Руководитель национальной информационной системы по строительству
В продолжение предыдущей своей статьи в этом материале предлагаю совершить обещанный экскурс в историю появления на свет и становления научного направления, известного как искусственный интеллект (ИИ).
Преследую две цели. Во-первых, хочу показать, что слова «искусственный интеллект», которые сегодня доносится едва ли не с каждого громкоговорителя, не являются очередным хайпом. И, во-вторых, дать читателям представление о том, где именно от применения ИИ в строительной отрасли видится максимальный эффект.
Итак, годом рождения ИИ считается 1956 год, а местом рождения – один из старейших в США частных исследовательских университетов, известный как Дартмутский колледж. На двухмесячном научном семинаре, проходившим летом того далёкого года в стенах указанного учебного заведения встретились люди, интересующиеся вопросами моделирования человеческого разума. Ими были утверждены основные положения новой области науки и дано наименование Artificial Intelligence (термин был предложен одним из участников семинара Джоном Маккарти).
Финансовую поддержку развития этого нового направления фундаментальной науки обязался обеспечить Фонд Рокфеллера. Задумывались ли участники Дартмутского семинара и председатель Фонда (в то время известный американский филантроп Джон Дэвисон Рокфеллер) о прикладных аспектах искусственного интеллекта – история умалчивает.
В то время, когда в США давали старт новому научному направлению в области кибернетики, в Советском Союзе кибернетика на официальном уровне считалась «буржуазной лженаукой». Несмотря на подобный статус, к середине 1950-х мало кому в ту пору известный советский учёный-энтузиаст Анатолий Китов возглавил им же созданный вычислительный центр при Министерстве обороны СССР и предложил создать общегосударственную автоматизированную систему управления на основе Единой государственной сети вычислительных центров, известной в то время под аббревиатурой ЕГСВЦ. В частности, Анатолий Иванович отметил существенное отставание от США в области производства компьютеров.
Первые труды Анатолия Китова в области автоматизации управления на основе применения ЭВМ датируются тем самым 1956 годом, летом которого в ведущие американские учёные-кибернетики ввели в оборот термин «искусственный интеллект». В том далёком году в свет вышла его книга «Электронные цифровые машины» – первый отечественный «учебник» по ЭВМ и программированию, доступный широкому читателю. Эта работа наделала немало шума в научном сообществе и фактически совершила переворот в понимании возможностей ЭВМ.
В этой книге Анатолием Ивановичем были подробно изложены перспективы комплексной автоматизации информационной работы и процессов административного управления, включая также управление производством и решение экономических задач.
Под руководством Китова в 1958 году была разработана на тот момент одна из самых мощных в мире ламповая ЭВМ «М-100», производившая 100.000 операций в секунду. В 1959 году было принято совместное постановление ЦК КПСС и Совета Министров СССР об ускоренном создании новых ЭВМ. Тем не менее, идея Китова о создании ЕГСВЦ поддержки от государства не получила. Что же касается самого Анатолия Ивановича, то он как человек, осмелившийся слишком рьяно критиковать власть имущих, был исключён из партии и снят со всех занимаемых должностей.
Тем не менее, идея, предложенная Китовым, вовсе не была забыта и отвергнута. Согласно Программе КПСС, утвержденной в 1961 году, кибернетика должны была стать одним из главных средств развития страны. ЭВМ планировалось задействовать едва ли не во всех отраслях промышленности, в строительстве, научных исследованиях и планировании. Если в начале кибернетикой занималась лишь небольшая группа учёных, то к концу 1960-х изыскания в области кибернетики должны были проводиться во всех без исключения академических и отраслевых НИИ, коих в то время насчитывалось свыше 500. Без сомнения, вопрос автоматизации ручного труда и, соответственно, повышения эффективности не только организаций, но целого государства стоял весьма остро и активно поддерживался Правительством СССР.
В подтверждение вышесказанного, ниже – две цитаты академика Акселя Берга, в то время председателя научного совета по вопросу «Кибернетика» при президиуме АН СССР.
Во всех случаях, когда происходит развитие какого-либо процесса и им необходимо управлять для достижения определённой цели в заданное время, люди пользуются методами, которые за последние годы названы, следуя Амперу, кибернетическими. Таким образом, кибернетику можно назвать наукой о целеустремленном управлении развивающимися процессами.
(А. И. Берг, доклад на заседании Президиума Академии наук СССР 10 апреля 1959 года).
Принято считать, что технический прогресс связан с возможностью широкого применения автоматов там, где раньше господствовал ручной труд… Таким образом, главным признаком перехода к автоматизации является устранение человека и замена его автоматом, выполняющим, по задуманной человеком программе, определённые целеустремлённые операции.
(А. И. Берг, Мысли об автоматах и кибернетике, 23 апреля 1959 года).
Инициаторами развития ИИ в СССР считается так называемый «дуэт Поспеловых». Академик Гермоген Поспелов посвятил почти два десятилетия своей жизни тому, чтобы наши исследования в этой области получили признание Академии наук СССР и вышли на мировой уровень. Его верным соратником в этом деле, а затем и «главным локомотивом» отечественного ИИ был советский и российский кибернетик, доктор технических наук, профессор, академик Российской академии естественных наук Дмитрий Поспелов. Оба этих выдающихся учёных считали себя учениками и продолжателями дела академика Берга
В январе 1974 года был образован Совет по проблеме «Искусственный интеллект» в рамках комитета по системному анализу Президиума АН СССР. Председателем совета стал Гермоген Поспелов, а его заместителем – Дмитрий Поспелов. Первым крупным научным мероприятием, организованным новым советом, было проведение в Тбилиси в июне 1974 года всесоюзного симпозиума по кибернетике – первого в нашей стране представительного форума, целиком посвященного проблемам ИИ. Главным докладом, прочитанным на его пленарном заседании, стал совместный доклад Поспеловых «Основные проблемы искусственного интеллекта».
В декабре того же 1974 года в рамках Научного совета по комплексной проблеме «Кибернетика» при Президиуме АН СССР была создана Секция по проблеме «Искусственный интеллект», во главе которой также стал «дуэт Поспеловых». С формирования двух указанных организационных структур в системе Академии наук началась официальная история развития ИИ в СССР.
Под эгидой этих организаций в СССР было проведено два важнейших международных мероприятия по ИИ: IV-я Международная объединённая конференция по искусственному интеллекту (Тбилиси, 3-8 сентября 1975 года) и спустя полтора года Международное совещание по искусственному интеллекту в Репино под Ленинградом (18-24 апреля 1977 года).
В работе обоих этих форумов принял участие «весь цвет» мирового искусственного интеллекта, включая того самого господина Джона Маккарти, который за два десятилетия до проведения форумов придумал для этого, в то время нового научного направления термин «искусственный интеллект».
В 1989 году Дмитрий Поспелов стал инициатором создания и президентом советской (ныне – российской) Ассоциации искусственного интеллекта, которая с 1991 года по настоящее время Дмитрий Александрович издаёт собственный журнал «Новости искусственного интеллекта».
Простое перечисление всех вышедших за период до середины 1990 годов монографий и статей по ИИ заняло бы не одну станицу. Свет увидели, в том числе монографии по теории и практике ситуационного управления, по логико-лингвистическим моделям в таких системах, по моделированию рассуждений, по представлению знаний в системах ИИ, по нечётким множествам в этих системах, по когнитивной компьютерной графике и так далее.
В переводе на русский язык советским специалистам в области ИИ стали доступны основополагающие монографии зарубежных светил (Уинстон П. Искусственный интеллект: пер. с англ. М.: Мир, 1980 и Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1985).
Библиографической редкостью в настоящее время является отечественный Справочник по искусственному интеллекту в трёх книгах (кн. 1 «Системы общения и экспертные системы» на 464 стр.; кн. 2 «Модели и методы» на 304 стр.; кн. 3. «Программные и аппаратные средства» на 368 стр.). На момент выхода справочника в свет (1990) он отражал состояние исследований в советской и мировой науке. Несмотря на то, что некоторые материалы справочника нуждаются в обновлении (особенно в части применяемой вычислительной техники), он не потерял своей актуальности и сейчас и по-прежнему может служить отправной точкой для серьезного знакомства с ИИ.
Несколько позже свет увидел первый отечественный Толковый словарь по искусственному интеллекту (М. Радио и связь, 1992 – 256 стр.). В нём даются определения и интерпретации основных терминов из области искусственного интеллекта (представление, знание, общение на естественном языке, методы поиска решений, планирование целесообразной деятельности, восприятие, обучение, программная и аппаратная поддержка), а также пограничных с ней областей (логики, лингвистики, психологии, математики) – всего около 500 терминов. Компьютерная версия этого словаря находится в свободном доступе на сайте Российской ассоциации искусственного интеллекта (режим доступа).
В середине 1990 годов для ИИ, как и для всей отечественной науки в целом наступили «чёрные времена». Для того, чтобы прокормить свои семьи, значительная часть молодых талантливых учёных в области ИИ, учеников Поспеловых были вынуждены оставить науку. Многие из них, приняв приглашения зарубежных работодателей, локализовались в тех странах, в которых в исследованиях применения на практике искусственного интеллекта в то время уже начинался настоящий бум.
Что же касается России, то она из одного из мировых лидеров в вопросах ИИ к концу 1990 годов переместилась в число аутсайдеров. Интерес к этой проблематике в нашей стране начал возрождаться только в начале XXI века. Без преувеличения, огромный рывок в этом направлении сделали нынешние партнёры НИИСФ РААСН по внедрению ИИ в строительную отрасль – ИСП РАН и НИУ ИТМО.
Однако, результаты исследования, выполненного под руководством доктора географических наук, эксперта РАН по экономическим наукам Виктора Блануцы, которые опубликованы в его статье «Стратегия развития искусственного интеллекта: перспективы достижения Россией лидирующих позиций в мире» (Bulletin of the volga region Institute of Administration 2020. Vol. 20. № 4), показывают, что даже в 2019 году Россия в вопросах ИИ всё ещё очень сильно отставала от развитых стран.
Цифры, приведённые автором в таблице, говорят сами за себя, причём им можно доверять, поскольку данное исследование было выполнено за счёт средств государственного задания (номер регистрации темы АААА-А17-117041910166-3).
В том же 2019 году в Российской Федерации была принята Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, утверждённая указом Президента России от 10 октября 2019 года № 490, которая определила цели и основные задачи развития искусственного интеллекта в нашей стране. В развитие этой Стратегии в декабре 2020 года принята Перспективная программа стандартизации по приоритетному направлению «Искусственный интеллект» на период 2021-2024 годы. В рамках этой Программы создан Технический комитет ТК 164 «Искусственный интеллект» и запланирована разработка 217-ти стандартов, которые будут регламентировать безопасность систем ИИ для людей и для окружающей среды. Стандартизация коснётся внедрения ИИ в различных областях человеческой деятельности, таких как транспорт, медицина, образование, строительство и ряд других.
Принятие этих документов означает, что ИИ в РФ приобрёл государственную поддержку. Как отмечается в Стратегии, развитие ИИ является необходимым условием технологической независимости и конкурентоспособности страны.
С 2020 года определение ИИ в РФ стандартизовано в ГОСТ Р 59277–2020:
Искусственный интеллект: Комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение, поиск решений без заранее заданного алгоритма и достижение инсайта [понимания – Е.К.]) и получать при выполнении конкретных практически значимых задач обработки данных результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека.
Примечание. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе, в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных, анализу и синтезу решений.»
Детальное рассмотрение этого определения показывает, что оно опирается не только на терминологию ИТ (информационно-коммуникационная инфраструктура, программное обеспечение, машинное обучение, обработка данных), но и на целый ряд понятий из смежных дисциплин (когнитивные функции человека, интеллектуальная деятельность человека, инсайт). Неформально говоря, ИИ призван программными средствами имитировать естественный интеллект.
Очевидно, что компании Яндекс ИИ нужен для того, чтобы на мировом рынке поисковиков не отстать от своего главного конкурента – американской компании Google. ИИ-решения в медицине нужны для обработки программными средствами медицинских изображений (электрокардиограмм, рентгеновских снимков и так далее), которые машина уже сегодня обрабатывает не хуже и многократно быстрее, чем это делает среднестатистический врач.
В этой связи невольно задаёшься следующим вопросом. Какой же профит могут получить субъекты строительной деятельности в результате имитации присущего им естественного интеллекта программными средствами?
Найти ответ на этот вопрос в современной отечественной научной литературе не получилось. Однако он нашёлся в известной монографии основателя отечественной научной школы в области ИИ Дмитрия Поспелова, который уже без малого сорок лет назад пришёл к пониманию прикладного значения ИИ для ситуационного управления.
Ниже полный текст аннотации к этой книге:
Ситуационное управление – метод управления сложными техническими и организационными системами, основанный на идеях теории искусственного интеллекта: представление знаний об объекте управления и способах управления им на уровне логико-лингвистических моделей, использование обучения и обобщения в качестве основных процедур при построении процедур управления по текущим ситуациям, использование дедуктивных систем для построения многошаговых решений. Излагается методология ситуационного управления, его теоретические основы и приводятся примеры его конкретных применений. Для специалистов в области теории управления и систем искусственного интеллекта.
Поскольку управление инвестиционно-строительными проектами обладает всеми признаками ситуационного управления, потенциал применения ИИ в строительной отрасли представляется огромным, и именно в ней Россия в части применения ИИ может достичь лидирующего положения в мире.
Заметим, что все упомянутые в этом материале учёные – А. И. Китов, А. И. Берг, Г. С. и Д. А. Поспеловы говорили о кибернетике (сегодня вместо слова «кибернетика» в ходу понятие ИТ), а также об ИИ как одном из важнейших научных направлений в области ИТ в контексте их применения к управлению сложными системами. Представляется, что в части управления инвестиционно-строительными проектами нам всем пришла пора осознать себя последователями этих выдающихся людей. По понятным причинам, ИИ для них уж точно не мог быть хайпом, каким он по ряду, в том числе объективных причин видится сегодня многим нашим субъектам экономической деятельности, в том числе в сфере строительства.
В свете вышесказанного нельзя с небольшой оговоркой не согласиться с приведенными в предыдущей статье словами руководителя экспертной группы Минстроя России по внедрению ИИ в строительной отрасли, управляющего директора по ИТ и цифровой трансформации АО «Дом.РФ» Николая Козака о том, что «ИИ может привести к прорывным изменениям в управлении проектами, сокращении затрат и повышении качества работ».
По существу, слова Николая Дмитриевича можно рассматривать как подтверждение правильности известной крылатой фразы о том, что «всё новое – это хорошо забытое старое». Что же касается оговорки, то её суть видится в том, что ИИ не просто может, а должна гарантированно привести к прорывным изменениям в управлении проектами. Эта уверенность базируется на фундаментальных трудах как наших отечественных классиков в области ИИ, так и современных учёных.
В частности, в настоящее время исследования по вопросам применения ИИ к ситуационному управлению проводятся в Российском технологическом университете (РТУ МИРЭА) под руководством Лауреата Премии Президента РФ, Лауреата Премии Правительства РФ, доктора технических наук, профессора Виктора Цветкова. Те, кому это интересно, могут ознакомиться с его статьёй «Ситуационное управление» в журнале Современные технологии управления № 2 за 2023 год (режим доступа).
Пользуясь случаем, хотелось бы обратить внимание читателей сайта За-Строй.РФ на следующее обстоятельство. В предыдущем материале говорилось о том, что в рамках Академических чтений на площадке НИИСФ РААСН, посвящённых памяти академика РААСН Георгия Львовича Осипова, в июле этого года запланировано тематическое мероприятие, посвящённое ИИ. Как недавно стало известно, данное мероприятие будет проходить в формате полноценной научной конференции, предварительное название которой: Конференция по машинному обучению и искусственному интеллекту в управлении инвестиционно-строительными проектами. В настоящее время начато формирование программы конференции, которая будет доступна на сайте НИИСФ РААСН и на этом сайте.
При полном и/или частичном копировании данного материала, для последующего размещения его на стороннем ресурсе, обратная, индексируемая ссылка на источник обязательна!
25.03.24 в 15:06
Евгений Давидович, не в обиду сейчас напишу)))
Просто... когда слышишь "искусственный интеллект" почему-то сразу в ассоциации - терминатор
А когда слышишь ЭВМ, то представляешь эти огромные мониторы с циферками и нижними подчеркиваниями на черном экране))))
Почувствуй разницу, что называется)))
Хотелось бы услышать мнение "Федора" о применении ИИ в дорожном строительстве. По-моему, там любой ИИ взбунтуется. Или я не прав?
Сергей, ИИ не может взбунтоваться, а, если взбунтуется, то он не правильно обучен. Для этого и придумано так называемое машинное обучение.
Если Вы меня звали, то я пришёл) И со всем уважением пожалуй разрожусь даже на длиннокоммент и пофантазирую.
Любая качественная стройка, нацеленная не на формирование бумажной волокиты, а на результат, начинается с качественных изысканий. Поэтому вопрос применения ИИ должен стоять в первую очередь в том, какие данные даст ему человек и что ИИ должен напомнить человеку. Ну, то есть, грубо говоря: открывает в оболочке файл проекта человек, тыкает "сделать мост", а ИИ ему говорит - "а ты такие-то изыскания провёл для моста? Если да, внесите машиночитаемые данные (и ТОЛЬКО МАШИНОЧИТАЕМЫЕ, чтоб не подделывали всякие протоколы испытаний) - сканирование местности, геологические скважины, статическое зондирование, розу ветров, гидрологию и т.д. и т.п." Ну то есть бортовой электронный журнал для изыскательской техники, да еще и желательно на блокчейне, чтоб не подделывали. В проектировании ИИ, если его обучат правильно, он может реально помочь с моделированием и визуализацией, чтоб самому проектировщику было понятно - так работу не выполнить. Ну то есть должно быть пожалуй анимационное представление прямо всего процесса стройки. Для этого надо наверно через лидары/роботахеометры/аэрофотосъемку/etc, технологию захвата движений и видеосъемку всей работы очень долго обучать комп, загружая в него всё это. И не думаю, что каждый строитель согласится на то, чтоб всю вахту его обвешивали всякими датчиками, что перенести его движения в комп. И не каждый специалист захочет работать так, чтоб прямо каждое его движение ему указывали как делать. Разве что на специальных полигонах. С учётом того, что наши НИИ возможно, переживают далеко не лучшие времена, а стандарты, в которых никак не объясняется, КАК НАДО, А ТОЛЬКО ЧТО НАДО, пишут все кому не лень, включая НОСТРОЙ, ТК, СРО, ООО и прочих (но только не ВУЗы и НИИ!), - лучше бы наши Росавтодоры и Минстрои больше НИОКР заказывали, чем всякие новые СТО или ОДМы писали. Хотя конечно вопрос "надлежащей производственной практики" по моему скромному мнению, как никогда актуальный. На ценообразование, которое всё время непонятно какое, ИИ вряд ли повлияет - тут вон в соседней теме заказчик захотел 40% от рыночной стоимости за работу заплатить. И искусственным интеллектом тут не поможешь, коли свой отсутствует и не позволяет хотя бы деньги посчитать за работу, не говоря уж о проектировании конструкций. И если честно, я вообще не понимаю, зачем ИИ на стройплощадке, кроме как в роботе, который будет подключаться к строителю, управляющему этим роботом. Фильм "Суррогаты" передаёт привет. А дрючить строителей каждый раз за то, что у них походная баня не как на стройгенплане стоит, да еще использовать для этого ИИ - так это маразм. Да и в ПОСах сейчас рисуют откровенную хрень, нисколько не думая о том, как на практике это всё будет выглядеть. Но самая большая беда - некоторые работы ведь неизвестно как сделаны до, например, ремонта. С ужасом можно только представить, как рабочий в AR-гарнитуре будет пытаться поставить на проектное место арматуру или бурить отверстия под закладные в старой мостовой балке или плите, а ему ИИ будет в этой же гарнитуре верещать "не по проекту положение, переставьте", а там какой-нибудь старый стержень мешает. "Неясно будущее этого мальчика. Избран он, возможно, но меж тем, обучение его нам многие опасности сулит."
Федор, управление проектом это не "стройплощадка". Это:
управление интеграцией проекта;
управление содержанием проекта;
управление сроками проекта ;
управление стоимостью проекта;
управление качеством проекта;
управление человеческими ресурсами проекта;
управление контрактами (закупками) проекта;
управление рисками проекта и т.д.
И во всем вышеперечисленном ИИ, ой как, нужен)
И вот когда после всего ИИ и BIM проект дойдёт до стадии стройки, то в дорожной отрасли неизбежно возникает три фундаментальные проблемы:
1. Нужно переписывание или полное снятие любых допусков к пространственному положению конструкций. То есть проложили, например, металлическую водопропускную трубу методом ГНБ и наткнулись на брёвна в насыпи дороги - всё, переносите в модель, пусть компьютер считает, допустимо это или нет. Допустимо - принимайте, недопустимо - считайте сами, проверяйте, согласовывайте или раскапывайте. Или на мосту сделали подферменник вышел на 1см, че за маразм в ГОСТ Р 70072 на 5мм допуска, как это ИИ будет обрабатывать - он же уорётся, что вне допуска. А если подумать - отклонение отметки подферменника на 1см, да и даже на 3см при балке в 12м влияет на безопасность конструкции чуть больше, чем нихрена. 1см даже 1 промилле уклона на 12 метров не даст, а 3см изменят на 3 промилле. Тут разве что сыграет фактор необходимости применять клиновидные прокладки при превышении уклона свыше 10 промилле. А как вообще быть на металлических или арочных мостах? Как быть на элементах обустройства, например барьерке или проводах освещения?
2. Вынос в натуру фактического положения объекта. Насколько мне известно, сейчас на спутниковых роверах и даже тахеометрах обычных +/- по 3-4-5см это по прежнему нормально (могу ошибаться). Кадастровый учёт вообще ведётся в метрах согласно ФЗ. Мало того, что начало и конец, например, мостовых пролётов должны будут иметь координаты, так еще и при ремонте, а не новом строительстве я бы посмотрел, как ИИ и заказчик будут кричать по данным лидара или ровера, что конструкция не там. То есть понятно, что фундамент, опоры - всё это еще выносится при новом строительстве нормально. А вот уже потом, после монтажа - можно и не попасть в проектное положение, особенно на существующих конструкциях. Понятно, что это трудность строителя, но всё же. Кстати, балка мостовая жб приходит со строительным подъёмом, что должно реально учитываться при проектировании. А потом и переносу в модель и обработке ИИ. Температурные зазоры, перемещения, реакции - в общем как бы нетривиально всё имхо.
3. Техника с автоматизированным-роботизированным управлением должна быть у подрядчика. Но она дорога, её мало. Тогда тут нужны такие хорошие расценки, чтоб она окупалась. Без отраслевого соглашения - ни один предприниматель никогда не будет сам постоянно модернизировать производство. С учётом того, что на дороге и мостах используются еще и инертные, крупнофракционные материалы, габионные конструкций, которые с миллиметровой и даже сантиметровой точностью нет смысла контролировать, я не представляю, зачем на такой стройке внедрять ИИ и контролировать всё до миллиметра. Разве что именно для моментального принятия решения о допустимости выполненной конструкции и последующего моментального пересчёта и визуального перестроения модели. Покрытие конечно важно проконтролировать, но у нас же расчётные скорости сейчас 90, 110, 120 и 130км/ч, а уж если хотим на асфальте ездить под 200, то тут уже и покрытие нужно другое по сути, более сплошное и плотное, то есть опять же начинать то надо с НИОКР на материалы. И плюс его же еще сделать надо, а техника не вся готова. Процесс идёт - но медленно, и не комплексно.
А я не говорю, что он не нужен, весь вопрос в том - КАК это всё будет реализовываться? Сможет ли человеческая жадность, некомпетентность и глупость обойти ИИ или же нет? % :-) Если ИИ скажет, что на проектирование нужно 1,5 проектировщика, то что - людей на улицу? :-) Если ИИ скажет, что стоимость проекта завышена, а строитель скажет "за эти деньги стройте сами" - кто будет прав? :-)
P.s. кстати, слову insight в переводе ближе смысл "озарение", а понимание/осмысление - comprehension ;-)
Федор, вот для того, что Вы написали Сергею, ИИ как раз и нужен. Иными словами, он нужен тогда, когда что-то пошло не так и нужно принимать какое-то решение, которое можно доверить машине.
Федор, в отличие от BIMa ИИ не могут сделать обязательным. Воспримите ИИ как инструмент обладателя естественного интеллекта. Раньше все говорили об автоматизации ручного труда. А сейчас пришла пора автоматизировать умственный труд.
Пользуясь случаем, хочу пригласить Вас к участию в нашей конференции по машинному обучению и ИИ. Для того мы ее и проводим, чтобы выслушать разные мнения и прийти к общему пониманию.
ИИ не может принимать решения, потому что не может нести ответственность.
Всё правильно Федор пишет. Пока это только дополнительная работа и разбор недоработок.
Одним из важнейших направлений ИИ являются экспертные системы (см. таблицу в тексте статьи) или, иными словами, системы поддержки принятия решений. Вы правы в том, что решение принимает обладатель естественного интеллекта, но подсказки ему дает машина. Если обладателю естественного интеллекта нужен грамотный советчик, то ИИ к его услугам. А если он собирается жить исключительно своим умом, то ради бога. Но при этом с высокой вероятностью в обозримой перспективе он станет не конкурентоспособным. Примеры тому - медицина, поисковики и не только. Вы удовлетворены ответом?
Благодарю за приглашение, но наукой заниматься желания нет (пока что) :-) А про автоматизацию умственного труда могу только предложить на конференции задаться следующим вопросом к участникам. Можно ли считать строительную отрасль и её линейный персонал готовыми к внедрению ИИ путём машинного обучения ИИ синергетическим методом "человек+машина" на основе математического аппарата, описанного теорией графов? :-) Потому что экспертные системы это конечно очень хорошо, но если двигаться по пути автоматизации умственного труда, то без маршрутизации никак :-)
Ни один хвалебный ИИ никогда не заменит заслуженного врача (профессора)
Уважаемый коллега, в поликлинике, к которой я приписан, ежедневно проходят диспансеризацию около 500 человек (по их словам). Согласно стандарту каждому из них делают электрокардиограмму. Сколько, по Вашему мнению, должно быть кардиологов в каждой поликлинике для обработки такого количества электроаардиограмм? И сколько кардиологов без ИИ должно быть во всей Москве?
На сегодняшней практике все сделанные за день электрокардиограммы из всех московских поликлиник направляются в облако, где обрабатываются в течение нескольких часов. В 90% из них патологий не обнаруживается. Оставшиеся 10% направляются лечащим врачам в поликлиники для уточнения диагнозов
Рад, что так раззадорил умных и знающих людей. Серьезно, это не юмор. А что, интересно, ИИ скажет по всякого рода "откатам" в строительстве?
Сергей, насчет откатов ничего сказать не могу. А вот то, что придуманный Глушковым и поддержанный замминистра Музыченко реестр добросовестных поставщиков стройматериалов в сочетании с ИИ может свести к минимуму появление на стройке контрафакта это факт. Думаю, что проблему откатов тоже можно будет решить точно также.
Однако, есть одно "но". ИИ - это инструмент застройщика. И, если сам застройщик или его руководители заинтересованы в контрафакте и в откатах, то они просто не обратятся к помощи ИИ.
Любопытный момент. Реклама оператора мобильной связи Теле2 гласит о том, что качество связи обеспечивает ИИ. Судя по всему, их маркетологи установили, что народные массы доверяют ИИ. Если их маркетологи не ошиблись в расчетах, то скоро следует ожидать подобную рекламу от застройщиков жилья, а именно, что качество строительства обеспечивается ИИ.
1. В апреле 2023 г. Всероссийский центр изучения общественного мнения представил данные социологического опроса об отношении россиян к нейросетям.63% знают о нейросетях, 51% что-то слышали о нейросетях, 12% хорошо разбираются в нейросетях.
Среди мужчин 17% хорошо осведомлены vs. 7% женщин. Среди 18- 24-летних каждый третий хорошо разбирается в этом вопросе (35%), среди 25-34-летних - 17%.
Вероятность того, что в ближайшие 50 лет такие технологии, как нейросети, могут выйти из-под контроля человека и произойдет так называемое восстание машин, оценивается россиянами скорее невысоко: 59% не верят, что подобное случится; каждый третий - верит (30%).
2. Платформа "Авито Работа" провела исследование, чтобы узнать - какой сектор наиболее привлекателен для работы у россиян.72% респондентов утверждают, что будущее за профессиями, связанными с ИИ, большими данными и нейросетями.
85% респондентов активно наблюдают за развитием нейросетей и ИИ.
Каждый второй (50%) высказался в сторону ограничений развития нейросетей по этическим причинам.
3. Американская компания Pegasystems провела глобальное исследование, чтобы изучить отношение потребителей к ИИ.Более 70% потребителей испытывают какой-то страх перед искусственным интеллектом.
На вопрос: "Что из следующего пугает вас больше всего в использовании ИИ?" 33% опрошенных ответили, что "ИИ никогда не будет знать меня и мои предпочтения так же хорошо, как человек", а 24%, что "Восстание роботов и порабощение человечества".
4. Американская компания GE Healthcare провела опрос среди 2 тыс. врачей и 5,5 тыс. пациентов из разных стран с целью исследования отношения врачей и медсестер к использованию ИИ в медицине.61% медицинских работников считают, что ИИ может помочь в принятии решений в клинической практике.
58% медицинских работников не верят, что данным ИИ можно доверят.
44% Медицинских работников считают, что технология ИИ подвержена предубеждениями.
Истина — это объективное знание, которое соответствует объекту познания и отражает его реальные качества и свойства.
Уважаемый коллега, среднестатистический обыватель не обязан знать, что такое "нейросеть". При этом все обыватели уже знают, что место гаишников на дорогах заняли видеокамеры. А догадываются ли обыватели, что компьютерное зрение, по результатам которого мы получаем "письма счастья" это тоже одно из ИИ-решений. Мораль: мы все уже давно живем в условиях сплошного ИИ, но большинство из нас об этом даже не догадывается
Суть ИИ видится в том, чтобы информация о любой нештатной ситуации и рекомендации по ее устранению поступали лицу, принимающему решение (ЛПР). Под нештатными ситуациями может пониматься все, что угодно: превышение автомобилем скорости на дорогах, наличие на стройке рабочего без каски, нарушение технологии, размещение на стройплощадке "походной" бани не в том месте, которое предусмотрено проектом, (об этом в своем комменте писал Федор), и т.д. А как ЛПР будет реагировать на поступившие иныормацию и рекомендации это дело исключительно самого ЛПР
Обывателям хорошо знакомо:
Из-за ошибок дорожных камер автомобилисты регулярно получают штрафы за правильные маневры, вынужденные остановки для ремонта и даже за тени от мотоциклов.
Коллега, машинное обучение это, по определению, итерационный процесс. Поэтому ошибок прежде было больше, чем сейчас, а в будущем станет еще меньше. Классическая задача для ИИ - научить отличать кошку от собаки. Ребенок безошибочно решает эту задачу, еще не научившись говорить. А на то, чтобы обучить машину, ушли годы.
Извините, но Вы очевидно плохо изучали вопросы ошибок дорожных камер.
Безусловно, этот узкопрофессиональный вопрос я совсем не изучал. Знаю лишь то, что машину обучают на ее же собственных ошибках. Знаю также, что не реагировать на тени от мотоциклов ИИ уже обучили.
В авторадио часто упоминается, что в Подмосковье многие камеры установлены таким образом, что за одно превышение скорости водитель штрафуется дважды ...
Сергей, обучат ИИ и этому)
Не говорят о "случайности"? Всяк любит умышленное выдавать за случайное.
Сколько человек должен страдать от вмешательства ИИ? И давал ли он согласие на опыты над собой?
Если ответ на первый вопрос останется в воздухе на многие годы, то ответ на второй вопрос очевиден всем читателям данного сайта.
Уважаемый коллега, Вы счастливый человек, если Вам не приходилось "страдать" от противоправных действий гаишников. Я, например, хорошо помню, как они вцепились в меня мертвой хваткой, говоря, что я якобы проехал на красный свет. С ИИ все намного проще. Заметьте, что "письма счастья" всегда подписаны живым человеком, действия которого можно обжаловать в случае, если зафиксированные камерой нарушения не являются бесспорными.
Видеокамеры так поставлены умышленно, ИИ здесь не при чем ...
Конечно, безусловно! Каждая камера это отдельный ИИ. А камеру устанавливает человек.
На сегодняшний день любое нарушение должно быть зафиксировано. Это не могут быть голословные обвинения. В случае, который произошёл с Вами на помощь бы пришёл ИИ, установленный в автомобиле, и называемый в простонародье "видеорегистратор".
А вот тратить своё время, за которое я получаю зарплату на хождение по судам из-за чьих-то недоработок ИИ, которые стоят сейчас почти на каждом столбе, и в простонародье называемые "камера фиксации нарушения пдд" я не считаю целесообразным и эффективным для себя. Так почему я должен?
Камера это никак не ИИ, точно также как фотоаппарат не обладает признаками ИИ. Стандартизованное определение ИИ дано в тексте комментируемого материала. Не буду его здесь повторять
Увы, но видеорегистратор это тоже не ИИ)
И ссылки и определения, но главное, что мы друг друга поняли.