Другие направления исследований: муравьиные колонии, роботы и рассуждения в условиях неопределённости
Работа IDSIA не ограничивается нейронными сетями. В 1990-е годы Лука Мария Гамбарделла, впоследствии много лет руководивший институтом, и Марко Дориго разработали «систему муравьиных колоний» (ant colony system) — метод комбинаторной оптимизации, вдохновлённый поведением муравьёв, которые находят короткие пути между муравейником и источниками пищи, оставляя химические следы и следуя им. Метод применялся к задаче коммивояжёра и к маршрутизации транспортных средств. Он также привёл к созданию одной из первых дочерних компаний (spin-off) института, предлагавшей оптимизацию маршрутов логистическим и дистрибьюторским компаниям.1 В 1997 г. IDSIA был включён в десятку лучших лабораторий искусственного интеллекта в мире и в четвёрку лучших в области биологически вдохновлённого искусственного интеллекта.2 В 2007 г. появилась лаборатория робототехники, занимающаяся исследованиями обучающихся роботов, роевой робототехники и человекоподобных роботов.3 Группа Марко Заффалона работает над неточными вероятностями и вероятностными графическими моделями, то есть над методами рассуждения и принятия решений в условиях неопределённости, когда имеющиеся данные не позволяют обосновать единственное распределение вероятностей. Группа Чезаре Алиппи занимается обучением в нестационарных средах, графовыми нейронными сетями и интеллектуальными встроенными системами.4
Ряд этих направлений исследований имеет непосредственное значение для финансов. Рассуждения в условиях неопределённости составляют предмет управления рисками. Обнаружение изменений в потоках данных, известное в литературе по машинному обучению как дрейф концепции (concept drift), — это та проблема, на которую обращает внимание FINMA, когда требует от поднадзорных учреждений отслеживать «дрейф данных» (data drift) в своих приложениях искусственного интеллекта, как описано ниже.5 Методы оптимизации используются при формировании портфелей и распределении обеспечения. Рекуррентные модели и модели последовательностей применяются для анализа временных рядов цен и транзакций. Институт реализовывал проекты с компаниями региона. Его исследователи также основывали стартапы. Наиболее известный из них — NNAISENSE, которую Шмидхубер создал в 2014 г. для работы над коммерческими применениями искусственного интеллекта в таких областях, как финансы, тяжёлая промышленность и беспилотные автомобили. Компания определяла свою цель как создание универсального искусственного интеллекта, хотя в последнее время Шмидхубер заявил, что её фокус сместился с общего искусственного интеллекта на управление активами, что приближает её к теме настоящей книги.6
Преподавание и этика машинного обучения
IDSIA ведёт преподавание в обоих своих материнских учреждениях. Он участвует в программах Bachelor of Science in Data Science and Artificial Intelligence в SUPSI, Master of Science in Engineering в SUPSI и Master of Science in Artificial Intelligence в USI.7 Институт также участвует в общественной дискуссии об этике искусственного интеллекта, уделяя особое внимание прозрачности и справедливости алгоритмов машинного обучения.8 Справедливость в этом смысле означает отсутствие необоснованной дискриминации в результатах модели, например при принятии кредитных решений, установлении страховых тарифов или отборе кандидатов на работу. Прозрачность означает, что работа модели и её результаты понятны тем, кто её использует, и тем, кого она затрагивает. Оба понятия с тех пор стали правовыми требованиями в Регламенте Европейского союза об искусственном интеллекте и надзорными ожиданиями в руководстве FINMA по искусственному интеллекту, которые рассматриваются в последующих разделах этой главы.
Для финансового центра IDSIA представляет собой ресурс, которым обладают немногие города размером с Лугано. Его исследователи и выпускники образуют кадровый резерв экспертизы, к которому могут обращаться банки, страховщики, управляющие активами и технологические компании — нанимая выпускников или заказывая прикладные исследования. Долгая история института также придаёт определённую убедительность представлению кантоном Тичино как места для развития искусственного интеллекта. Однако было бы ошибкой делать из академических успехов института вывод о том, что Лугано стал коммерческим центром искусственного интеллекта. Масштабная разработка искусственного интеллекта ведётся в нескольких американских и китайских компаниях, а в Швейцарии — главным образом в Цюрихе, где исследовательские центры имеют ряд крупных технологических компаний. Вклад IDSIA в финансовый центр состоит в знаниях, людях и прикладных проектах.
Распространённое заблуждение. Иногда утверждается, что современные большие языковые модели были «изобретены в Лугано». Это преувеличение. Архитектура LSTM, разработанная Хохрайтером и Шмидхубером в 1997 г. и усовершенствованная в IDSIA, была одним из основополагающих методов глубокого обучения и доминировала в распознавании речи и машинном переводе в середине 2010-х годов. Сегодняшние большие языковые модели основаны на архитектуре трансформера, опубликованной исследователями Google в 2017 г. Работы IDSIA относятся к истории методов, на которых они строятся, и институт остаётся важным исследовательским центром, однако коммерческая разработка больших языковых моделей происходила в других местах.
Примечания
- Marco Dorigo и Luca Maria Gambardella, «Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem», IEEE Transactions on Evolutionary Computation 1 (1997), 53–66. ↩
- Википедия, «Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence Research» (см. выше) (1997 г.: «listed among the top ten artificial intelligence laboratories, and among the top four in the field of biologically-inspired AI»). ↩
- Википедия, «Dalle Molle Institute» (см. выше). ↩
- USI, страница подразделения IDSIA, https://search.usi.ch/it/unita-organizzative/351, где среди областей компетенции института указаны «Graph deep learning», «Apprendimento in ambienti non stazionari» и «Sistemi integrati e ciberfisici». ↩
- FINMA, Руководство 08/2024 «Governance and risk management when using artificial intelligence» (18 декабря 2024 г.), раздел 2.4, https://www.finma.ch/en/~/media/finma/dokumente/dokumentencenter/myfinma/ 4dokumentation/finma-aufsichtsmitteilungen/20241218-finma-aufsichtsmitteilung-08-2024.pdf. ↩
- Шмидхубер, личная страница (см. выше) (главный научный сотрудник NNAISENSE, «which aims at building the first practical general purpose AI»); Википедия, «Jürgen Schmidhuber» (см. выше) («In 2014, Schmidhuber formed a company, NNAISENSE, to work on commercial applications of artificial intelligence in fields such as finance, heavy industry and self-driving cars»; «as of 2026 he has said that the focus of NNAISENSE has shifted from artificial general intelligence to asset management»), использовано в качестве крайнего средства. ↩
- SUPSI, IDSIA, «Istituto» (см. выше). ↩
- SUPSI, IDSIA, «Istituto» (см. выше) («ethical artificial intelligence, with a particular focus on the transparency and fairness of machine learning algorithms»). ↩
Только для общего ознакомления. Настоящая статья не является юридической или налоговой консультацией, не заменяет консультацию по конкретному делу и не создаёт отношений между адвокатом и клиентом. Она отражает правовое положение по состоянию на октябрь 2026 г.