Відбулась Літня школа «Європейський підхід до штучного інтелекту-2024»

Цьогоріч Літня школа «Європейський підхід до штучного інтелекту», організована в межах міжнародного освітнього проєкту Erasmus+ імені Жана Моне «Надійний штучний інтелект: європейський підхід» (№ 101085626 – TrustAI – ERASMUS-JMO-2022-HEI-TCH-RSCH) об’єднала близько 60 енергійних, вмотивованих та готових зануритись у світ ШІ.

Програма Літньої школи була дуже насиченою – від 26 до 30 серпня студенти брали участь у практикумах та воркшопах, слухали лекції запрошених спікерів, якими було розглянуто сучасні технології ШІ, їх можливості, перспективи, обмеження, а від 1 до 15 вересня реалізовували власні проєкти, презентація яких відбулась 20 вересня. Серед розроблених систем ШІ було багато корисних систем: медичні системи виявлення інсультів, діагностики онкологічних захворювань, оцінювання клієнтів банків, освітні та рекрутингові системи. Розроблені моделі не лише показали високу точність, а й пройшли моніторинг протягом використання, а також було здійснено оцінку надійності розробленої системи відповідно до вимог AI Act.

У межах Літньої школи запрошена спікерка Ольга Нарушинська, Lead Data Scientist у фінтех-компанії та консультант з Data Science/Artificial Intelligence, виступила із доповіддю «(Не)Довіряй своїм моделям, або як моніторити моделі у реальному житті», в якій розповіла про важливість моніторингу розроблених та імплементованих систем ШІ в процесі використання. Також Ольга Нарушинська провела цікавий воркшоп, де студенти отримали можливість практично попрактикуватись у моніторингу моделей ШІ.

Координатор проєкту, доцент кафедри АСУ Анастасія Дорошенко розповіла про сучасні напрями ШІ, задачі, які вирішуються за допомогою ШІ, а також про різні алгоритми, які для цього використовуються. Велику увагу було приділено таким проблемам при використанні систем ШІ, як упередженість та забезпечення справедливості. Було розглянуто різні типи зміщень, що можуть виникати в системах ШІ, а також на прикладах продемонстровано методи їх усунення. На організованому воркшопі студенти мали можливість власноруч розв’язати практичну задачу, використовуючи алгоритми машинного навчання.

Окрема секція Літньої школи була організована доцентом кафедри систем штучного інтелекту Іваном Ізоніним. Зокрема, розглядались використання лінійних неітеративних нейроподібних структур на основі Моделі Послідовних Геометричних Перетворень (МПГП), які демонструють повторюваність результатів навчання, високу інтерпретованість та швидкодію за рахунок неітеративності алгоритму навчання. Проте для підвищення точності розв’язання задач регресії та класифікації вони потребують нелінійного розширення вхідного простору даних. Найцікавішим для студентів стало те, що ця модель була запропонована та розроблена д.т.н., професором кафедри ІТВС Романом Ткаченко і широко викорисовується в наукових роботах та програмному забезпеченні не лише в Україні, але й багатьох відомих світових компаніях. На серії воркшопів, які провів Іван Ізонін від демонстрував особливості застосування цієї моделідля медичних задач, зокрема при вирішенні задач малих даних.

присвячена генеративному ШІ та зокрема таким популярним сьогодні продуктам, як ChatGPT та Midjourney. В межах даної секції студенти не лише дізнались, що таке генеративний ШІ, але і протестували роботу згаданих систем, пропонуючи їм завдання різного рівня складності та творчості. Проаналізувавши отримані результати, перейшли до другої частини, присвяченої вивченню та розумінню такого поняття, як надійний штучний інтелект, етичний ШІ.

Було розглянуто Європейський підхід до машинного навчання, зокрема EU AI Act як нову нормативну базу щодо ШІ у ЄС, яка передбачає підхід до створення систем ШІ, заснований на оцінці ризиків. Обговорення майбутнього розвитку систем ШІ, необхідності його регулювання та ознайомлення з прикладами використання систем ШІ без дотримання вимог етичності викликало палкі дискусії, цікаві думки та ідеї серед слухачів Літньої школи.