„Nemluvíme o úplném nahrazení návrhářů neuronovými sítěmi“: rozhovor s Kirillem Rostovským, tvůrcem služby AI pro opravy

Rok 2024 je rokem, kdy jsme byli překvapeni, zvykli si a naučili se žít s neuronovými sítěmi.

Rok 2023 byl pozoruhodným rokem pro umělou inteligenci obecně a generativní neuronové sítě zvláště. Sofistikované technologie strojového učení, které byly kdysi považovány za hájemství geeků, se staly skutečným fenoménem populární kultury – a součástí každodenního života.

Most Popular řešení – to je samozřejmě bot pro textový chat ChatGPT a generování obrázků Střední cesta. Dokonce i lidé, kteří měli k online trendům daleko, se mě občas ptali, co to je zač – ústní podání fungovalo na plný výkon. A i když se pro mnohé neuronové sítě staly jen dalším trendem, který dříve či později odezní (nebo již odezněl), jsou založeny na skutečně užitečných a někdy až děsivých možnostech.

Až donedávna mohlo spojení slov „neuronová síť“ a „masová kultura“ v jedné frázi způsobit zmatek, ale dnes se stejná Midjourney stala nástrojem pro mnoho umělců a zkreslujícím zrcadlem, které jim umožňuje fantazírovat o tématu. změny kultovní vesmíry, obrození kreslená pohádka и rezervovat hrdiny, stejně jako neobvyklé crossovery. To už je součástí popkultury.

Již na začátku se ChatGPT jmenoval nový Google, a to i přesto, že program nebyl připojen k internetu a neuměl pracovat s odkazy. Nyní jsou schopnosti chatbota aktivně rozvíjeny s pomocí pluginy, které vám umožňují „nakrmit“ na něj celé webové stránky, soubory PDF a obrázky. Co je skutečně neuvěřitelné, je přirozený jazyk, který je základem interakce – nejsou potřeba žádné složité dotazy, kód nebo speciální příkazy. Zadejte dotaz v ruštině a obdržíte smysluplnou, užitečnou a kompetentní odpověď na téměř jakékoli téma. Zrovna nedávno to vypadalo jako kouzlo, ale nyní je to dostupné všem.

Není divu, že chatbot dosáhl hranice 100 milionů aktivních uživatelů za pouhé dva měsíce od vydání demoverze, v únoru. Pro srovnání, TikTok to trvalo 9 měsíců.

Takový rychlý růst znervóznil mnoho IT gigantů, kteří nevěnovali dostatečnou pozornost technologiím generativních neuronových sítí, včetně Apple a Samsungu. Ale co nás zajímá o obrovských korporacích, když se AI začala ucházet o naši práci – autoři, učitelé, designéři, ilustrátoři a mnoho dalších. K masové nezaměstnanosti, samozřejmě, zatím nepovede, ale může to vést ke zrušení mnoha „rutinních“ pozic.

Nyní neuronové sítě pomáhají najít řešení ve složitých úkolech zjednodušovat psaní kódu, nabídka užitečné tipy, pronajmout si zkoušky na úrovni studenta a dokonce vyhrát umělecké soutěže. To znamená, že v zásadě fungují všude tam, kde existuje znalostní základna, kterou lidé budují desítky let.

A pokud si stále myslíte, že vzestup chatbotů se vás nijak nedotkne, pak budete muset být zklamáni: AI už je tady, velmi blízko.

Bojíte se, že vám neuronové sítě vezmou práci? Nebo je používáte sami?

Kdy neuronové sítě nahradí designéry, Igor Manylov, šéf Glavgosexpertiza, řekl RG v rozhovoru

Proč je nebezpečné zcela důvěřovat umělé inteligenci, zaostává Rusko v digitalizaci stavebnictví a jak naučit konstruktéry pracovat bez chyb, řekl šéf Glavgosexpertiza Igor Manylov pro Rossijskaja Gazeta.

Umělá inteligence bude umět v projektech najít nesrovnalosti s parametry budov a stavebními předpisy. / Sergej Mikheev

Umělá inteligence (AI) a neuronové sítě se rychle rozvíjejí. Kdy myslíte, že nahradí designéry a odborníky? Igor Manylov: Podle mého názoru AI nikdy zcela nenahradí lidi. Z hlediska odbornosti se bavíme o maximální optimalizaci rutinních procesů pomocí strojového učení. Jestliže dříve naši odborníci trávili několik hodin denně tříděním přijaté sady dokumentů, nyní to stroj zvládne ve zlomku sekundy. Ale učí to odborníci. Již mnoho let utváříme elektronické digitální prostředí a nashromáždili jsme obrovské množství dat. V našich systémech již máme 30 milionů souborů, z nichž 3 miliony jsou ve strojově čitelné podobě. Nejsou to jen skeny, kopie, schémata a obrázky – jedná se o formát, který stroj po přijetí dokáže rozluštit a správně mu porozumět. Vyvinula Glavgosexpertiza svůj vlastní systém? Igor Manylov: Koncem roku jsme spustili první etapu komerčního provozu modulu prediktivní analýzy. Hovoříme o výměnném formátu. Je univerzální a nepatří nikomu. Jako esperanto v oblasti IT. Nyní již začala další fáze – zahájili jsme trénink systémů pomocí neuronových sítí. Hodně se pracuje například na typizaci komentářů. Odborníci ročně vydají tisíce komentářů k projektům, které jsou pro člověka fyzicky nemožné analyzovat. Ale vycvičili jsme AI, aby provedla tento druh analýzy. Stroj funguje jako asistent odborníka – říká: „V takových případech obvykle děláte takové poznámky.“ A učíme to fungovat ne podle kontextu, ale podle smyslu. Rozebírá balík projektové a odhadové dokumentace a říká například, jací odborníci (a máme více než 40 oblastí) jsou v tomto případě potřeba. Znovu to kontrolujeme, protože se jedná o novou technologii. Například stroj může naznačovat, že jsou potřeba odborníci na životní prostředí. Zároveň v textu není ani slovo o ekologii, ale AI to pochopila z kontextu. To je podstatou prediktivní analytiky – automatizované metody tvorby prognóz na základě výsledků analýzy předchozích dat. Sami jsme pro tyto účely vyvinuli neuronovou síť.

Vedoucí Glavgosexpertiza Igor Manylov. Autor – tisková služba Glavgosexpertiza

Co dalšího je třeba udělat, aby se z odborníků stali asistenti AI a ne naopak? Igor Manylov: Systém brzy provede všechna rutinní srovnání sám; na to opravdu nepotřebujete odborníka. Pak může hlídat některé parametry – např. šířka otvoru je pod minimální přípustnou atp. Ale jsem si jistý, že umělá inteligence nikdy úplně nenahradí lidi. Existují například takové faktory, jako je architektonický vzhled objektu. Nakonec narazíme na morální imperativ. Odborné znalosti jaderných elektráren nemůžeme přenést na AI – to je nebezpečná oblast. Navíc člověk vždy vystoupí na obranu člověka, ať dělá, co dělá. To auto nemá. Uvedu příklad: požadavky na požární bezpečnost jsou formulovány tak, aby se nejen šetřili lidé, ale aby se co nejvíce zachovala stavba. Protože se jedná o materiálové náklady. Stroj možná nechápe, že záchrana lidí je důležitější. Dostává informace, že má člověk pojištěný život, zná jeho plat, kolik má dětí atd. A je možné, že upřednostní záchranu mnohamiliardové produkce a obětuje životy dvou lidí. Dalším bodem jsou mezilidské dovednosti. Stroj nemusí brát v úvahu faktor lidské komunikace – fakt, že další proces je stále v rukou lidí. Stavaři, dodavatelé, inspektoři. Zohledňujeme například i lidské kvality týmu, který se bude objektem zabývat.

Projekty obsahující havarijní řešení představilo 99 organizací

Třetím bodem jsou etické otázky. Můžeme oznámit, že vyšetření je zrušeno a nyní vše dělá stroj. Je společnost připravena učinit takové rozhodnutí? Vyvstává otázka odpovědnosti. Pokud se zřítí budova navržená strojem a zkoušená strojem místo odborníků, kdo za to může? Igor Manylov: Odpověď se nabízí sama: z auta! Ale to není pravda. Umělá inteligence je přesně lidským pomocníkem a ne naopak. Jejími přizpůsobovateli a zákazníky jsou lidé. A oni, stejně jako osoba ve hře „Stín“ od Evgeniy Schwartze, musí včas říct AI: „Stíno, znej své místo!“ Kolik let bude trvat, než se dosáhne maximálního možného využití AI? Igor Manylov: Tyto termíny jsou v řádu let. Ve stavebnictví však stále existují subjekty, které jsou na nízkém stupni digitální vyspělosti. Připomínám, že Strategie rozvoje stavebnictví a bydlení a komunálních služeb na období do roku 2030 uvádí, že by měl být vytvořen jednotný digitální systém řízení stavebnictví a bydlení a komunálních služeb. Jsme v digitalizaci ve stavebnictví za ostatními zeměmi? Igor Manylov: Studovali jsme zkušenosti z Velké Británie. V 1990. letech vytvořili digitální vývojové skupiny a implementace digitálních technologií jim trvala asi 20 let. Vyrobeno rychle v Singapuru. Ale nemůžeme říct, že bychom zaostávali. Za posledních pět let zaznamenalo stavebnictví velmi silný průlom. A obecně jedeme asi stejně jako ostatní země. Zlepšuje se kvalita práce designérů? Igor Manylov: Podle předběžných výsledků Glavgosexpertiza v roce 2023 identifikovala 413 projekčních a průzkumných organizací, které připravily projektovou dokumentaci v rozporu se základními požadavky. Z toho 99 organizací předložilo projekty obsahující havarijní řešení pro 563 objektů. Došli jsme k závěru, že je nutné posilovat a rozvíjet vnitřní systém managementu kvality v projekčních organizacích. Druhý okruh problémů nastává, když jde o velmi slabého zákazníka, který nerozumí ničemu o stavbě. Řekli, že na regionální a obecní úrovni budou vytvořeni „Jednotliví zákazníci“, kteří budou dohlížet na výstavbu v podstatě stejným způsobem, jako to již „Jediný zákazník“ dělá na federální úrovni. Jak proces probíhá? Igor Manylov: Proces pokročil. V regionech vznikla nebo vznikají centra stavebního řízení. Více než polovina regionů se vydala touto cestou. Korporace jdou stejnou cestou. Myslím si, že během příštího roku dojde k zásadnímu průlomu v posilování kompetencí zákazníka. Navrhli jsme pořádání Roku zákazníka. Podpořil nás v tom ministr výstavby a bydlení a komunálních služeb Irek Fayzullin.