Новые технологии находятся в стадии непрерывного роста, особенно это касается системы искусственного интеллекта (ИИ): она переживает небывалый подъем. Нужно помнить, что развитие системы ИИ требует, во-первых, мастерства, а, во-вторых, крепкую производственную базу.


На международном форуме «Феникс-2017», организованном одноименной китайской газетой, старший заместитель президента компании Shneider Electric Ма Юэ заявил, что нельзя путать искусственный интеллект с интеллектуальным производством, это совершенно разные вещи. Те, кто работает в этой области, в первую очередь должны внимательно следить за процессом производства, а не слепо следовать модным течениям и тенденциям. Он считает, что вместо того, чтобы «раздувать» тему ИИ, нужно развивать ее, укреплять, тогда можно получить хорошие результаты.


Далее представлено краткое содержание речи Ма Юэ на форуме.


Китайское производство предоставило хорошую платформу для развития искусственного интеллекта


Дорогие гости, доброе утро. Меня зовут Ма Юэ. Я рад, что мне представилась возможность поделиться со всеми своим скромным мнением об интеллектуальном производстве и искусственном интеллекте. Искусственный интеллект, по сути, является неким ускорителем, дополнительным крылом в деле развития. Он обслуживает интеллектуальное производство, процесс «реиндустриализации» и способствует обновлению промышленности. ИИ позволяет реальной экономике Китая встать на путь интеллектуального производства.


Независимо от того, что мы имеем в виду — нынешнюю, все еще слабо развитую в Китае систему ИИ, или сильную (в будущем) систему, однако и то, и то другое — лишь часть чего-то большего. Это «бусины» в ожерелье, которое нам еще предстоит собрать. Чтобы повысить уровень экономики, страны увеличивают производственные мощности. Каждая страна имеет свои взгляды на то, по какой тропе развития идти: эти взгляды и идеи заключены в экономические программы, такие как «Сделано в Китае — 2025» (Китай), «Производство будущего» (Франция), «Индустрия 4.0» (Германия), «Промышленность 4.0» (США) и другие.


Отрасли реальной экономики и производства в Китае постоянно развиваются, как и область базы данных. Это дает хорошую почву для продвижения системы искусственного интеллекта. В будущем на основе статистических данных, мы сможем обдумать модели и алгоритмы, и то, как будет выглядеть система ИИ, как ее можно будет применить в будущем. Плюсы есть, но существуют и минусы: неравномерное распределение результатов исследования в области ИИ в промышленности.


Например, разберем ситуацию в Чжэцзяне и Цзянсу. На предприятиях средней руки система управления держится еще на уровне XIX века, не создано современной системы учета, производство, в основном, ручное и полуавтоматическое. Но, с другой стороны, активно используются инструменты интернет-маркетинга, а доставка товаров производится на беспилотном транспорте (машине или самолете). Звучит вполне современно, не правда ли? Именно поэтому задача по мере процесса внедрения искусственного интеллекта состоит в том, чтобы устранить дисбаланс распределения ИИ на всех этапах производства.


Цель интеллектуального производства — оцифровывание


Представители разных течений имеют разное представление о целях интеллектуального производства, но все как один говорят о цифровой платформе: можно ли совершить оцифровку производства? Производство делится на два «уровня»: первый уровень — это выпуск материального продукта. Если не создавать его компьютерного «близнеца», оцифрованной копии, то уже гораздо сложнее изменить продукт в будущем и повысить уровень его производства.


Второй уровень — сам процесс производства. Оцифровка процесс производства означает, что можно улучшить цепь обслуживания, моделируя ее в виртуальном пространстве, а далее провести полную оцифровку всех этапов производства. Китайские предприятия на данный момент методом проб и ошибок примеряют на себя «оцифровывание».


Ма Юнь и Ма Хуатэн во многих СМИ отмечали, что данные — это «топливо», а алгоритмы — это «двигатель». Если мы не сможем создать оцифрованных «близнецов», если мы будем использовать избитые пути для регуляции всей цепи обслуживания на заводе, то повысить уровень индустриализации будет очень сложно. Но если имеется платформа цифрового моделирования, то с помощью нее изменять и испытывать продукт будет намного легче. А потом выпускать улучшенную версию продукта. Так и будет выглядеть интеллектуализация производства.

 

© AP Photo, Jeff Chiu
Сборка автомобилей Tesla роботами на заводе в Фремонте, Калифорния


По словам Дэн Чжидуна, AlphaGo Zero (проект искусственного интеллекта для игры в «го»), чтобы обучиться игре, играл сам против себя (в отличие от своего предшественника AlphaGo, который учился на основе вариантов чемпионов и любителей). С помощью облачного программирования модифицированный ИИ получил наилучшие результаты и обыграл бывшего чемпиона мира AlphaGo со счетом 100:0. Так и в процессе интеллектуализации производства: для начала нужно совершить оцифровку промышленных предприятий. Поэтому сейчас все крупные промышленники создают платформу для оцифровки всей цепи обслуживания.


Однако оцифровка всего промышленного процесса таит в себе много вызовов. Обычно лишь модернизированные компании, которые занимаются программным обеспечением, могут создать платформу для больших данных. Эта платформа нужна для оцифровки производства. То есть в этой области не обойтись без сотрудничества с подобными компаниями.


Другая проблема заключается в правовом регулировании и менеджменте данных. Если не «запирать» информацию в предприятии, механизме, производственной отрасли, а наоборот совершать эффективный обмен данными, то так препятствий для оцифровки и интеллектуализации будет меньше.


Основные силы и ресурсы системы ИИ, по большей части, сосредоточены в потребительском секторе, перевести промышленность на интеллектуальные рельсы гораздо сложнее.


Роботы еще не скоро заменят людей


Я считаю, что замена людей роботами в промышленности — это пока очень далекая перспектива. Наш разум, наша способность к быстрой адаптации все еще играют большую роль. Поэтому необходимо сотрудничество компьютера и человека, поскольку ИИ в промышленности, действительно, приносит большую пользу. Можно сказать, что если одна «машина» научилась чему-то, это значит, что теперь это умеют все.


Использование ИИ также неминуемо приводит и к вопросу об этике. Такая глубокая взаимосвязь «умного компьютера» с базами данных представляет угрозу для информационной безопасности. Поэтому независимо от того, кому принадлежит база — правительству или обычному предприятию — главной заботой должно стать обеспечение защиты данных. Однако здесь кроется еще одна важная деталь: мы не должны отказываться от нужного дела (внедрения ИИ) из-за постоянного страха утечки информации. Создайте хорошую систему защиты безопасности, и не забывайте зачем вообще был создан ИИ. Искусственный интеллект делает нашу жизнь проще, избавляет от пресловутого физического труда и сохраняет наше время.


Когда люди думают о том, что такое искусственный интеллект, они сразу представляют робота. Однако это лишь одна ветвь развития сложной системы. Например, экспертные системы. Раньше, когда этой технологии не существовало, мы могли пользоваться знанием мастеров, которое воспринимали их ученики и передавали, в свою очередь, своим ученикам. Это знание не выходило за рамки такой цепочки. Теперь знанием может воспользоваться любой человек, а не какое-то ограниченное число людей. Это великий вклад ИИ в сохранение традиционной культуры. Я считаю, что система искусственного интеллекта имеет действительно большой потенциал для развития.