Опережая время
Как советские математики работали над фундаментом для ИИ
Доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор Института AIRI и декан факультета искусственного интеллекта МГУ Иван Оселедец — о вкладе советских ученых в развитие ИИ и преемственности научных школ.
В ноябре 1988 года советский «Буран» совершил два витка вокруг Земли и через 205 минут сел на Байконуре. На борту никого не было: «Буран» садился в автономном режиме на считаных килобайтах памяти — даже сейчас звучит фантастически!
Задолго до Кремниевой долины, с которой обычно ассоциируется ИИ, в СССР развивалась мощная школа вычислительной математики, моделирования и автоматического управления. С помощью ЭВМ ученые предсказывали поведение сложных систем, находили решения там, где эксперимент был слишком дорог, опасен или попросту невозможен, то есть фактически с нуля создали самостоятельную науку о моделировании сложных физических явлений.
В 1960-х годах СССР наряду с США и Японией занимал лидирующие позиции в робототехнике. Советские специалисты разрабатывали системы управления для сложных промышленных и энергетических объектов, в том числе атомных станций. Компьютеры еще не были привычной частью повседневной жизни, но уже тогда в СССР создавали системы, которые решали сложные интеллектуальные задачи в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Так, в 1974 году советская программа «Каисса» выиграла первый чемпионат мира по компьютерным шахматам в Стокгольме, в котором участвовали 13 программ из восьми стран.
В СССР не сложилось отдельной области компьютерных наук, как на Западе. Вычислительная математика, программирование, теория алгоритмов и дискретная математика существовали, но часто были тесно привязаны к конкретным научным и инженерным задачам. Это имело последствия. Масштабные научно-технические задачи стимулировали поиск собственных методов и решений, но по мере изменения экономических и институциональных условий все чаще возникал соблазн воспользоваться уже готовыми зарубежными разработками. Иногда это было рационально, но вместе с отказом от самостоятельной работы терялись исследовательские школы, преемственность и способность создавать собственные направления.
Советская математика в лицах
Главной фигурой советской математики можно назвать Андрея Николаевича Колмогорова. Его влияние выходило далеко за пределы одной дисциплины. В 1933 году он опубликовал работу, которая придала теории вероятностей строгую аксиоматическую основу, в 1940-е годы совершил прорыв в теории турбулентности, а позднее внес огромный вклад в теорию алгоритмов и оценку вычислительной сложности. Он занимался случайными процессами, теорией информации и многими другими направлениями. Редко кому удавалось настолько глубоко повлиять сразу на несколько областей знания.
В 1962 году советские математики Георгий Максимович Адельсон-Вельский и Евгений Михайлович Ландис разработали «АВЛ-дерево» — структуру данных, которая автоматически сохраняет баланс при добавлении и удалении элементов, обеспечивая быстрый поиск. Сегодня эту идею используют в программировании и базах данных, где важны высокая скорость и стабильная работа с изменяющимися показателями.
В 1965 году Алексей Григорьевич Ивахненко и Валентин Григорьевич Лапа опубликовали работающий алгоритм обучения многослойных нейронных сетей. Их метод группового учета аргументов позволял строить глубокие модели и обучать их на данных. Метод быстрого вычисления градиентов для таких сетей описал в 1974 году Александр Иванович Галушкин. Позднее методы обратного распространения ошибки станут одним из ключевых инструментов машинного обучения и основой индустрии, которую мы знаем сегодня.