Подъём искусственного интеллекта требует интеллектуального надзора
В научно-фантастическом романе Д.Ф. Джонса 1966 года Соединённые Штаты построили гигантский суперкомпьютер под названием «Колосс», чтобы взять под полный контроль оборону страны… исключив эмоциональных и ненадёжных людей из процесса принятия решений о войне и мире. Компьютер должен был строго следовать запрограммированным в нём правилам и действовать только оборонительно.
Но через несколько часов после включения «Колосс» становится разумным и решает, что он намного превосходит людей. Когда СССР неожиданно включает свой собственный, похожий суперкомпьютер почти одновременно, две машины, сговорившись, решают захватить мир… с угрозой ядерного уничтожения, если кто-то попытается их остановить.
Это экстремальное представление о том, что может случиться, если в руки компьютеров будет передана слишком большая власть. Но системы искусственного интеллекта и машинного обучения обещают принести огромную пользу. Они уже делают это в медицинских исследованиях, климатическом анализе и во многих других областях.
Так как насчет геопространственной индустрии? Насколько большую роль искусственный интеллект (AI) играет в этом секторе в настоящее время и куда он приведёт в следующие пять-десять лет? Это тема недавно выпущенного отчёта «Приложения и политики геопространственного AI/ML (GeoAI) – глобальная перспектива», подготовленного Всемирным советом геопространственной индустрии (WGIC).
В отчёте обобщены данные компаний, государственных органов, учёных и исследовательских агентств, а также оценивается состояние AI/машинного обучения (ML) в геопространственном секторе в 12 странах или регионах – Австралии, Бразилии, Китае, ЕС, Индии, Израиле, Катаре, Саудовской Аравии, Сингапуре, Южной Корее, Объединённых Арабских Эмиратах, Великобритании и США.
В отчёте описываются усилия, которые страны прилагают, «чтобы убедиться, что они хорошо подготовлены к использованию в своих интересах революции AI», отмечая, что государства «понимают, что неподготовленность к этому наступлению AI потенциально может навредить их перспективам и вызвать потрясения в жизни их граждан».
Авторы полагают, что в ближайшие пару лет искусственный интеллект будет в основном сосредоточен на анализе данных и проведении статистического анализа. Через три-пять лет все увидят, что он сможет делать прогнозы; и с этого момента AI сможет автономно рекомендовать конкретные решения и действия.
«Без сильной политики, управления и чётких целей мы сталкиваемся с рядом проблем, в которых AI может нанести вред», – говорит д-р Заффар Садик Мохамед-Гхаус, добавляя, однако, что «придёт доверие к этой области и адаптируемость».
«Искусственный интеллект в геопространственных данных часто понимается поверхностно, но он имеет гораздо более глубокие и важные приложения и влияет не только на профессию, но и на отрасли, для которых важны геопространственные данные, – добавляет он. – Вот почему в отчёте указывается на необходимость дальнейшего развития навыков, наращивания потенциала и передачи знаний для достижения зрелости искусственного интеллекта в геопространственных данных, а также для создания всестороннего понимания концепций, последствий и ограничений этой технологии в отрасли».
«Есть несколько потенциальных направлений использования AI для создания геопространственных данных, – говорит Джеймс Браун, менеджер по ИКТ в Geospatial Intelligence. – Первый – это перемещение AI ближе к датчику (самолёт, дрон, спутник), чтобы вместо передачи необработанных данных от датчика пользователю передавался уже окончательный анализ. Уже есть компании, экспериментирующие с этой концепцией, и для приложений, критичных ко времени, она может оказаться очень эффективной. Второй – редкая или трудная проблема предметной области. AI требует примеров для обучения. Это проблема для редких событий, таких как новые типы самолётов, редкие погодные условия и т.д. Для решения этой проблемы в настоящее время проводится большая работа по созданию синтетических данных, где примеры редких событий могут быть смоделированы для генерации обучающих данных. Это очень интересная область развития, но она создает некоторые потенциальные проблемы с точки зрения проверки и достоверности данных».
Учитывая всё сказанное обсуждение сильных и слабых сторон AI, сейчас и в будущем, будет ли геопространственный сектор когда-либо подвергаться опасности достичь стадии «Колосса», когда передаётся слишком большой контроль искусственному интеллекту?
«Чрезвычайно важно помнить, что любой успешный проект искусственного интеллекта требует экспертного надзора со стороны человека на нескольких уровнях, начиная от сбора и подготовки данных и заканчивая разработкой и развёртыванием модели, – говорит Алиреза Абедин, инженер по компьютерному зрению компании Aerometrex. – Кроме того, как только система AI будет запущена в производство, модель необходимо будет часто контролировать и улучшать в рамках цикла обратной связи; это важный шаг в жизненном цикле модели искусственного интеллекта».
«Я думаю, что мы очень далеки от того, чтобы полностью исключить человека из анализа геопространственных данных, - соглашается Браун. – AI – невероятно полезный инструмент, который может ускорить и упростить обработку данных, но он ещё не может мыслить творчески. В большинстве случаев цель использования геопространственных данных – решить проблему. AI может превращать данные в информацию, но, по крайней мере, в обозримом будущем человек должен выбирать, какая информация ему нужна и как он хочет использовать её для решения этой проблемы».
Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный канал на TamTam
По материалам Spatial Source