«Кампус» — это городской просветительский фестиваль, который проходит дважды в год, и одноименная рубрика на «Бумаге», где ученые и эксперты рассказывают, как устроен мир вокруг нас.
Партнеры рубрики:
Эксперт по технологическим решениям Intel — о том, как искусственный интеллект будут использовать в авиации, баскетболе и прогнозах погоды

Как искусственный интеллект могут использовать спортсмены и предприятия, почему вещи должны «разговаривать» друг с другом, как «умные» города изменят жизнь горожан и что будет, если людей на работе заменят машины? 

Руководитель группы технологических решений для промышленности в Intel Скотт Оверсон рассказал «Бумаге», как он видит новую эру информационных технологий и когда она наступит.

Скотт Оверсон

Руководитель Industry Solutions Group EMEA, Intel

Как можно использовать искусственный интеллект для спорта и транспорта

Сейчас мы [в Intel] с особенным восторгом смотрим на развитие искусственного интеллекта и машинного обучения. Скажем, авиалиния занимается обслуживанием самолета: у них есть план, по которому нужно провести такие-то процедуры или исследовать такую-то деталь. Но что если вместо того, чтобы делать это только на основе расписания, вы установите сенсоры, которые будут показывать колебания и износ деталей самолета. В таком случае, используя анализ и калькуляции, можно принимать решения и заниматься проблемой еще до того, как она стала проблемой.

Те же технологии можно применять и к людям. Например, есть Национальная баскетбольная ассоциация США, где некоторые команды делают подобные вещи для спортсменов. Можно мониторить игрока: делать измерения, смотреть, как он реагирует на разные движения, чтобы, возможно, обнаружить проблему с коленом или лодыжкой еще до того, как появятся симптомы.

Если брать примеры из реальной жизни, то многое происходит вокруг беспилотных автомобилей. На машину установлены радары, камеры, которые визуально оценивают происходящее вокруг, и другие датчики, распознающие окружающую среду. Все данные рассчитываются благодаря алгоритмам и интерпретируются, чтобы в итоге машина принимала решение, насколько быстро двигаться, как и где повернуть, как остановиться или затормозить. Всё это происходит в реальном времени. Таким образом, весь массив информации, которую человек воспринимает глазами и ушами, проходит через камеры, сенсоры и другие устройства, помогающие управлять машиной.

Как используют суперкомпьютеры и зачем они нужны университетам

Мы уже десятилетия работаем на глобальном уровне в тесной связи с топовыми университетами разных стран. В России у нас есть формальные договоренности примерно с десятью вузами, один из которых — Политехнический. Мы привлекаем своих ученых, инженеров, чтобы сотрудничать с университетом, помогать готовить учебный план и привносить туда наши собственные разработки. Таким образом вуз может получить доступ к прикладной науке, которая используется в реальном мире, а мы — немного больше академического подхода. Это прекрасная коллаборация.

В партнерстве с Intel Политехнический университет открыл лабораторию машинного обучения

На то, чтобы построить суперкомпьютер, уходит примерно год. Такие компьютеры занимаются углубленными исследованиями, которые позволяют совершать новые открытия или решать сложные задачи. Например, одно из частых применений — прогнозы погоды, которые важны и для сельского хозяйства, и когда происходит какой-то природный катаклизм вроде урагана или цунами.

Суперкомпьютеры нужны и для моделирования: если, например, вы хотите посмотреть, как летит самолет. В реальной жизни такие расчеты могут быть очень дорогими и затратными с точки зрения времени, а на суперкомпьютере вы можете моделировать сколько угодно.

Как изменятся вещи благодаря искусственному интеллекту

На протяжении долгого времени вычисления были очень дорогими: у вас в комнате стояли огромные компьютеры, которые делали самые простые расчеты. Потом появилась возможность устанавливать на них больше программного обеспечения, компьютеры стали более доступными и ими смогли пользоваться компании, организации или государство. А затем интернет появился у каждого в телефоне.

Следующей эрой, как мы ее видим, станет искусственный интеллект: благодаря ему вещи вокруг станут «умными» и связанными между собой через сенсоры, которые будут окружать нас как в личной жизни, так и на заводах, в офисе, в производственных процессах. В «умном» и связанном мире вещи смогут разговаривать с вещами, учиться друг у друга, собирать всю информацию и применять интуицию — как человек, — чтобы делать выбор и принимать решения. Это открывает абсолютно новые границы продуктивности.

В реальности в наших гаджетах уже сейчас много данных. Ваш телефон знает, где вы, какие письма вы получаете. Можно собрать эту информацию, проанализировать ее и сделать выводы.

Но если приложения будут больше интегрированы и смогут лучше взаимодействовать между собой, то вам не нужно будет тратить много сил и времени на управление технологиями. Вместо этого сами технологии будут информировать вас и помогать принимать решения, облегчать какую-либо деятельность. Вы больше не будете пользоваться ими по принципу «Я произведу некие манипуляции с устройством», так как технологии станут более интуитивными, естественными и встроенными в повседневную жизнь.

Как устроены «умные» города и зачем они нужны

Города — это как живой организм со своими базовыми системами, о которых нужно заботиться, чтобы город процветал. Будь то транспорт, коммунальные услуги, вода и электричество или фундаментальные вещи, такие как образование, безопасность, гражданская активность, здравоохранение. Для таких больших систем может быть полезна информация, поступающая в реальном времени, большие данные и аналитика, на основе которой можно автономно или полуавтономно делать выводы и предлагать дальнейшие действия. Планы сделать город «умным» в повестке многих городов.

Например, если улучшить качество энергетических систем, энергия станет дешевле. Благодаря инициативам, связанным с транспортом, люди будут проще добираться на работу, а дорога будет безопаснее. К примеру, сейчас начали анализировать данные о том, где чаще всего случаются аварии, чтобы понять, как можно этому противостоять.

Вещи вокруг станут «умными» и связанными между собой через сенсоры, которые будут окружать нас как в личной жизни, так и на заводах, в офисе

Это кажется простым, но ежедневно влияет на жизни очень многих. Когда люди без труда добираются до работы, у них остается больше времени, чтобы проводить его с друзьями и семьей. Кроме того, качественная система дорожного движения делает город более привлекательным — туда приходит больше инвестиций и бизнеса.

Конечно, все рассчитывают, что технологии повысят продуктивность. Это значит, что у вас будет лучший результат при таких же или меньших затратах. Отчасти это может привести к тому, что человеческую деятельность заменит машинная. Вероятнее всего, такой сдвиг будет, но для людей он будет положительным: они продолжат развиваться и переместятся в области с более высокой ценностью. По-прежнему есть много вещей, которыми можно заниматься.

Социальные и нравственные последствия — это однозначно часть дискуссии о разумном развитии технологий. Но индустрия стремится быть ответственной и делать опыт пользователей безопасным и надежным, насколько это возможно. В целом индустрия хочет делать правильные вещи, внедрять лучшие практики и изобретать новые.

Как будет развиваться искусственный интеллект и зачем он нужен бизнесу

Теория [в основе искусственного интеллекта] существует уже десятилетия, и есть люди, которые работают над этим 10–15 лет. Но сейчас технологии, необходимые для создания таких решений, стали коммерчески жизнеспособными. Расчеты, производительность, потребление энергии продвинулись вперед. Комбинация этих факторов плюс совершенствующееся программное обеспечение привели к тому, что теперь есть все необходимые ингредиенты.

Ранние версии любой технологии обычно большие, неуклюжие и дорогие, но с течением времени они доказывают свою функциональность и становятся лучше. Предшествовавшие смартфонам сотовые телефоны были большими кирпичами — дорогими, громоздкими, с не очень хорошей батареей. Но каждое новое поколение телефонов становилось лучше и лучше. То же самое, вероятно, произойдет с искусственным интеллектом и машинным обучением.

Ранние версии любой технологии обычно большие, неуклюжие и дорогие, но с течением времени они доказывают свою функциональность и становятся лучше

Тем не менее это процесс, который не завершится в течение нескольких месяцев, на адаптацию уйдут годы. Но сейчас практически каждая компания и организация начинает задумываться о том, как они могут применять эти технологии.

Мы можем взять в качестве примера тот же Intel. Скажем, в разработке чипов задействованы миллиарды связей — это очень сложный дизайн. Раньше у нас были люди, которые их просматривали, были инструменты, помогающие им это делать. Но сейчас мы используем технологию, которая обрабатывают всю информацию, на основе нее делает выводы и корректирует что-либо. В итоге цикл производства по времени стал быстрее на 50 процентов. Это не значит, что мы отказались от человеческого фактора: инженеры всё еще вовлечены в процесс.

Люди сейчас лучше понимают весь процесс инновации. Да, есть определенный риск [инвестировать в неперспективные технологии], но лучше учиться, расти и адаптировать свою стратегию и план, если это требуется, чем оставаться в стороне и ждать идеального решения. Так можно упустить возможности. Поэтому я бы сказал, что самый большой риск — это вообще не инвестировать, не экспериментировать и не быть вовлеченным.

Россия — как страна, как рынок — очень большая и важная с точки зрения пользователей технологий. Это четвертый крупнейший развивающийся рынок. Здесь богатое наследие и традиции инженерии, научного развития, что в том числе вдохновляет компании инвестировать сюда.

Если вы нашли опечатку, пожалуйста, сообщите нам. Выделите текст с ошибкой и нажмите Ctrl + Enter.
Партнеры Кампуса

Спасибо!

Теперь редакторы в курсе.