бурцев Михаил Иванович] на сайте Федерации фехтования России.
| |||||
Берцей, Геревич, Карпати, Ковач, Папп, Райчаньи | 1952: Берцей, Геревич, Карпати, Ковач, Папп, Райчаньи | 1956: Геревич, Карпати, Керестеш, Ковач, Магаи, Хамори | 1960: 
Асатиани, Мавлиханов, Мельников, Ракита, Рыльский | 1968: 
Маффей, М. А. Монтано, М. Т. Монтано, Риголи, Сальвадори | 1976: 
Кириенко, Поздняков, Шариков | 2000: 
Пийе, Г. Туйя, Д. Туйя | 2008: 
Вон У Ён, Ку Бон Гиль, Ким Джон Хван, О Ын Сок Отрывок, характеризующий Бурцев, Михаил Иванович (спортсмен)
Подъехав к войскам левого фланга, он поехал не вперед, где была стрельба, а стал отыскивать генерала и начальников там, где их не могло быть, и потому не передал приказания. Командование левым флангом принадлежало по старшинству полковому командиру того самого полка, который представлялся под Браунау Кутузову и в котором служил солдатом Долохов. Командование же крайнего левого фланга было предназначено командиру Павлоградского полка, где служил Ростов, вследствие чего произошло недоразумение. Оба начальника были сильно раздражены друг против друга, и в то самое время как на правом фланге давно уже шло дело и французы уже начали наступление, оба начальника были заняты переговорами, которые имели целью оскорбить друг друга. Полки же, как кавалерийский, так и пехотный, были весьма мало приготовлены к предстоящему делу. Люди полков, от солдата до генерала, не ждали сражения и спокойно занимались мирными делами: кормлением лошадей в коннице, собиранием дров – в пехоте. – Есть он, однако, старше моего в чином, – говорил немец, гусарский полковник, краснея и обращаясь к подъехавшему адъютанту, – то оставляяй его делать, как он хочет. Я своих гусар не могу жертвовать. Трубач! Играй отступление! Но дело становилось к спеху. Канонада и стрельба, сливаясь, гремели справа и в центре, и французские капоты стрелков Ланна проходили уже плотину мельницы и выстраивались на этой стороне в двух ружейных выстрелах. Пехотный полковник вздрагивающею походкой подошел к лошади и, взлезши на нее и сделавшись очень прямым и высоким, поехал к павлоградскому командиру. Полковые командиры съехались с учтивыми поклонами и со скрываемою злобой в сердце. – Опять таки, полковник, – говорил генерал, – не могу я, однако, оставить половину людей в лесу. Я вас прошу , я вас прошу , – повторил он, – занять позицию и приготовиться к атаке. – А вас прошу не мешивайтся не свое дело, – отвечал, горячась, полковник. – Коли бы вы был кавалерист… – Я не кавалерист, полковник, но я русский генерал, и ежели вам это неизвестно… – Очень известно, ваше превосходительство, – вдруг вскрикнул, трогая лошадь, полковник, и делаясь красно багровым. – Не угодно ли пожаловать в цепи, и вы будете посмотрейть, что этот позиция никуда негодный. Я не хочу истребить своя полка для ваше удовольствие. – Вы забываетесь, полковник. Я не удовольствие свое соблюдаю и говорить этого не позволю. Генерал, принимая приглашение полковника на турнир храбрости, выпрямив грудь и нахмурившись, поехал с ним вместе по направлению к цепи, как будто всё их разногласие должно было решиться там, в цепи, под пулями. Они приехали в цепь, несколько пуль пролетело над ними, и они молча остановились. Смотреть в цепи нечего было, так как и с того места, на котором они прежде стояли, ясно было, что по кустам и оврагам кавалерии действовать невозможно, и что французы обходят левое крыло. Генерал и полковник строго и значительно смотрели, как два петуха, готовящиеся к бою, друг на друга, напрасно выжидая признаков трусости. Оба выдержали экзамен. Так как говорить было нечего, и ни тому, ни другому не хотелось подать повод другому сказать, что он первый выехал из под пуль, они долго простояли бы там, взаимно испытывая храбрость, ежели бы в это время в лесу, почти сзади их, не послышались трескотня ружей и глухой сливающийся крик. Французы напали на солдат, находившихся в лесу с дровами. Гусарам уже нельзя было отступать вместе с пехотой. Они были отрезаны от пути отступления налево французскою цепью. Теперь, как ни неудобна была местность, необходимо было атаковать, чтобы проложить себе дорогу. Эскадрон, где служил Ростов, только что успевший сесть на лошадей, был остановлен лицом к неприятелю. Опять, как и на Энском мосту, между эскадроном и неприятелем никого не было, и между ними, разделяя их, лежала та же страшная черта неизвестности и страха, как бы черта, отделяющая живых от мертвых. Все люди чувствовали эту черту, и вопрос о том, перейдут ли или нет и как перейдут они черту, волновал их. Ко фронту подъехал полковник, сердито ответил что то на вопросы офицеров и, как человек, отчаянно настаивающий на своем, отдал какое то приказание. Никто ничего определенного не говорил, но по эскадрону пронеслась молва об атаке. Раздалась команда построения, потом визгнули сабли, вынутые из ножен. Но всё еще никто не двигался. Войска левого фланга, и пехота и гусары, чувствовали, что начальство само не знает, что делать, и нерешимость начальников сообщалась войскам.wiki-org.ru
«Я решил заниматься наукой как хобби» ≪ ∀ x, y, z
Интервью о пути в науку, научной среде и популяризации науки с кандидатом физико-математических наук, заведующим Лабораторией нейроинтеллекта и нейроморфных систем НБИКС «Курчатовский Институт» Михаилом Бурцевым.Как вы пришли в науку?
Я родился в Ульяновске, но в раннем возрасте переехал в Московскую область. Учился в физико-математическом классе 23 школы Подольска. У нас был нестандартный классный руководитель, который преподавал физику, математику и информатику. Он был выпускником физфака МГУ, не знаю какой судьбой заброшенным в нашу школу. Он не был профессиональным педагогом, и пытался привнести в обучение некоторые элементы из того, как устроено обучение в институте.
Например, нам ставили определенные сроки, к которым нужно было решить несколько десятков задач, а так как решение откладывалось до последнего, то в итоге получалось достаточно азартно - почти как спортивное задание. Задачи были разной сложности. Сначала быстро решались все простые задачи, а потом приходилось попотеть. Была и конкуренция, но не в плане того, кто заработает больше баллов, а в плане соревнования: «А у меня вот лучше получилось». Те, кто решал все задачи, давали списывать остальным. И всем было понятно, кто хочет и умеет решать задачи, а кто нет.
Еще помню, в школе были какие-то исследовательские проекты, например по исследованию оптимальности ветвления кровеносных сосудов. Хотя мы так до конца эту работу и не довели, но было интересно. В последние два года обучения в школе я несколько раз в неделю ездил в Москву на Шаболовскую в Дом научно-технического творчества молодежи и самообучался программированию на Pascal, хороший язык.
Еще в школе мне всегда было интересно, чем занимается наука. При этом казалось, что стать ученым я никогда не смогу, потому что для этого нужно быть очень умным. В институте, интерес к науке не ослабел, но направлен он был на темы методологии науки, искусственной жизни искусственного интеллекта, а учили меня микроэлектронике и полупроводникам. К счастью, в конце 90-х доступ к интернету стал общедоступным, что позволило читать статьи из областей, притягивавших мое внимание. Я решил для себя, что раз ученым мне не стать, а наука нравится, то буду заниматься ей как хобби.
В последний год обучения в институте мне повезло попасть на лекции Владимира Георгиевича Редько в Институте прикладной математики (ИПМ РАН). Лекции были интересные, и в добавок удалось подключиться к текущему проекту по моделированию эволюции адаптивного поведения. Так я оказался в аспирантуре ИПМ РАН.
И в институте и в аспирантуре я должен был параллельно работать. Моя работа тогда была связана в основном с презентационными технологиями. По диплому я был специалистом по микроэлектронике, так что представлял, как работает видеопроектор и так далее. Еще я работал оператором видеотрансяции на различных концертах и публичных мероприятиях. Это была необходимая работа, которая приносила некоторый доход и позволяла существовать, потому что аспирантская стипендия была такова, что ее хватало только на проезд до института и обратно, больше ни на что ее не хватало. Со временем в науку стало поступать больше денег, стало возможно жить только на заработанное в науке. Вот так постепенно произошел процесс перехода от науки, как хобби, к науке, как постоянной деятельности.
Вы выделяете как-нибудь особо московское научное сообщество или наука – это везде наука, независимо от локации?
Наука везде есть наука, тем более сегодня, когда есть интернет, и в принципе вы можете общаться с любым ученым в любой точке мира. Но с другой стороны, важно и непосредственное общение, обсуждение с глазу на глаз обычно гораздо эффективнее. Это позволяет сэкономить, например, неделю переписки. Поэтому есть места, где наукой заниматься удобнее, и места, где это менее удобно. В этом плане те места, где сформировалась большая концентрация ученых, лучше, потому что если вы чего-то не понимаете, вы всегда можете найти специалиста в этой области. Или если вы хотите сделать совместный проект, вы можете найти человека, заинтересовать его и сделать то, что вы хотите. Москва в этом смысле – это одно из уникальных мест, потому что здесь огромная концентрация научных и образовательных учреждений, университетов, где много сильных исследователей. Благодаря этому всегда есть возможность что-то с кем-то обсуждать, придумывать, получать свежие взгляды и идеи.
Расскажите, пожалуйста, о своей лаборатории.
Наша лаборатория является частью Отдела нейронаук НБИКС Центра при НИЦ «Курчатовский институт». Это подразделение, которое создано для проведения междисциплинарных исследований. В нашей лаборатории сочетаются два подхода, которые должны, в конце концов, сойтись. Первая линия исследований – это теоретическая работа. Здесь мы пытаемся понять, каковы должны быть принципы, которые позволяют сетям из некоторых элементов (например, нейронам в мозге или формальным нейронам компьютерного алгоритма) кооперироваться и взаимодействовать друг с другом таким образом, чтобы решать задачи, и накапливать опыт во времени. Мы пытаемся разработать такие алгоритмы, которые будут обучаться, управлению роботами или программными агентами в интернете. Кроме того, если мы найдем универсальные ингридиенты, делающие машинное обучение интеллектуальным, то, возможно, это повлияет на направление исследований в нейронауках.
Второй путь – наоборот, экспериментальная работа. Это попытка проанализировать то, как реальные сети из живых нейронов могут обучаться. Для этого мы должны взять какую-то сеть нейронов и увидеть её всю целиком, потому что если мы видим только часть этой сети клеток, то трудно понять, как другие части сети влияют на то, что происходит в том кусочке, который мы видим. И здесь идеально было бы, если бы мы взяли клетки, вынули их из мозга, посадили на стекло и наблюдали за тем, как они обучаются. В принципе такое можно сделать: мы можем вынуть клетки и высадить их в питательную среду, чтобы они жили вне мозга. Здесь проблема в том, как определить, действительно ли они чему-нибудь научились - проявили какое-то интеллектуальное поведение.
Как понять, что клетки, которые мы вынули из мозга, чему-то действительно научились? К счастью, существуют эксперименты, которые показывают, что в принципе это возможно, и мы пытаемся их проводить. Можно обучить культуру нейронов, вынутых из мозга, управлять чем-то внешним. Например, к этой нейросети можно подключить робота, чтобы она научилась его двигать, избегая столкновений с препятствиями. По идее, такие экспериментальные исследования позволят нам увидеть некоторые принципы организации живых нейронных сетей до которых мы сами, без эксперимента, додуматься не можем. Мы работаем по этим двум направлениям и надеемся, что создадим такие алгоритмы искусственного интеллекта, эффективность которых будет качественно превышать то, что сегодня существует.
Какие теории или произведения оказали на вас наибольшее влияние?
Из писателей самое большое влияние на мои научные интересы оказал Станислав Лем, которого я читал в основном, когда в институте учился. Если посмотреть ретроспективно, то, что я делаю сейчас, и то, что меня интересует, идеологически основано на тех кибернетических идеях, которые Лем рассматривал в своей философско-научной фантастике, в частности в книге «Сумма технологии». В своих произведениях Лем глубоко анализирует кибернетические идеи, которые были популярны в 50-60-х годах. И это очень связано с подходами, которыми я сейчас занимаюсь.
Следующий, кто оказал влияние на мое мировоззрение, был Валентин Федорович Турчин с его книгой «Феномен науки». Это такая кибернетическая теория самоорганизации, когда мы рассматриваем, как в результате самоорганизации в живой природе возникают все более и более сложные уровни организации поведения и организмов. Это теория метасистемных переходов.
С другой стороны, большое влияние на меня оказали работы Карла Поппера по эпистемологии. Это философ, который показал, что, в принципе, наше мышление, хотя мы его воспринимаем как индуктивное, на самом деле является дедуктивным и основанным на догадках. То есть все наше знание гипотетично. Цель науки – это проверка гипотез о том, что представляет собой мир. Каждое текущее состояние науки – просто набор таких гипотез. Ни одна из этих гипотез не является истиной в последней инстанции и может быть опровергнута. На мой взгляд, это очень глубинные принципы того, как вообще можно получать новые знания и как можно адаптироваться. Они пересекаются с эволюционными идеями, утверждая, что генерация нового знания подобна генерации новых адаптаций в эволюции. На мой взгляд, Поппер показал, что обучение возможно только единственным способом – через вариации и отбор.
Также на меня большое влияние оказали работы, связанные с теорией самоорганизации, синергетикой – например, популярные книжки Пригожина о том, как в физических системах может возникать упорядочивание из хаотичного поведения. Наконец, в биологии, с эволюционной точки зрения, это, конечно же, теории и идеи Дарвина, а также теория функциональных систем Петра Кузьмича Анохина.
Что вы считаете своими достижениями к настоящему времени?
Для меня достижения – это то, что удалось для себя понять в отношении интересующих меня вопросов об эволюции, обучении и росте сложности в результате собственных исследований. Первое – это мое исследование по эволюции кооперации, которое было сделано совместно с Петром Валентиновичем Турчиным. Мы исследовали то, насколько универсально родственный отбор проявляется в эволюции. Это помогло мне лучше понять причины и механизмы, которые лежат в основе эволюции социальной организации человека. Например, такая вещь, как простое увеличение ресурсов, приводит к тому, что открываются новые возможности для усложнения социальных отношений. В среде охотников-собирателей сложные социальные структуры не возникали по той причине, что производительность такого способа добывания пищи не позволяла людям находиться вместе долгое время, необходимо было постоянно перемещаться. Не могло существовать постоянного поселения, в котором жили бы сотни человек постоянно. А потом постепенно, с появлением культивируемых растений, несущая способность земли выросла в 10 раз: теперь с одного и того же квадратного километра смогло прокормиться в несколько раз больше людей. Если раньше в одной группе собирателей-охотников было 20 человек, то теперь ее размер увеличился до 200 человек. Здесь как раз важно, что такой, казалось бы, простой параметр, как количество еды в среде, приводит вдруг к таким сложным эффектам, как появление возможности для усложнения социальной организации.
И второе. Не знаю, можно ли это уже назвать достижением, вероятно еще нет. Это попытка исследовать механизмы обучения в рамках теории функциональных систем Петра Кузьмича Анохина. Теория описывает адаптивное поведения организмов в среде, но в ней нет конкретного механизма, по которому должно протекать обучение в процессе адаптации. Моя идея заключается в том, что принципы адаптации в организме или машине более или менее универсальны и похожи на то, что происходит в эволюции. В соответствии с эволюционной эпистемологией Поппера, в мозге есть некая генерация различных вариантов решения, а потом их отбор на эффективность, на достижение той цели, которая стоит перед данной системой, перед данным организмом. Но в случае естественного отбора, например, нет никакой определенной цели, это просто некоторый отбор решений, которые позволяют особям эффективнее выживать. Поэтому надо понять, как эволюционные принципы адаптации могут быть реализованы внутри нервной системы. Эволюция должна протекать не от поколения к поколению, а от задачи к задаче, решаемой организмом. Когда человек или другое животное пытается решить какую-либо проблему, оно будет порождать варианты решения этой проблемы и исключать те решения, которые не подходят, и, наоборот, запоминать те, которые приводят к решению проблемы. Мне кажется, что такой взгляд на природу обучения очень плодотворен, и у нас есть уже некие предварительные результаты, которые показывают, что его можно эффективно применять для алгоритмов машинного обучения.
forany.xyz
|
На лекции мы обсудим вторую весну искусственного интеллекта в цифрах и фактах, ключевые работы в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2017 году. Поговорим о распознавании изображений, речи, обработке естественного языка и о других направлениях исследований; обсудим новые модели и оборудование 2017 года. Также поговорим о применении ИИ и машинного обучения в бизнесе, медицине и науке, а также обсудим, чего мы ждем от искусственного интеллекта и машинного обучения в 2018 году.
forany.xyz
