DI tyrėjai iš viso pasaulio rinksis Vilniuje: spręs, kaip dirbtinį intelektą padaryti patikimesnį

Pastarieji keleri metai parodė įspūdingas generatyvinio dirbtinio intelekto (DI) galimybes, bet išryškėjo ir jo ribos – kalbos modeliai gali klysti, „haliucionuoti” ar pateikti nepagrįstą informaciją. Kai kuriose srityse klaidos gali turėti rimtų pasekmių. Dėl to jau yra kuriami nauji metodai, padedantys DI sistemoms samprotauti, pagrįsti savo sprendimus ir tapti patikimesnėms. Žinomi pasaulio tyrėjai juos aptars Vilniuje rugpjūčio 24–30 dienomis vyksiančiame tarptautiniame renginyje „Declarative AI 2026“.

Pirmą kartą Lietuvos sostinėje organizuojamas vienas svarbiausių šios srities renginių Europoje „Declarative AI 2026: Rules, Reasoning, Decisions, and Explanations“ suburs dirbtinio intelekto, žinių reprezentavimo, loginio samprotavimo, neurosimbolinio DI tyrėjus bei praktikus iš įvairių pasaulio šalių – Italijos, Prancūzijos, Vokietijos, Austrijos, Belgijos, Jungtinės Karalystės, Australijos, Pietų Korėjos, Pietų Afrikos Respublikos, Brazilijos bei kitų valstybių.

Vis daugiau mokslininkų ir technologijų bendrovių ieško būdų, kaip neuroninius modelius derinti su loginio samprotavimo metodais, kad DI gebėtų ne tik pateikti atsakymą, bet ir paaiškinti, kodėl jį pasirinko.

Koks bus kitas dirbtinio intelekto etapas?

Vienos iš konferencijos organizatorės Lietuvos dirbtinio intelekto asociacijos

prezidentas bei VU Informatikos instituto direktorius Linas Petkevičius sako, kad tai galimybė mūsų šaliai įsitraukti į svarbią tarptautinę diskusiją apie tai, koks turėtų būti kitas dirbtinio intelekto etapas.

„Bus ieškoma sprendimų problemoms, kurios aktualios visam pasauliui: kaip sukurti patikimus DI agentus medicinai, finansams, energetikai ir valstybės sektoriui; kaip sujungti neuroninius tinklus su logika ir taisyklėmis; kaip užtikrinti, kad dirbtinis intelektas būtų ne tik galingas, bet ir skaidrus bei kontroliuojamas. Tai klausimai, kurie turės didelę įtaką tam, kaip artimiausiais metais bus kuriamos ir diegiamos DI sistemos”,  – teigia L. Petkevičius.

Visą savaitę truksiantis renginys apjungs tris tarptautines iniciatyvas. Rugpjūčio 24–26 dienomis vyks pagrindinė tarptautinė konferencija „RuleML+RR 2026“, o rugpjūčio 27–30 dienomis –  intensyvi vasaros mokykla „Reasoning Web“ magistrantams, doktorantams ir jauniems tyrėjams. Programą taip pat papildys sprendimų valdymo ekspertams, praktikams ir technologijų tiekėjams skirtas „DecisionCAMP 2026“ forumas.

Prie konferencijos organizavimo taip pat padeda VU Duomenų mokslo ir skaitmeninių technologijų instituto profesorius Virginijus Marcinkevičius ir VDU Informatikos fakulteto mokslo darbuotojas Povilas Daniušis. Pagrindinis renginio rėmėjas – JAV technologijų bendrovė „Nvidia“ kartu su savo partnere, turinčia „Preferred Solution Provider“ statusą, Lietuvos technologijų bendrove „3RTechnology“.

DI galimybių ribas praplečia ir infrastruktūra

Pasak „3RTechnology“ vadovo Rėdo Šimelio, diskutuojant apie naujus DI metodus svarbu nepamiršti infrastruktūros, kuri leidžia mokslines idėjas įgyvendinti.

„Tarp naujo DI metodo ir realiai veikiančios sistemos yra skaičiavimo infrastruktūra. Sudėtingesni modeliai ir metodai kelia vis didesnius reikalavimus GPU skaičiavimo galiai, atminčiai, duomenų perdavimo spartai, duomenų saugojimui ir visos platformos architektūrai. Infrastruktūros užduotis yra ne padaryti dirbtinį intelektą protingesnį, bet sudaryti sąlygas naujus metodus efektyviai išbandyti, plėsti ir taikyti praktikoje“, – sako R. Šimelis.

Jo teigimu, organizacijos vis dažniau planuoja ne pavienius DI projektus, o ilgalaikę skaičiavimo infrastruktūrą, kuri suteikia galimybes kurti ir diegti vis sudėtingesnius sprendimus.

„Stebime perėjimą nuo atskirų eksperimentinių DI projektų prie infrastruktūros, projektuojamos ilgalaikiam naudojimui. Vertinamas jau ne vien GPU skaičius, bet visa architektūra – skaičiavimo resursai, tinklas, duomenų saugojimas, programinė platforma ir galimybė sistemą ateityje plėsti“, – kalba R. Šimelis. Pasak jo, konferencijos, kuriose susitinka mokslininkai ir technologijų praktikai, padeda infrastruktūros kūrėjams anksčiau suprasti, kokių skaičiavimo poreikių gali pareikalauti naujos DI kryptys.

Tarp pranešėjų – tarptautiniu mastu pripažinti DI mokslininkai

Konferencijos programoje numatyti pranešimai ir paskaitos, apimančios aktualiausius klausimus, susijusius su dirbtinio intelekto plėtra. Pavyzdžiui, kaip padaryti, kad DI agentai turėtų „proto teoriją“ ir galėtų suprasti kitų ketinimus. Būtent apie tai pranešimą skaitys Danijos technikos universiteto profesorius Thomas Bolanderis.

Paryžiaus politechnikos instituto tyrėja Stefania Dumbrava kalbės apie tai, kaip pereiti nuo grafų duomenų prie patikimo neurosimbolinio DI. Helsinkio universiteto profesorius Matti Järvisalo nagrinėsi sudėtingų optimizavimo uždavinių sprendimą derinant samprotavimą ir optimizavimą.

Iš Jungtinės Karalystės atvykstanti Liana Mikaelyan, vyresnioji gilaus mokymosi (angl. deep learning) sprendimų architektė bendrovėje „Nvidia“ skaitys pranešimą apie efektyvius didelius kalbos modelius (LLM) ir agentinį koordinavimą atvirojo kodo eroje.

„Reasoning Web“ vasaros mokykloje paskaitą skaitys profesorius Hectoras Geffneris, vadovaujantis Vokietijos RWTH Acheno universiteto Mašininio mokymosi ir samprotavimo pagrindų katedrai. Jo paskaita Vilniuje bus skirta mokymosi, samprotavimo ir planavimo sąveikai bei simbolinių ir neuroninių metodų derinimui – sričiai, kuri tampa vis aktualesnė ieškant alternatyvų vien tik dideliais duomenų kiekiais paremtoms DI sistemoms.

Kitos aktualios konferencijos temos – nuo kalbos modelių loginio samprotavimo gebėjimų vertinimo ir patikimesnio jų formalizavimo iki agentinio DI, žinių grafų, taisyklėmis grindžiamo mašininio mokymosi ir neurosimbolinių sistemų taikymo energetikoje. 

„Pagrindinis renginio tikslas – kurti tiltus tarp mokslo ir verslo, suburti tyrėjus bei praktikus bei skatinti bendradarbiavimą, kuris veda prie patikimesnio, paaiškinamo ir tikslesnio dirbtinio intelekto“, – apibendrina L. Petkevičius.