В Европейском космическом агентстве работают над искусственным интеллектом, который бы был столь же легким в общении, как ChatGPT, но при этом умел бы давать научно обоснованные ответы. Он должен анализировать спутниковые данные и делать на их основе выводы.
Что может искусственный интеллект?
Если вы попытаетесь задать искусственному интеллекту на основе лингвистической модели, подобной ChatGPT, вопрос, требующий анализа данных, то в ответ он с большой вероятностью выдаст какой-то бред. Так происходит из-за того, что подобные системы просто не умеют осуществлять анализ данных. Однако скоро это может измениться.
На самом деле искусственный интеллект в виде нейросетей к анализу данных применяется уже достаточно давно. Машины занимаются обработкой сигналов от телескопов, распознаванием образов на спутниковых снимках Земли и строят физические модели.
Но это совсем другие искусственные интеллекты. Они обучены именно для выполнения той задачи, для которой созданы, и обратиться к ним с вопросом, изложенным обычным, понятным всем языком, просто не получится. Более того, даже выполнить какую-то другую аналитическую задачу они не в состоянии. Однако ученые уже работают над решением этой проблемы.
Универсальный помощник
Среди прочих, этой задачей занимается и Европейское космическое агентство вместе с партнерами. Они создают универсального помощника, который смог бы на основе спутниковых снимков действительно компетентно отвечать на вопрос о лучших местах для ведения сельского хозяйства и указывать на вероятность землетрясений. Однако на пути к этой системе инженерам придется решить сразу несколько сложных задач.
С одной стороны, нейросети все еще не очень искусны в решении практических задач на основе анализа спутниковых данных о Земле. Первые шаги в этом направлении уже сделаны. Например, инженеры тестируют систему I*STAR, которая анализирует информацию о землетрясениях и извержениях вулканов для того, чтобы прогнозировать дальнейшие события. А инструмент SaferPlaces AI создает карты наводнений, которыми могут пользоваться команды спасателей.
Проблема со всеми этими моделями заключается в том, что они не являются универсальными. Стоит их применить к другой задаче и другому набору данных — и они не смогут ничего сделать. Нужно базовое ядро искусственного интеллекта, которое может обучаться самостоятельно любым задачам. Разработка его продолжается еще с 2018 года и они уже дали определенные плоды.
Один проект базовой модели — PhilEO — начался в начале 2023 года и сейчас достигает стадии готовности. Его структура оценки основанная на глобальных данных Copernicus Sentinel-2. Однако ученые убеждены, что в готовом виде он сможет быстро приспособиться к обработке любых данных.
Человеческий язык
Кроме собственно аналитической, в головоломке есть также и, так сказать, психологическая составляющая. Искусственные интеллекты все еще недостаточно хорошо понимают человеческие запросы, когда они касаются поиска каких-то данных. Улучшение понимания запросов на естественном языке — еще одна задача, над которой работают в ESA.
Уже существует система, которая способна понять, что именно хочет увидеть человек, и найти эти места на снимках спутников. Однако основная деятельность в этом направлении должна начаться в апреле этого года. Ученые убеждены, что им удастся создать систему, которая способна не только понять вопрос, но и проанализировать научные данные в поисках ответа на него.
По материалам phys.org
Только самые интересные новости и факты в нашем Telegram-канале!
Присоединяйтесь: https://t.me/ustmagazine
