Изкуствен интелект? Да, естествено!

Що е то ИИ и как може да ни помогне да постигаме повече с по-малко

Сигурно всички сме гледали един куп научно-фантастични филми (обикновено мрачни антиутопии), в които машини с изкуствен интелект (ИИ) превземат планетата ни и превръщат хората в роби/донори/ходещи батерии и други такива не особено приятни неща. От „Терминатор“ до „Матрицата“ -  Холивуд (и не само!) с удоволствие експлоатира този мит, за да създаде поредния блокбъстър и да хвърли няколкостотин (или хиляди) киносалона, пълни с човеци, в размисли дали да не отидат и да разбият първия невинен (и определено глупав) автомат за напитки в опит да предотвратят глобалната инвазия на изкуствения интелект.

Е, на този етап поне човечеството не е заплашено от подобен сценирай! Това обаче не означава, че изкуственият интелект е само измислица на фантасти с развинтено въображение.

Машините с (наченки на) ИИ вече са сред нас. Не, не бързайте да гледате подозрително роботизираната прахосмукачка, която си върши тихичко работата във всекидневната ви.

Факт е, че все повече компании, особено в сферата на производството и услугите, се обръщат към технологии, използващи изкуствен интелект. Тази тенденция бе ускорена допълнително от пандемията от коронавирус, когато много фирми бяха изправени пред необходимостта да адаптират за отрицателно време своите процеси, бизнес модели и инфраструктура.

Но какво точно представлява изкуственият интелект и как може да ни помогне да произвеждаме повече с по-малко ресурси? Ето какво казват експертите на Siemens.

 

Що е то изкуствен интелект?

 

В бизнес предприятия като Siemens изкуственият интелект се използва, за да даде възможност на компютрите да решават изключително сложни проблеми благодарение на процедури и алгоритми, имитиращи човешкия интелект. Такива технологии се прилагат например при така наречените невронни мрежи за анализ на изображения или обработка на текст.

Благодарение на ИИ компютърът непрекъснато се учи и се адаптира към задачата, намирайки нови, оптимални решения. И, в крайна сметка, той може да се „научи“ включително да взема решения автономно, при това невероятно бързо.

• Пример 1: Вода 4.0

 

Интелигентно решение на Siemens с ИИ помага на едно от най-големите комунални предприятия в Швеция - VA SYD, снабдяващо с питейна вода повече от 546 000 клиенти в регионите около Лунд и Малмьо, в южната част на Швеция. Компанията използва базиран на ИИ алгоритъм за идентифициране и класифициране на аномалии в тръбопроводната мрежа. За да се осигури надеждна работа, “SIWA LeakPlus” първо се "обучава" със съществуващи данни за дебит и налягане. В резултат на това системата се научава да отделя аномалиите от нормалната работа и да определя правилната причина за всяко отклонение.

 

• Пример 2: Хартия, стъкло, пластмаса – правилно разделени

 

В Китай камера следи дали отпадъците са правилно разделени в специалните контейнери, така че рециклируемите да могат незабавно да бъдат преработени. Това спестява време, средства и потенциални грешки, които биха възникнали, ако тази задача бъде поверена изцяло на хора.

 

Пример 3: Прецизна проверка

 

Изследователи в Амберг и Ерланген, Германия, работят върху икономично решение за визуална проверка на печатни платки. С помощна на изкуствен интелект се отчита запоените съединения на правилните места ли са и обхващат ли щифтовете на компонентите.

Изкуственият интелект ще замени ли хората?

 

Когато става дума за фабрики на бъдещето, много често се твърди, че тези производствени съоръжения ще работят на тъмно, тъй като там ще има само машини, които не се нуждаят от светлина. Вместо това хората ще седят в офиса или у дома и ще наблюдават и оптимизират процесите.

И така, простият отговор на този често задаван въпрос е: не.  Фабриките винаги ще се нуждаят хора, защото не всички процеси могат да бъдат (смислено) автоматизирани. Изкуственият интелект обаче наистина ще промени разделението на труда между хората и компютрите.

Целта на ИИ е да освободи хората от определени части от тяхната работа и да подпомогне задачите, които изпълняват. Например, лекарите може да получават изображение от компютърна томография (CT), на което вече са отбелязани подозрителните индикации. Това ще им даде повече време да поставят диагноза и да говорят с пациентите си.

С други думи: хората ще останат ключов елемент, независимо от навлизането на технологиите. Те ще имат възможност да се съсредоточат върху задачи от по-висок ред, подпомагани от технологиите, вместо да губят време в повтарящи се, еднотипни дейности.

 

Кога е необходим човешкият интелект и кога изкуственият?

 

Илон Мъск веднъж обясни, че не могат да разрешат всички проблеми в своите гигафабрики с ИИ, защото всеки път, когато се използват, ИИ моделите трябва да бъдат обучавани и наблюдавани. Щом Мъск го признава, вероятно е вярно, нали?

Необходимостта изкуственият интелект да се адаптира към условията на реалния живот бързо става очевидна, когато ИИ моделите се използват в реални приложения: за справяне с “шума” от изображението на камерата на място например или при неизвестни досега видове отпадъци в нашия пример по-горе.

Често едно просто решение без ИИ е по-стабилният и по-икономичен избор. Внедряването на ИИ винаги включва определени усилия и следователно разходи за подготовка. Така например всеки софтуер или система за анализ на изображения трябва първо да бъде обучен предварително с примерни данни. Това означава събиране и анотиране на големи обеми от данни и подаването им към алгоритъма.

Етикетирането на големи обеми от входни данни е задължително, за да може ИИ да се „научи“ да прави качествени прогнози или да различава коректно потенциални проблеми. Следователно, преди да пристъпите към внедряването на системи с изкуствен интелект, е жизнено важно да се провери предварително дали и до каква степен той може да намери смислено приложение. Ако потвърдите неговата полезност - действайте! 

Каква всъщност е разликата между изкуствения интелект, роботиката и машинното обучение?

 

Нека вземем един прост пример от ежедневието. И така, навигационната система в колата ви препоръчва маршрут от точка А до точка Б, вземайки предвид трафика, метеорологичните условия и други променливи. Това е машинно обучение: специфичният проблем „Доведи ме от А до Б“ се решава въз основа на различни данни.

Когато обаче компютърът се „учи“ по време на този процес, отбелязвайки например, че предпочитам да използвам пряк път, избягвам определени улици или пък винаги пристигам твърде късно на местоназначението си, и взема предвид тези фактори при следващото планиране на маршрута, тогава говорим за изкуствен интелект.

Автономно работещите превозни средства, които „усещат“ околната среда и могат да спират или избягват сблъсъци своевременно, попадат в предметната област на роботиката. Приложени към фабриките на бъдещето, например, такива самоуправляващи се превозни средства биха могли автономно да доставят компоненти и да се движат през производствените халета без никаква система за контрол.

Способни ли са компютрите да научат нещата неправилно?

Всъщност да!

 

Пример 1: Да излезеш от пътя

 

Много роботи, които обработват текстове в рамките на това, което се нарича компютърна обработка на естествен език (NLP), дори трябва да бъдат нулирани от време на време до фабричните си настройки, тъй като са научили „твърде много“ жаргон или твърде много различни диалекти!

В случая става дума за т.нар. нежелано „отклоняване от концепцията“. Моделът вече не съответства на първоначално замислената целева променлива и трябва да бъде обучен отново или напълно нулиран.

 

Пример 2: „Затвори си устата, Сири!“

 

Виртуалните асистенти като Alexa, Siri, Google Assistant, Cortana и Bixby са пример за това какво може да се случи, когато определени обществени групи – като жените – не участват равнопоставено в разработването на нови технологии.

Дигиталните асистенти, на които обикновено се приписва „женска“ идентичност, глас, дори „характер“, са послушни и изпълняват команди, независимо от тона, с който са дадени. Самото име на Siri например означава „красива жена, която те води към победа“.

Според проучването на ЮНЕСКО „Gender Bias in Tech“ това създава предразсъдъка, че жените са покорни и търпеливи помощници, които толерират лошо отношение. Тъй като асистиращите системи се използват и от деца и младежи, тези предразсъдъци се вкореняват на ранен етап.

 

Как мога да измеря прецизността на изкуствения интелект?

 

Освен чисто академичния въпрос за точността, прецизността и запомнянето на модела и много други показатели, наистина е изключително важно за нашите фабрики да намалят до минимум нивата на грешки не само в производството, но и в тези на ИИ моделите. Това включва измерване на статистическата точност на оценката и действителния процент грешки. Колко често алгоритъмът взема правилно или грешно решение? В крайна сметка всяко грешно решение коства време, пари и бракувани стоки.

Затова алгоритмите и ИИ моделите се наблюдават по време на текуща работа. Това се прави с помощта на система за мониторинг, която непрекъснато записва данни от фабриката и ИИ модела и подготвя информация за ръководството на предприятието и различните включени експерти.

 

Можем ли да използваме изкуствения интелект и в личния си живот?

 

Разбира се! Много смартфони имат достатъчна изчислителна мощност, за да разпознават растения, например. Изпробвайте го някой път: направете снимка на растение, докоснете „i“ за информация за изображението и след няколко секунди се появява име на растение с връзка към съответната статия в Wikipedia.

Друг пример, разбира се, са вече споменатите виртуални асистенти.

 

Какво предстои по пътя към по-нататъшното интегриране на ИИ за Siemens?

 

Siemens се фокусира върху създаването на силно дигитализирано, автоматизирано и автономно производство, инфраструктура и транспортни системи, които могат бързо и гъвкаво да отговорят на нуждите и желанията на клиентите. Германският концерн отново е начело на новата технологична революция и планира да може да предложи на своите клиенти ново портфолио от предварително обучени ИИ модели, които работят перфектно с хардуера на Siemens.

Началото вече е дадено със стартирането на новата бизнес платформа Siemens Xcelerator, която обединява подбрано портфолио от хардуер за Интернет на нещата (IoT), софтуер и цифрови предложения от Siemens и сертифицирани трети страни; непрекъснато разрастваща се партньорска екосистема; развиваща се пазарна платформа, която улеснява взаимодействията и транзакциите между клиенти, партньори и разработчици.

Така или иначе обаче, изкуственият интелект е тук, за да остане. И ние като хора трябва да се научим да живеем и да си сътрудничим с него.

И все пак, ако цитираме Краля (Елвис Пресли): “Компютрите може да ни надминат един ден, но докато хората имат чувства, ние ще бъдем по-добри от тях.”