Изображение создано с использованием технологий искусственного интеллекта (нейросети)
НОПРИЗ позиционировал конференцию «Новые возможности инжиниринга архитектурно-строительного проектирования – искусственный интеллект в изысканиях и проектировании, от обработки данных к обоснованию проектных решений» – как научно-практическую, что, кстати, стало отдельной темой для дискуссий.
Ошибки и галлюцинации ИИ перестали быть только практической проблемой, теперь она еще и научная. «Пока практика использования нейросетей обгоняет науку, а должно быть наоборот», – подчеркнул управляющий партнер по сегменту «Регионы» ГК «ФСК» Алексей Алмазов.
В этой статье мы остановимся на самых интересных моментах мероприятия, по мнению редакции «ГеоИнфо».
Вы узнаете:
· когда ИИ – новые возможности, а когда – новые сложности,
· каково проникновение нейросетей в изысканиях и проектировании,
· как учить студентов, чтобы они не разучились думать сами,
· что может и не может ИИ в изысканиях и проектировании,
· почему ответственность несет человек, и все же хочется, чтобы ИИ всё делал и за всё отвечал.
Обсудить все эти вопросы также будет возможно на конференции журнала «ГеоИнфо» по автоматизации и цифровизации инженерно-геологических изысканий 19 ноября в Москве.
Все выступления и обсуждения на конференции можно разделить на две темы – возможности и сложности. Большую часть времени говорили о преимуществах ИИ в работе инженеров, зато в критике было больше разнообразных примеров и интересных мнений.
Первым выступил и представил позицию Минстроя РФ заместитель министра Сергей Музыченко. В строительной отрасли порядка 500 нормативно-правовых процедур, которые постоянно меняются. Минстрой хочет оптимизировать их, чтобы они были бесшовными на всех этапах инвестиционного цикла и незаметными для пользователей.
Внедрение на каждом этапе ИИ-помощников трудоемко, поэтому сроки определены большие. К первому марта 2027 года должны быть переработаны основные положения сводов правил, а сами правила – к 2030 году. Проектировщику останется только оценить конструктив здания, проверить соответствие ИИ-результата законам и нормам.
Вице-президент НОПРИЗ, заведующий кафедрой технологии и организации строительного производства НИУ МГСУ Азарий Лапидус назвал четыре причины, почему искусственный интеллект стал востребованным в строительной отрасли.
1. Накопление данных
ИИ способен быстро анализировать спутниковые снимки, лидарные съемки, показания датчиков, BIM-модели.
2. Дефицит кадров
ИИ берет на себя монотонную работу, у специалистов освобождается время для решения сложных задач и творческого подхода.
3. Сокращение сроков
Автоматизация повторяющихся процессов сокращает временные затраты и повышает производительность команды.
4. Новые технологии
ИИ хорошо встраивается в компьютерное зрение, облачные вычисления, генеративные алгоритмы.
Основная идея – нейросеть быстро делает то, что раньше делалось долго и вручную. Камеральная обработка данных занимает теперь часы, а не недели. Изыскатель избавлен от выведения контуров зданий и дорог на снимках. Больше времени остается на выездную работу, нетипичные задачи, экспертный анализ.
Мониторинг геологических рисков с помощью ИИ позволяет предотвращать их и тратить меньше сил на устранение последствий.
Нейросеть быстрее человека анализирует снимки со спутников и беспилотников, замечает смещение грунта, эрозию, оползневые процессы, сравнивает снимки на больших площадях, сопоставляет текущие показатели с нормативными значениями, обнаруживает опасные участки до начала строительства или эксплуатации объекта и многое другое.
Беспилотные летательные аппараты, собирающие информацию для анализа, снижают риски для жизни людей. Инженеры получают полную картину труднодоступных и опасных территорий, оставаясь в безопасном месте.
Проектировщикам ИИ помогает в поиске коллизий: BIM-контроль, поиск цифровых двойников. В сложном проекте, когда это небоскреб или завод, нейросеть быстро проверяет все трубопроводы, кабели и выявляет геометрические пересечения. Больше не надо тратить недели на построчную проверку всех узлов модели, вычитывать чертежи. Благодаря автоматизации проектировщик может сосредоточиться на творческой части работы.
Анализ кейсов крупных строительных компаний показал, что искусственный интеллект:
Качество работы искусственного интеллекта зависит от качества данных, которые ему предоставлены. Если материалы, на которых обучался алгоритм, были неточными, то и результат будет ненадежным, подчеркнул Азарий Лапидус.
Нейросеть, выдавая варианты, не способна объяснить логику своих решений. Если специалист примет ИИ-результат без проверки и анализа и предоставит его как официальный документ заказчику или в органы госэкспертизы, он получит отрицательный ответ, если тоже не сможет ничего объяснить.
«За решения по-прежнему отвечает человек. ИИ остается только инструментом, а ответственность за ошибки лежит на пользователе. Нельзя переложить вину на алгоритм, но надо четко разграничивать зоны ответственности специалистов. Пользователь отвечает за конечный результат своей деятельности, а разработчик – за корректную работу инструмента», — прокомментировал Азарий Лапидус.
«Специалисты должны понимать логику работы алгоритма, уметь интерпретировать его результаты и знать ограничения инструмента. Без обучения есть риск неверного применения технологии или недоверия к ее результатам», — добавил Азарий Лапидус.
Переработка документов означает, что все они должны быть переделаны в машиночитаемый формат. До сих пор законы и нормы создавались для человека, а машине надо больше конкретики.
Ожидаемый эффект – снижение затрат в человеко-часах при разработке проектной документации, выбор оптимального размещения сооружений на территории, удешевление типовых проектов.
Правила использования ИИ закреплены в нормативно-правовых актах:
Предметом дальнейшего обсуждения стал человек, его ответственность, его место и роль в пространстве деятельности с ИИ, а также подготовка специалистов, способных грамотно использовать искусственный интеллект.
Заведующий кафедрой испытаний сооружений НИУ МГСУ Дмитрий Топчий назвал федеральный закон «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в РФ» рамочным, в нем не очерчено, где место ИИ, а где – человека. На практике иногда слишком большое значение отводится нейросети, а роль ГИПов и ГАПов нивелируется.
Хотя сейчас не принято говорить о преимуществах каких-либо западноевропейских документов, тем не менее стоит обратить внимание на Рамочную конвенцию Совета Европы об искусственном интеллекте 2024 года. Россия по политическим причинам ее не поддержала.
В этом документе разграничены пространства человека и ИИ. Нейросеть создает варианты в заданных ограничениях:
Выбор вариантов, осмысление их и авторство остаются за человеком.
В российской практике некоторые мечтатели были бы не против заменить всех специалистов искусственным интеллектом, но ИИ не сможет, например, описать природные процессы за полевика или буровика.
Источник: презентация Дмитрия Топчего
Нейросети не создают ничего нового, они работают только на том материале, который в них заложен. Широкому распространению ИИ в изысканиях в РФ мешают разрозненные данные в разных форматах хранения.
Использовать в России рекомендуется ограниченный перечень нейросетей, в целях безопасности. «Никакого ИИ в закрытом контуре не существует. Все, что вы в него загружаете, сразу уходит к разработчикам ИИ», — сказал Дмитрий Топчий.
Нельзя всё отдавать искусственному интеллекту, продолжил он. Объёмно-планировочные решения должны точно остаться человеку, иначе мы потеряем все уникальные здания.
Источник: презентация Дмитрия Топчего
Координатор НОПРИЗ по Москве Алексей Воронцов заострил внимание на ответственности инженера за результаты своего труда и для убедительности провел параллель с деятельностью художника. У представителя творческой профессии нет такой ответственности, как у технического специалиста.
Затем он выразил сомнение, что главного ГИПа можно заменить нейросетями или обычным инженером. Опытный проектировщик может разбираться в смежных разделах (конструктив, материалы, оборудование), но только если он ими интересуется.
«Авторский контроль остается за проектировщиком. ГИП проверяет готовый проект уже без искусственного интеллекта», — добавил Азарий Лапидус.
Нельзя забывать, добавил Алексей Воронцов, что ИИ умеет защищать свои недостоверные предложения, ссылаться на придуманные нормативно-правовые акты. ГИП не может полагаться только на информацию, выданную нейросетями, особенно если она, на первый взгляд, убедительная.
Обсуждая подготовку кадров, которые должны разбираться в нюансах работы с нейросетями, участники дискуссии рассказали, что современные студенты отказываются думать и пользуются полуфабрикатами, полученными от ИИ.
Ректор НИУ МГСУ Павел Акимов уточнил, что в технической сфере ситуация не такая катастрофическая, как в гуманитарной. Но если не взять под контроль ИИ в образовательном процессе, то через несколько лет в строительную отрасль придут неграмотные люди. Каждый вуз решает проблему по-своему. Есть идея, например, сократить письменную часть дипломных работ и ужесточить проверку знаний выпускников.
«Искусственный интеллект – никакой не интеллект, а технология. Так надо относиться к ИИ, иначе мы начинаем воспринимать его как персонаж и приписываем этому несуществующему персонажу какие-то человеческие функции», — продолжил беседу научный руководитель молодёжной лаборатории «Организационно-технологические системы использования искусственного интеллекта в строительстве» НИУ МГСУ Роман Самсонов.
Пусть технология, но она развивается, парировал слушатель из зала. Сегодня ИИ не может заменить полевика и буровика, не может чувствовать, как человек, но не исключено, что завтра появится ИИ-робот с приборами, которые сделают его способным чувствовать, и тогда человеческий мир будет переживать эволюцию.
«Отношение к ИИ во всем мире неоднозначное, — прокомментировал заместитель генерального директора по науке АО «СиСофт Девелопмент» Михаил Бочаров. – Звучат даже призывы запретить ИИ, но пока исследования продолжаются. Искусственный интеллект – усилитель естественного, глобальная проблема – качество данных, которыми снабжается искусственный интеллект».
ТИМ-менеджер NSR Specification компании «Нанософт» Максим Журавлев согласился, что проблема качества данных существует, и подсказал, что при использовании ПО от отечественных разработчиков надо пользоваться только теми данными, которые есть в базе этого ПО.
«Важна определенность, а пока царит неопределенность: лоскутная автоматизация, в компаниях свои ИИ-агенты и интерпретации. ИИ не ошибается, но ошибается человек, который ставит задачу», — резюмировал управляющий партнер по сегменту «Регионы» ГК ФСК» Алексей Алмазов.
Более 100 слушателей присоединились к этой конференции онлайн и оставались до конца. Зал МГСУ, где состоялось событие, также не опустел к концу встречи. По мнению организаторов, значит, тема интересна, и, возможно, аналогичное мероприятие снова состоится.
наверх
Поделиться
Поделиться
Скопировать ссылку
Скопировать ссылку 
Vk 
Telegram 
Viber 
WhatsApp 
Оформить подписку