Профессор Галушкин сказал, что все тенденции и тренды развития ИТ-технологий последовательно и все дальше уходят по основным характеристикам от мозга человека. Вопрос только в том, что это не привело к созданию реального искусственного интеллекта, равного человеку, и даже близко такого нет, и главное, нет понимания, как подходить к этой теме.
Интересная мысль прозвучала в докладе О.В. Сухорослова из ИППИ РАН, о формировании области «service oriented eScience». Как известно, eScience – это фактически новая парадигма в истории развития науки, так называемая «четвертая парадигма развития», после времен эмпирической науки, теорий обобщения и вычислительных моделей. Объединение глобального сообщества в единые сети в рамках анализа данных, Больших данных в том числе, стало обретать реальные логистические маршруты.
Впервые на Форуме была проведена отдельная секция по Большим данным. Ее вел Николай Петрович Васильев, доцент кафедры «Компьютерные системы и технологии» МИФИ. Заседание секции показало огромный интерес к Большим данным. Доклады участников Форума, приехавших из разных городов России, касались широкого круга сфер: спутники, нефтяные разработки, медицина, химия, текстовая аналитика, создание своих отечественных ИТ-инструментов для хранения и аналитики неструктурированных Больших данных. Например, одна система может хранить и управлять ЭКГ записями, отснятыми с полмиллиона пациенов. Одновременно система может писать 1 тысячу отведений ЭКГ. Эту систему представили авторы Д.В. Исакевич и В.В. Исакевич из города Владимир, работа выполнена вместе с Владимирским Государственным Университетом.
Текстовая аналитика Больших данных – это путь к постижению искусственного интеллекта. Например, сегодня Интернет описывают, как более 50 миллиардов страниц текста. Важный метод анализа - построение графов.
Особо следует отметить доклад Института математики и механики Уральского отделения РАН, город Екатеринбург. Профессор Владимир Лазаревич Авербух показал новейшие российские разработки в области визуализации данных, которые относятся к понятию, заявленному Forrester Research в качестве ключевого тренда в аналитике Больших данных – ADV (Advanced Data Visualization). Было показано, что благодаря использованию конструктора систем визуализации достигнуты существенные научные результаты в области создания новых материалов.
Был представлен доклад по многоцентровому исследованию по текстовой аналитике Больших данных «Третья волна», которое проводит Академическое Партнерство ЕМС в России и СНГ. Группа исследователей: О.Ю. Колесниченко, Г.Н. Смородин, И.В. Ильин, О.В. Журенков, Л.С. Мазелис, Д.А. Яковлева, В.Л. Дашонок. Исследование объединяет Москву, Санкт-Петербург, Барнаул и Владивосток. Исследование открыто для новых участников.
На секции также прозвучали призывы к формированию культуры аналитики Больших данных в стране. Например, свои стратегические подходы к проведению аналитики Больших данных корпорация ЕМС показала на примере проведения волонтерского исследования «Третья волна». О российских логистических подходах к внедрению аналитики Больших данных в производство рассказал представитель российской компании RedSys, эти подходы применяются, например, для интеграции аналитики Больших данных и систем искусственного интеллекта в нефтегазовый сектор экономики.
На НСКФ-2015 было представлено много работ по военно-прикладным аспектам. Помимо конкретных несекретных решений в области создания и сопровождения жизненного цикла ВВТ, были интересные доклады о концептуальных подходах и нуждах в аспекте войн нового информационного поколения.
Далее представлены выкладки некоторых докладов в режиме непрямого цитирования с аналитическим обсуждением. Высокопроизводительные мощности
Работа Ю.И. Бродского (ВЦ РАН) посвящена созданию сложных ИТ-систем, в основе которых заложен фрактальный принцип (или, как его называет сам автор, атомистический). Части системы являются самостоятельными системами, а компоненты сложной системы сами могут быть сложными системами. Для того, чтобы понять поведение такой системы в целом, нужно проводить имитационное моделирование. Не решены вопросы единственности, устойчивости и зависимости от начальных значений, а также замкнутости характеристик для таких суперсистем.
Идеология многокомпонентных систем развивалась еще в отделе Имитационных систем ВЦ АН СССР в конце 80-х годов. Теперь эта идеология выросла до модельного синтеза, в основе которого лежит понятие модель-компонента-универсальный агент. Модели-компоненты могут быть объединены для выполнения сверхфункции: например, несколько моделей-компонент дают разные отраслевые прогнозы (курса валют, погоды, трендов рынка), и в итоге на верхнем уровне система будет строить общий прогноз на основе всех отдельных прогнозов. Это и есть фрактальная конструкция.
Ю.И. Бродский отмечает, что исторически идет смена парадигм программирования в сторону укрупнения, начиналось все с машинной команды, затем были языки, операторы языка, реализующие некое законченное действие, на смену отдельным операторам пришли стандартные конструкции типа «цикл», «ветвление», подпрограммы-функции и структуры данных. В настоящее время господствуют такие понятия, как класс, объект, типизация, наследование, инкапсуляция, и т.д. Модель – это более сложная и агрегированная конструкция, чем объект объектного анализа. Главное ее отличие от объекта – обладание собственным стандартным поведением, в том смысле, в каком обладает поведением операционная система. Модели-компоненты могут объединяться в модели-комплексы, а модель-комплекс может стать моделью-компонентой следующего уровня.
Ю.И. Бродский предлагает использовать язык ЯОКК (язык описания комплексов и компонент). К первой воплощенной идее модельно-ориентированного программирования относят систему MISS, которую совершенствуют в ВЦ РАН. На языке ЯОКК можно описать все имеющиеся знания об «атомах» сложной многокомпонентной системы и их связях между собой, и автоматически по этим описаниям построить синтез модели сложной системы. Для работы с такими суперсистемами нужны
высокопроизводительные и распределенные вычисления.
Ю.И. Бродский с соавторами моделировали ранее эпизоды СОИ (Стратегическая Оборонная Инициатива) США.
Данная работа, представленная на НСКФ, показала, что управление современным полем боя как единой информационной средой требует суперкомпьютерных мощностей. Ведь именно построение прогноза по каждому отдельному блоку боевых группировок и интеграция этих блоков в качестве общего прогностического видения исхода битвы – и есть главная задача информационного обеспечения ТВД.
Роботизация ТВД
Следующая работа, которую стоит отметить, касается использования сложной визуализации и жестовых интерфейсов для взаимодействия с виртуальными и реальными объектами. Авторы И.С. Стародубцев и В.Л. Авербух из ИММ УрО РАН и Уральского федерального университета (Екатеринбург) разработали программно-аппаратный комплекс для естественных (жестовых) человеко-компьютерных интерфейсов. Это нужно для навигации в средах виртуальной и расширенной реальности (о расширенной реальности /Augmented Reality/ уже открыто заявляют военные США, в частности речь идет о добавлении к спецназу особых гаджетов и даже имплантантов-чипов), для управления робототехникой на поле боя, или для осуществления действий удаленно, например, в условиях радиационного заражения какой-то области или при медицинском обеспечении в полевых условиях с целью обеспечения стерильности.
