Когда родитель учит своего маленького ребенка относиться к миру, он учит через ассоциации и определение закономерностей. Возьмем, к примеру, букву S. Родители показывают своему ребенку достаточно примеров буквы, и вскоре он сможет определить другие примеры в контекстах, где руководство не активно; школа, книга, рекламный щит.

Много из постоянно появляющихся технологий искусственного интеллекта (ИИ) было научено таким же образом. Исследователи кормили систему правильными примерами того, что они хотели, чтобы оно распознало, и как маленький ребенок, ИИ начал распознавать закономерности и экстраполировать такие знания в контексты, которые он никогда раньше не испытывал, образуя свою собственную “нейронную сеть” для категоризации. Как и человеческий интеллект, однако, эксперты потеряли след за входными данными, которые информировали принятие решений ИИ.

Таким образом, “черная коробка” ИИ возникает как факт, что мы не полностью понимаем, как или почему система ИИ устанавливает связи, ни переменные, которые играют в его решениях. Эта проблема особенно актуальна, когда мы стремимся улучшить безопасность и надежность систем и устанавливать управление принятием ИИ.

От транспортного средства, оснащенного ИИ, которое не может вовремя затормозить и повредить пешеходам, до медицинских устройств, полагающихся на ИИ, которые помогают врачам диагностировать пациентов, и предвзятости, проявляемые процессами подбора персонала, управляемыми ИИ, сложность за этими системами привела к возникновению новой области исследования: физике ИИ, которая стремится еще больше установить ИИ как инструмент для людей, чтобы достичь более глубокого понимания.

Теперь новая независимая исследовательская группа будет решать эти проблемы, объединяя области физики, психологии, философии и нейробиологии в междисциплинарном исследовании тайн ИИ.

NTT предлагает доверие и безопасность ИИ

Недавно объявленная Группа Физики Искусственного Интеллекта является ответвлением лаборатории Физики и Информатики (PHI) NTT Research и была представлена на конференции NTT Upgrade 2025 в Сан-Франциско, Калифорния, на прошлой неделе. Она продолжит продвигать подход Физики Искусственного Интеллекта к пониманию ИИ, который команда исследовала в течение последних пяти лет.

Доктор Хиденори Танака, который имеет степень PhD по Прикладной Физике и Компьютерным Наукам в Гарвардском Университете, возглавит новую исследовательскую группу, основываясь на своем предыдущем опыте в Интеллектуальной Системной Группе NTT и программе Исследований ИИ в физике интеллекта в Гарварде.

“Как физик, я взволнован предметом интеллекта, потому что, математически, как можно подумать о концепции творчества? Как можно подумать о доброте? Эти концепции остались бы абстрактными, если бы не ИИ. Легко спекулировать, говоря “это моя определение доброты”, что не является математически осмысленным, но теперь с ИИ это практически важно, потому что если мы хотим сделать ИИ добрым, нам нужно сказать ему на языке математики, что такое доброта, например”, – сказал доктор Танака мне на прошлой неделе на конференции Upgrade.

Ранее в своих исследованиях лаборатория PHI признала важность понимания “черной коробки” ИИ и машинного обучения для разработки новых систем с улучшенной энергоэффективностью для вычислений. Однако прогресс ИИ за последние пять лет вызвал все более важные соображения безопасности и надежности, которые стали критическими для промышленных применений и решений по управлению принятием ИИ.

Через новую исследовательскую группу NTT Research будет решать сходства между биологическим и искусственным интеллектом, надеясь распутать сложности механизмов ИИ и создать более гармоничное слияние человеческого и ИИ сотрудничества.

Хотя этот подход является новым в своей интеграции ИИ, он не является новым. Физики всегда стремились раскрыть точные детали технологических и человеческих отношений на протяжении веков, от исследований Галилео Галилея о движении объектов и его вклада в механику до того, как паровой двигатель информировал понимание термодинамики во время промышленной революции. В 21 веке, однако, ученые стремятся понять, как ИИ работает в терминах обучения, накопления знаний и принятия решений, чтобы в будущем могли быть разработаны более связные, безопасные и надежные технологии ИИ.

“ИИ – это нейронная сеть, его структура очень похожа на то, как работает человеческий мозг; нейроны, соединенные синапсами, которые все представлены числами внутри компьютера. И тогда мы верим, что здесь может быть физика… Физика – это о том, чтобы взять все из Вселенной, сформулировать математические гипотезы о их внутренней работе и проверить их”, – сказал доктор Ханака.

Новая группа продолжит сотрудничать с Центром Наук о Мозге Гарвардского Университета (CBS) и планирует сотрудничать с доцентом Стэнфордского Университета Суей Гангули, с которым доктор Танака написал несколько статей.

Однако доктор Танака подчеркивает, что естественно-научный и межотраслевой подход будет фундаментальным. В 2017 году, когда он был аспирантом в Гарварде, исследователь понял, что он хочет делать больше, чем традиционная физика, и следовать по стопам своих предшественников, от Галилея до Ньютона и Эйнштейна, чтобы открыть новые концептуальные миры в физике.

“Сейчас ИИ – это та тема, о которой я могу говорить со всеми. Как исследователь, это здорово, потому что все всегда готовы говорить об ИИ, и я также учусь из каждого разговора, потому что я понимаю, как люди видят и используют ИИ по-разному, даже за пределами академических контекстов. Я вижу миссию NTT как катализатор, который запускает эти разговоры, независимо от происхождения людей, потому что мы учимся из каждого взаимодействия”, – заключил доктор Танака.