8 октября в рамках Всероссийского фестиваля «Наука 0+» в Фундаментальной библиотеке МГУ имени М.В. Ломоносова состоялась лекция старшего научного сотрудника Института океанологии имени П.П. Ширшова РАН, доцента МФТИ Михаила Алексеевича Криницкого на тему «Искусственный интеллект в науках о Земле в год ChatGPT: что изменилось?».
©Максим Байбарин / Журналист Online
В начале лекции Михаил Алексеевич объяснил, что такое искусственный интеллект. По его словам, с 1956 года вплоть до наших дней ведётся активная дискуссия по поводу определения этой технологии. Существует множество различных версий, однако официально признанной пока нет. «Научная мысль сейчас приходит к тому, что искусственный интеллект и интеллект вообще - это некоторая мера эффективности приобретать навыки. Не собственно выполнять задачи, а учиться выполнять задачи», - рассказал Михаил Алексеевич Криницкий. Кроме того, Михаил Алексеевич объяснил, что существует три разновидности искусственного интеллекта: слабый, общий и суперинтеллект, однако всё это время человечество использует лишь слабый вид, так как остальные не обладают такой технической развитостью.
Далее Михаил Алексеевич Криницкий определил основные задачи наук о Земле. Так, к ним относятся: разработка новых средств и методов измерений, экспедиционных и мониторинговых наблюдений; изучение и моделирование физических, биохимических процессов в геосферах и их взаимодействие. Помимо этого, к прикладным исследованиям Михаил Алексеевич отнёс разработку новых способов моделирования процессов, а также применение этих моделей на практике: в прогнозах погоды, контуре оценок рисков. Стоит отметить, что также проводятся лабораторные исследования.
Затем Михаил Алексеевич Криницкий поделился успехами в применении искусственного интеллекта в науках о Земле. Так, с 2012 года появились возможности для определения многих характеристик ветрового волнения (высоты и длины волны, например) при помощи обработки изображений, полученных с радаров судов, методами искусственного интеллекта. Это важно для получения более точных прогнозов погоды, так как ветровые волнения сильно влияют на передачу импульсов и передачу энергии между океаном и атмосферой. В перспективе это позволит автоматизировать процесс анализа и полностью исключить человеческий фактор из наблюдений.
Тем не менее Михаил Алексеевич выделил и проблемы, с которыми сталкиваются исследователи: «Добыча обучаемых данных для нашей нейросети - это дорого». Однако наиболее важным вызовом является скепсис по отношению к результатам искусственного интеллекта, тогда как классический метод анализа оставят более надёжным.
После этого Михаил Алексеевич Криницкий рассказал о перспективах развития искусственного интеллекта в области изучения Земли. К примеру, одной из таких задач является обнаружение дельфинов на фотографиях со сверхвысоким разрешением. В потенциале это позволит ускорить процесс получения данных: часы вместо месяцев. Кроме того, такая технология позволит обнаружить другие редкие объекты или явления. Однако на данный момент объёмы обучающие данных сильно превосходят количество повторяемых объектов, например, дельфинов. Также данные, полученные нейросетью, всё равно перепроверяются экспертами, что замедляет процесс исследования.
В завершение лекции Михаил Алексеевич объяснил, что несмотря на бурный прогресс нейросетей в 2023 году, такой метод анализа не учитывает физические свойства исследуемых объектов. «Нейросети не знают про уравнение Ньютона», - заявил Михаил Алексеевич Криницкий. Кроме того, лектор рассказал, что можно использовать ChatGPT для корректировки, написания текста, однако стоит учитывать, что факты могут быть сфабрикованы, а содержание упрощено. Именно поэтому самое важное - правильно формулировать запрос.
