«За 8 лет 50 миллиардов рублей было пропущено через мозг и сердце архитекторов, проектировщиков, коллег из муниципалитетов. Но в век цифровых технологий было бы странно решать все кейсы только вручную», — говорила накануне на форуме «НейроКазань» директор Института развития городов РТ Наиля Зиннатуллина. Весь день в IT-парке им. Рамеева эксперты по ИИ, футурологи и урбанисты обсуждали возможности нейросетей в управлении городским трафиком, борьбе с преступностью, экономии энергии и улучшении качества жизни. О том, что из этого получилось, — в материале «БИЗНЕС Online».
Эксперты в области искусственного интеллекта, футурологи и специалисты по нейротехнологиям собрали накануне на форуме «НейроКазань» в IT-парке им. Рамеева настоящий аншлаг
Проблемы с озеленением и бездомными животными в РТ попытались решить с помощью ИИ
Эксперты в области искусственного интеллекта, футурологи и специалисты по нейротехнологиям собрали накануне на форуме «НейроКазань» в IT-парке им. Рамеева настоящий аншлаг. По словам организаторов (в качестве них выступили Институт развития городов Татарстана и платформа GeekBrains), послушать о том, какое будущее ждет города под управлением искусственного интеллекта, собрались более 4,5 тыс. человек из разных регионов России. С учетом онлайн-зрителей, разумеется.
«За 8 лет работы 50 миллиардов рублей было пропущено через мозг и сердце архитекторов, проектировщиков, коллег из муниципалитетов, — обрисовала масштабы работы директор Института развития городов РТ Наиля Зиннатуллина. — Но в век цифровых технологий, когда ты все можешь делать в телефоне, было бы странно решать все кейсы только вручную». Она посетовала, что муниципальные чиновники, архитекторы, эксперты территориального развития и лидеры сообществ постоянно взаимодействуют друг с другом, но редко с экспертами в области «цифры» и искусственного интеллекта. Так что миссия форума — преодолеть этот коммуникационный разрыв, а заодно и подумать над решением конкретных прикладных задач Татарстана с помощью ИИ. Для этого проводился специальный «Нейрохакатон», участники которого решали сразу несколько насущных вопросов.
Первая — проблема озеленения. «Ты выходишь во двор, там аварийное дерево. Но кто решает, аварийное оно или нет? Сколько таких деревьев? Кто должен его вырубить и в какой срок? А что будет, если мы спилим все деревья? Что случится с воздухом и температурой среды в целом?» — декомпозировала задачу Зиннатуллина.
Послушать о том, какое будущее ждет города под управлением искусственного интеллекта, собрались более 4,5 тыс. человек из разных регионов России
Кроме того, участники должны были создать приложение с использованием ИИ для составления живописных маршрутов для прогулок по Татарстану. А также создать дог-френдли-среду — тоже с помощью ИИ. Получилось ли сгенерировать рабочие решения, пока непонятно. Но Зиннатуллина высказала надежду, что найдутся проекты, которые институт сможет взять в работу.
На самом деле цифровые решения, в том числе с использованием ИИ и больших данных, в Татарстане используют уже сейчас. По крайней мере, в столице республики. По данным источников «БИЗНЕС Online», в Казани реализуется 74 городских цифровых проекта. Например, по городу ездят машины с камерами, которые с помощью искусственного интеллекта следят за чистотой улиц.
Некоторые наиболее показательные кейсы перечислил представившийся креативным продюсером Игорь Бондарь, спикер TedX и ведущий авторского подкаста
Какие проблемы в городской среде может решить ИИ
В мире тем временем ИИ активно используется для решения самых разных городских (и не только) проблем, рассказывали эксперты форума. Некоторые наиболее показательные кейсы перечислил представившийся креативным продюсером Игорь Бондарь, спикер TedX и ведущий авторского подкаста. По его словам, ключевые сферы применения ИИ в урбанистике выглядят так:
Управление городским трафиком. Сингапур с помощью ИИ управляет светофорами и борется с пробками. Хельсинки оптимизирует весь трафик общественного транспорта. В конце концов, во всем мире Google Maps использует ИИ для оптимизации пути водителей. Впрочем, как следовало из выступления Бондаря, с задачей найти оптимальный путь справляются даже… грибы. «Однажды я прочитал, как в Японии ученые решили перепроектировать дороги и пути сообщения с помощью гриба-слизевика. Взяли карту и положили сахар на города, посадили в середину спору гриба, и он построил кратчайший путь», — впечатлил присутствующих спикер.
Управление энергией. Google DeepMind с помощью ИИ смог уменьшить энергопотребление в своих дата-центрах. «Многие дата-центры с помощью анализа нейронками своих расходов сокращают потребление, и маржинальность выполняемой задачи становится выше», — отметил Бондарь.
Сохранение общественного порядка. В Нью-Йорке ИИ используют для анализа данных из различных источников, в том числе социальных сетей, чтобы предсказывать преступления. В системе видеонаблюдения в Китае очень развита система распознавания лиц.
Улучшение качества жизни. В канадском городе Калгари ИИ используется для прогнозирования мест, где могут возникнуть социальные проблемы. Он анализирует данные о жителях города, включая информацию о здоровье, образовании и уровне бедности.
Инфраструктурные улучшения. Технологии, по словам Бондаря, позволят создать адаптивное освещение на улицах, которое будет регулировать свет в зависимости от погоды, плотности движения и времени суток; умные пешеходные переходы, где светофоры станут подстраиваться под плотность пешеходного трафика, и автоматизированные парковочные места.
Появляются уже и российские кейсы. Например, геоаналитический сервис от VK Predict позволяет развивать городскую среду и туризм в регионах, заверял архитектор-евангелист VKTech Александр Белоцерковский. По его словам, изучение данных по турпотоку помогает улучшить экосистему в тех местах, где это действительно нужно. Например, выяснилось, что в Дагестане гостей из Москвы и других крупных регионов интересуют в основном горы, а туристы из Чечни и Ингушетии концентрируются на побережье. Можно пойти дальше и построить туробъект, предсказав распределение туристов в этой точке, допустил спикер.
Геоаналитический сервис от VK Predict позволяет развивать городскую среду и туризм в регионах, заверял архитектор-евангелист VKTech Александр Белоцерковский
Что сейчас происходит в развитии ИИ?
Всего Белоцерковский выделяет несколько трендов в развитии искусственного интеллекта:
ИИ стал продуктивнее. Речь прежде всего идет о цифровых ассистентах — ChatGPT и прочих языковых GPT-моделях, которые тренируются на большой базе данных. Они предсказывают следующее слово по предыдущему контексту. Но умение решать задачи, с которыми ИИ не встречался ранее, приводит к рискам галлюцинаций. Поэтому без человека языковые модели пока обойтись не могут.
Среди популярных сценариев использования ИИ — точечная автоматизация процессов. Например, модели можно поручить посмотреть видео вместо человека и выделить несколько тезисов из него. Она это сделает, но может и соврать. Можно поручить генерацию несложного контента, к примеру презентаций и приветственных сообщений. Кроме того, ИИ способен сносно заниматься вторичной обработкой информации, агрегацией контента, созданием отчетов, придумыванием запоминающихся фраз и теглайнов.
Белоцерковский отмечает, что люди стремятся автоматизировать проблемные для них области, то, чем им самим не хочется заниматься. Именно поэтому так быстро появились прецеденты вынесения судебных решений искусственным интеллектом.
Правовая неопределенность вызывает множество проблем. Взять беспилотники — их развитие тормозят не столько технологические, сколько юридические и этические аспекты. Выходить на новые рынки разработчикам сложнее, поскольку модели могут сгенерировать контент, который окажется запрещен в той или иной стране.
«Возникает вопрос: как нам приложить то, что делает робот, к человеческим законам?» — задается вопросом эксперт. Ответ простой — советоваться со специалистами. «Часто говорят, что ИИ отнимет у нас работу, но на самом деле он генерирует нам работу. Стартапы начинают нанимать новых людей, которых они не нанимали ранее», — подчеркивает он.
Что дальше? Согласно данным аналитической компании Gartner, цикл хайпа ИИ делится на пять этапов.
Первый — триггер инновации, тот момент, когда становится известно о новой революционной технологии. Если инновация доказывает свою состоятельность, она переходит на пик хайпа, когда постоянно появляются сообщения, что технология сможет решить все проблемы. Через год выясняется, что ничего не решилось и ожидания падают в «яму разочарования». Далее происходит декомпозиция тренда. Например, интернет вещей в свое время распался на промышленный и на гаджеты для умного дома. Это этап стабильности, или «склон просветления». И в конце концов технология переходит на плато продуктивности.
Например, в 2022 году на этом этапе началось развитие компьютерного зрения. «Это сложнейшая технология, благодаря которой каждый из вас может распознать образы на фотографии. И это то, что называется демократизацией технологии. Когда все переходит на плато продуктивности, то мы, не будучи разработчиками, можем просто взять это решение и начать использовать, нам не нужен инженер», — заключает Белоцерковский.
Внимание!
Комментирование временно доступно только для зарегистрированных пользователей.
Подробнее
Комментарии 10
Редакция оставляет за собой право отказать в публикации вашего комментария.
Правила модерирования.