Искусственный интеллект, адаптированный под человека: новый подход к долгосрочным киберфизическим системам

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматривается концепция персонализированного моделирования физиологических и поведенческих особенностей человека для повышения безопасности, надежности и устойчивости систем, управляемых искусственным интеллектом, используемых в долгосрочном режиме.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Разработка и верификация персонализированных моделей для киберфизических систем, обеспечивающих безопасность данных и долгосрочный мониторинг.

Внедрение систем искусственного интеллекта в критически важные кибер-физические системы (КФС), ориентированные на человека, сталкивается с проблемой обеспечения их надежной работы в долгосрочной перспективе. Данная работа, посвященная ‘Personalized Model-Based Design of Human Centric AI enabled CPS for Long term usage’, анализирует ограничения существующих методов верификации безопасности, устойчивости и защиты данных в таких системах, примерами которых являются медицинские устройства и автономный транспорт. Предлагается подход, основанный на персонализированных моделях физиологии и поведения человека, для повышения надежности КФС в реальных условиях эксплуатации. Возможно ли создание действительно устойчивых и безопасных систем, способных адаптироваться к непредвиденным сценариям взаимодействия с пользователем на протяжении всего жизненного цикла?

Человеко-машинный симбиоз: сложность и новые горизонты

Современные системы всё чаще строятся на тесном взаимодействии человека и машины, что особенно заметно в таких областях, как системы управления уровнем глюкозы в крови в режиме реального времени и автономные транспортные средства. В этих решениях человек и алгоритм совместно принимают решения и выполняют действия, что требует от разработчиков учета когнитивных способностей и ограничений человека, а также обеспечения надежной и предсказуемой работы автоматизированных компонентов. Примером может служить система управления диабетом, где алгоритм предлагает дозу инсулина, а врач или сам пациент принимает окончательное решение, основываясь на дополнительных факторах. Аналогично, в автономных автомобилях водитель может в любой момент взять управление на себя, а система обеспечивает поддержку и предупреждает об опасных ситуациях. Такой симбиоз человека и машины открывает новые возможности, но и ставит перед инженерами сложные задачи, связанные с безопасностью, доверием и удобством использования.

Современные человеко-машинные системы, известные как «Человеко-ориентированные киберфизические системы» (ЧО-КФС), предъявляют беспрецедентные требования к надёжности и производительности. Традиционные методы проектирования, ориентированные на предсказуемые сценарии, оказываются недостаточными для обеспечения стабильной работы в условиях взаимодействия со сложным и непредсказуемым человеческим фактором. Разработка ЧО-КФС требует новых подходов, учитывающих динамику поведения человека, его когнитивные особенности и потенциальные ошибки. Это влечёт за собой необходимость создания систем, способных к адаптации, самодиагностике и отказоустойчивости, а также к эффективному взаимодействию с пользователем на всех этапах эксплуатации. Успешное решение этих задач открывает путь к созданию интеллектуальных систем, способных значительно улучшить качество жизни и повысить эффективность различных сфер деятельности.

Современные человеко-машинные системы, такие как автоматизированные системы управления и автономный транспорт, отличаются высокой сложностью, что требует комплексного подхода к обеспечению их безопасности, надёжности и устойчивости. Недостаточно рассматривать эти аспекты изолированно; необходимо учитывать взаимосвязи между различными компонентами системы и их влияние друг на друга. Безопасность подразумевает защиту от непреднамеренных сбоев и ошибок, надёжность — гарантированное функционирование в заданных пределах, а устойчивость — способность адаптироваться к изменяющимся условиям и сохранять работоспособность в течение длительного времени. Такой целостный подход включает в себя не только технические решения, но и анализ человеческого фактора, а также учет этических и социальных последствий внедрения подобных систем. Игнорирование любого из этих аспектов может привести к серьезным последствиям, поэтому всесторонний анализ и интеграция принципов безопасности, надёжности и устойчивости являются критически важными для успешной разработки и эксплуатации человеко-ориентированных киберфизических систем.

Длительное использование сложных человеко-машинных систем представляет собой серьезные вызовы, связанные с выявлением и устранением так называемых “краевых случаев” — неожиданных ситуаций, возникающих в реальной эксплуатации, которые не были учтены на этапе проектирования. Обеспечение стабильной и надежной работы в течение продолжительного времени требует не только тщательного тестирования и верификации, но и разработки систем, способных к самообучению и адаптации к меняющимся условиям. Особое внимание уделяется мониторингу производительности и выявлению аномалий, которые могут указывать на деградацию системы или возникновение скрытых ошибок. Ключевым аспектом является разработка эффективных стратегий обновления и обслуживания, позволяющих оперативно устранять выявленные недостатки и предотвращать потенциальные сбои, гарантируя тем самым долгосрочную безопасность и функциональность системы.

Эффективность ресурсов и целостность данных: фундамент доверия

Компрессионное кодирование (Compressive Sensing, CS) представляет собой метод снижения объема передаваемых данных за счет использования принципов восстановления сигнала из меньшего количества измерений, чем требуется в традиционных системах. Это достигается за счет того, что сигнал предполагается разреженным или сжимаемым в некоторой базе, что позволяет эффективно представлять его с помощью небольшого набора коэффициентов. Снижение объема передаваемых данных напрямую влияет на уменьшение энергопотребления сетевого оборудования и каналов связи, а также на сокращение времени передачи, что способствует повышению устойчивости и экологичности системы в целом. В отличие от традиционных методов сжатия с потерями, CS позволяет восстановить сигнал с высокой точностью, при условии знания его разреженности и использования соответствующего алгоритма восстановления.

Методы мониторинга с повышенной ресурсоэффективностью на основе генеративных моделей (GeMREM) и компрессивное сенсорирование на основе генеративных моделей (GenCS) обеспечивают дальнейшую оптимизацию обработки данных за счет использования возможностей генеративных моделей. В ходе тестирования, эти методы продемонстрировали коэффициент сжатия в 40 раз, что значительно превосходит теоретический предел в 2.5 раза, достижимый при использовании традиционного компрессивного сенсорирования. Такое повышение эффективности достигается за счет способности генеративных моделей реконструировать данные с высокой точностью, используя значительно меньший объем информации для передачи и хранения.

Эффективная обработка данных требует обязательного сочетания с надежными мерами обеспечения целостности. Простое увеличение скорости передачи или снижение объема данных не гарантирует достоверности информации. В частности, технология Data Provenance (подтверждение происхождения данных) предоставляет возможность верификации подлинности и отслеживания изменений, что критически важно для предотвращения злонамеренных манипуляций. Data Provenance позволяет установить полную историю данных, включая источники, этапы обработки и ответственных лиц, что обеспечивает возможность аудита и выявления несанкционированных изменений. Реализация Data Provenance включает в себя методы криптографической подписи, хеширования и ведения журналов аудита, обеспечивая надежную защиту от подделок и искажений.

Атаки, направленные на манипулирование данными, представляют собой серьезную угрозу для систем, обрабатывающих и хранящих информацию. Эти атаки могут включать в себя несанкционированное изменение, удаление или добавление данных, что приводит к нарушению целостности и доступности информации. Для эффективного противодействия таким угрозам необходим комплексный анализ безопасности, включающий в себя выявление потенциальных уязвимостей в системах хранения и передачи данных, а также разработку и внедрение мер по их устранению. Такой анализ должен охватывать все этапы жизненного цикла данных, от сбора и обработки до хранения и архивирования, и включать в себя регулярное тестирование систем на проникновение и уязвимости. Эффективная защита от манипулирования данными требует постоянного мониторинга и обновления мер безопасности для противодействия новым и развивающимся угрозам.

Валидация систем и снижение рисков: многогранный подход

Анализ безопасности является первостепенным для человеко-ориентированных киберфизических систем (CPS). Для обеспечения надежности и предотвращения сбоев в работе применяются как методы верификации на основе моделей, так и экспериментальная валидация. Верификация на основе моделей позволяет анализировать поведение системы в различных сценариях посредством математического моделирования, выявляя потенциальные уязвимости и ошибки на ранних этапах разработки. Экспериментальная валидация, в свою очередь, предполагает тестирование системы в реальных или смоделированных условиях эксплуатации для подтверждения соответствия требованиям безопасности и выявления непредсказуемых ситуаций, не учтенных в моделях. Комбинированное использование этих подходов позволяет существенно повысить уровень безопасности и надежности CPS.

Персонализированные модели, адаптированные к конкретным системам или пользователям, повышают безопасность и устойчивость за счет учета специфических условий эксплуатации. В отличие от универсальных моделей, которые предполагают усредненные характеристики, персонализированные модели позволяют учитывать индивидуальные особенности, такие как профиль использования, окружение, и даже физиологические параметры пользователя. Это достигается за счет использования данных, собранных непосредственно от конкретной системы или пользователя, и применения алгоритмов машинного обучения для адаптации параметров модели. В результате, система может более точно прогнозировать свое поведение в различных ситуациях, снижая риск возникновения нештатных ситуаций и оптимизируя потребление ресурсов, что способствует повышению безопасности и устойчивости функционирования.

Для прогнозирования и смягчения краевых случаев в сложных системах применяются сложные методы, такие как модели Марковских цепей. Данные модели позволяют анализировать вероятности перехода между различными состояниями системы, выявляя редкие, но критичные сценарии, которые могут привести к сбоям или нежелательному поведению. Используя вероятностные оценки, можно заранее определить наиболее вероятные пути развития событий в нестандартных ситуациях, что позволяет разработать превентивные меры и стратегии реагирования. Анализ Марковских цепей особенно полезен при моделировании систем с непредсказуемым поведением или при оценке рисков, связанных с взаимодействием нескольких компонентов, где точное предсказание последствий затруднено. $P(X_{t+1} = x | X_t = y)$ представляет собой вероятность перехода из состояния y в состояние x в момент времени t+1.

Комплексные меры кибербезопасности являются критически важными для защиты от утечек данных и компрометации системы, являясь основой всех остальных усилий по валидации. Это включает в себя многоуровневую защиту, охватывающую как аппаратные, так и программные компоненты, а также постоянный мониторинг и анализ угроз. Важнейшими элементами являются аутентификация и авторизация пользователей, шифрование данных при хранении и передаче, регулярные проверки на уязвимости и оперативное применение патчей безопасности. Недостаточное внимание к кибербезопасности может привести к несанкционированному доступу, манипулированию данными и, как следствие, к сбоям в работе системы, а также к нарушению конфиденциальности пользовательских данных. В контексте критически важных систем, таких как Human Centric CPS, надежная кибербезопасность является необходимым условием для обеспечения безопасности и надежности функционирования.

Применение и будущие направления: к надежным и устойчивым системам

Сети телесных датчиков служат ярким примером преимуществ целостного подхода к разработке человеко-ориентированных киберфизических систем. Эти сети обеспечивают непрерывный мониторинг физиологических параметров, что позволяет значительно повысить эффективность и надежность сбора данных о состоянии здоровья. В отличие от традиционных методов, требующих периодических измерений, системы непрерывного мониторинга предоставляют более полную и динамичную картину, позволяя оперативно выявлять отклонения и предотвращать потенциальные проблемы. Такая постоянная обратная связь не только улучшает качество медицинской диагностики, но и открывает новые возможности для персонализированной профилактики и поддержания здоровья, делая акцент на превентивных мерах и повышая общую продолжительность и качество жизни.

Разработка действительно устойчивых антропоцентричных киберфизических систем (CPS) требует комплексного подхода, включающего эффективную обработку данных, надежные методы верификации и всесторонние меры безопасности. Экономичное использование ресурсов при сборе и анализе информации позволяет снизить энергопотребление и продлить срок службы устройств, особенно в носимых системах мониторинга здоровья. Надежная валидация данных гарантирует точность и достоверность получаемых результатов, что критически важно для принятия обоснованных решений в области здравоохранения и других областях применения. В свою очередь, комплексные меры безопасности защищают конфиденциальность персональных данных и предотвращают несанкционированный доступ к системе, обеспечивая доверие пользователей и соблюдение этических норм. Сочетание этих элементов позволяет создавать долговечные, надежные и безопасные CPS, способные эффективно функционировать в течение длительного времени и приносить ощутимую пользу обществу.

Исследования в области персонализированных моделей и адаптивных систем открывают значительные перспективы для повышения долгосрочной эффективности и устойчивости человеко-ориентированных киберфизических систем. Разработанный алгоритм восстановления GenCS демонстрирует впечатляющие результаты при внедрении на смартфонах: зафиксировано 2,7-кратное снижение энергопотребления, что приводит к увеличению времени автономной работы устройства на 15 часов. Такие достижения указывают на возможность создания систем, способных адаптироваться к индивидуальным потребностям пользователей и оптимизировать использование ресурсов, обеспечивая тем самым более надежную и продолжительную работу устройств и приложений.

Анализ данных электрокардиограммы (ЭКГ) в рамках предлагаемого подхода открывает возможности для проактивного управления здоровьем и профилактической помощи. Система GenCS, обеспечивая функционирование смартфона в течение суток, одновременно повышает точность диагностики на 10%. Это достигается за счёт оптимизации обработки данных и снижения энергопотребления, что позволяет не только увеличить время работы устройства, но и улучшить качество получаемой медицинской информации. Полученные результаты демонстрируют перспективность использования подобных систем для непрерывного мониторинга сердечной деятельности и раннего выявления потенциальных проблем со здоровьем, что способствует более эффективному и своевременному оказанию медицинской помощи.

В исследовании, посвящённом персонализированным моделям для долговременного использования кибер-физических систем, вновь подтверждается неизбежность компромиссов. Авторы стремятся к повышению безопасности и устойчивости, адаптируя системы под индивидуальные особенности человека. Однако, за этой благородной целью скрывается неизбежное усложнение и, как следствие, увеличение вероятности ошибок. Барбара Лисков однажды заметила: «Программы должны быть спроектированы так, чтобы изменения в одной части не приводили к неожиданным последствиям в других». И это не просто теоретическое утверждение, а суровая правда, которую любой разработчик, работающий с долгосрочными системами, познает на собственном опыте. Чем сложнее модель, тем труднее её верифицировать и поддерживать, а значит, стремление к идеальной персонализации может обернуться новым уровнем техдолга.

Что дальше?

Предложенный подход к персонализированному моделированию, безусловно, элегантен. Однако, как показывает опыт, любая абстракция рано или поздно встретится с суровой реальностью продакшена. В конечном итоге, даже самые тщательно откалиброванные модели человеческой физиологии и поведения неизбежно столкнутся с непредсказуемостью реального мира и, как следствие, с ошибками. Успех, вероятно, будет измеряться не абсолютной безопасностью, а скорее скоростью и эффективностью реакции на неизбежные сбои.

Особое внимание следует уделить вопросам долгосрочной устойчивости предлагаемых систем. Данные, на которых обучаются эти модели, подвержены дрейфу, а алгоритмы, обеспечивающие безопасность, — устареванию. Всё, что можно задеплоить, однажды упадёт — это закон, который не обойти. Поэтому, разработка механизмов самодиагностики, адаптации и обновления, вероятно, станет ключевой задачей на ближайшее будущее.

Перспективы персонализации, конечно, заманчивы, но не стоит забывать о вопросах конфиденциальности и безопасности данных. Чем более индивидуализированной становится система, тем более привлекательной она становится для злоумышленников. В конечном счете, поиск баланса между персонализацией и защитой данных станет определяющим фактором успеха в этой области. Красиво умирает, но умирает.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04545.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-09 19:42