Когнитивное будущее планеты
Сочетание когнитивных компьютерных технологий и «интернета вещей» меняет мир к лучшему. Будущее будет когнитивным, не сомневается Джонатан Батти, который поделился своими футуристическими взглядами в ходе открытой лекции на технологическом форуме ЦИПР в Казани, адаптировав ее специально для BRICS Business Magazine.
В июне этого года глава IBM Джинни Рометти в ходе конференции Code в Калифорнии сделала смелое заявление о том, что когнитивные технологии не только трансформируют ее компанию, но и в ближайшие пять лет каждое решение на планете станет приниматься на основе полученных благодаря им инсайтов. Кто-то скажет, что такого рода возможности доступны лишь самым передовым странам развитого мира. Но по мере распространения мобильных устройств и облачных сервисов когнитивные технологии становятся доступными там, где встретить их раньше казалось невозможно. Безусловно, IBM не единственная корпорация, которая работает в этой области. Крупнейшие IT-компании жестко конкурируют в области разработки когнитивных технологий (или искусственного интеллекта, как многие из них это называют).
Тем не менее IBM может с уверенностью
назвать Watson первой на мировом рынке коммерческой платформой для
когнитивных вычислений. Широкой публике эта технология стала известна в
2011 году, когда она одержала верх над лучшими игроками в американской
интеллектуальной телеигре Jeopardy (российский аналог – «Своя игра». – Прим. ред.).
От игр Watson перешла к решению реальных проблем, в том числе в области
здравоохранения и финансов, где, как известно, генерируются огромные
объемы данных, а цена ошибки очень высока. С тех пор Watson перестала
быть просто предметом научных изысканий, но превратилась в
стратегический глобальный бизнес, опирающийся на ряд интерфейсов
прикладного программирования (API), в том числе связанных с машинным
обучением, обработкой естественного языка и подробнейшей
метеорологической информацией от The Weather Company, которую IBM
приобрела в этом году.
Но что такое когнитивные технологии и чем они отличаются от искусственного интеллекта? Когнитивные технологии – вычислительные системы нового поколения, которые обрабатывают и понимают данные примерно как человеческий мозг. От программируемых систем они отличаются способностью рассуждать, составлять гипотезы и учиться на тех данных, которые они обрабатывают. Вокруг искусственного интеллекта сложился образ полностью автономных систем, способных принять важные решения без какой-либо помощи. Это предмет фантастических историй о том, как роботы крадут у нас работу и захватывают мир. Мы в IBM видим будущее, которое строится на куда более глубоком взаимодействии человека с машинами. Будущее, где люди и машины трудятся вместе. Где простой, рутинной, опасной работой занимаются полуавтономные системы, тем самым позволяя людям сконцентрироваться на более сложных задачах, опираясь на помощь и информацию интеллектуальных систем при принятии решений.
Оцифрованный мир
Если когнитивные технологии – мозг этих новых систем, то «интернет вещей» – их глаза и уши. Суть «интернета вещей» сводится главным образом к оснащению физических систем и инфраструктуры миллиардами устройств и датчиков для сбора данных об окружающей обстановке в реальном времени. Связывая эти устройства друг с другом и с человеком с помощью облачных технологий, мы значительно повышаем уровень информированности и расширяем возможности в сфере удаленного наблюдения за «вещами» и управления ими. А для решения отдельных простых задач «вещи» даже могут контролировать себя сами.
По прогнозам IDC, к 2020 году в мире будет насчитываться 29 млрд встроенных связанных устройств и датчиков – в автомобилях, поездах, самолетах, зданиях, на дорогах и в носимых устройствах. Насколько стремительно сенсоры входят в наш мир, хорошо видно на примере развития технологии смартфонов. В 2005 году на рынок вышел Galaxy S, в котором было всего шесть встроенных датчиков. В 2014-м появился Galaxy S5, оснащенный уже 16 сенсорами. Сейчас же в самых технологичных смартфонах их более 20. Прибавьте к этому те миллиарды датчиков, которые уже установлены в зданиях и городах, встроены в технику и промышленное оборудование, и вы поймете, почему в ближайшие годы «интернет вещей» должен стать крупнейшим источником данных на планете.
Сейчас в интернете генерируется один эксабайт (1018 байт) данных в день, что эквивалентно объему примерно 250 млрд DVD. Размер цифровой вселенной в настоящее время характеризуют словом «йоттабайт», а то, что она будет представлять собой вместе с «интернетом вещей», – словом «бронтобайт» (1027 байт).
По сути, «интернет вещей» – это прежде всего проблематика данных. В настоящий момент около 90% генерируемых в нем данных не используются. В некоторых отраслях этот показатель может достигать 99% – просто потому, что объем данных велик и старые вычислительные системы не способны ни справиться, ни проанализировать его.
Решая эту информационную проблему, Watson помогает реализовать потенциал «интернета вещей». С помощью технологий обработки естественного языка и машинного обучения эта система делает точные и глубокие выводы по крупным неструктурированным массивам данных. Благодаря имеющимся в Watson технологиям машинного обучения когнитивные системы постоянно самоконфигурируются, корректируя при этом прогнозные модели, с тем чтобы они совершенствовались по мере использования.
Как свидетельствуют реальные примеры, этот новый мир, оцифрованный и умный, уже обретает форму.
"ЗЕЛЕНЫЕ ГОРИЗОНТЫ" ПЕКИНА
Сегодня почти все знают о проблеме загрязнения воздуха в Китае. Особенно остро она стоит в Пекине, расположенном в сердце крупного индустриального региона и в самом центре мировой сталелитейной промышленности. Здесь одни из самых высоких показателей концентрации опасных для здоровья мельчайших взвешенных частиц (диаметром 2,5 мкм и меньше). С ростом озабоченности населения по поводу этой угрозы власти китайской столицы стали принимать колоссальные меры для ее снижения. Так, на протяжении последнего десятилетия реализовывалась программа вывода промышленных предприятий за черту города, шел переход на более экологически чистое топливо и установка фильтров на действующее оборудование.
Эти меры уже принесли ощутимый эффект. С 1998 года концентрация основных загрязняющих веществ, а именно взвешенных частиц диаметром до 10 мкм, оксида серы и оксида азота, снизилась в Пекине на 38, 82 и 23% соответственно. Но в последние пять лет по мере завершения трансформации индустриальной базы столицы местные власти задумались о других, более адресных мерах в стремлении достичь будущих более высоких целей по борьбе с загрязнением атмосферы. Важным первым шагом в этой связи стала установка в городе специального оборудования для мониторинга экологической обстановки. Так что сейчас, наверное, ни один город мира не оснащен ими в той же мере, что столица Поднебесной. В буквальном смысле тысячи датчиков собирают здесь данные о загрязнении в реальном времени. Тысячи камер служат для получения информации о транспортных потоках. Прибавьте к этому терабайты данных, которые генерируют в социальных сетях недовольные состоянием воздуха горожане, и вы получите гигантскую базу данных о загрязнении воздуха в Пекине.
Главная проблема – это интегрировать и осмыслить все эти данные. Понять, как с их помощью улучшить экологическую обстановку, в которой находятся 11 млн пекинцев.
С этой целью пекинская научно-исследовательская команда IBM разработала систему под названием «Зеленые горизонты», которая объединяет и ассимилирует данные из всех упомянутых выше источников. Критически важно, что для перехода от простого мониторинга к прогнозированию в качестве вводной информации были добавлены еще и метеоданные. Движение атмосферного загрязнения происходит за счет погодных явлений, которые оказывают на него в городах самое большое влияние. С помощью технологий машинного обучения система «Зеленые горизонты» определяет, откуда идет и куда должно двигаться загрязнение. Она может точно спрогнозировать уровень выбросов на три дня вперед (с точностью до 1 км2 территории), а также составить прогноз состояния воздуха на ближайшие десять дней. Такая структура формирует базис системы поддержки принятия решений, связанных с состоянием воздуха, которая установлена в пекинском бюро охраны окружающей среды – одном из самых современных в мире.
При помощи этой системы городские власти могут не только предупреждать горожан о появлении угроз загрязнения, но и способствовать выработке наилучшего плана действий по их снижению. Воспользовавшись возможностями системы по моделированию сценариев, городские управляющие могут рассмотреть различные варианты, задавшись такими вопросами, как «что, если мы на два дня сократим объемы промышленного производства в северо-восточной части города?» или «что даст 50-процентное ограничение движения в городе?».
В 2008 году, чтобы очистить воздух к Олимпиаде, пекинским властям пришлось буквально остановить на месяц все промышленное производство в городе и его окрестностях. Уровень загрязнения значительно снизился, и небо во время Игр было голубым. Однако экономические издержки от этих мер оказались гигантскими. Сегодня же благодаря когнитивным технологиям и «интернету вещей» пекинские власти имеют возможность действовать куда более адресно.
НАЙРОБИ: УСТРАНЯЕМ ВЫБОИНЫ
Столица Кении Найроби – один из самых быстрорастущих городов мира. И, как и во всех быстрорастущих городах, там возникают трудности, связанные с тем, что развитие инфраструктуры не успевает за увеличением транспортных потоков.
Власти Найроби обратились в IBM с двумя проблемами: с одной стороны, требовалось оптимизировать застревавшую в пробках спецтехнику, с другой – понять, что вызывает заторы.
Но Найроби – не Пекин. У города нет денег на оснащение всей территории камерами и датчиками. Поэтому ученые из африканских исследовательских лабораторий IBM пошли оригинальным путем: взяли обычные смартфоны и прикрепили их на приборные панели городских мусоровозов. Помимо того, что с помощью GPS-навигации можно было определять местонахождение машин и отслеживать их перемещение, данные со встроенных в смартфоны акселерометров, гироскопов и магнитометров помогали ученым находить и отмечать на карте выбоины, искусственные неровности и другие вызывающие заторы препятствия на городских дорогах.
Колеся по Найроби, эти грузовики собирали не только мусор, но и данные о городе, которые с помощью когнитивных технологий затем анализировались и превращались в ценную информацию. С их помощью удалось составить живую карту, которая показывает городским властям, что в нем происходит, какой из участков дороги или инфраструктуры требует ремонта. И все это было реализовано за счет использования телефонов, датчиков и когнитивных технологий.
KONE: ПОДЪЕМ ИННОВАЦИЙ В "УМНЫХ ЗДАНИЯХ"
KONE, один из ведущих производителей лифтов, эскалаторов и «движущихся тротуаров», в буквальном смысле ежедневно перемещает миллиард человек в зданиях и городах по всему миру. Значительная часть техники KONE уже оснащена датчиками, собирающими огромный массив данных об оборудовании и ее компонентах. Платформа Watson помогает анализировать гигантские инфопотоки, поступающие с этих сенсоров. Это способствует выявлению и предвосхищению проблем, минимизации времени простоя и персонализации взаимодействия людей с техникой. Пользуясь этой системой, KONE может заранее предвидеть обозначенные технические проблемы и реагировать на них в реальном времени, а вместе с этим удаленно проводить проверки и посылать команды с помощью облачных технологий. Так что нет необходимости вызывать техников или придерживаться графика профилактических работ. Имея возможность получать данные о работе оборудования в режиме реального времени, KONE также планирует разработать новые решения для оптимизации потока людей в одних из самых оживленных городов и зданий.
