Искусственный интеллект как помощник

Искусственный интеллект (ИИ) всё активнее проникает в деятельность человека. О его могуществе и злонамеренности снимают фантастические фильмы, его боятся и боготворят, но и противники, и сторонники этого пути развития цивилизации понимают: альтернативного варианта прогресса нет. Потому к гонке за обладание системами ИИ, обеспечивающими конкурентное преимущество в управлении социумом и бизнесом, присоединяются ведущие страны мира, включая Россию, и крупнейшие мировые корпорации, включая ОАО «РЖД».

Как отметил на прошедшей в конце ноября в Москве VIII Международной конференции AI Journey 2023 «Путешествие в мир искусственного интеллекта» президент страны Владимир Путин, Россия сегодня входит в число немногих стран, у которых есть собственные технологии генеративного искусственного интеллекта и большие языковые модели. Это разработки «Сбера» GigaChat и Kandinsky, продукты «Яндекса» YandexGPT и «Шедеврум».
«Сегодня идёт серьёзная борьба крупных мировых игроков за первенство в технологической гонке. И Россия в ней занимает достойное место. Мы находимся на четвёртом месте в мире по количеству генеративных моделей. И входим в десятку по совокупной мощности суперкомпьютеров», – добавил заместитель председателя Правительства РФ Дмитрий Чернышенко.

Владимир Путин сообщил, что в ближайшее время будет утверждена новая редакция Национальной стратегии развития ИИ на период до 2030 года, предполагающая активный переход от разработок и исследований к внедрению и использованию ИИ. Согласно планам, к обозначенному сроку объём вычислительных мощностей вырастет в стране в 10 раз, в 5 раз увеличится размер внутреннего рынка ИИ-решений, 95% отраслей народного хозяйства будут иметь высокий уровень внедрения ИИ. Ожидается, что к 2030 году ИИ увеличит ВВП России на 6%, или на 11,2 трлн руб.


РЖД в тренде

ОАО «РЖД» является одним из лидеров внедрения технологий ИИ в России. Собственную концепцию применения ИИ компания утвердила 14 февраля 2022 года. Она отвечает на ряд основополагающих вопросов: как организовать процесс подготовки и внедрения проектов, какие направления, задачи и технологии выбрать, как определить их эффективность. Документ увязан с планами цифровой трансформации, затрагивает производственные и непроизводственные процессы.

Заместитель генерального директора ОАО «РЖД» Евгений Чаркин рассказал на конференции, что в компании на разных этапах проработки и внедрения ИИ находятся более 50 проектов и инициатив. «Основной критерий принятия решения о применении технологий ИИ – получение экономического эффекта за счёт сокращения производственных расходов или получения дополнительных доходов», – подчеркнул он.

В РЖД ИИ уже работает в промышленном режиме в системе интеллектуального коммерческого осмотра вагонов, установленной на 39 пунктах осмотра. Здесь применяются нейросетевые технологии и машинное обучение, обнаруживающие смещение груза, неправильное крепление и другие нарушения.

Испытания на станции Челябинск-Главный прототипа интеллектуального помощника маневрового диспетчера – рекомендательного сервиса, подсказывающего специалисту оптимальную очерёдность подвода поездов к сортировочной горке и лучшие варианты роспуска вагонов, – показали снижение среднего времени простоя транзитного вагона на 20%.

Технология обработки естественного языка внедрена для моментального внесения пометок в Книгу замечаний машиниста по ходу движения локомотива.

Голосовые боты уже ведут предварительные собеседования с кандидатами на трудоустройство. Такая система совершает первичный звонок с предложением рассмотреть вакансию, рассказывает о должностных обязанностях, графике работы и других важных условиях. Она определяет, в каком регионе живёт кандидат, и подбирает подходящее время для звонка. В месяц голосовой робот совершает более 8 тыс. звонков.

Стоит отметить, что часть проектов РЖД являются универсальными и вполне подходят для внедрения в других отраслях. В частности, предиктивная диагностика высокомощных дизельных агрегатов для тепловозов может быть применима для схожих по мощности, типу и режимам функционирования энергетических установок – судовых дизельных агрегатов, двигателей мощных колёсных тягачей.


От простого к сложному

Согласно общепринятой классификации, ИИ подразделяется на три основных класса. Узкий ИИ – это технологии, умеющие решать одну или несколько интеллектуальных задач не хуже, чем человек. Общий ИИ соответствует человеческим возможностям и позволяет решать любое количество задач на уровне, сопоставимом с человеком. Также выделяют искусственный суперинтеллект, превосходящий по возможностям человека.
«Пока в мире не созданы технологии, которые можно отнести к сильному и суперинтеллекту. Существующие сегодня чат-боты на базе технологий генеративного ИИ сложны, проходят постоянное обучение и демонстрируют движение к ИИ второго класса. Но, на мой взгляд, пока его не достигли», – рассказал «Пульту управления» заведующий лабораторией искусственного интеллекта и нейронных сетей филиала № 11 ООО «ОЦРВ» Сириус Александр Любченко.

Все прикладные задачи, для решения которых применяется ИИ на сети ОАО «РЖД», представляют собой первый класс развития технологии (пока без попыток вывести их на следующий уровень). И это диктуется в первую очередь требованиями к безопасности перевозочного процесса и бесперебойности функционирования корпоративных систем. «Сначала мы проверяем технологию на узких задачах. Убедившись, что добились гарантированной надёжности, сможем постепенно переходить к использованию ИИ более высокого класса, который, думаю, в скором времени появится», – говорит Александр Любченко.

По этому принципу в лаборатории ИИ в Сириусе сегодня ведётся работа по 17 проектам, разделённым на шесть направлений: «Универсальная диалоговая система», «Система распознавания технологических операций», «Продвинутая аналитика инфраструктуры и перевозочного процесса», «Генерация изображений, видео и 3D-сцен», «Планирование перевозочного процесса с использованием интеллектуальных агентов», «Распознавание и анализ медицинских изображений».

К примеру, к направлению «Универсальная диалоговая система» относятся проекты, использующие живую речь и текстовую информацию. В ходе разработки одного из проектов известный уже интеллектуальный ассистент Валера, способный сегодня оперативно находить ответы по ПТЭ, учится автоматическому стенографированию совещаний по аудиозаписи.

Примером работы по направлению «Система распознавания технологических операций» является уже внедрённый на сети проект нормирования труда с помощью компьютерного зрения. Одним из способов анализа затрат времени при выполнении работ выступает видеосъёмка с последующим просмотром видеоматериала и визуальной оценкой временных затрат по каждой операции. Процесс обработки в ручном режиме трудоёмкий.

Для автоматизации данного процесса были применены технологии, анализирующие видеопоток с возможностью автоматически определять начало и конец каждой операции и привязкой к инструменту. По разработанному алгоритму обученные модели ИИ сначала находят человека в кадре, затем определяют применяемый инструмент. Далее фиксируется привязка инструмента к рукам специалиста и вычисляется отрезок времени операции с инструментом. Система находится в промышленной эксплуатации, отслеживает операции с 35 инструментами путевого хозяйства.

По такому же принципу – от узкого ИИ к генеративному – действуют и в Главном вычислительном центре (ГВЦ). Здесь начинали автоматизацию консультации пользователей инфосистем РЖД с создания самых простых текстовых чат-ботов на сценариях, построенных на работе жёстких алгоритмов. Следующим шагом стала разработка и внедрение чат-ботов на ML-классификаторе. Это упрощённая нейросетевая модель, которая не использует жёсткий сценарий, позволяет загрузить выборку вопросов и ответов, научить ИИ правильно подбирать готовые пакеты информации для получаемых запросов. Затем приступили к опытной эксплуатации пилотного чат-бота, построенного на нейросетевой модели, использующей в качестве «движка» GigaChat.

В ГВЦ осознанно пошли по пути постепенного увеличения компетенций ИИ. Автоматизировали данными чат-ботами консультации пользователей по действиям в информационных системах РЖД, в том числе напрямую связанных с управлением перевозочным процессом. Цена возможной ошибки в данном случае может быть очень высокой, поэтому чат-бот должен дать гарантированно точный ответ, не подразумевающий двусмысленностей и широкого толкования информации. Простые виды ИИ наилучшим образом отвечают таким задачам.
«Использование сразу нейросетевой модели было рискованным, поскольку на начальных этапах обучения такой чат-бот мог допускать ошибки, – говорит руководитель Центра компетенций ИИ ГВЦ София Казакова. – На простых моделях мы готовили базу для контроля за самообучением нейросети, чтобы не пускать этот процесс на самотёк. Поскольку, как показывает мировая практика развития данной технологии, неправильно обученный нейросетевой ИИ очень сложно контролировать».


Помощник, а не конкурент

Активно используют в своих разработках ИИ и учёные научно-исследовательских институтов РЖД. «Широкое применение в наших проектах находят такие технологии, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и интеллектуальная поддержка принятия решений», – говорит заместитель генерального директора АО «НИИАС» Владимир Кудюкин.

Так, под его руководством разработана и уже тиражируется «Модульная система видеоаналитики – МСВА», которая за счёт распознавания и классификации объектов на поступающих с видеокамер изображениях позволяет контролировать санитарное и техническое состояние пассажирских обустройств на целом ряде пригородных направлений Московского транспортного узла. Наличие на платформах мусора, гололёда, задымления и других ситуаций оперативно выявляется, а соответствующая информация автоматически передаётся ответственному персоналу для устранения. Сейчас ведётся работа по развитию функциональности системы, а также решается задача интеграции с алгоритмами ранее разработанной институтом системы выявления признаков асоциального поведения.

Проект «Цифровая железнодорожная станция», внедряемый поэтапно на станции Челябинск-Главный, предполагает создание станции, автоматически выполняющей полный цикл технологических операций. Он требует применения полного набора технологий ИИ.

Находясь в составе технического зрения беспилотной «Ласточки», ИИ обнаруживает на МЦК железнодорожную колею, стрелочные переводы, светофоры, людей, машины, вагоны и подвижной состав, временные знаки и сигналы. При этом техника с ИИ замечает препятствия на прямой на 5–7 секунд раньше, чем машинисты. Но искуственный интеллект сегодня не является конкурентом для квалифицированных специалистов. «На текущем уровне технологии ИИ не вытесняют человека, они не в состоянии решать нестандартные задачи. ИИ позволяет снять нагрузку с человека по решению рутинных задач и является его помощником, позволяющим существенно повысить производительность труда», – уверен заместитель генерального директора АО «НИИАС» – директор Санкт-Петербургского филиала Павел Попов.

Александр Зубов