Искусственный интеллект «зашел» на экспертизу
Москва. 4 декабря. Главгосэкспертиза — В 2023 году Главгосэкспертиза России разработала и планирует запустить в промышленную эксплуатацию модуль предиктивной аналитики. В настоящее время система проходит пилотные испытания, в 2024 году продолжится ее развитие. Это означает начало внедрения элементов искусственного интеллекта в процессы обработки и анализа огромного массива данных, накопленных в информационных системах ведомства с начала перехода к электронному документообороту. Чему и как обучают сегодня машинные алгоритмы и нейросети на экспертизе, и как они разделят полномочия с естественным интеллектом?
За последние годы отрасли экономики и социальной сферы России в полтора раза расширили использование решений в области искусственного интеллекта. Об этом говорил Владимир Путин на Международной конференции по искусственному интеллекту и машинному обучению. При этом Президент подчеркнул, что «искусственный интеллект не заменит медицинского работника или учителя, однако он может служить их верным, эффективным помощником: предоставить педагогу больше времени для воспитания детей, помогать врачу предотвращать, выявлять на ранней стадии болезни, использоваться для дистанционного мониторинга здоровья людей…».
От рутины – к творчеству
Уже сегодня искусственный интеллект фактически становится цифровым ассистентом или «умным помощником» эксперта, помогая автоматизировать многие процессы в государственной экспертизе. И его роль здесь может быть особенно ценной и весомой с учетом необходимости быстрой обработки и анализа больших объемов данных, накопленных ранее и вновь загружаемых в информационные системы. Именно об этом говорил глава Минстроя России Ирек Файзуллин, задав основной вектор цифровой дискуссии на IX Всероссийском совещании организаций государственной экспертизы.
«Мы уже на 100% перешли на машиночитаемый формат, на 100% оцифровали наши нормы. И эти нормы будут оцифровываться всеми органами власти для того, чтобы шел переход к искусственному интеллекту в области экспертизы по всем направлениям», – сказал Ирек Файзуллин. Министр также подчеркнул необходимость внедрения новых подходов к техническому регулированию и контролю качества в строительстве. И в этой связи как раз возрастает роль эксперта.
«Идет огромная работа по сокращению инвестиционного цикла. Очень много нормативки меняется. Ответственность экспертов стала совершенно другая. Перейдя к принципам добровольности в части техрегламентов, мы тем самым значительно усилили ответственность экспертов. Так же, как и главных инженеров и архитекторов проекта – ГИПов и ГАПов и других лиц, подписывающих разрешительные документы на ввод объекта», – сказал Министр.
Искусственный интеллект сегодня востребован в первую очередь там, где в большом количестве рутинных процедур заняты высокопрофессиональные специалисты с уникальными компетенциями. Именно таков человеческий капитал Главгосэкспертизы России. 726 экспертов аттестованы по 43 направлениям проведения государственной экспертизы. Более трети экспертов имеют аттестаты по двум и более направлениям экспертизы.
«Нужно переложить на машины все рутинные функции. Эксперту же останутся более сложные и творческие инжиниринговые задачи, больше времени и простора для применения его знаний и уникальных компетенций. В том числе для управления жизненным циклом и его стоимостью. С этим машина не справится. Поэтому естественному интеллекту, то есть человеку, в обозримой перспективе нет и не может быть альтернативы», – уверен начальник Главгосэксперитизы России Игорь Манылов.
«Дорожная карта» для нейросетей
Экспертиза как основной генератор больших данных в строительстве одной из первых в отрасли восприняла и взяла на вооружение идеи предиктивной, или «предсказательной» аналитики. Это автоматизированный метод изучения данных и прогнозирования на их основе различных факторов, позволяющих эффективно управлять объектами на протяжении всего жизненного цикла. Именно такая цель была заявлена при формировании поэтапной стратегии цифровизации Главгосэкспертизы: переход от бумаги к электронному документообороту – в 2015 году и к единому цифровому пространству – в период 2022-2024 годов. Выход на этот рубеж означает новый уровень интеграции информационных систем и новые подходы к анализу и обработки содержащихся в них данных. При этом главное условие для дальнейшей востребованности и быстрой оборачиваемости данных – их перевод в машиночитаемый вид. На текущий момент объемы загрузки сметной документации приближаются к 3 млн машиночитаемых файлов. Заключений экспертизы – около 190 тысяч, пояснительной записки – около 8 тысяч.
Основным вызовом стал накопленный массив неструктурированных данных, и обработать его без помощи искусственного интеллекта практически невозможно.
Сборник задач для «умного помощника» эксперта
«База типовых замечаний» (БТЗ) – первый пилот Главгосэкспертизы в части подготовки данных для ИИ. Начиная с января 2023 года в наполнении базы принимали участие более 600 специалистов, включая главных экспертов по всем направлениям деятельности.
Замеры в ходе пилотных испытаний БТЗ показали, что система оказалась очень востребованной, Если в первом квартале 2023 года использование данных из Базы типовых замечаний составляло 19,78%, то во втором квартале – 27,4%, в третьем – 36,9%. По предварительным итогам четвертого квартала доля использования типовых замечаний в экспертной деятельности приближается к 40 %.
Сегодня модуль искусственного интеллекта по проверке неструктурированной документации проходит апробацию с отдельной группой экспертов. Их знания и практические навыки используются в первую очередь для формирования когнитивной части модуля ИИ. В том числе эксперты задействованы в составлении и тестировании текстовых и графических катен – элементов структурной лингвистики, которые используются для интеллектуального поиска, распознавания текстов и других автоматизированных алгоритмов.
«Основная задача на этапе отбора и загрузки данных в нейросети - это найти оптимальный баланс между их избыточностью и достаточностью. При работе с катенами важно точно формулировать контекст задачи и четко обозначать машине цели и границы поиска. Это позволит не пропустить самое важное в проектной документации и вместе с тем отфильтровать все лишнее, чтобы снизить уровень так называемого «шума» при выдаче результата и в целом повысить его качество и достоверность для дальнейшей экспертной работы», – рассказал Андрей Тузлуков, главный специалист отдела информатизации, связи и инженерно-технических мероприятий антитеррористической защищенности Управления инженерного обеспечения Главгосэкспертизы России.
В ходе пилотных испытаний с помощью экспертов разработаны и структурированы под формат машинного обучения порядка 1500 видов замечаний, охватывающих все области экспертизы и разделы проектной документации. Кроме того, основу обучающих материалов для нейросетей составили 500 тысяч типовых замечаний, 130 тысяч заключений экспертизы. В их числе документы, которые ранее были выданы экспертами в текстовом формате (docx) и затем переведены в машиночитаемый формат.
В целом в библиотеки данных для машинного обучения (датасеты) было загружено более 12 миллионов текстовых фрагментов из заключений экспертизы и проектной документации.
На 2024 год запланированы мероприятия по переобучению нейросети на основе более «чистых» данных.
Работа над ошибками
На текущий момент приняты методические документы и ряд внутренних нормативных актов Главгосэкспертизы, регламентирующих работу с технологиями искусственного интеллекта. Таким образом, уже сегодня нейросети активно вовлекаются в рутинную часть работы по проверке и предиктивному анализу данных в системе экспертизы. В частности, на машинное обучение переложены задачи автоматизированного поиска несоответствий нормативным документам и других отклонений от требований к разделам проектной документации. Это позволит эксперту быстро находить места возможных ошибок, указанных машиной.
«С учетом того, что объем отдельных проектов, поступающих на экспертизу, может достигать 100 тыс. файлов, помощь искусственного интеллекта будет иметь огромное значение как для сокращения сроков проведения экспертизы, так и для повышения качества проектной документации», – считает первый заместитель Главгосэкспертизы России Вадим Андропов.
Кроме того, по словам Вадима Андропова, внедрение технологий искусственного интеллекта в экспертизе имеет большой мультипликативный потенциал для строительной отрасли в целом. Одновременно с разработкой алгоритмов машинного обучения проектная группа Главгосэкспертизы ведет работу по интеграции Базы типовых замечаний с образовательными программами Учебного центра Главгосэкспертизы.
