Tools

Site ExplorerSite Explorer
Close site explorer

Сегодня у нас есть реальные успехи

18 января 2018 г.

Artificial intelligence
«Во многих областях искусственный интеллект является своего рода усилителем интеллекта, а не заменой мозга человека».

Сегодня одна из наиболее обсуждаемых тем – это искусственный интеллект. В течение более 30 лет Siemens занимается разработкой и внедрением технологии нейронных сетей в промышленное производство. Михаэль Май, руководитель этого направления в подразделении корпоративных технологий, объясняет, почему Siemens не стоит в тени Google.

Искусственный интеллект можно сравнить с ядерным синтезом, говорить о котором начали еще в 60-х годах прошлого столетия, но первый действующий реактор появился лишь через 40 лет. Об искусственном интеллекте также давно говорят, но по факту рабочая модель появится, видимо, лет через 15. Так ли это?

Нет. Не так давно ситуация с искусственным интеллектом кардинально изменилась. Сегодня у нас есть реальные успехи. Системы, ранее существовавшие только в качестве прототипов, уже используются на практике. Пример – система распознавания образов. В некоторых областях доля распознаваемых машинами объектов достигает 98% и выше. А это уже сопоставимо с возможностями человека.

Михаэль Май
Михаэль Май - специалист по искусственному интеллекту.

Что способствует прогрессу?

Здесь несколько факторов. Вычислительные мощности выросли многократно. Это позволяет строить нейронные сети гораздо большего размера, и за счет этого повышать точность моделирования. Кроме того, благодаря усовершенствованным алгоритмам, компьютеры могут выполнять трудоемкую предварительную обработку данных параллельно с решением основной задачи. Кстати, апробировать новое программное обеспечение по обработке данных можно и онлайн.

Что такое искусственный интеллект?

Под искусственным интеллектом мы подразумеваем компьютерные системы, моделирующие с помощью алгоритмов определенные интеллектуальные способности человека, такие как чтение и интерпретация текстов, управление автомобилем, распознавание изображений и образов, игра в шахматы. При этом машина, конечно, не думает как человек, а просто выдает аналогичный результат.

Каким образом работает такая система?

Существуют различные подходы к машинному обучению. Ключевыми понятиями здесь являются глубокое обучение (Deep Learning) или обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). Если не вдаваться в подробности, то нейронная сеть имеет такую же структуру соединений, как и нейроны мозга. На основе входных данных сеть переупорядочивает связи с учетом их весовых коэффициентов и, таким образом, обучается находить правильные ответы. Это умение затем переносится на новые, не известные ранее данные: система учится их интерпретировать и прини мать решения. То есть она не является жестко запрограммированной. В наших методах глубокого обучения используются десятки тысяч смоделированных нейронов.

Конфигурация поста централизации для новых железнодорожных станций чрезвычайно сложный процесс. Системы Siemens самостоятельно разрабатывают архитектуру аппаратных и программных средств, удовлетворяющую всем требованиям по безопасности.

В каких сферах Siemens применяет искусственный интеллект?

Существует множество возможностей применения искусственного интеллекта в наших, как правило, сверхсложных системах. Дальше всего мы продвинулись в области газовых турбин. Нашим клиентам сегодня доступна такая услуга, как использование искусственного интеллекта для автоматической оптимизации работы газовых турбин. Здесь мы являемся мировым лидером. В прошлом году разработанное Google программное обеспечение Deep Mind обыграло гроссмейстера в игре Го, однако профессионалы были сдержаны в оценках и говорили о необходимости проверить, как будет себя вести система не в игровой, а в промышленной среде. А мы уже проверили это. Соответственно, ушли вперед!

Есть ли другие примеры?

Безусловно. Например, конфигурирование постов централизации для новых железнодорожных станций. Это чрезвычайно сложный процесс, где необходимо предусмотреть множество различных функций. Наша система самостоятельно разрабатывает архитектуру аппаратных и программных средств, соответствующую всем требованиям безопасности. Есть успехи и в области здравоохранения. Допустим, врачу необходимо контролировать свои действия во время операции по установке сердечных клапанов в режиме реального времени. Делать это позволяют анимированные изображения: умное программное обеспечение обнаруживает на посрезовых КТ-изображениях грудной клетки все ребра и наглядно отображает их на плоскости.

Какую роль играет научно-исследовательское подразделение корпоративных технологий?

Тут сконцентрирован весь опыт и знания в области искусственного интеллекта. Наша задача – совместно с операционными подразделениями разрабатывать конкретные приложения для бизнеса. Мы работаем в этой области более 30 лет и с помощью технологии нейронных сетей уже решили множество оптимизационных задач для самых разных клиентов: от сталелитейных заводов до бумажных комбинатов. И это только начало.

Технология Bone Reading позволяет автоматически обнаруживать на посрезовых КТ-изображениях грудной клетки все ребра и отображать их на плоскости.

Где вы видите самые большие возможности для применения искусственного интеллекта?

Искусственный интеллект уже играет определенную роль во многих областях. Ему можно найти применение там, где сегодня люди используют свой опыт и знания для решения рабочих задач. Медицинскую диагностику я уже упоминал, – здесь искусственный интеллект помогает врачам анализировать тысячи рентгеновских изображений. Программное обеспечение экономит время, поскольку автоматически выявляет аномалии, которые врач может изучить уже более детально. Искусственный интеллект является обязательным условием создания беспилотных автомобилей и способных кооперироваться роботов.

Как это изменит нашу жизнь?

Искусственный интеллект уже инсталлирован в наши мобильные телефоны, которые распознают речевые модули и голосовые команды и выполняют различные задания. Работает это достаточно хорошо. Такие ассистенты в будущем будут сопровождать нас как в личной жизни, так и на работе. Другой пример – «сотрудничество» компьютеров и машин, которое в ближайшие годы станет гораздо более тесным.

Возможно, такое видение некоторым внушает страх?

Машины никогда не будут думать так, как люди. Поэтому я рассматриваю искусственный интеллект как дополнение, а не как угрозу. Во многих областях ИИ является своего рода усилителем интеллекта, а не заменой мозга человека. Кроме того, я не верю, что в обозримом будущем будет создана такая машина, которая будет обладать всеми когнитивными способностями человека. Именно гибкость в решении проблем отличает людей от машин. На мой взгляд, работа станет более содержательной, так как будут автоматизированы те виды деятельности, которые неинтересны человеку или чувствительны к помехам. В свою очередь, люди получат больше возможностей для творчества.