ИИ, который изобретает сам. Цуриков из True Machina рассказывает, как это работает, и сколько проекту нужно инвестиций, чтобы «крупно выиграть»

4 комментария
ИИ, который изобретает сам. Цуриков из True Machina рассказывает, как это работает, и сколько проекту нужно инвестиций, чтобы «крупно выиграть»

Основоположник ИИ в Беларуси, автор легендарной «Изобретающей машины» Валерий Цуриков с командой из шести человек создаёт новый проект, ещё более «амбициозный, чем предыдущий». Ядро интеллектуальной системы True Machina уже готово и способно самостоятельно генерировать изобретения. По словам создателя, софтом интересуются Ferrari, General Electric и другие промышленники. Сейчас компания на стадии фандрайзинга: ищет партнёров среди белорусских ИТ-компаний для поддержки и интеграции с заказчиками. 

Валерий цуриков​, кандидат технических наук, занимается ИИ с 1975 года 

В 1987 организовал школу молодого изобретателя, в которой студенты изучали ИИ и работали над софтом для решения инженерно-изобретательских задач. Выпускники во главе с преподавателем зарегистрировали ЗАО «Научно-Исследовательская Лаборатория Изобретающих Машин» (НИЛИМ). После развала Союза Цуриков «с пятью дискетами в руках» отправился в Бостон. Белорусским софтом стали пользоваться Boeing, Sony, Samsung, NASA, Procter&Gamble. В 2012 корпорация IHS купила Invention Machine Corp. С 2001 Цуриков занимается собственными проектами.

Открытие и техзадача match, если они like each other. Как в Tinder

В чём идея вашего нового проекта, который вы называете ещё «более амбициозным, чем предыдущий»?

Очень простая концепция. Представьте себе, что какой-то учёный открыл новое явление или создал новый материал, который можно использовать для создания по-настоящему антипригарной сковородки. Учёный написал статью в специализированное издание. Но я, как инженер, вряд ли читаю этот журнал. Пройдут годы, прежде чем я узнаю об этом материале. Техника и наука связаны друг с другом, но между ними — time gap. Наше ПО сокращает время с момента научного открытия и до появления нового технического изобретения.

True Machina помогает изобретать?

Это делала «Изобретающая машина». А True Machina накапливает новейшие знания в физике, биологии, химии и прочих областях и переводит их в технологические изобретения: от фармацевтики до «железа». Но больше всего в сфере хайтека: умные материалы, вроде графена, методы, вроде эффекта Казимира, нано-, микро- и прочие технологии.

Когда космический корабль «Аполлон-11» возвращался с Луны на Землю, у него заглючил тумблер, который отвечал за запуск двигателя. И тогда Базз Олдрин, один из членов экипажа, использовал фломастер, чтобы замкнуть им контакт и запустить двигатель. Что этот парень сделал? Нашёл новое применение известному объекту — фломастеру. Наша система делает что-то похожее: берёт научное открытие или новый материал и находит им всевозможные, ранее не известные, применения. 

Как именно система находит новое применение открытию?

Внутри движка True Machina — иерархия технических функций. Например: увеличить скорость, охладить, предотвратить что-то и пр. Таких задач там очень много. Кому-то может показаться, что их бесконечно много, но это не так. Как показала практика, они похожи и быстро группируются. ИИ берёт новый эффект или материал и смотрит на все технические функции, которые могут быть улучшены с помощью этого открытия. Это называется комбинаторика — полный перебор функций. За счёт мощности компьютера и программных методов система делает это очень быстро. Получается что-то вроде мэтчинга, как в Tinder: если открытие и техническая задача like each other, мы имеем новое изобретение.

В чём отличие True Machina от обычного поиска по базе публикаций?

Во всём мире опубликовано около 50 млн патентов. Мы с помощью True Machina создадим 1 млрд изобретений, и это будут идеи, базирующиеся на новейших научных исследованиях. Эта база изобретений будет выглядеть как патентный фонд. Но количество изобретений — это не главное наше преимущество. Если база большая, у вас появляется больше возможностей найти что-то интересное.

Представим ситуацию: инженер захотел улучшить твёрдость материала в лопатках турбины. Для этого ему нужно просто сформулировать вопрос для ИИ-системы — интерфейс у нас на естественном языке (Natural Language Processing) — и она выдаст ему 5 тысяч концепций, отвечающих запросу. True Machina не будет решать задачу на ходу, потому что заранее её решила (причём многими путями), как только появилась публикация о некоем физическом открытии. Инженеру остаётся только выбрать вариант, который ему понравился. 

По теме
Все материалы по теме

Никакой ТРИЗ. Только семантика и комбинаторика

Это конкурент «Изобретающей машине»?

Думаю, на каком-то этапе будет кооперация. С точки зрения бизнес-модели True Machina сильно отличается от «Изобретающей машины». Безусловно, «Изобретающая машина» была революцией в своё время, многие фирмы пытались её копировать. Но это был интеллектуальный софт, которому нужно обучать.

Для массового рынка, а мы нацелены именно на него, обучение должно быть минимальным, а лучше вообще обойтись без него. Для True Machina не нужно особой подготовки, у неё интуитивно-понятный интерфейс, которым могут пользоваться все: инженеры, исследователи, изобретатели, любители.

В основе True Machina — теория решения изобретательских задач?

Никакой теории решения изобретательских задач. Zero. ТРИЗ — значит обучение, а мы даём конечный продукт, для использования которого не нужна подготовка. Мы опираемся на семантику и комбинаторику, даже придумали новый термин — комбинаторная семантика.

Это чрезвычайно сложные вещи в разработке, но чтобы сделать пользователю жизнь простой, нужно себе её сделать тяжелой.

Вы окрестили своего baby «одной из самых перспективных концепций в области автоматизированного творчества». Почему так считаете?

Систем, которые берут на себя всю творческую часть в технике, на рынке просто нет. Понятно, что как только мы покажем продукт, появятся десятки клонов, но пока что мы единственные в этой нише. Почему?

Потому что нам удалось накопить уникальный опыт за более, чем 30 лет разработки систем искусственного интеллекта. Плюс в процессе многолетних исследований родились ноу-хау, которые легли в основу нового продукта.

«Двигатель» True Machina способен генерировать миллионы новых изобретений. Есть ли какой-то алгоритм ранжирования, позволяющий выбрать лучшее изобретение?

Конечно, когда у тебя становится чего-то очень много, необходимо это классифицировать. Для организации прямого доступа к лучшим идеям мы используем набор фильтров или создаём настраиваемый портал для наиболее важных технических функций конкретных клиентов.

Работает это так: у любой технической функции есть главный параметр и дополнительные. True Machina создаёт технические изобретения на основе нового эффекта, который улучшает главный показатель. Это могут быть эффективные решения, но дорогие. Или небольшие улучшения, зато не требующие больших затрат. Допустим, я ищу не самый крутой охладитель, мне важнее стоимость материалов и их доступность на рынке. Тогда я могу отсортировать изобретения по нужным мне параметрам.

Слева направо: Андрей, кандидат наук, разработчик базы знаний научных эффектов; Татьяна — маркетолог; Валерий, кандидат наук, главный архитектор ИИ; Ирина, кандидат наук, менеджер базы знаний; Игорь, технический директор (CTO).
Слева направо: Андрей, кандидат наук, разработчик базы знаний научных эффектов; Татьяна — маркетолог; Валерий, кандидат наук, главный архитектор ИИ; Ирина, кандидат наук, менеджер базы знаний; Игорь, технический директор (CTO).

Раньше ИИ был как «вуду», а сейчас без него вы никто

Как вы уже говорили, True Machina автоматизирует творческий процесс. Не почувствуют ли изобретатели, что их творчество уже не нужно?

Здесь эффект обратный. True Machina обогащает инженера, а не заменяет его. Творческий потенциал инженера и изобретателя резко возрастает в кооперации с искусственным интеллектом. Банковского клерка легко заменить, но там нет творчества. Мы же создаём партнёра для изобретателя. Зачем?

Потому что каким бы умным я ни был, я не могут знать всё на свете. Допустим, я разбираюсь в своей области и близкой к ней, но всё, что за пределами, — тёмный лес. А True Machina знает всё, потому что обладает огромной базой знаний. Это как физик и химик, которые работают над одним проектом. Они ведь не мешают друг другу? Нет. Это называется творческое партнёрство. True Machina предлагает новые концепции, а взять идею, развить её и реализовать — это задача человека.

Может ли True Machina генерировать принципиально новые изобретения?

Революционные изобретения получаются двумя путями: за счёт применения новейших научных открытий, а также путем осознания новых потребностей.

Текущий прототип генерирует изобретения из научных исследований, в ближайшем будущем мы подключим прогноз потребностей с автоматической генерацией новых изобретений для технических функций, которые ещё, по сути, не осознаны обществом. Будем описывать будущие потребности и изобретать технологии для их удовлетворения. Что-то вроде машины времени, доступной по интернету.

Почему, на ваш взгляд, в четвёртой промышленной революции творчество важнее, чем в любую другую эпоху?

Я думаю, это связано с темпом жизни, он ускорился. Скорость, с которой пешеходы ходят по улицам в крупных городах, за десять лет увеличилась в среднем на 10%, а в Сингапуре — на треть. В Штатах я заметил, как меняется технология создания новых устройств. Сначала пилили один прототип, тестировали его, затем второй, третий и т. д. А потом задались вопросом: а почему бы параллельно не делать всё? А как насчёт непрерывного улучшения? Цикл новых разработок становился всё короче и плотнее.

Мы в True Machina убираем потерю времени между научным открытием и созданием технического изобретения. Эта бизнес-модель имеет большой потенциал. Если темпы растут, значит, новую технику нужно выдавать быстрее и, соответственно, повышаются требования к изобретателям.  

  
Недавно вы презентовали True Machina на конференции в Страсбурге. Было ли дежавю, что вы представляете «Изобретающую машину»?

Разное время и разные эффекты. Когда мы показывали прототип «Изобретающей машины» в Нью-Йорке, организаторы мероприятия попросили меня не употреблять сочетание «искусственный интеллект». Тогда это было как «вуду». Сейчас всё наоборот: если в вашем софте нет ИИ, то и доверия к вам тоже нет. Атмосфера и отношение к системам ИИ сильно изменились.

В Страсбурге были представители фирм, которые пользуются в своей работе «Изобретающей машиной», и они знают её плюсы и минусы. Но вопросов типа «а возможно ли такое сделать?» никто не задавал. Вопросы были другого толка: «а когда на рынок выйдете?», «а когда это можно купить?». General Electric мгновенно отреагировала и сказала, что хочет дополнительные материалы от нас. Трое горячих менеджеров Ferrari были готовы решать реальные задачи немедленно, невзирая на то, что система ещё в разработке. И мне понятен их интерес. True Machina способна изобретать новую технику, опережая время. А для корпораций очень важно быть первыми, получать идеи «свежими», когда о них ещё никто не знает.

Создаём консорциум из компаний-партнёров и ищем инвестиции

Вы хотите привлечь минские ИТ-компании к проекту. Для чего?

Мы ищем партнёров среди белорусских ИТ-фирм для полной поддержки и интеграции нашего продукта. Дело в том, что если крупный клиент попросит установить ему наше ПО, там будет столько айтишной работы, что мы напрочь забудем о True Machina и будем заниматься одной поддержкой. Через это мы уже проходили в «Изобретающей машине».

Если мы начнём бросаться на всё сразу, то отвлечёмся от главного, того, в чём мы сильны и уникальны. Поэтому мы выбрали другой путь: сконцентрироваться на том, что у нас хорошо получается, на создании ИИ-систем, а айтишную работу хотим передать ИТ-компании. Думаю, для программистов прокачаться в интеграции с крупными производителями автомобилей, техники, электроники и пр. будет интересным челленджем.

Это должна быть одна фирма или несколько?

Мы называем это консорциум. В нём могут быть несколько типов партнёров. Первый — фирмы, которые пользуются True Machina, делятся своими впечатлениями, и тем самым помогают нам улучшать продукт. И второй — компании, которые занимаются поддержкой и интеграцией True Machina с клиентами. Мы уже общаемся с General Electric, Samsung и другими фирмами, которые хотят получить пробную версию системы. Кстати, в консорциум я начал верить после того, как несколько конкурирующих компаний объединились и создали такую технологию, как Bluetooth.  

«Изобретающая машина» привлекла $35 млн и была продана за $40 млн, что довольно мало для такой компании. Какая стоимость может быть у True Machina, предлагающей 1 млрд изобретений?

Объём рынка True Machina на порядок отличается от «Изобретающей машины». Это намного более масштабный проект. А то, что фирма была так оценена, то здесь простое объяснение. Бизнес — это хаотичная штука, и рынки, как известно, движутся циклами. Когда мы были готовы вывести компанию на IPO, в марте 2000 года, рухнули биржевые индексы, и мы просто не успели, окно IPO захлопнулось. Совет директоров склонился в сторону консервативной стратегии. Один из директоров сказал тогда: «хорошо, историю мы себе уже сделали, осталось о прибыли позаботиться». Но консервативная стратегия в эпоху интернета не способствует росту ценности фирмы, отсюда и недооцененность «Изобретающей машины».

У True Machina гораздо более обещающая перспектива. Это связано с новой бизнес-моделью. Вместо того, чтобы продавать интеллектуальные инструменты, которым приходилось долго обучать, мы будем продавать доступ к гигантской базе знаний новейших изобретений, без потерь времени на обучение.

Сейчас проблема не в том, чтобы написать код, а в том, чтобы найти нехоженую территорию, нетронутый рынок. В области машинного обучения ИИ-стартапов уже, наверное, больше, чем разработчиков, конкуренция зашкаливает. Когда американская экономика после бурного десятилетнего роста войдёт в коррекцию (это случится в ближайшие месяцы), стартапы посыпятся толпами. Поэтому важно найти свою нетронутую территорию, где пока ещё нет конкуренции, и тогда ты будешь иметь luxury и смело двигаться вперёд. Мы её нашли.

Ценность фирмы, владеющей миллиардом изобретений, может быть очень высока. Связано это с тем, что изобретения в технике обладают уникальным свойством — они могут быть запатентованы. А патенты ценятся высоко. Помните последний патентный спор между Samsung и Apple? Это достаточно громкий случай, который, на мой взгляд, должен подтолкнуть технические фирмы, стартапы и корпорации пользоваться базами изобретений, чтобы получать доступ к новым идеям вовремя.

Вы сейчас на стадии фандрайзинга. Сколько денег и для чего хотите собрать? 

Мы уже прошли важнейший майлстоун — сделали действующий прототип, у которого есть база знаний и код движка, и показали proof-of-concept на конференции в Страсбурге. Сейчас наша задача — найти достаточно средств, чтобы захватить выбранную нишу.

В посевном раунде планируем получить в районе $600 тысяч, а потом запустить «краудфандинг» и собрать около $10-20 млн. Дело в том, что в мире очень много пользователей «Изобретающей машины», и все они знают, что софт был разработан в Минске. Появление нового ИИ-проекта по автоматизации изобретательства от минской фирмы, думаю, вызовет живой интерес в США, Западной Европе, Японии, Южной Корее и, конечно, в Китае, где наблюдается бурный рост числа патентов. А это значит, что «краудфандинг» может принести хороший капитал.

Мы ищем качественные инвестиции. Дантистов, как говорится, в инвесторы не ждём. Если берёшь любые деньги, потом за это расплачиваешься. В первую очередь мы смотрим на местных бизнес-ангелов, среди которых много айтишников. Нам нужны люди, которые понимают масштаб и суть проекта.

Есть ли в планах продажа компании?

Наша фирма идеально подходит для IPO: практически нет конкуренции, востребованный продукт. Компании — это живые организмы, они проходят этапы роста, болезней, кризисов. И если основатели, менеджеры и инвесторы действуют как одна команда, тогда есть шанс крупно выиграть.


Благодарим EventSpace за помощь в проведении съёмок.

Хотите сообщить важную новость?

Пишите в наш Телеграм

Горячие события

.NET Summit Belarus 2020  Online Edition Conference
7 августа — 8 августа

.NET Summit Belarus 2020 Online Edition Conference

Минск

Читайте также

Intel разработала AI-инструмент для сравнения фрагментов кода
Intel разработала AI-инструмент для сравнения фрагментов кода

Intel разработала AI-инструмент для сравнения фрагментов кода

Deloitte: 53% компаний тратят на AI более $20 млн в год
Deloitte: 53% компаний тратят на AI более $20 млн в год

Deloitte: 53% компаний тратят на AI более $20 млн в год

Военно-воздушные силы США проведут сражение между человеком и AI
Военно-воздушные силы США проведут сражение между человеком и AI

Военно-воздушные силы США проведут сражение между человеком и AI

2 комментария
Исследование: искусственному интеллекту тоже нужен отдых
Исследование: искусственному интеллекту тоже нужен отдых

Исследование: искусственному интеллекту тоже нужен отдых

5 комментариев

Обсуждение

3

Вот сейчас уже начинает походить на "Струнные технологии"

0

"Strueнные технологии"

Александр Анатольевич Шмонов
Александр Анатольевич Шмонов программист в НПП БЕЛСОФТ, ЗАО
0

Как компьютер может сам изобретать

Здравствуйте. Компании IBM и Softline помогают мне внедрить произведение под названием: Как компьютер может сам изобретать (то есть Методы изобретательства, с помощью которых три программиста легко могут составить программу, посредством которой компьютер может сам изобрести много изобретений). Я полагаю, что копии этой программы можно продать за сотни миллионов долларов. Прошу вас способствовать тому, чтобы было внедрено (то есть использовано) это произведение или я прошу вас внедрить (то есть использовать) это произведение. Я являюсь автором этого произведения. На сайте http://www.55522.ru изложено это произведение и мой телефон. Кстати, я полагаю, что с помощью моего вышеуказанного произведения компания «Метод» создала программу, с помощью которой компьютер может сам изобрести не много изобретений. Подробнее об этом изложено на сайте http://www.method.ru/ Но компания Метод не опубликовала информацию о том, что она для создания этой программы использовала (я полагаю) моё вышеуказанное произведение. Поэтому я добиваюсь того, чтобы с помощью этого моего произведения второй раз была создана программа, с помощью которой компьютер может сам изобрести не много (или много) изобретений. Моя почта 275527@gmail.com
Бизнес-план: Я директор ООО «Тонна золота». Я найму трёх программистов. И они за один год с помощью этого произведения легко создадут программу, с помощью которой компьютер сможет сам изобрести много изобретений. На зарплату программистам и на другие расходы понадобится 50000 долларов. 49 процентов прибыли от продажи копий программы (и другого) вам, а 51 процент мне. Для осуществления этого плана нужно чтобы вы мне дали 50000 долларов или сами наняли трёх программистов.
С уважением Шмонов Александр

Здесь краткое изложение работы, которая имеет название: Как компьютер может сам изобретать (то есть Методы изобретательства, с помощью которых три программиста легко могут составить программу, посредством которой компьютер может сам изобрести много изобретений)

Предположим, что в память компьютера записаны два таких условных суждения (и ещё записаны другие условные суждения):
1) Если: под камень будет помещён огонь, то: камень будет нагреваться.
2) Если: камень будет нагреваться, то: камень будет расширяться.
Слова условного суждения, которые стоят от (то есть после) слова «если» до слова «то» называют основанием условного суждения, а слова условного суждения, которые стоят после слова «то» называют следствием условного суждения.
Предположим, что компьютер должен решить следующую изобретательскую задачу, то есть компьютер должен определить, что нужно сделать чтобы имелось следующее: камень будет расширяться (то есть компьютер должен определить каким образом можно получить следующее: камень будет расширяться) назовём эту задачу исходной изобретательской задачей (предположим, что эта задача ещё не решена). Из второго условного суждения следует что для того чтобы компьютер решил исходную изобретательскую задачу надо чтобы он решил следующую изобретательскую задачу, то есть надо чтобы компьютер определил, что нужно сделать чтобы имелось следующее: камень будет нагреваться (то есть надо чтобы компьютер определил каким образом можно получить следующее: камень будет нагреваться) назовём эту задачу второй изобретательской задачей. А (из первого условного суждения следует что) для того, чтобы компьютер решил вторую изобретательскую задачу надо чтобы он решил следующую изобретательскую задачу, то есть надо чтобы компьютер определил, что нужно сделать чтобы имелось следующее: под камень будет помещён огонь (назовём эту задачу третьей изобретательской задачей). А третья изобретательская задача решена, потому что известно, как получить следующее: под камень будет помещён огонь. А если решена третья изобретательская задача, то значит решена вторая изобретательская задача. А если решена вторая изобретательская задача, то значит решена исходная изобретательская задача.
Правило: Возьмём одну любую изобретательскую задачу (назовём эту задачу четвёртой изобретательской задачей). Для того чтобы компьютер создал изобретательскую задачу, решив которую он тем самым решит четвёртую изобретательскую задачу нужно чтобы компьютер нашёл в своей памяти такое условное суждение, которое имеет следующую особенность: следствие этого условного суждения и описание этой четвёртой изобретательской задачи имеют одинаковые значения или состоят из одинаковых слов, находящихся в одинаковой последовательности. И основание этого условного суждения будет являться изобретательской задачей, решив которую компьютер тем самым решит четвёртую изобретательскую задачу. Имеют одинаковые значения: а) слово и толкование этого слова б) синонимы и так далее.
Компьютер может находить в своей памяти одинаковые слова. Возьмём одну любую изобретательскую задачу (назовём эту задачу пятой изобретательской задачей). Компьютер решит пятую изобретательскую задачу, если он сделает следующее: сначала с помощью этого правила создаст такую изобретательскую задачу (назовём эту задачу шестой изобретательской задачей) решив которую он тем самым решит пятую изобретательскую задачу, затем компьютер с помощью этого правила создаст такую изобретательскую задачу решив которую он тем самым решит шестую изобретательскую задачу и так далее (в среднем 90 раз) до того момента в который (то есть до тех пор когда) компьютер создаст такую изобретательскую задачу решение которой известно, а если компьютер создаст такую (то есть последнюю) изобретательскую задачу, то значит компьютер решит пятую изобретательскую задачу. То есть компьютер решит пятую (то есть любую) изобретательскую задачу если он создаст таким образом в среднем 90 таких задач.
Почти все известные в настоящее время информации (которые нужны для создания изобретений) можно изложить в виде условных суждений. Если в память компьютера записано, например, 400 случайных физических эффектов в виде условных суждений, то из этих суждений компьютер посредством этого метода может создать в среднем не мало изобретений (средний изобретатель знает 150 физических эффектов).

Александр Анатольевич Шмонов
Александр Анатольевич Шмонов программист в НПП БЕЛСОФТ, ЗАО
0

Я полагаю, что с помощью моего произведения компания «Predizo» создала программу эта программа называется «True Machina». Это произведение изложено на сайте http://www.55522.ru с помощью этой программы компьютер может сам изобрести много изобретений. Подробнее о программе «True Machina» изложено на сайте https://www.truemachina.com/ Но создатели программы «True Machina», по-видимому не опубликовали информацию о том, что они для создания этой программы использовали (я полагаю) моё вышеуказанное произведение.

Спасибо! 

Получать рассылки dev.by про белорусское ИТ

Что-то пошло не так. Попробуйте позже