Авторы: Нечесов Андрей Витальевич, Андреев Андрей Витальевич

Сегодня об искусственном интеллекте не говорит только ленивый. Успех ChatGPT и DeepSeek и других больших языковых моделей еще больше подогревает интерес не только обычных пользователей к этому направлению. Более того, возможности LLM постоянно растут и на сегодняшний день они уже заменяют нас по целому фронту работ. Конечно это огромных успех, но есть и обратная сторона медали. Это проблемы, связанные с самими LLM: проблема черного ящика, проблемы галлюцинаций, проблема централизации, проблема аудита, дискриминации, дипфейки и так далее.  Если вопрос с “черным ящиком” как-то частично удалось решить (уже сейчас LLM могут представлять результат своих рассуждений), то остальные проблемы остаются открытыми или решены слабо. Это говорит о том, что в жизненно важных направлениях эти интеллектуальные системы нужно использовать с осторожностью или под контролем более надежных систем, скажем на основе логики, которые бы частично или полностью проверяли работу LLM. 

Проект Сигма - является флагманским проектом Центра ИИ НГУ. Именно с ним мы выходили на конкурс по созданию Центров ИИ второй волны и выиграли грант на создание центра ИИ при НГУ по тематике Строительство и городская среда. Сигма - это фреймворк по разработке цифровых двойников умных городов, который позволяет интегрировать в себя другие практические реализации с помощью механизма API. Сигма - это не только инженерное решение, но также очень серьезный наукоемкий проект, в основе которого лежат серьезные достижения нашей Сибирской Школы Искусственного Интеллекта возглавляемой академиками РАН Ю.Л. Ершовым и С.С.Гончаровым: это и задачный подход, и теория семантического программирования и многие другие важные математические результаты. Яркими представителями нашей школы являются профессор Д.И.Свириденко, профессор Е.Е.Витяев, профессор Д.Е. Пальчунов, профессор А.В. Манцивода, руководитель проекта Сигма И.А.Болдырев, основатель платформы D0SL В.Ш. Гумиров, руководитель Центра искусственного интеллекта НГУ А.Н. Люлько, а также И.С.Ануреев, Д.А.Кондратьев и Н.О.Гаранина. Мне посчастливилось работать бок о бок с этими выдающимися учеными. Более того, я непосредственно являюсь учеником академика С.С. Гончарова, с которым мы провели ряд важных исследований по теме построения полиномиально полных языков логического программирования, которые и легли в основу так называемого доверенного искусственного интеллекта. Вместе мы получили следующие важные результаты: доказали полиномиальный аналог классической теоремы Ганди, решили проблему равенства классов P = L, первыми полностью аксиоматизировали теории блокчейна, а также доказали функциональный вариант полиномиального аналога теоремы Ганди. На основе этих результатов, на основе задачного подхода, формализованного академиком РАН Ю.Л. Ершовым, а также на основе работ Витяева по построению предсказательных систем, нам удалось построить теорию обучения интеллектуальных систем, базирующуюся на логико-вероятностных концепциях. 

Учитывая огромный опыт А.В. Андреева в изобретательстве и управлении крупными промышленными предприятиями, а также мой опыт в математике, в блокчейн технологиях, смарт контрактах и построении доверенных интеллектуальных систем, мы провели исследование по выявлению ключевых проблемных точек в разработке фреймворка Сигма по построению цифровых двойников умных городов. Это позволило нам наметить план по формализации и реализации ключевых аспектов в построении фреймворка и одновременном их патентовании. 

Одним из первых наших решений стала разработка электронно-вычислительного устройства для обнаружения дефектов городской инфраструктуры и принятия решения по их устранению. По сути, это гибридное коробочное решение, представляющее из себя интеллектуальную систему на основе комбинации нейронных сетей и логико-семантического блока. Это решение позволяет с помощью камер видеофиксации установленных в городе и специально обученной нейронной сети вычислять с большой точностью технические дефекты объектов городской инфраструктуры и в дальнейшем с помощью логико-семантического блока формировать решение на устранение проблем.

Полезная модель относится к сфере информационных технологий и может быть использована для мониторинга состояния городской инфраструктуры. Под городской инфраструктурой следует понимать автомобильные дороги, строящиеся и возведенные объекты: дома, мосты, скверы, инженерно-технические коммуникации.

Хотелось бы заметить, что это только первая полезная модель, на которую мы получили патент. Сейчас мы ведем работу еще над рядом полезных моделей и изобретений, но здесь как всегда не хватает рук и исследователей. В этой связи есть ряд пожеланий к руководству Центра ИИ НГУ и патентному отделу НГУ о более плотном взаимодействии. Нам важно не только разрабатывать прикладные решения, но также грамотно защищать результаты интеллектуальной деятельности. 

В заключение хотелось бы отметить, что сейчас мы организуем первую в России большую научную конференцию “Математика Искусственного Интеллекта”, которая пройдет в Сириусе 24-28 марта 2025. Сайт конференции: MathAI.club. На конференции будут представлены последние актуальные математические подходы в искусственном интеллекте, в том числе работы по разработки доверенных систем искусственного интеллекта. Ведущие ученые Москвы, Санкт-Петербурга, Новосибирска и других городов представят свои последние результаты. Мы же как Центр ИИ НГУ заинтересованы в тесном взаимодействии с ведущими научными группами как России, так и мира. Это позволяет нам быть на острие технологий и внедрять данные технологии в наши прикладные решения, ну и конечно патентовать их.

Руководитель отдела исследований проекта "Сигма" ЦИИ НГУ, к.ф.-м.н. Андрей Витальевич Нечесов