ИИ зашёл на экспертизу

В настоящее время система, разработанная специалистами Главгосэкспертизы России, проходит пилотные испытания, в 2024 году продолжится её развитие. Это означает начало внедрения элементов искусственного интеллекта в процессы обработки и анализа огромного массива данных, накопленных в информационных системах ведомства с начала перехода к электронному документообороту. Чему и как обучают сегодня машинные алгоритмы и нейросети на экспертизе, и как они разделят полномочия с естественным интеллектом?

За последние годы отрасли экономики и социальной сферы России в полтора раза расширили использование решений в области искусственного интеллекта. Об этом Президент России Владимир Путин на Международной конференции по искусственному интеллекту и машинному обучению. При этом Владимир Владимирович подчеркнул:

…Искусственный интеллект не заменит медицинского работника или учителя, однако он может служить их верным, эффективным помощником: предоставить педагогу больше времени для воспитания детей, помогать врачу предотвращать, выявлять на ранней стадии болезни, использоваться для дистанционного мониторинга здоровья людей.

От рутины – к творчеству

Уже сегодня ИИ фактически становится цифровым ассистентом или «умным помощником» эксперта, помогая автоматизировать многие процессы в государственной экспертизе. И его роль здесь может быть особенно ценной и весомой с учётом необходимости быстрой обработки и анализа больших объёмов данных, накопленных ранее и вновь загружаемых в информационные системы. Именно об этом говорил министр строительства и ЖКХ РФ Ирек Файзуллин, задавая основной вектор цифровой дискуссии на IX Всероссийском совещании организаций государственной экспертизы:

Мы уже на 100 процентов перешли на машиночитаемый формат, на 100 процентов оцифровали наши нормы. И эти нормы будут оцифровываться всеми органами власти для того, чтобы шёл переход к искусственному интеллекту в области экспертизы по всем направлениям.

Ирек Энварович также подчеркнул необходимость внедрения новых подходов к техническому регулированию и контролю качества в строительстве. И в этой связи как раз, уверен министр, возрастает роль эксперта:

Идёт огромная работа по сокращению инвестиционного цикла. Очень много нормативки меняется. Ответственность экспертов стала совершенно другая. Перейдя к принципам добровольности в части техрегламентов, мы тем самым значительно усилили ответственность экспертов. Так же, как и главных инженеров и архитекторов проекта – ГИПов и ГАПов и других лиц, подписывающих разрешительные документы на ввод объекта.

Искусственный интеллект сегодня востребован в первую очередь там, где в большом количестве рутинных процедур заняты высокопрофессиональные специалисты с уникальными компетенциями. Именно таков человеческий капитал Главгосэкспертизы России. 726 экспертов аттестованы по 43 направлениям проведения государственной экспертизы. Более трети экспертов имеют аттестаты по двум и более направлениям экспертизы. Как подчеркнул начальник Главгосэкспертизы России Игорь Манылов:

Нужно переложить на машины все рутинные функции. Эксперту же останутся более сложные и творческие инжиниринговые задачи, больше времени и простора для применения его знаний и уникальных компетенций. В том числе для управления жизненным циклом и его стоимостью. С этим машина не справится. Поэтому естественному интеллекту, то есть человеку, в обозримой перспективе нет и не может быть альтернативы.

«Дорожная карта» для нейросетей

Экспертиза как основной генератор больших данных в строительстве одной из первых в отрасли восприняла и взяла на вооружение идеи предиктивной, или «предсказательной» аналитики. Это автоматизированный метод изучения данных и прогнозирования на их основе различных факторов, позволяющих эффективно управлять объектами на протяжении всего жизненного цикла.

Именно такая цель была заявлена при формировании поэтапной стратегии цифровизации Главгосэкспертизы: переход от бумаги к электронному документообороту – в 2015 году и к единому цифровому пространству – в период 2022-2024 годов. Выход на этот рубеж означает новый уровень интеграции информационных систем и новые подходы к анализу и обработки содержащихся в них данных.

При этом главное условие для дальнейшей востребованности и быстрой оборачиваемости данных – их перевод в машиночитаемый вид. На текущий момент объёмы загрузки сметной документации приближаются к 3.000.000 машиночитаемых файлов. Заключений экспертизы – около 190.000, пояснительной записки – около 8.000.

Основным вызовом стал накопленный массив неструктурированных данных, и обработать его без помощи ИИ практически невозможно.

Сборник задач для «умного помощника» эксперта

«База типовых замечаний» (БТЗ) – первый пилот Главгосэкспертизы в части подготовки данных для ИИ. Начиная с января 2023 года, в наполнении базы принимали участие более 600 специалистов, включая главных экспертов по всем направлениям деятельности.

Замеры в ходе пилотных испытаний БТЗ показали, что система оказалась очень востребованной. Если в первом квартале 2023 года использование данных из Базы типовых замечаний составляло 19,78%, то во втором квартале – 27,4%, в третьем – 36,9%. По предварительным итогам четвертого квартала доля использования типовых замечаний в экспертной деятельности приближается к 40 %.

Сегодня модуль искусственного интеллекта по проверке неструктурированной документации проходит апробацию с отдельной группой экспертов. Их знания и практические навыки используются в первую очередь для формирования когнитивной части модуля ИИ. В том числе эксперты задействованы в составлении и тестировании текстовых и графических катен – элементов структурной лингвистики, которые используются для интеллектуального поиска, распознавания текстов и других автоматизированных алгоритмов.

Главный специалист отдела информатизации, связи и инженерно-технических мероприятий антитеррористической защищенности Управления инженерного обеспечения Главгосэкспертизы России Андрей Тузлуков рассказал:

Основная задача на этапе отбора и загрузки данных в нейросети – это найти оптимальный баланс между их избыточностью и достаточностью. При работе с катенами важно точно формулировать контекст задачи и четко обозначать машине цели и границы поиска. Это позволит не пропустить самое важное в проектной документации и вместе с тем отфильтровать всё лишнее, чтобы снизить уровень так называемого «шума» при выдаче результата и в целом повысить его качество и достоверность для дальнейшей экспертной работы.

В ходе пилотных испытаний с помощью экспертов разработаны и структурированы под формат машинного обучения порядка 1.500 видов замечаний, охватывающих все области экспертизы и разделы проектной документации. Кроме того, основу обучающих материалов для нейросетей составили 500.000 типовых замечаний, 130.000 заключений экспертизы. В их числе документы, которые ранее были выданы экспертами в текстовом формате (docx) и затем переведены в машиночитаемый формат.

В целом в библиотеки данных для машинного обучения (датасеты) было загружено более 12.000.000 текстовых фрагментов из заключений экспертизы и проектной документации.

На 2024 год запланированы мероприятия по переобучению нейросети на основе более «чистых» данных.

Работа над ошибками

На текущий момент приняты методические документы и ряд внутренних нормативных актов Главгосэкспертизы, регламентирующих работу с технологиями искусственного интеллекта. Таким образом, уже сегодня нейросети активно вовлекаются в рутинную часть работы по проверке и предиктивному анализу данных в системе экспертизы. В частности, на машинное обучение переложены задачи автоматизированного поиска несоответствий нормативным документам и других отклонений от требований к разделам проектной документации. Это позволит эксперту быстро находить места возможных ошибок, указанных машиной. Как считает первый заместитель Главгосэкспертизы России Вадим Андропов:

С учётом того, что объём отдельных проектов, поступающих на экспертизу, может достигать 100 тысяч файлов, помощь искусственного интеллекта будет иметь огромное значение как для сокращения сроков проведения экспертизы, так и для повышения качества проектной документации.

Кроме того, по словам господина Андропова, внедрение технологий ИИ в экспертизе имеет большой мультипликативный потенциал для строительной отрасли в целом. Одновременно с разработкой алгоритмов машинного обучения проектная группа Главгосэкспертизы ведёт работу по интеграции Базы типовых замечаний с образовательными программами Учебного центра Главгосэкспертизы.

Искренне Ваш,
За-Строй.РФ

(с благодарностью коллегам из пресс-службы Главгосэкспертизы России)

При полном и/или частичном копировании данного материала, для последующего размещения его на стороннем ресурсе, обратная, индексируемая ссылка на источник обязательна!