Смелый новый и старый мир производства: ИИ, дизайн и инновации

Изначально я хотел в этой колонке обсудить фразу, получающую много шума — искусственный интеллект (ИИ). Любой мерой интерес к ИИ растет экспоненциально — и по количеству статей, и по Google Trends запросов к ним.

Существуют и другие формы ИИ: дизайн и оптимизация формы, генеративный дизайн, предиктивная аналитика — среди выдающихся. Можно подумать, что интеллектуальные работники должны чувствовать угрозу. Некоторые эксперты говорят, что ИИ может заменить нас всех.

Я так не думаю. Думаю, он нам сильно поможет, усиливая, а не заменяя.

Чтобы понять почему, учтите: то, что называют ИИ — это просто математика. Да, вы верно услышали, это просто цифры и числа с невероятно сложными функциями и расчетами. У меня есть опыт в этом. Раньше в карьере я баловался в этой области, программируя простую нейросеть, одну из основ многих форм ИИ, получающих широкое признание сегодня. Делал это для понимания использования ИИ в анализе изображений и понял несколько вещей.

Первое: форма ИИ, использующая огромные объемы данных для репликации «человеческих» действий — это просто форма статистического моделирования и регрессионного анализа — хоть и невероятно экстремальная. Данные, много данных, нужны для обучения алгоритма. То же верно, с другой математикой, для оптимизации или генеративного дизайна. ИИ — это просто очень сложная математика, упакованная в удобную форму.

Второе осознание: как долго ждали нормальный ответ 20 лет назад. Это в резком контрасте с легкостью решения гораздо более сложных задач сегодня благодаря мощным вычислениям. Дешевые, повсеместные датчики дают огромные наборы данных. Не нужно программировать ИИ-функции, как я делал. Можно купить или арендовать модели, вроде «глубоких нейросетей». Watson от IBM и Neural Network Toolbox от MathWorks — два примера. Вы даете данные и получаете свое уникальное ИИ-решение. Сегодня ИИ делает роботов на цехе более универсальными и помогает инженерам проектировать детали через оптимизацию.

Но математика, датчики и данные остаются инструментами, формируемыми желаниями инженеров и рабочих. Они могут выполнять отдельные задачи лучше людей, но какие задачи выполнять и почему всегда останется в области людей. Искусственный интеллект пуст по смыслу цели. Это всегда будет наша работа.

Не всегда правильный инструмент

Наконец, изощренная математика вроде ИИ в ее различных формах не всегда правильный инструмент. Здесь мы подходим к «старой» части заголовка колонки. Это ударило домой, когда я исследовал статью для этого месяца ME об оптических компараторах, технологии метрологии с корнями в 1920-х. Хотя большинство моделей сегодня обновлены базовой цифровой электроникой, базовая идея та же — увеличить тень детали на большом экране и заставить человека сделать замер. Эти машины везде в производстве, с разной степенью цифрового улучшения базовой идеи, вплоть до машинного зрения. Один из источников сказал, что их сервис недавно отремонтировал 50-летнюю модель.

Именно это сосуществование футуристической технологии вроде ИИ с проверенным временем — продолжающаяся реальность производства и инженерии. Возможно, часть — простое нежелание инженеров полностью принять новую технологию. Тот же источник сказал, что иногда ему нужно подчеркивать, что новые технологии, даже в оптических компараторах, доступны. Все же технологии вроде оптических компараторов, микрометров, штангенциркулей и люди, ими пользующиеся, вряд ли будут полностью заменены чем-то более изощренным.