От стали к данным: следующая революция

В 19 веке сталь была определяющим сырьем прогресса. Оно сделало возможным строительство железной дороги, изменило облик городов с небоскребами и послужило толчком к промышленной революции. Сталелитейный промышленник Эндрю Карнеги с самого начала понимал, что тот, кто контролирует это сырье, будет контролировать будущее и делать ставку на него. Эта ставка не просто создала империю. Это помогло Соединенным Штатам выиграть промышленную революцию.

Сегодня, когда лидеры собираются в Давосе на Ежегодное собрание Всемирного экономического форумата же динамика разворачивается и с искусственным интеллектом (ИИ). Мы услышим о прорывных моделях и прогнозах на триллионы долларов, но современное сырье — это не вычисления и не алгоритмы. Это данные. И страны и отрасли, которые понимают это и инвестируют в основу, на которой работает ИИ, будут определять следующее столетие, как когда-то это сделала сталь.

Но за этим оптимизмом скрывается суровая правда; По данным MIT, 95% пилотов ИИ терпят неудачу. Не потому, что алгоритмы слабые, а потому, что данные слабы. Мы создали выдающийся цифровой интеллект, но просим его работать с неполным представлением о физическом мире. Это похоже на попытку построить трансконтинентальную железную дорогу без достаточного количества стали для прокладки пути.

Революция искусственного интеллекта произойдет только в том случае, если мы переведем мир от аналогового к цифровому и если мы поймем физические истины в важнейших отраслях, которые лежат в основе нашей экономики – энергетике, производстве и судостроении. В каждом крупном секторе страны и компании, которые овладеют преобразованием искусственного мира в достоверные цифровые данные, станут теми, кто выиграет революцию искусственного интеллекта. Все остальные будут просто зрителями.

Как Карнеги выиграл промышленную революцию с помощью стали, так и революция искусственного интеллекта будет выиграна с помощью данных.

Металл, двигатели и бетон, составляющие реальную экономику, включая наши электростанции, заводы и судостроительную промышленность, остаются в значительной степени невидимыми для ИИ.

Мы по-прежнему зависим от людей, которые проводят проверки вручную, делают заметки или фотографируют с лесов и замкнутых пространств. Большая часть наших данных хранится в PDF-файлах, электронных таблицах и подшивках. По сути, ИИ пытается увидеть сквозь замочную скважину.

Вот почему так много промышленных проектов искусственного интеллекта испытывают трудности. Мы пытаемся автоматизировать или оптимизировать системы, которые еще не оцифровали. Это все равно, что пытаться водить машину с выключенными фарами или управлять нефтеперерабатывающим заводом без приборов. Интеллект требует видимости.

В разных отраслях разговоры об ИИ по-прежнему сосредоточены на алгоритмах. Лучшие модели, более быстрые чипы, более умный код. Но самым важным является измерение, точно так же, как для Карнеги границей был не поезд, а сталь, необходимая для строительства путей.

Современный ИИ может рассуждать, планировать и моделировать с поразительной силой, если он основан на реальных и надежных данных. Но физический мир по-прежнему функционирует, в смысле данных, как в XIX веке. Инфраструктура стареет, ржавеет, вибрирует и выходит из строя, но очень мало из этого учитывается с точки зрения точности, необходимой ИИ.

Результат предсказуем: модели ИИ развертываются в «слепых зонах». Они размышляют о том, где им следует чувствовать. Они экстраполируют то, куда следует измерять. И мы задаемся вопросом, почему они терпят неудачу.

Итак, как нам получить для ИИ необходимое сырье? Именно здесь на помощь приходят роботы и почему они должны работать в тандеме с ИИ. Роботы в полевых условиях могут собирать огромные объемы реальных данных: ультразвуковых, вибрационных, лидарных, тепловых, визуальных. Они превращают физическую инфраструктуру в высококачественные цифровые модели.

Вот почему моя организация, Gecko, делает ту же самую ставку на основные принципы, которую сделал Карнеги. Он сосредоточился на стали, потому что она стала основой промышленной революции. Мы сосредоточены на данных, потому что они являются основой революции искусственного интеллекта. Без этого ничто не движется вперед.

Второй, не менее важный массив данных — это человеческий опыт. Знания живут в руках и головах операторов, инспекторов и обслуживающего персонала. Это часть исходного материала, на котором ИИ тоже должен учиться.

Когда ИИ основывается на высококачественных структурированных данных, все меняется. Вместо того, чтобы гадать о производительности, он может ее вычислить. Вместо того, чтобы реагировать на неудачи, он может их предотвратить. Вместо экстраполяции он может понять.

ИИ может обнаружить потери, невидимые для человека, крошечные вибрации, температурные изменения или материальные напряжения, которые сигнализируют о неэффективности или опасности задолго до того, как они станут проблемами. В этом разница между подшивками отчетов об инспекциях, хранящимися в шкафах, и полной цифровой картой критически важной инфраструктуры.

Именно здесь создается ценность: превращение атомов в биты. В инфраструктуре это означает более длительный срок службы активов и более высокую надежность. В обороне – больше оперативного времени на море. В производстве более высокая производительность и меньше отходов.

Речь идет не о замене людей, а о том, чтобы дать им рентгеновское зрение и сделать их супергероями.

Каждый великий скачок в человеческом прогрессе требовал новой инфраструктуры. Пару нужна была сталь. Для электричества нужна была медь. Интернету требовалось оптоволокно.

Но это не просто данные, а достоверные, структурированные, высококачественные данные, которые соединяют цифровой мир с физическим. Именно это превращает ИИ из диковинки в инструмент трансформации. Точно так же, как стальные рельсы обеспечили перемещение товаров и идей между континентами, этот новый уровень инфраструктуры данных позволит перемещать интеллектуальные данные во всех секторах экономики.

Без него ИИ останется двигателем без рельсов: мощным, но никуда не годным.

Я надеюсь, что каждый лидер уходит с ежегодного собрания Всемирного экономического форума с одним простым вопросом:

«Есть ли у нас данные о наших активах, чтобы сделать наши системы интеллектуальными?»

Потому что будущее не будут писать только алгоритмы. Он будет строиться и перестраиваться на основе данных.

Рельсы революции искусственного интеллекта состоят не из кода. Они сделаны из информации. Грубая, физическая правда о том, как устроен наш мир.

Точно так же, как сталь помогла Америке возглавить промышленную революцию, данные определят, кто возглавит революцию искусственного интеллекта.