дивный новый (и старый) мир производства

Моим первоначальным намерением в этой колонке было обсудить фразу, получившую в последнее время много шума, искусственный интеллект (ИИ). По любым меркам интерес к ИИ растет экспоненциально, как по количеству статей, которые можно прочитать на эту тему, так и, согласно Google Trends, по количеству поисковых запросов по этим статьям.

Существуют и другие формы ИИ, такие как оптимизация дизайна и формы, генеративный дизайн и предсказательная аналитика — и это лишь некоторые из них, — и может сложиться впечатление, что умные работники должны чувствовать угрозу. Некоторые эксперты говорят, что искусственный интеллект вполне может заменить нас всех.

Я не думаю, что это будет. Я действительно думаю, что это очень поможет нам, усилив, а не заменив нас.

Чтобы понять почему, учтите, что то, что люди называют ИИ, — это просто математика. Да, вы не ослышались, это просто цифры и числа в сочетании с некоторыми удивительно сложными функциями и вычислениями. У меня есть некоторый опыт в этом. Я пробовал себя в этой области в начале своей карьеры, программируя простую нейронную сеть, одну из основ многих форм ИИ, получивших сегодня более широкое распространение. Я сделал это, чтобы лучше понять, как использовать ИИ для анализа изображений, и понял несколько вещей.

Во-первых, форма ИИ, которая использует огромные объемы данных для воспроизведения «человеческих» действий, — это просто форма статистического моделирования и регрессионного анализа, хотя и невероятно экстремальная форма. Данные, их много, необходимы для обучения алгоритма. То же самое верно и при использовании другой математики для оптимизации или генеративного дизайна. ИИ — это просто очень сложная математика, представленная в более удобной для использования форме.

Другое осознание заключалось в том, как долго нам приходилось ждать, чтобы получить положительный ответ 20 лет назад. Это резко контрастирует с той легкостью, с которой сегодня решаются гораздо более сложные задачи благодаря мощным вычислениям. Дешевые вездесущие датчики обеспечивают обширные наборы данных. Вам также не нужно программировать функции ИИ, как это сделал я. Вы можете купить или арендовать модели, такие как «глубокие нейронные сети». IBM Watson и MathWorks Neural Network Toolbox — всего лишь два примера. Вы предоставляете данные и получаете собственное уникальное решение на основе ИИ. Сегодня искусственный интеллект делает роботов в цеху более универсальными и помогает инженерам проектировать детали за счет оптимизации.

Но математика, датчики и данные остаются инструментами, которые должны формироваться в соответствии с желаниями инженеров и рабочих. Они могут выполнять отдельные задачи лучше, чем люди, но какие именно задачи выполнять и почему, всегда останется в ведении людей. Искусственный интеллект бесполезен. Это всегда будет нашей работой.

Не всегда правильный инструмент

Наконец, сложная математика, такая как ИИ в его различных формах, не всегда является правильным инструментом. Здесь мы подходим к «старой» части заголовка этой колонки. Это попало в цель, когда я работал над статьей для ME этого месяца об оптических компараторах, технологии метрологии, корни которой уходят в 1920-е годы. Хотя большинство современных моделей оснащены элементарной цифровой электроникой, основная идея остается прежней — увеличить тень детали на большом экране и попросить человека провести измерение. Вы найдете эти машины повсюду в производстве, с различной степенью цифрового улучшения базовой идеи, вплоть до машинного зрения включительно. Один из моих источников сообщил мне, что сервисная служба его компании недавно отремонтировала модель 50-летней давности.

Именно это сосуществование футуристических технологий, таких как ИИ, с проверенными и надежными технологиями является постоянной реальностью производства и проектирования. Возможно, отчасти это простое нежелание инженеров полностью осваивать новые технологии. Как сказал мне тот же источник, ему иногда нужно подчеркивать, что доступны более новые технологии, даже в оптических компараторах. Тем не менее такие технологии, как оптические компараторы, микрометры, штангенциркули и люди, которые их используют, вряд ли будут полностью заменены чем-то более причудливым.