Экономика уже работает на киберинтеллекте, и в России – тоже.

11 июля, 2019 | от analytics | в категориях: Политика и экономика, Экономика и бизнес
Экономика уже работает на киберинтеллекте, и в России – тоже.
Политика и экономика
0

Американские СМИ признали, что США готовят кибератаку на российскую энергосистему, и это не единственная угроза, из числа тех, которых еще вчера не существовало. Отстает ли Россия от соперников в новейших технологиях и каким будет завтрашний день — с этими вопросами «КП» обратилась к одному из самых компетентных специалистов в стране — Игорю Ашманову.

Американские СМИ признали, что США готовят кибератаку на российскую энергосистему, и это не единственная угроза, из числа тех, которых еще вчера не существовало. Отстает ли Россия от соперников в новейших технологиях и каким будет завтрашний день — с этими вопросами «КП» обратилась к одному из самых компетентных специалистов в стране — Игорю Ашманову.

— Искусственный интеллект нужен еще и экономике.

— Да, он экономит огромные деньги. Самый крутой искусственный интеллект сейчас, между прочим, в «Газпром-нефти». Они бурят горизонтально на шельфе, с суши в море, это очень сложно. Толщина пласта иногда метр-два, а длина бура — сотни метров, а то и километры. Если бур выскочил из пласта, то это минус 300 миллионов долларов — надо начинать заново. Пласт шириной несколько метров, а бур сотни метров. На Ново-Липецком металлургическом комбинате тоже искусственный интеллект экономит огромные суммы. Там в домнах вставлены большие форсунки (фурмы), которые гонят туда воздух. Форсунка постепенно прогорает, а если это происходит во время плавки, которая занимает две недели, то ее вынуть и заменить — нельзя. Качество металла падает, убытки. На форсунку ставят датчики, которые считают степень износа, и в какой-то момент этот искусственный интеллект даёт сигнал, что плавку начинать нельзя, нужно менять форсунку.

Таких примеров очень много, и там огромные перспективы. Но проблема все в том же — искусственный интеллект делается свой, а все эти производственные процессы сейчас работают на западных системах, часто контролируются из-за границы. Станок с программным управлением непрерывно рапортует в центр — куда-нибудь в Германию, что он и сколько делает. А если ты его сдвинешь хотя бы на 400 метров в соседний цех, то он откажется работать — у него стоит GPS-датчик, который дает сигнал о перемещении и его удалённо вырубают (якобы для контроля перепродажи станков).

— На условно бытовом уровне у нас очки для полицейского, которые распознают лица находящихся в розыске, и считыватель лиц в метро, который должен обеспечить бесконтактный проход. Это мы ушли вперед или отстали?

— Не ушли и не отстали, эти технологии есть у всех, но все ли идут в одном направлении? Китай идет в сторону социального рейтинга, всеобщей слежки, надо ли нам туда?

«Отстают» тут или «догоняют» в первую очередь с помощью законов. Французские законодатели только что запретили исследовать предыдущие дела судей, что позволяет выявить закономерности в их работе, — до пяти лет тюрьмы за такие исследования. А в США наоборот заставляют всех судей подписывать разрешение на автоматическую обработку данных об их процессах. В США провайдерам и операторам можно свободно торговать пользовательскими данными, а в Европе, наоборот, — закрутили гайки так, что ничего нельзя с ними делать. Такая робкая борьба за суверенитет, в основном рычагом денег, штрафов. Кто тут от кого и куда отстал?

Основной прорыв в этой области произошел в области нейронных сетей. Примерно пять-семь лет назад сошлись три фактора: накопились большие объёмы данных у интернет-проектов, придумали новые нейронные сети («глубокие»), подоспело быстрое компьютерное железо — графические карты для игр. Десять лет назад я спрашивал людей, которые профессионально занимались машинным зрением, могут ли они сделать семантическое распознавание объектов — называть кошку на картинке кошкой. Они сказали, что не берутся, это невозможно. А через пять лет это стали делать все.

Но несмотря на победное шествие искусственного интеллекта, там есть острые проблемы. Нейронных платформ всего несколько в мире, на которых создают 50 видов разных нейронных сетей под разные задачи. Одни для распознавания лиц, другие для обработки текста и так далее. Почти все они — американские (две основных — от Гугла и Фейсбука).

Данные тоже в основном оттуда, например, большинство тех, кто занимается распознаванием лиц, просто скачали размеченный обучающий набор в сети. Потому что он большой, на миллион лиц — и бесплатный, ничего делать не надо.

Все знают, что данные с перекосами, что они плохо распознают женщин и детей, но используют, потому что это проще, чем создавать свою базу. Получают в итоге 80% качества, хотя в большинстве областей нужно 97-98%.

Ну и второй серьезный недостаток это то, что нейронная сеть — это «черный ящик». Она же не объясняет, на каком основании она кого-то распознала. Это просто матрица с настроенными коэффициентами (никаких «нейронов, как в мозгу» — там нет, кстати, это маркетинг такой).

Что там внутри в коэффициенты было заложено, какие закладки — никто никогда не обнаружит. И сделать этот ящик хотя бы серым никто сейчас не может. А если ты эту базу и обучающие выборки качаешь с Запада, это ещё одна стадия цифровой колонизации.

СПРАВКА «КП»

Игорь Ашманов. Кандидат технических наук, специалист в области искусственного интеллекта, разработки программного обеспечения, управления проектами. Был гендиректором компании «МедиаЛингва», исполнительным директором интернет-холдинга «Рамблер». Гендиректор «Ашманов и партнеры».

kp.ru

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *