Нейросети можно доверить дизайн, но не завод

7 апреля отмечается день рождения русскоязычного интернета, который был запущен в 1994 году с регистрацией домена «.ru». Сегодня рунет насчитывает множество сайтов и сервисов, а значительное количество пользовательских запросов обрабатывается нейронными сетями искусственного интеллекта. Однако, возможно ли, что в ближайшее время нейронные сети смогут создавать уникальные продукты, и каковы последствия развития ИИ для трудового рынка, ответит эксперт из Южного федерального университета.

По результатам опроса ВЦИОМ, 63% россиян знакомы с нейросетями, и интерес к ним растет, в частности, благодаря доступности ChatGPT-чата, который появился в конце 2022 года. Применение нейросетей разнообразно: от автоматизации технологических операций до искусства. Олег Карташов, доцент Международного исследовательского института интеллектуальных материалов ЮФУ, отмечает, что в России происходит интеграция интеллектуальных технологий во все отрасли экономики, и ученым и разработчикам открываются новые методы создания нейронных сетей.

Передовики в применении ИИ

Как рассказал Олег Карташов, Правительство России активно способствует применению нейронных сетей в организациях, поощряет разработчиков и оказывает поддержку корпорациям, которые широко используют технологии искусственного интеллекта. Тем не менее, более половины представителей российских компаний до сих пор не применяют нейронные сети в своей работе и не осведомлены о возможных преимуществах от их внедрения.



По его словам, федеральная программа «Умный город» открыла возможности для использования искусственного интеллекта в различных секторах экономики, включая строительство, развитие инфраструктуры, управление городским хозяйством, энергетику, транспорт, медицину, промышленное производство, сельское хозяйство и образование. Некоторые представители каждого из перечисленных секторов уже активно используют передовые технологические решения на основе искусственного интеллекта, что помогает повышать конкурентоспособность и качество производимых товаров и услуг, а также оптимизировать внутренние процессы компаний.

Появление новых нейросетей

Разработчики при создании новых решений на основе нейронных сетей используют социальную и экономическую жизнь общества и страны в качестве опоры. Кроме того, согласно мнению эксперта, появление нейросетей связано с мечтательностью и фантазией ученых.



В прошлом году коллеги Олега Олеговича из Международного исследовательского института интеллектуальных материалов ЮФУ использовали искусственный интеллект, чтобы заменить эксперта по оценке качества сварки, и создали прототип программно-аппаратного комплекса. По словам эксперта, основной причиной этой разработки был спрос на рынке, но при ее создании использовались не совсем стандартные методы и подходы, такие как методологические и технологические концепции глубокого обучения, компьютерного зрения, интеллектуального анализа данных, а также устройства умных сенсоров и датчиков.

Почему «под ударом» творческие профессии?

Люди мечтали о роботах уже много десятилетий и считали, что умные машины займутся самыми тяжелыми и рутинными задачами, оставляя творческую работу для людей. Однако с началом активного использования нейросетей, уже в первые годы, они начали активно применяться в работе журналистов, дизайнеров, художников и даже кинорежиссеров. Искусственный интеллект пишет новости, создает иллюстрации, разрабатывает логотипы, однако на производстве все еще работают люди.

Олег Карташов поделился точкой зрения, почему так произошло: «Ключевыми факторами в этом вопросе являются: этика, особенности моделей и бурное развитие глубокого обучения, начавшееся в 2011 году. Революция в глубоком обучении ИИ привела к новым возможностям в области создания и использования генеративных моделей искусственного интеллекта. Именно вариации глубоких генеративных нейронных сетей представили нам широкий инструментарий для создания нового цифрового контента на основе их обобщающей способности. Именно в этом и рассмотрели перспективу создания виртуальных художников и дизайнеров, сценаристов и писателей специалисты, работающие в области искусственного интеллекта».

Несмотря на то, что нейросеть может сгенерировать некрасивую картинку или корявый текст, это всего лишь «неудача», в то время как нарушения в обычных процессах на предприятиях могут привести к аварийным ситуациям и серьезным проблемам, которые могут подвергнуть риску жизни и здоровья окружающих. Нейронные сети глубокого обучения не всегда понятны для человека, и их возможности обобщения на новых данных не могут гарантировать определенный результат.

«К тому же сбор и подготовка обучающих данных достаточно трудозатратный и продолжительный процесс. Сети ошибаются с малой вероятностью, но люди не могут спрогнозировать, когда и как это произойдет. Когда мы имеем дело с объектами критической инфраструктуры, опасными производствами или процессами, сопряженными с возможными материальными убытками, стоит задуматься о том насколько для нас будет допустима одна ошибка из тысячи успешных итераций. Эти факторы говорят прежде всего о том, что для некоторой рутины по-прежнему выгодно использовать человеческий труд, ведь ресурсные и временные затраты на создание надежных интеллектуальных инструментов на базе нейросетей могут и не окупиться в течение многих лет», — объяснил Олег Карташов.



Богдан Смородин