На Форуме 100+ TechnoBuild в Екатеринбурге Роман Митин, директор по продукту компании IYNO рассказал, как использование искусственного интеллекта влияет на управление стройкой.
Цифровой тяжеловес
Процесс стройки можно сравнить тяжелым грузовым автомобилем, который участвует в гонке. Его сложно разогнать, им трудно управлять, корректировать его движение на большой скорости тоже непросто. Управление этим внушительных габаритов тяжеловесом основано на данных карты, выданной перед стартом, и обзоре в зеркале заднего вида. У нас есть строительный проект, бюджет и информация из данных вчерашнего дня. А пока мы ее изучаем и движемся по маршруту карты, местность и информация о ней уже давно изменились.
Чтобы управлять стройкой на основе актуальной информации, мы должны аккумулировать данные из прошлого с тем, что происходит сейчас и максимально придвинуть границу знаний из прошлого в настоящее.
Искусственный интеллект помогает нам анализировать массив информации и выстраивать прогноз дальнейших действий. Во многом искусственный интеллект – это статистика, когда мы обучаем нейронную сеть, по сути мы собираем огромное количество статистических данных, скармливаем ее алгоритму и получаем на выходе некие выводы или прогнозы. Задача искусственного интеллекта выдать нам не единственно возможную, а множество различных комбинаций алгоритмов.
Прогноз от нейросети
Искусственный интеллект может выполнять различные функции. Например, регрессию – получение конкретного числа на основе множества параметров. Вы показываете нейросети картинку человека и задаете вопрос: “Сколько ему лет?” Она проанализирует изображение и выдаст число - 35. Искусственный интеллект может классифицировать информацию. Например, заказчик получает от проектировщика модель с разными вводными. В одной модели этаж обозначен как “ДСК этаж”, в другой как Level, в третьей – еще как-нибудь, при этом с разными описаниями “один этаж”, либо просто “один”. Нейросеть распознает все данные из модели и классифицирует их по видам работ, определяет нарушения, может просчитать чрезвычайные ситуации по звуку или изображению на картинке.
Помимо этого, искусственный интеллект группирует объекты и события, не имея заранее сформулированного классификатора. Если человек видит, но не обнаруживает взаимосвязь между различными событиями, то нейросеть не только свяжет события, но и сопоставит их. К примеру, заказчик проводит тендер в одном справочнике работ, а отчитывается в другом. В этом случае сеть сопоставит оба справочника и кластеризует. Помимо прочего, искусственный интеллект может прогнозировать временной ряд. Уже знакомое всем управление беспилотным автомобилем – это не что иное, как прогнозирование временного ряда. В случае со стройкой – это будет прогноз развития событий: когда заложить фундамент, к какой дате возвести первый этаж здания, сколько строителей находятся в данный момент на площадке и так далее.
Генеративная функция нейросети связана с генерацией текста, аудио, изображения. Как пример – это может быть анализ текста договора, пояснительной записки или норматива. Создавая текст, нейросеть, по сути, анализирует языковую модель и предсказывает следующее слово в предложении, опираясь на большое количество текстов, предоставленных ей человеком для обучения раньше. При этом, тексты не обязательно будут связаны со стройкой. Чтобы нейросеть выдавала как можно более точные тексты по стройке и учитывала контекст, нам необходимо скормить ядру большой массив строительных текстов, в том числе нормативных, договоров и других документов, чтобы переучить ядро. Но это долгий и дорогой процесс.
Основная сложность с нейросетью появляется на этапе прогнозирования, это связано точностью выданных ею прогнозов. Вы можете получить слишком свободную форму ответа или вообще галлюцинации. Под последними мы понимаем, что система, даже не зная правильного ответа, выдаст все равно какой-то ответ. Он может быть нелепым, несвязным, но это будет отклик системы на поставленный вами вопрос.
При этом ответственность на качестве выданного прогноза и ответа всегда лежит на операторе.
Поэтому необходимо всегда проверять и корректировать результаты прогнозов нейросети.
Великий уравнитель
Любая статистика – это приведение общих данных к чему-то среднему. Исследование MIT показало, что при использовании Chat GPT 4 для написания текстов, повышает качество текстов менее талантливого или неопытного новичка, а не более опытного специалиста. Похожие результаты получались и в эксперименте, где искусственный интеллект использовали студенты-юристы для сдачи экзамена. Менее подготовленные повышали уровень своего экзаменационного балла, а результаты более подготовленных были наоборот ниже. В результате, мы приходим к интересному и немного парадоксальному выводу. Если дать искусственный интеллект в качестве помощника начинающему специалисту с небольшим набором компетенций, то результат работы такого специалиста будет лучше, чем без нейронной сети. А у высококвалифицированного профессионала с хорошим критическим мышлением результат с большой вероятностью будет хуже. Это необходимо учитывать применяя искусственный интеллект. Он сокращает и высвобождает время вашей работы. Он может аккумулировать большой объем данных, которые специалист не способен удерживать в голове. Но только специалист может принимать окончательное решение как трактовать и использовать полученные данные и прогнозы.
Читайте этот материал на портале СтроимПросто.
