НАДЕЖНЫЙ И ЛОГИЧЕСКИ ПРОЗРАЧНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: ТЕХНОЛОГИЯ, ВЕРИФИКАЦИЯ И ПРИМЕНЕНИЕ ПРИ СОЦИАЛЬНО-ЗНАЧИМЫХ И ИНФЕКЦИОННЫХ ЗАБОЛЕВАНИЯХ

Целью проекта является создание систем МО и ИИ нового поколения, способных к выявлению и быстрой коррекции ошибок, в том числе, благодаря имплементации логически объяснимых решений. В ходе выполнения заключительного этапа проекта были разработаны и изучены новые классы состязательные возмущений, которые позволяют злоумышленнику получить контроль над решениями в системах общего ИИ, включая нейронные сети глубокого обучения. Проведенный исчерпывающий теоретический анализ и вычислительные эксперименты позволили предложить стратегии защиты от таких атак. Эта разработка позволяет улучшить безопасность имеющихся и вновь создаваемых систем ИИ. Технологии корректоров доработана для быстрого обучения систем ИИ «с нескольких предъявлений». Впервые проведен всесторонний теоретический анализ феномена обучения с малого числа предъявлений в моделях, где исходные входные данные отображаются в пространство свойств с помощью нелинейных отображений. Разработаны методы, ускоряющие наступление благословения размерности, позволяющего обучать с нескольких примеров, используя нелинейные отображения наборов данных в пространства более высокой размерности. Технология корректоров расширена на случаи, в которых распределения данных в латентных пространствах не удовлетворяют ранее известным условиям применимости. Подготовлено программное обеспечение, эффективно имплементирующее алгоритмы коррекции для гранулярных распределений. Проведена апробация методов МО и ИИ на задачах реальной сложности из разных областей науки (в том числе, анализ молекулярных механизмов различных заболеваний, анализ данных геномики, транскриптомики, метаболомики и биоинформатических сетей сложной структуры, моделирование информационно-вычислительных интеллектуальных функций мозга, и др.).