Автоматизация и робототехника: переопределение будущего промышленности

У меня был насыщенный месяц — снова пишу об интеллектуальном ПО и гаджетах, которые всё глубже проникают в области, прежде принадлежавшие исключительно людям. Эти задачи варьируются от рутинной переработки материалов до высококвалифицированного инженерного проектирования. Это заставило меня серьёзно подумать о том, как мир производства и инженерии изменится под влиянием всего этого искусственного интеллекта. Речь идёт не только о роботах-перемещателях, собирающих и обрабатывающих детали. Продвинутые программные боты, входящие в категорию «генеративного проектирования», вытесняют инженерные функции, предлагая проекты креплений, крыльев самолётов и шасси автомобилей.

Стоит ли нам беспокоиться? Заменят ли эти самоуправляемые машины (и инженерное ПО) тех, кто зарабатывает на жизнь в промышленном и производственном секторе?

Это естественная человеческая реакция. Прогресс в области умного ПО, роботизированной автоматизации, систем зрения и ИИ, кажется, ускоряется. Легко найти мрачные прогнозы. Я пишу это, только что вернувшись с выставки ATX West в Анахайме, штат Калифорния, где увидел буквально акры всё более умных роботов и интеллектуальной автоматизации. Я даже видел робота, играющего в настольный теннис с человеком и неплохо удерживающегося против довольно сильного игрока. Коллаборативные роботы (коботы) стали обыденностью, часто оснащённых системами зрения, позволяющими им видеть и реагировать на меняющиеся обстоятельства, почти как человек (см. мою статью на стр. 58). Как нам предсказать, что будет с нами?

Я узнал, что тип прогнозов, которые делает человек, зависит от его личности, и я склонен к оптимизму. В случае с роботами и автоматизацией я считаю, что оптимистический взгляд оправдан, но с оговорками. Оптимистично: инженеры и специалисты по производству останутся востребованными. Предупреждение: характер их работы изменится. Их не заменят, а расширят возможности — и в этом расширении им придётся переосмыслить свою ценность в производственном процессе.

Хороший пример — генеративное проектирование, набор программных технологий, помогающих инженерам задавать параметры дизайна. Один из методов — топологическая оптимизация, предлагаемая множеством вендоров: программный подход, математически находящий наиболее прочную конструкцию с минимальным расходом материала. Человек задаёт исходную грубую форму, нагрузки и свойства материала, а ПО итерирует, пока не найдёт лёгчайшее решение. Часто получаемые формы выглядят органично, словно созданные природой. Аддитивное производство может реализовать эти органические формы, или их можно адаптировать под традиционные методы. С незначительными правками параметров компьютер за секунды генерирует сотни проектов поразительной сложности — быстрее, чем человек в САПР.

Урок генеративного проектирования важен: инженер-конструктор должен тщательно определять входные данные и оценивать результаты. Ему нужно быть экспертом в выборе входных параметров, понимании их практических ограничений и оценке выходных данных для выбора лучшего дизайна — того, что соответствует критериям, понятным только человеку. Плюс в том, что человеку было бы непрактично спроектировать некоторые из этих органических деталей, даже зная, как. Умный бот, работая в паре с человеком, создаёт лучшую деталь, чем человек в одиночку. Бот усиливает, а не заменяет человека. Но это требует от инженера экспертизы в новых, возможно, незнакомых вещах. Если он не адаптируется, его ценность как инженера снижается.

На ATX West многие вендоры робототехники заявляли, что их цель — не замена людей, а совместная работа автоматизации с ними. Я верю в их искренность. Но с оговоркой: люди должны адаптироваться и меняться.