|
|
|
|
|
|
Главная / Новости / Отрасли ТЭК / Нехватка данных для машинного обучения сдерживает развитие искусственного интеллекта
05:28, 24 Ноября 22
Атомная Россия Нехватка данных для машинного обучения сдерживает развитие искусственного интеллекта  На Международном форуме «Атомэкспо - 2022» прошел круглый стол «Применение искусственного интеллекта в промышленности и атомной отрасли».
Участниками дискуссии, в которой пересеклись практический промышленный аспект и научное осмысление будущего цифровых технологий, стали Александр Сергеев, академик РАН, научный руководитель Национального центра физики и математики; Александр Тормасов, ректор университета Иннополис; Анастасия Павленко, заместитель исполнительного директора – директор по стратегическим партнерствам компании «Иннопрактика»; Сергей Гарбук, председатель ТК 164, Евгений Гаранин, директор по цифровизации АО «ТВЭЛ»; Алексей Федоров, руководитель научной группы Российского квантового центра и другие. Модератором сессии выступила директор по цифровизации госкорпорации «Росатом» Екатерина Солнцева.
14% проектов, которые реализует «Росатом» в рамках Единой цифровой стратегии, связаны с нейротехнологиями и искусственным интеллектом. «Для госкорпорации искусственный интеллект уже давно превратился из недосягаемого будущего в настоящее. В реальный инструмент, позволяющий повышать эффективность процессов изо дня в день. В Росатоме он нашел применение в целом ряде направлений: есть большой блок, связанный с видеоаналитикой, мониторингом оборудования, предиктивной аналитикой, анализом неструктурированного текста. Флагманский проект Топливной компании – производственная технологическая платформа «АтомМайнд», созданная для предиктивной аналитики в любых производственных процессах и управления качеством продукции», – рассказал директор по цифровизации АО «ТВЭЛ» Евгений Гаранин.
Прорыв в развитии промышленного ИИ, по мнению эксперта, наступит, когда эта технология станет неотъемлемой частью всех процессов, что в комплексе серьезно повысит эффективность производства: «Прорывом в развитии промышленного искусственного интеллекта для нас станет момент, когда «АтомМайнд» будет поставляться с классическими продуктами: с топливом и оборудованием».
Руководитель научной группы Российского квантового центра Алексей Федоров связал прорыв в ИИ с преодолением недостаточных вычислительных мощностей благодаря ожидаемому созданию квантового компьютера: «Сопряжение квантового компьютера и машинного обучения выглядит очень перспективно. Более того, мы прогнозируем, что классическое машинное обучение потребуется для управления и поддержания состояния мощного квантового компьютера. Поэтому можно утверждать, что квантовое машинное обучение – это драйвер «в квадрате»: классическое машинное обучение помогает квантовому, а квантовое помогает классическому».
Председатель ТК 164 Сергей Гарбук связал перспективы успешного развития ИИ с преодолением фрагментарности применения искусственного интеллекта и его систематизацией. Для этого будут выработаны и внедрены соответствующие стандарты, создание которых сегодня организуют Минцифры России и Росстандарт: «В промышленности разработка стандартов искусственного интеллекта находится на начальной стадии, пока это фрагментарные усилия. А системная работа начнется с 2023 года при координации Росатома. Сейчас вместе с коллегами из компании «Русатом Автоматизированные системы управления» мы готовим опрос предприятий по тем технологиями ИИ, которые требуют стандартизации, и планируем разработать дорожную карту по целостному охвату различных технологий искусственного интеллекта. Начать мы планируем со стандартизации задачи извлечения требований из большого объема технической документации».
Основным барьером развития искусственного интеллекта большинство экспертов назвали нехватку данных для машинного обучения, которая вынуждает сегодня промышленников менять подходы к реализации цифровых проектов с применением ИИ: «Не хватает данных. Проекты в этой связи реализуются по-другому: нужно закладывать время для того, чтобы эти системы учились. И надо понимать, что поскольку этих данных недостаточно, они будут создаваться нашими руками», – пояснил Евгений Гаранин.
Участники дискуссии указали, что будущее промышленного искусственного интеллекта зависит от трендов развития этой технологии в целом. Повышение энергоэффективности – один из них. «Развитие технологий edge computing, особенно при использовании нейроморфных процессоров, позволит не только приблизить вычисления к источнику данных, но и существенно поднять их энергоэффективность. Еще одно перспективное направления для создания платформы для высокопроизводительных вычислений для ИИ – разработка фотонных вычислителей», – рассказала заместитель исполнительного директора компании «Иннопрактика» Анастасия Павленко. Она также отметила рост использования ИИ в сфере научных исследований: «Искусственный интеллект сегодня всё чаще применяют для решения наукоемких задач, и это даёт нам новые возможности для развития науки».
Академик РАН, научный руководитель Национального центра физики и математики Александр Сергеев предсказал возможный переход искусственного интеллекта из цифры, мыслимой в «битовой» системе передачи информации, к аналоговому формату: «За искусственным интеллектом будущее, но это будущее будет не цифровым, мы уйдем от цифры, мы уйдем от бита «0 – 1». По сути, мы уже сейчас тихо от этого уходим и опять возвращаемся к аналоговой обработке информации». Он пояснил: «Если идет обработка с помощью весовых коэффициентов – нейронов – там дискрета нет, там непрерывные значения. Когда мы с вами уходим в квантовый компьютинг – кубиты, кудиты – там тоже мы расписываем информацию непрерывным образом, используя непрерывный спектр весовых состояний. Поэтому будущее вижу аналоговым».
Большинство спикеров и гостей дискуссии высказались за оптимистичные перспективы развития ИИ: две трети участников заметили, что «зимы» искусственного интеллекта, когда снижается интерес к нему и сокращается финансирование, – не предвидится.
В ряду зафиксированных угроз, которые таит в себе развитие искусственного интеллекта и цифровых технологий в целом, была названа технологическая сингулярность, когда машины начнут создавать машин. «Когда люди делают роботов, и роботы работают, это нормально. Когда роботы начинают проектировать и делать других роботов, это уже страшновато. А когда роботы проектируют роботов, а те в свою очередь проектируют и делают новых роботов, здесь есть риск потерять управление этой системой – здесь мы должны быть начеку», – указал Александр Сергеев.
Нарастающую деградацию человечества назвал угрозой Сергей Гарбук – «на уровне личности (снижение когнитивных способностей при перекладывании задач на компьютер) и деградацию социальных отношений».
Александр Тормасов указал на проблему современных научных границ математики, что означает недостаточность современных подходов для анализа и управления развития алгортимики искусственного интеллекта: «У нас не хватает способов понимания того, как происходят процессы в ИИ, и это упирается даже не столько в физику, сколько в математику. Ситуация в математике печальна, потому что она подходит к глубинам своего непонимания: в некоторых ее глубоких направлениях могут иногда разбираться буквально 1-2 человека в мире; и хорошо, что хоть они есть».
Экспансия искусственного интеллекта в сферу научных исследований в качестве угрозы была отмечена Александром Сергеевым: «ИИ позволяет обходиться без уравнений: в трудных ситуациях мы берем ИИ, и он позволяет нам перепрыгнуть сложный участок – неужели теперь физики-теоретики будут не нужны, как и прикладные математики, которые думают, каким образом эти уравнения ставить на компьютер»?
По общему мнению, одной из главных угроз развития искусственного интеллекта, является отсутствие регуляторной базы, которая обеспечит безопасность использования этой технологии. «Когда человечество сталкивается с новыми технологиями, ему нужно научиться их использовать. После создания ядерных технологий человечество непросто приходило к правилам их использования – для того, чтобы атомная энергия несла свет и тепло, а не смерть и разрушение. Граница между человеком и «цифровой машиной» также призвана определятся принципами и правилами, которые нам предстоит выработать», – сказала директор по цифровизации госкорпорации «Росатом» Екатерина Солнцева. В своем прогнозе она отметила, что в перспективе может появиться организация, сходная по задачам с МАГАТЭ в атомной энергетике, которая на международном уровне будет регулировать применение систем ИИ и цифры в целом.
В ходе дискуссии почти все спикеры сошлись во мнении, что ИИ является драйвером развития и в обозримом будущем существенно изменит жизнь человека, параллельно с этим, аудитория мероприятия в целом придерживается более консервативных взглядов – голосование в конце мероприятия показало, что две трети слушателей считают ИИ лишь поддерживающим инструментом для эффективного решения бизнес-задач.
Все новости за сегодня (46)
|
 Институт экспериментальной физики в Сарове отмечает 80-летие
В Сарове (Нижегородская область) прошли торжества в честь юбилея Института экспериментальной физики. |
|
О проекте
Размещение рекламы на портале
Баннеры и логотипы "Energyland.info" |
|
