Tools

Site ExplorerSite Explorer
Close site explorer

Успіх Siemens у сфері розробки штучного інтелекту

18 січня 2018 р.

Artificial intelligence
«У багатьох областях штучний інтелект є свого роду підсилювачем інтелекту, а не заміною мозку людини».

Сьогодні одна з найбільш обговорюваних тем - це штучний інтелект. Протягом більше 30 років Siemens займається розробкою і впровадженням технології нейронних мереж в промислове виробництво. Міхаель Май, керівник цього напрямку в підрозділі корпоративних технологій, пояснює, чому Siemens не знаходиться в тіні Google.

Штучний інтелект можна порівняти з ядерним синтезом, говорити про який почали ще в 60-х роках минулого століття, але перший діючий реактор з'явився лише через 40 років. Про штучний інтелект також давно говорять, але по факту робоча модель з'явиться, мабуть, років через 15. Чи так це?

Ні. Не так давно ситуація зі штучним інтелектом кардинально змінилася. Сьогодні у нас є реальні успіхи. Системи, що раніше існували тільки в якості прототипів, вже використовуються на практиці. Приклад - система розпізнавання образів. У деяких областях частка  об’єктів, які розпізнаються машинами – 98% і вище. А це вже можна порівняти з можливостями людини.

Михаэль Май
Міхаель Май - фахівець зі штучного інтелекту.

Що сприяє прогресу?

Тут кілька факторів. Обчислювальні потужності зросли багаторазово. Це дозволяє будувати нейронні мережі набагато більшого розміру, і за рахунок цього підвищувати точність моделювання. Крім того, завдяки вдосконаленим алгоритмам, комп'ютери можуть виконувати трудомістку попередню обробку даних паралельно з виконанням основного завдання. До речі, апробувати нове програмне забезпечення з обробки даних можна і онлайн.

Що таке штучний інтелект?

Під штучним інтелектом ми маємо на увазі комп'ютерні системи, що моделюють за допомогою алгоритмів певні інтелектуальні здібності людини, такі як читання і інтерпретація текстів, керування автомобілем, розпізнавання зображень і образів, гра в шахи. При цьому машина, звичайно, не думає як людина, а просто видає аналогічний результат.

Яким чином працює така система?

Існують різні підходи до машинного навчання. Ключовими поняттями тут є глибоке навчання (Deep Learning) або навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning). Якщо не вдаватися у подробиці, то нейронна мережа має таку ж структуру з'єднань, як і нейрони мозку. На основі вхідних даних  мережа перевпорядковує зв'язки з урахуванням їх вагових коефіцієнтів і, таким чином, навчається знаходити правильні відповіді. Це вміння потім переноситься на нові, невідомі раніше дані: система вчиться їх інтерпретувати та приймати рішення. Тобто вона не є жорстко запрограмованою. У наших методах глибокого навчання використовуються десятки тисяч змодельованих нейронів.

Конфігурація поста централізації для нових залізничних станцій надзвичайно складний процес. Системи Siemens самостійно розробляють архітектуру апаратних і програмних засобів, що задовольняє всім вимогам з безпеки.

У яких сферах Siemens застосовує штучний інтелект?

Існує безліч можливостей застосування штучного інтелекту в наших, як правило, надскладних системах. Найбільше ми просунулися у царині газових турбін. Нашим клієнтам наразі доступна така послуга, як використання штучного інтелекту для автоматичної оптимізації роботи газових турбін. Тут ми є світовим лідером. У минулому році розроблене Google програмне забезпечення Deep Mind обіграло гросмейстера в грі Го, проте професіонали були стримані в оцінках і говорили про необхідність перевірити, як буде себе вести система не в ігровому, а в промисловому середовищі. А ми вже перевірили це. Відповідно, пішли вперед!

Чи є інші приклади?

Безумовно. Наприклад, конфігурація постів централізації для нових залізничних станцій. Це надзвичайно складний процес, де необхідно передбачити безліч різних функцій. Наша система самостійно розробляє архітектуру апаратних і програмних засобів, що відповідає всім вимогам безпеки. Є успіхи і в галузі охорони здоров'я. Припустимо, лікарю необхідно контролювати свої дії під час операції по установці серцевих клапанів в режимі реального часу. Робити це дозволяють анімовані зображення: розумне програмне забезпечення виявляє на посрезових КТ-зображеннях грудної клітини все ребра і наочно відображає їх на площині.

Яку роль відіграє науково-дослідний підрозділ корпоративних технологій?

Тут сконцентрований весь досвід і знання в області штучного інтелекту. Наше завдання - спільно з операційними підрозділами розробляти конкретні програми для бізнесу. Ми працюємо в цій галузі більше 30 років і за допомогою технології нейронних мереж вже вирішили безліч оптимізаційних задач для самих різних клієнтів: від сталеливарних заводів до паперових комбінатів. І це лише початок.

Технологія Bone Reading дозволяє автоматично виявляти на посрезових КТ-зображеннях грудної клітини все ребра і відображати їх на площині.

Де ви бачите найбільші можливості для застосування штучного інтелекту?

Штучний інтелект вже грає певну роль у багатьох областях. Йому можна знайти застосування там, де сьогодні люди використовують свій досвід і знання для вирішення робочих завдань. Медичну діагностику я вже згадував, - тут штучний інтелект допомагає лікарям аналізувати тисячі рентгенівських зображень. Програмне забезпечення економить час, оскільки автоматично виявляє аномалії, які лікар може вивчити вже більш детально. Штучний інтелект є обов'язковою умовою створення безпілотних автомобілів і здатних кооперуватися роботів.

Як це змінить наше життя?

Штучний інтелект вже інстальований в наші мобільні телефони, які розпізнають мовні модуліта голосові команди і виконують різні завдання. Працює це досить добре. Такі асистенти в майбутньому будуть супроводжувати нас як в особистому житті, так і на роботі. Інший приклад - «співпраця» комп'ютерів і машин, яка в найближчі роки стане набагато тіснішою.

Можливо, таке бачення деяким вселяє страх?

Машини ніколи не будуть думати так, як люди. Тому я розглядаю штучний інтелект як доповнення, а не як загрозу. У багатьох областях ШІ є свого роду підсилювачем інтелекту, а не заміною мозку людини. Крім того, я не вірю,  що в найближчому майбутньому буде створена така машина, яка  матиме всі когнітивні здібності людини. Саме гнучкість у вирішенні проблем відрізняє людей від машин. На мій погляд, робота стане більш змістовною, так як будуть автоматизовані ті види діяльності, які нецікаві людині або чутливі до перешкод. У свою чергу, люди отримають більше можливостей для творчості.