我偶然发现了他，为AI项目“ Archipelago 20.35 ”的加速器挑选了应用程序。有一种感觉，就是虽然我们仍未注意到一些很酷的东西，尽管它仍处于最初的发展形式，或者是无法理解的东西，然后它们会自己“掉下来”。
无论如何，该职位使我可以从应用程序中获取联系人，聊天并在此处写下最后发生的事情。简而言之，这不是神经网络或Malevich Gzhel对标签的识别。这里的一切都更加复杂。当然，销售此类产品也很困难。
对话者是Galina Pastukhova，他是数学家，PSU IT学院的科学与创新副主任，PSS Corporation编程部门负责人，他同时管理系统的开发并参与其体系结构的创建。
-您声明可以在Awtor设计中找到所有潜在的发明。这是什么意思？
-任何目的和发明都是物理量的组合。他们中有些人是相互对立的。例如，电池的重量和容量。例如，无人机飞行的时间越长，举升的时间越长，它应该拥有的电池就越重。近来，人类一直在探索和消除这些矛盾的道路上。大多数发明都位于克服矛盾的交汇处。
我们从1963年至1989年采用了苏联的专利基地，对其进行了处理并将其提供给神经网络。目的是确定发明物的关键物理特性如何随时间变化。如果定义了属性并设置了它们的顺序，那么主题的进一步发展将以一定的顺序和一定的物理量进行。不管是哪种物体-勺子，自行车或管道。
Awtor的意识形态
我们已经抓住了这种进化螺旋。我们可以预测由某些元素组成的，具有某些物理量特征的对象在将来会如何变化。同时，没有必要每个步骤都对应一个真实的发明，即对象的新版本的外观。人类很容易跳过某些步骤，某些决定可能在经济上不合时宜。
-他们怎么看？
-是的，不信任的问题...这是宇宙的。因此，我们决定不立即在各种媒体上大声疾呼，而首先去我们的彼尔姆企业。我们在该地区拥有许多大型科学密集型产业。他们在我们的系统帮助下决定的所有选项，我们开始在我们的网站上收集。
例如，车里雅宾斯克机械厂的一个案例。它们在某种机制内的运动存在问题：粘度会干扰。
他们来说：“我们听说过您的系统，但是在我们看来，您在说谎，这是不可能的。”我们一起坐在计算机旁，输入初始数据。计算机按一定顺序显示对象显影的17个步骤。事实证明，企业位于第四位，而前三个位于同一顺序。
但是也有这样的时刻。系统在输出端说：改变密度，改变偶极矩。这不是非常有用的信息-我想看到一个复杂的答案，包括特定值范围，实现示例。我们的解决方案最初是针对物理的，但是企业面临着许多挑战和化学层面的挑战。因此，我们现在正在建立该领域的知识库。
-本质上讲，机器发现了现有技术障碍的核心是什么矛盾，并显示了绕过它的方法？
-矛盾分析是重要环节。我们甚至创建了自己的分类。公式中存在纯粹的物理矛盾。最简单的例子是：时间等于距离除以速度。哦，这意味着时间和速度成反比：一个多，另一个少。这是第一种类型的矛盾。
训练神经网络的数据源是联邦工业产权局（FIPS）的专利基础，另一类
矛盾是更复杂的系统，其中一个公式在第二，第三，第四位进行调解。当您展开它们时，您会看到左右边缘，您会发现第二种类型的矛盾。例如，我将给出质量浓度，可以扩展为线性密度的乘积（）和每米单位： ...结果，我们看到它与长度成反比。
最后，我们进入第三个矛盾，其中增加了社会经济因素。例如，运动型KamAZ既是可靠的汽车，每年都在比赛中获胜，又非常不方便-只有俄罗斯人习惯驾驶它。
还是为什么所有的猎人都喜欢骑“面包”？由于某种原因，没有人搬到雷克萨斯，每个人都骑着“面包”-考虑到彼尔姆领土的不可逾越性。为什么？这既是可靠性，也是可维护性，如果有任何问题，那也不是什么可惜的-我们将进行更换，切断，拧紧，焊接等工作。这是一件有趣的事情，很难形式化，但也必须考虑到这一点。
-您将什么用作系统的测试问题？大家如何设置？
-我们的实验模型是注射器，正是他首先开始进行功能分解。我们设定了一个目标-提高药物管理的速度。系统的响应用于跟踪我们的发展是否朝着正确的方向发展。在某个阶段，机器提出了一个有趣的针建议：在针上不要开一个出口，而是十个。作为一个人，根据当今关于注射器的想法，我知道这是无利可图的。但是解决方案本身是独特的。汽车开了他。
在回应中，有一项建议更改针头的化学成分。但是这种解决方案已经存在：存在冰微针。当然，冰不是来自水，而是来自带有可冷冻药物的合适物质。他把它放在超级安全的地方-离开了。毒品融化了，一切都解决了。
-整个故事有十个孔，有点像浇水的系统。
-这是功能同构的一个很好的例子。从功能的角度来看，就一组关键的物理特性而言，注射器和浇水系统可被视为一个本质。但与此同时，灌溉系统中经常会出现大量孔洞，而在注射器中似乎仍然是不寻常的事情。我们程序的目标是说这是可能的。而且，正如后来证明的那样，尽管这些解决方案的用途有所不同，但它们在原则上还是存在的。
5针
美速疗法多针筒注射器-Awtor还可以解决其他哪些挑战？您可以举一个在实际中使用系统产生的结果的示例吗？
-其中一项请求来自NTI行业联盟“ NeuroNet”。头部的非侵入性传感器存在一个问题：信号传输差，干扰大。我们输入了初始数据，我们看一下结果。
除其他原始响应（如头骨上的洞）外，机器还建议更改温度。只需加热传感器，使其接近头皮温度即可。当开始实施此选项时，事实证明，当传感器加热时，头部开始出汗。汗液成为极好的信号传输介质，它进一步增强了加热效果。
顺便说一句，在03/21/2019，当我们完成专利模块的工作时，我们的系统向FIPS发送了专利申请。她被接受了。我们是世界第一。显然，我们被部署在这里，因为只有一个人可以申请专利，因为发明的过程是人类的活动。但是我们开创了先例。
然后我们开始争论，作者是谁？他们创建了一个整体分类：好像存在第一层，第二层和第三层的人。
1级半人马是将数据输入神经网络的人。然后是那些解释它的人。总体而言，我们会尽快完成有关此视频的视频，并将其发布到我们的YouTube频道中。
-告诉我们有关Awtor的内容：什么是架构和数学仪器，用什么语言编写？
-Awtor由我的团队开发，我是该项目的科学负责人和技术总监。它基于Kohonen的神经网络和我们的专有技术-一种配置和训练它们的算法。该程序是用Python编写的，是一个典型的整体。放置在受HASP密钥保护的特定工作场所中。它在Windows下可以作为普通的轻量级应用程序工作（当前版本的分发工具包为40 MB），而无需任何特殊的硬件要求。我们目前尚未考虑云架构，主要是由于信息安全风险。
-使用系统的过程是什么样的？
-界面非常简单。在“主题”字段中，输入需要改进的主题。例如，我们需要改进泵以从低温田中提升在低温下变稠的油。因此，我们在“泵”中行驶。
在下一阶段，系统会要求我们勾选几个物理量，这是该主题的基础。我们注意到密度，摩尔质量等等。
然后在“什么不合适”字段中输入“粘度”。系统开始告诉我们选项，并说粘度有四种类型：动态粘度，运动粘度等等。选择“动态粘度”，然后按“执行”按钮。
系统继续完善关键参数。有必要指出它是什么：现象，过程或数量。分类器根据熵的程度进行工作-用户对对象的这种特性的了解程度。如果一无所知，请选择“现象”。如果已知某些信息，则为“过程”，如果有确切数据，则为“值”。
该程序进行计算并在适当的字段中显示对象的一系列物理参数，借助该序列可以解决用户指定的技术矛盾。
“减速器”是一组物理量，在“结果”字段中是答案选项，以物理部分的书签形式排列，
例如，该机器生成了18个答案的链。再次将这波答案返回机器是合理的。如果在此之前我们标记了五个物理量，那么现在我们将标记十个物理量，然后加上机器响应中的那些物理量。突然，她将在下一次迭代中给我们一个更合适的答案。因为确实有很多答案，并且您可以从中看到它们在使用的技术方面如何变得更加复杂。最新的答案通常来自于超声或光子学领域，对于这些领域，人类根本还没有做好身体准备。
来自机器的响应是一个或多个物理量。例如温度。也就是说，从方法论上讲清楚如何继续进行。需要非粘性油-将其加热。但是我不仅要得到值，还要得到解释：如何精确地改变温度以获得结果。
-系统吗？
-不幸的是，对于机器而言，这种解释太困难了。为此，不需要深度神经网络，而是需要其他某种机制，因为最终的选择将始终不取决于技术，而取决于经济。利润更高的将由企业工程师改变。但是到目前为止，经济参数是一个遥不可及的梦想。
答案的解释是人的特权。只有专家才能了解，从经济上讲可行的是什么，可以负担得起改变现有技术的费用。现在，它是工程师的专业工具。
-是否有类似于Awtor的系统？
-没有直接竞争者，但也有类似的竞争者。例如，白俄罗斯Valery Tsurikov的AI创始人的发展：True Machina和发明Machina。他们有一台完全不同的机器。在True Machina中，对科学作品进行语义分析，从而突出发现的实质。然后，使用组合方法，在技术功能的层次结构中进行发现，以发现可用的功能。正在形成针对每个功能的改进概念的基础。当用户提出请求时，系统会简单地为它给出数千种合适的概念。
相似系统的另一种类型是基于TRIZ的工具系列。但是，一个人的角色在其中至关重要，而决策在很大程度上取决于特定用户的知识和思路。太主观了。
-我在网站上看到，将来Awtor将能够解决社会和经济问题。这是什么意思？
-是的，这是一个合理的下一步。完成了物理，完成了化学，然后轮到其他科学，主要是经济学。教导系统以人体工程学和便利性之类的概念进行操作非常重要。是的，您将必须为这些术语创建标准。什么是美女？每个都有自己的。什么是人体工程学？对于每个人自己的。因此，有必要要么定义不依赖于特定人的通用标准，要么形成特定用户的资料并根据其关于优缺点的想法给出结果。
这是一项巨大的任务。当我们正在考虑如何处理它时。但是同时，如果没有最后一个模块，整个项目就失去了意义，对工程师来说仍然是一个利基工具。
-是否有计划创建该系统的移动版本？打开API？使用相同的“爱丽丝”将她与语音助手联系起来吗？
-移动版本的Awtor和集成语音输入一样，是系统开发的明智之举。然后，系统可以例如向人员提出澄清问题。但是，从工程师到用户市场的过渡到另一个目标市场很重要。我们已经考虑过了。但这在上下文中是巨大的力量，对特定人的分析应运而生。
我希望Awtor可以为所有人（包括孩子）提供和有用。我们很可能来自孩子们的身边。
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我们有一个假设，即可以显着改善与系统的交互-如果我们了解孩子如何学会自己学习该程序，则可以消除许多迭代。我们甚至举办一场“年轻发明家”竞赛：询问机器，机器会回答，然后您做出解释。
-可能出售这样一个复杂的系统，解释为什么以及为什么需要它，这也是一项太空任务吗？
-这是一个新产品，您必须习惯它。市场利基市场和目标群体必须从零开始，消费者尚未意识到他们的需求。因此，只有一个逻辑技巧可以通过。您来到工厂问：“您有什么问题？” -“我对晶体中的波衰减有疑问。” -“很棒。有没有一个飞碟队长，一个工程师，我们将与他们迅速坐下来看看？”
当经理看到答案时，总工程师确认答案的顺序与过去15年中遵循的顺序完全相同，现在就在这里，还有12种选择...就是这样，这个客户就是我们的客户。
-您打算出于什么目的参加教育密集型的“阿奇佩拉戈20.35”？
-我们希望有条件，因为我们需要帮助。从科学的角度来看，我们做得很好：早在2018年，在莫斯科国立大学的一次会议上，我们求助于物理学家，要求他们破坏我们的机器，抓住机器的错误答案或错过重要的选择。没有人设法做到这一点。
但是在销售方面-失败。二叠纪人了解我们的一切，但他们不能超越该地区的边界。他们向投资基金展示了他们的决定，但没有找到理解。也许我们不知道该如何以这种方式谈论自己。我想学习如何使我的想法正确地适应市场现实。
-我不知道您为什么要参与诸如发明发展之类的特定主题？有更流行和更直观的东西，某种计算机视觉？
-作为研究和开发人工神经网络已有20年的人，我会这样说。足够的幼儿园，二十一世纪在院子里。这是什么成就：神经网络绘制了图片还是肖像？每个像素都很容易描述。这不是人工智能，而只是某种迭代器。神经网络了解其中驱动了什么。再次是主观性，再次是人的决定。
转到另一个问题。至少在分类任务中。采取仅描述10％的主题区域。好的，好，50％。不行吗？因此，也许我们将用我们的力量和毅力来确定必要的等级，特征，创建分类器？
矛盾的分类是一个值得解决的话题。每个人都在谈论它们，关于NTI的技术障碍。但是描述，开发一种可以克服它们的设备是现实的-这里没有任何进展。