Искусственный интеллект в промышленности
Мнение Александра Кузнецова, руководителя центра программной разработки Bell Integrator, о месте ИИ на производстве
Как известно, машинное обучение дает результаты при наличии данных (накопленной статистики). А с учетом того, что большинство существующих и все перспективные производственные мощности и девайсы логируют свою работу и генерируют данные в невероятных масштабах, применение машинного обучения и предиктивной аналитики с использованием этих данных будет развиваться очень активно.
На сегодняшний день в производство и прочие сектора экономики внедряются статичные модели машинного обучения, что пока нельзя в полной мере охарактеризовать как искусственный интеллект. Ведь искусственный интеллект в широком понимании предполагает анализ и контроль всех факторов определенных процессов с возможностью принимать решения и вносить изменения в процесс.
Есть несколько примеров работы таких систем в настоящее время, например, автопилот автомобиля или самолета. Но, как показывает практика последних дней (сбой работы автопилота на новом самолете компании Боинг), ИИ еще не находится на той ступени развития, где ему можно было бы доверить критически важные процессы.
В так называемых развитых странах, например, в Германии, где уровень Индустрии 4.0 уже достигнут, сегодня на законодательном уровне поднимаются вопросы ответственности и правоприменимости относительно деятельности систем, оперируемых машинами (ИИ). Кому принадлежат права на продукт, созданный ИИ? Кто будет нести ответственность за ошибки, допущенные ИИ?
Таким образом, опуская технологические сложности развития указанных систем, полноценное внедрение ИИ в хозяйство в целом и в промышленность в частности будет возможно после полномасштабного пересмотра нормативно-правовых актов на международном уровне. В ближайшие же 5–10 лет будут доминировать статичные модели машинного обучения, способные работать под присмотром инженеров и решающие ограниченный круг запрограммированных задач.
