Ученый Политеха вошел в состав международного ИИ-комитета

Эксперты из разных стран разрабатывают стандарты сильного искусственного интеллекта

Команда российских ученых инициировала создание Международного комитета по искусственному интеллекту (IAIC). Организация призвана преодолеть фрагментацию в развитии ИИ и установить глобальные стандарты сильного искусственного интеллекта (AGI). Руководители проекта – член-корреспондент Российской инженерной академии Андрей Нечесов и профессор Санкт-Петербургского политехнического университета им. Петра Великого Сергей Барыкин. К комитету присоединился заведующий кафедрой «Общетеоретические дисциплины» сызранского филиала Политеха Владислав Литвинов. Он займется обеспечением интеграции инженерных компетенций в разработку ИИ-алгоритмов.

– IAIC – это ответ на вызовы эпохи AGI, – подчеркивает Андрей Нечесов. – Без глобальной кооперации даже самые совершенные ИИ-системы будут порождать риски, непредсказуемые для одной страны.

В числе ключевых направлений работы комитета:

1. Стандартизация алгоритмов. Разработка нормативов для управления знаниями в высокорисковых ИИ-системах, включая документирование технических активов и защиту интеллектуальной собственности.
2. Гибридные архитектуры ИИ. Комбинирование нейросетевых и символьных методов для создания объяснимых AGI-систем, способных к переносу знаний между различными областями.
3. Глобальные этические вопросы. Внедрение блокчейн-механизмов для проверки соответствия ИИ-решений международному праву.
4. Децентрализованное управление. Система мультиблокчейн-контроля, где смарт-контракты кодируют региональные законы в машиночитаемые предикаты.

Кроме того, под эгидой IAIC ученые запустили Академию искусственного интеллекта для построения экспертного совета из специалистов мирового уровня.

Одним из первых мероприятий, в котором Владислав Литвинов принял участие в новом статусе, стала Международная конференция «Математика искусственного интеллекта».

– В своем докладе я рассмотрел стохастические (то есть случайные) продольные колебания вязкоупругого каната с динамически смещающимися границами, – говорит Литвинов. – Основное внимание уделил применению методов искусственного интеллекта, нейронных сетей и методов машинного обучения для анализа резонансных эффектов. Передовые подходы, такие как глубокие нейронные сети, методы Монте-Карло и адаптивного управления, повышают точность прогнозирования и эффективность управления системой. Результаты, полученные с помощью ИИ, подтверждаются с помощью вычислительной модели.

Комитет уже объединил более 200 экспертов из разных стран, включая ведущих ученых, предпринимателей и служащих.