Что относится к цифровизации
Что такое цифровизация и какие сферы жизни она заденет
Цифровизация – это внедрение современных цифровых технологий в различные сферы жизни и производства.
В конце 90-х годов XX века в мире начали говорить о технологиях IoT и цифровой экономике, тогда как в России в это время только начали появляться первые мобильные телефоны. С тех пор прошло более 20 лет, и интернет вещей стал для нас привычным явлением: практически у каждого есть дома умные устройства, которых во всем мире насчитывается уже более 26 миллиардов единиц, а у нас только за последний год было куплено почти 20 миллионов SIM-карт для IoT-оборудования.
Цифровизация в глобальном плане представляет собой концепцию экономической деятельности, основанной на цифровых технологиях, внедряемых в разные сферы жизни и производства. И эта концепция широко внедряется во всех без исключения странах.
Технологии цифровизации успешно внедряются и в России на протяжении последних лет. Но если процесс запущен уже давно, то почему мы не видим его масштабов? Все просто: один из показателей успешной глобальной цифровизации – это открытая информация, которая меняет социальные, политические и бизнес-процессы и приводит к улучшению качества жизни.
Почему это не работает в России глобально? Есть один маленький нюанс: чтобы цифровизировать всю страну, нужно для начала ее всю электрифицировать. Многим людям, например, сложно объяснить, в чем преимущество умного холодильника, который сам проверит свежесть продуктов и при необходимости закажет новые. Особенно если эти люди все продукты хранят в погребе и жгут керосинку. Современные технологии им попросту не понятны.
Если мы не можем говорить о глобальной цифровизации страны, то почему используем выражение «настала эпоха перемен»? Перемены действительно идут. Умные бытовые приборы сами о себе заботятся, информация раскрывается, производственные процессы контролируются машинным зрением, роботы заменяют человека на вредной работе. Но все вот это работает, только если вы живете в крупных городах России, где хотя бы электричество и вышка сотовой связи есть. Эпоха перемен идет в пределах крупных городов и промышленных центров. А дальше, как обычно, все сложно.
Глобальная цифровизация – звучит внушительно. Расскажем простыми словами, что это такое и почему это хорошо для всех?
Для начала разделим нашу жизнь на составляющие. Мы все зависим от эффективности работы правительства, покупаем товары и услуги в интернете и оффлайн, общаемся и используем информацию. Цифровизация делает все эти процессы более простыми.
Где применяется цифровизация прямо сейчас:
Производственная цифровизация занимается сокращением монотонного физического труда для человека, организовывает и контролирует трудовые и производственные процессы и обеспечивает безопасность сотрудников компании. Допустим, простой рабочий идет на свое место к станку, но почему-то включается сирена, а самому сотруднику сообщают о нарушении техники безопасности. Это «умная» система видеоаналитики заметила, что работник вошел в цех без каски, подала сигнал и спасла человеку жизнь.
«Умные» системы при помощи машинного зрения выявляют бракованные детали, а система видеонаблюдения следит за соблюдением техники безопасности. Такие же системы применяются в непроизводственных компаниях и даже в маленьких офисах.
Государство внедряет цифровизацию во все свои вертикали. Система анализа данных давно уже эффективно используется в исполнительной власти. Яркий пример – розыск преступников с использованием онлайн камер на улицах или возможность отправить обращение в нужные инстанции по интернету. Одна из главных заслуг цифровизации государства – это снижение количества бумажной волокиты и бюрократии при оформлении документов. Справки и паспорта можно заказывать через приложение, там же хранить и обновлять все данные.
Единственна я опасность цифровизации – в снижении важности человека во многих процессах и вероятное исчезновение в будущем целых профессий, с которыми лучше будут справляться роботы.
Понятия цифровизации и автоматизации нередко путают. Некоторые уверены, что если в офисе стоят компьютеры с доступом в интернет, то предприятие уже в каком-то смысле можно назвать цифровым. Только и ПК и интернет – это всего лишь инструменты, позволяющие упростить и даже автоматизировать некоторые процессы, но они никак не ведут к цифровой трансформации.
Цифровизация направлена не столько на автоматизацию и совершенствование рабочих и производственных процессов (хотя это зачастую необходимо), сколько на изменение всей бизнес-модели. Автоматизация улучшает производство, однако при ней сохраняется способ ведения дел на предприятии, а при цифровой трансформации меняется сам продукт, трансформируются взаимоотношения между клиентом и поставщиками, позиционирование самой компании. Это комплексный подход к использованию цифровых ресурсов на предприятии.
Рассмотрим пару примеров автоматизации и цифровизации:
Что такое цифровая трансформация?
Цифровая трансформация – что именно она трансформирует?
Цифровая трансформация – это только про бизнес?
Цифровая трансформация касается любой сферы. Например, активная цифровизация происходит в здравоохранении. «Облачные» решения для хранения Big Data (результаты анализов, снимки), телемедицина, приборы удаленного мониторинга состояния пациентов и мобильные приложения по поиску врача меняют подход к лечению.
Цифровая трансформация происходит и в образовании. Сейчас почти в каждой современной школе висят интерактивные доски, у школьников есть электронные дневники, а учителя активно пользуются соцсетями, чтобы оставаться с учениками на связи и консультировать по домашней работе. Правда, цифровая трансформация образования не исчерпывается заменой тетради компьютером. Технологии позволяют применять методы, которые не могут быть реализованы при обычном контактном обучении. Например, ученики должны создавать аудио- и видео-контент, делать совместные проекты. То есть IT начинает выступать в качестве важного инструмента мышления.
Цифровая трансформация происходит также в сельском хозяйстве, строительстве, госуправлении и многих других сферах.
Зачем нужна цифровая трансформация, если дела компании идут хорошо?
С каждым днем спрос на цифровые технологии для бизнеса на рынке растет. Сейчас клиенты ожидают, что любое их желание — даже необычное — будет выполнено максимально быстро и точно. Именно прорывные технологии помогают решить эти задачи. Предприятия, которые не смогут адаптироваться к требованиям цифрового потребителя, скорее всего, обанкротятся и перестанут существовать. Их уничтожат новые высокотехнологичные компании, потому что потребители получат доступ к более продвинутым сервисам.
Часто компании тратят огромные средства на поддержание устаревших технологий, которые уже давно не приносят большой прибыли и не соответствуют требованиям цифрового рынка. Сохранять устаревшие технологии в рабочем состоянии — слишком дорого, модернизировать — еще дороже. К тому же для их обслуживания требуется не один человек. Намного легче потратиться на новейшие технологии и расширять пул клиентов, чем медленно разоряться, пытаясь поддерживать нерентабельный бизнес.
Обязательно строить цифровой бизнес с нуля?
Цифровой бизнес можно построить с нуля, а можно изменить уже существующий. Например, «Тинькофф» — пример цифрового бизнеса, построенного с нуля, а вот Сбербанк трансформировали, чтобы он смог конкурировать на рынке банковских услуг.
С одной стороны, запуск цифрового бизнеса с нуля требует наличия технологических компетенций и предполагает определенную долю риска: готовых решений зачастую нет, и сложно делать прогнозы. С другой — цифровая трансформация существующего предприятия иногда требует полного уничтожения имеющейся бизнес-модели. Так что предприниматель должен сам оценить масштаб потенциальных рисков.
Какими компетенциями должен обладать менеджер?
Набор навыков и умений менеджера по инновациям или менеджера по управлению изменениями должен включать в себя как hard skills, так и soft skills. Создание новых бизнес-моделей, умение работать с новейшими технологиями (искусственный интеллект, робототехника, AR и VR, блокчейн, интернет вещей), анализ данных, владение продвинутыми методами управления проектами (6 Sigma, DevOps, Scrum, Kanban, Lean, PRINCE2) относятся к «твердым» навыкам, то есть профессиональным компетенциям, которые легко проверить, например, с помощью тестирования.
Soft skills нужны для эффективного взаимодействия с командой, партнерами и клиентами. Часто их называют личными качествами. Это коммуникационные навыки, эмоциональный интеллект, дизайн-мышление (то есть ориентация на пользователя при разработке товара), адаптивность.
Как обычно проводят цифровизацию бизнес-процессов?
Цифровая трансформация должна начинаться с верхнего уровня: за разработку цифровой стратегии отвечает не только директор по технологиям, но и руководитель компании. Если же у руководителя нет навыков работы с цифровыми технологиями, необходимо нанять нового — и желательно из более «цифровизованной» отрасли. В команде должно быть не менее пяти технических экспертов высокого уровня, а еще experience-дизайнер — специалист по дизайну клиентского опыта.
Только после того, как команда сформирована, можно думать о разработке продукта. Обеспечен ли бизнес необходимой инфраструктурой — то есть набором технологий, которые помогут в дальнейшем в его развитии? Чтобы ответ был утвердительным, бизнесу нужны профессионалы в области безопасности, облачных технологий, промышленных коммуникаций и аналитики.
А дальше нужно повышать уровень технологического IQ остальных сотрудников, адаптировать их к нововведениям, новому стилю управления и работы, вовлекать их в процесс перехода на новый этап развития.
Почему цифровая трансформация может провалиться?
Как узнать больше о цифровой трансформации?
Много материалов, посвященных цифровой трансформации публикует РБК.Pro. Например, статья EY о том, как цифровизация может раскрыть потенциал сотрудников, или исследование Bain & Company о лидерах цифровой трансформации.
Также рекомендуем прочитать следующие книги:
«Как работает Google», Эрик Шмидт
«Разумный инвестор», Бенджамин Грэм
«Scrum. Революционный метод управления проектами», Джефф Сазерленд
«Руководство по DevOps», Джин Ким, Патрик Дебуа,
«Эпоха Agile. Как умные компании меняются и достигают результатов», Стивен Деннинг
Быть готовым: какие сферы затронет цифровизация
Раньше передовые цифровые технологии прежде всего уходили в военную промышленность, но сейчас они помогают обрабатывать информацию и моделировать опыт в обычной жизни.
Чтобы понять, как развивается цифровизация, мы посмотрели, кто занимается этим в России и как наши примеры соответствуют мировым трендам.
Сначала мы расскажем о самом понятии цифровизации, а потом увидим, как она работает в экономике, бизнесе, медицине, культуре и других сферах.
Что такое цифровизация
Цифровизация – это внедрение цифровых технологий в разные сферы жизни для повышения её качества и развития экономики. Она помогает выполнять рутинные задачи и принимать решения без участия человека.
Примеры цифровизации: умные дома, роботы на заводах, беспилотные автомобили.
Суть цифровизации в автоматизации процессов – переходе информации в более доступную цифровую среду, где её проще проанализировать, а потом получить точное решение автономно.
Задача цифровизации – сделать процесс «гибким». То есть с помощью анализа данных точно знать, что хочет получить рынок в конкретный момент, и подстроить под это производство или бизнес.
Виды цифровизации
Но не стоит путать «цифровизацию» с «информатизацией» – технологиями, которые помогают нам быстрее обмениваться информацией: мобильная связь, мессенджеры, электронная почта.
Цифровизация экономики
Задачи проекта:
Цели проекта к 2024 году:
Экономистам цифровые технологии откроют те же преимущества, что и специалистам других отраслей. Они снизят расходы, автоматизируют работу и помогут прогнозировать экономические события через ИИ.
Цифровизация производства
В России над цифровизацией промышленности работают эти проекты:
Цифровизация энергетики
Энергетика – одна из самых развитых отраслей России в вопросах цифровизации. В крупнейших компаниях моделируют добычу полезных ископаемых на основе Big Data и автоматизируют центры управления.
У «Татнефти», «Лукойла», «Газпром-Нефти» и «Роснефти» есть проекты «Умная скважина». Это система добычи нефти с датчиками, которые помогают скважине самой подстраиваться под изменяющиеся условия, вести оперативный контроль и снижать расходы на добычу.
Цифровизация сельского хозяйства
Сельскохозяйственная сфера нуждается в IT-системах, которые помогают:
Российские примеры: беспилотный трактор «Роскосмоса», беспилотный комбайн Cognitive Technologies, система уничтожения сорняков дронами, спутниковая геодезическая система для сельхозтехники от «Ростеха».
Цифровизация образования
Цифровизация здравоохранения
Зарубежные примеры цифровой медицины – это IBM Watson и Wolters Kluwer. Первая платформа помогает врачам принимать более точные решения благодаря искусственному интеллекту. Вторая – база лекарств с информацией об их сочетаемости, противопоказаниях.
В России примеров меньше. Медико-хирургический центр им. Пирогова использует комплексную медицинскую информационную систему, а также единую платформу для всех административно-хозяйственных подразделений. К 2024 году заработает система обеспечения льготными лекарствами. Уже работает ЕГИСЗ – единая информационная система с унифицированными электронными медкартами.
Цифровизация бизнеса
Высокая конкуренция в бизнесе делает его одной из наиболее продвинутых по «цифре» сфер. Здесь цифровизируется не столько производство или сбыт, сколько менеджмент. Технологии отслеживают спрос и удовлетворённость клиентов, анализируют и прогнозируют бизнес-показатели, подсказывают, какие изменения нужны корпоративной культуре.
В основном, цифровизация в бизнесе это чат-боты или CRM – системы взаимоотношениями с клиентами и планирования ресурсов. Их разрабатывают IT-компании вроде 1С и Битрикс24.
Цифровизация финансов
Финансовая цифровизация – это безналичные расчёты и блокчейн. Причём блокчейн нужен не только в виде криптовалют, но и в виде защиты денежных операций. Вместе с этим цифровизируется мобильный банкинг, онлайн-шоппинг, удалённая оплата.
Цифровизация труда
Рынок труда уязвим перед цифровыми технологиями, потому что автоматизация вытесняет человека из некоторых профессий.
Цифровизация персонала уберёт потребность в кассирах, машинистах, фасовщиках, почтальонах, вахтёрах. Часть специалистов останется на этих должностях, но работать придётся в новом формате – управлять и настраивать, а не выполнять действия напрямую.
Цифровизация городского хозяйства
В России есть государственная информационная система «Безопасный город». Это комплекс устройств по наблюдению и прогнозированию событий в городе, связанных с транспортом, экологией, преступностью. Здесь данные собираются видеокамерами, а потом обрабатываются искусственным интеллектом.
Система работает совместно с пожарной службой, скорой, полицией, антитеррором, службой газа и системой экстренного реагирования при авариях «ЭРА-ГЛОНАСС».
«Безопасный город» уже тестируется в Москве, Санкт-Петербурге, Астраханской области, Таганроге, Татарстане, Новороссийске, Сочи.
Цифровизация в строительстве
В западных странах цифровизация для строительной сферы развивается по концепции BIM – Building Information Modelling (информационное моделирование зданий). Она автоматизирует все процедуры на стройке и позволяет проектировать не только в 3D, но и в 5-7D. Ещё система учитывает время, деньги и трудовые ресурсы. В России разработка такой технологии запланирована на 2024 год.
Цифровизация транспорта
Пока лучшие примеры здесь – это приложения с картами движения общественного транспорта, которые есть в смартфоне у каждого. Самые впечатляющие – беспилотные поезда метро, электрички и такси.
Но влияние цифровизации на отрасль шире. Технологии делают эффективнее парковки, помогают управлять пробками на основе больших данных, следят за соблюдением ПДД, упрощают контроль за крупногабаритными перевозками.
Предполагается, что регионы будут получать данные из городов, а страна из регионов. Это значит, что все варианты развития транспорта можно рассчитать в одном цифровом поле и понять, в каком городе нужна новая инфраструктура, а в каком её, наоборот, не нужно строить.
Цифровизация безопасности
На персональном уровне цифровая безопасность реализуется через «умные дома», которые защищают от пожаров, затоплений, проникновений грабителей.
На общественном уровне основное направление – системы мониторинга порядка (установки камер видеонаблюдения и распознавания лиц). В России над этим работает проект NTECH LAB – их система успешно протестирована на Чемпионате мира по футболу 2018.
Цифровизация культуры
Технологии важны для культуры, досуга и туризма, потому что делают их доступнее. Участники отрасли сами идут им навстречу, поэтому примеров много. Вот наиболее заметные из них:
Цифровизация науки
Вопрос цифровизации науки парадоксален, потому что наука сама источник цифровых технологий. Кроме того, эта отрасль тесно связана с образованием.
Научной систематизации и обмену информацией помогают сервисы ResearchGate и Academia. В России похожее делает «КиберЛенинка», но уступает по масштабам.
Совет по цифровому развитию и IT планирует запуск «Единой цифровой платформы науки». Это будет маркетплейс с большим набором сервисов. Он поможет проводить исследования удалённо и в условиях, когда технической базы в конкретной лаборатории не хватает.
Цифровизация в политике
Как исследовательский инструмент цифровые технологии помогают анализировать и моделировать общественное мнение. А как инструмент воздействия – создавать рекламу и эффективно продвигать её на целевую аудиторию. Возможность моментально получать обратную связь подскажет, что необходимо людям, какие проблемы их волнуют.
Технологии нужны и для выборов, где, кроме подсчёта голосов, можно гарантировать безопасность системы, достоверность результатов, точность идентификации избирателей.
Азбука цифровизации: от нейрона до умного города
Чем цифровизация отличается от цифровой трансформации? Правда ли, что 5G продлевает жизнь? Что такое «сильный ИИ»? Разбираемся вместе.
Обложка: Meery Mary для Skillbox
Такие слова, как «искусственный интеллект», «нейросеть» и «цифровизация», мы слышим каждый день. С помощью всего этого работают и госучреждения, и хайповые приложения для обработки фотографий, и домашняя техника. Тем не менее объяснить устройство нейросети смогут не все, а цифровизацию, к которой так стремится бизнес, в каждой сфере понимают по-своему.
В этом гайде мы разберём самые важные понятия и процессы, связанные с диджитализацией. Расскажем, откуда взялись расхожие заблуждения (например, о том, что 5G вызывает рак). Спросим разработчиков, как научить нейросеть творить. Узнаем, когда люди начнут жить в умных городах и чем опасно быстрое развитие ИИ.
Обозреватель Skillbox Media, в прошлом продюсер РБК. Пишет про идеи, технологии и истории. И про то, как на всем этом можно заработать
Что такое искусственный интеллект?
Единственного канонического определения искусственного интеллекта не существует. Обычно под ИИ подразумевают систему, способную «мыслить» или действовать как человек и постепенно учиться новому, используя собранную информацию.
Последнее необязательно. Иван Ямщиков, исследователь искусственного интеллекта, доцент ВШЭ, а в прошлом ИИ-евангелист ABBYY, считает, что «искусственный интеллект — расплывчатое понятие; иногда под ним понимается просто экспертная система, которая отвечает по развесистому набору правил в духе „если А, то Б“. Чтобы такую систему улучшить, программист должен руками прописать новое правило».
Самые распространённые ИИ-технологии — это чат-боты, системы персонализированных рекомендаций в онлайн-магазинах и кинотеатрах и голосовые помощники вроде Siri или Алисы. Намного более сложные алгоритмы уже руководят строительством и разрабатывают новые лекарства.
И всё же искусственный интеллект пока не достиг уровня человеческого разума. Создать систему, которая справится со всем, что по силам человеку, то есть «сильный ИИ», — мечта многих разработчиков. По оценке технического директора Google Рэймонда Курцвейла, это произойдёт не ранее 2029 года.
ИИ может учиться новому. Это и есть машинное обучение?
Да, машинное обучение — это обучение ИИ. Чтобы создателю системы не приходилось постоянно дополнять её вручную, ИИ тренируют выполнять определённые действия, используя в качестве обучающих материалов массив данных. Например, показывают тысячи изображений котов и собак и учат отличать этих животных друг от друга. Если система назовёт собаку котом, программист поправит её и в следующий раз вероятность ошибки будет ниже.
В машинном обучении выделяют более сложный уровень глубокого обучения. Например, компания TwoSense.AI, которая специализируется на цифровой безопасности, с помощью глубокого обучения борется с мошенничеством. Алгоритмы составляют уникальный профиль для каждого пользователя, анализируя несколько параметров, включая длину его шага и геолокацию устройства. В глубоком обучении почти всегда участвуют нейросети.
Расскажите подробнее про нейросети. Это ведь они обрабатывают фото в приложениях? При чём тут обучение ИИ?
Грубо говоря, нейронная сеть — это модель человеческого мозга. В биологии нейронами называют клетки мозга, которые принимают, обрабатывают и передают электрические сигналы. В цифровой сети нейрон — это математическая функция, вписанная в код.
Сеть состоит из нескольких слоёв нейронов, каждый из которых выполняет свою задачу. Например, первый слой принимает информацию, второй обрабатывает её, а на третий выводится результат вычислений. Каждому соединению нейронов — ребру нейросети — разработчики присваивают определённый вес. Если сеть ошибается, то вес корректируют. Это повторяется много раз до тех пор, пока система не перестанет делать ошибки.
Оказалось, что такой подход позволяет не только решать утилитарные задачи, но и творить. В 2016 году российское приложение Prisma, которое превращает фотографии в картины с помощью нейросети, попало в топ App Store. За прошедшие с этого момента пять лет нейросети научили писать собственные картины и музыку. А в 2017 году вышел рассказ «Гарри Поттер и портрет того, что выглядит, словно большая куча пепла», созданный нейросетью, в которую загрузили всю поттериану.
Творческий процесс с использованием нейросети состоит из нескольких этапов. Прежде всего нужно выбрать архитектуру. Она зависит от задачи. Чтобы писать рассказы, нужна одна архитектура сети, а чтобы обрабатывать фото — другая. Например, тексты пишут нейросети, которые называют языковыми моделями. Они «читают» много текста, собирают статистику о нём и «учатся» понимать, как организованы слова: что за чем чаще всего идёт.
При этом нейросеть, которая «обучалась» на книгах Роулинг, не напишет ничего принципиально нового.
«Текст получится похожим на книги о Гарри Поттере, чем-то средним между всеми этими книгами. Чтобы он был другим, нужно дать нейросети „почитать“ других авторов. Например, Пелевина. Тогда на выходе получится что-то среднее между Роулинг и Пелевиным.
И это относится ко всем подобным моделям. Нейросети, которые пишут тексты, картины или обрабатывают фото, ничего принципиально нового в искусстве не изобретут», — рассказала Skillbox Media преподаватель Deep Learning School МФТИ Татьяна Гайнцева.
А как это всё связано с цифровизацией?
В широком смысле цифровизацией принято называть внедрение digital-решений, в частности нейросетей. Весь процесс обычно проходит в несколько этапов. Разберём их на примере бизнеса.
На первом этапе данные с физических носителей просто переводят в цифровой формат. Это стадия оцифровки. Завершив её, можно приступать собственно к цифровизации. На этом этапе оцифрованные данные используют для упрощения и оптимизации процессов. Но цифровизация не финальный этап. За ней следует цифровая трансформация. Это глубокое преобразование бизнеса с опорой на digital-решения. Цифровая трансформация открывает перед компанией новые возможности (например, выйти в новые ниши или повысить выручку за счёт новой стратегии), но не гарантирует успех. Это лишь возможности.
В 2020 году процесс цифровой трансформации резко набрал скорость из-за пандемии. По данным Dell, 85% компаний в России и 80% компаний в мире ускорили внедрение программ цифровой трансформации.
Это всё о бизнесе. А как выглядит цифровизация в обычной жизни?
Сейчас digital-решения внедряют во всех сферах. ИИ помогает в выборе фильма на вечер и подбирает партнёров в Tinder. Дополненную реальность (AR) используют в играх (вспомним хотя бы Pokemon Go), а с помощью виртуальной реальности (VR) можно провести тест-драйв перед покупкой автомобиля.
Кейс Volvo
Для продвижения люксовой модели XC90 компания Volvo создала ролик с тест-драйвом, который можно посмотреть в очках Google Cardboard. Видео набрало четыре миллиона просмотров, а первую партию Volvo XC90 раскупили за два дня.
Доцент «Сколтеха» Дмитрий Лаконцев называет одним из основных драйверов цифровизации интернет вещей (IoT). На бытовом уровне это явление особенно заметно: «умные» устройства с доступом к интернету «общаются» между собой. Чайник можно включить со смартфона, а холодильник также через телефон подсказывает владельцу, какие продукты купить. Это и есть интернет вещей. Правда, чайниками его возможности не ограничиваются. Промышленный интернет вещей (IIoT) автоматизирует производство с помощью «умного» оборудования.
Если технологии уже есть, то почему ещё не всё цифровизировали?
Есть несколько факторов, которые этому мешают. Одних технологий недостаточно.
«Для того чтобы запустить процесс с нужной скоростью, нужны квалифицированные кадры. Пока таких специалистов не хватает», — объясняет заведующий Международной лабораторией цифровой трансформации в государственном управлении при НИУ ВШЭ Евгений Стырин.
По мнению продакт-менеджера Intel по глубокому обучению Ольги Перепёлкиной, для цифровизации нужно больше качественных, правильно размеченных данных, а их подготовка — например, соотнесение с определёнными классами — дорогой и трудоёмкий процесс. Также внедрение ИИ сдерживается недоверием людей к этой технологии и боязнью того, что искусственный интеллект заменит живых специалистов:
«Например, в медицине бывают случаи, когда персонал сопротивляется внедрению таких систем из страха, что часть функций будет отдана на откуп машинам, а специалисты потеряют свою ценность», — пояснила Ольга Skillbox Media.
Ещё одно существенное препятствие — недостаточное распространение 5G-сетей. По оценкам Ericsson, только к 2026 году на них будет приходиться больше половины мирового трафика.
5G? А они безопасны?
5G — это мобильные сети пятого поколения. Буква G в названии означает generation. Первое поколение появилось ещё в 1980-х годах, а в 2010-х стал популярен стандарт 4G. Сейчас идёт развёртывание 5G-сетей. Сигнал 5G передаётся на более высоких частотах, чем 4G-сигнал.
Миф о том, что сети 5G провоцируют развитие рака, появился в 2019 году, когда журнал Scientific American опубликовал статью под названием «У нас нет никаких причин считать 5G безопасными». Её автор опирался на результаты эксперимента 2018 года: крысы, которых подвергали воздействию высокочастотных электромагнитных полей, чаще других болели раком. Эти выводы оказались ошибочными. Выяснилось даже, что самцы крыс, которые подвергались воздействию, жили дольше своих сородичей.
Scientific American выпустил опровержение через полторы недели после первой публикации, но волну паники было не остановить. Противники сетей нового поколения до сих пор жгут вышки 5G и всё, что за них принимают.
Чем 5G лучше 4G?
Новое поколение намного быстрее предшественников. Скорость 5G-интернета — 10–25 Гбит/с, а задержка в передаче сигнала — всего 1–2 мс. Для сравнения: в 4G скорость 1 Гбит/с считалась прорывом.
Это открывает новые возможности. Например, для передачи изображений высокого качества. C 5G виртуальная реальность станет доступной, а телемедицина — более продвинутой. То есть хирург сможет руководить операцией удалённо. 5G ускорит развитие беспилотного транспорта, а идея умного города сможет реализоваться в полной мере.
Умный город — это когда везде камеры?
Не совсем. Сразу оговоримся: единого определения умного города нет. Это словосочетание превратилось в бренд, под которым запускают разные проекты — от экологических до связанных с безопасностью и здравоохранением. Несмотря на разницу в подходах, большинство концепций «умных городов» предполагают такие характеристики, как:
Сейчас главная трудность в том, чтобы совместить и скоординировать все эти направления.
«Городское управление представляет собой не монолитную систему „умный город“, а своеобразный оркестр из множества информационных сервисов, которые работают в единой связке. Одни сервисы муниципалитеты могут создавать сами, другие они заказывают профильным поставщикам. Оптимальная IT-среда для такого оркестра — открытые гибридные облачные платформы, позволяющие быстро интегрировать новые сервисы, в том числе основанные на искусственном интеллекте», — рассказал Skillbox Media Олег Бяхов, директор по государственным программам и развитию бизнеса IBM в России и СНГ.
Чтобы смоделировать все процессы, которые происходят в городе, и оптимизировать их, строят цифровые двойники. Среди самых ярких проектов — двойники Сингапура, Бостона и нового индийского города Амаравати.
Что такое цифровой двойник?
Это виртуальная модель объекта или процесса. Городу цифровой двойник нужен для того, чтобы эффективнее управлять инфраструктурой (например, «умными» светофорами, системами ЖКХ и общественным транспортом), следить за тем, как климатические изменения влияют на жителей и здания, моделировать разные варианты развития территорий и выбирать оптимальные.
А цифровой двойник завода помогает спрогнозировать разные сценарии и предсказать, когда нужно будет ремонтировать оборудование, а когда — менять. Ещё он может подсчитать, сколько именно сырья и в какой момент нужно иметь на складе. Если вы разрабатываете сложное промышленное оборудование, то с помощью цифрового двойника его можно виртуально протестировать в разных условиях. При этом не придётся тратиться на физический прототип.
Цифровые двойники — важная составляющая Индустрии 4.0. Этим термином принято обозначать технологии эпохи четвёртой промышленной революции. Третья пришлась на начало XXI века — она характеризовалась внедрением компьютеров и сокращением использования полезных ископаемых.
В Индустрии 4.0 материальные объекты соединяются с виртуальными и образуют единую цифровую экосистему. «Умное» предприятие, на котором многими процессами управляет ИИ, и есть такая система.
Но ведь ИИ часто ошибается. Как же можно поручать ему ответственные задачи?
Татьяна Гайнцева (Deep Learning School МФТИ) считает, что опасения обоснованны: «Да, действительно, нейросети очень быстро развились, и законы не поспели за этим процессом. По сути, сейчас он никак не регулируется. Две главные проблемы — необъективность нейросетей и невозможность интерпретировать принятые ими решения.
Предвзятость связана с тем, что сеть обучается на данных. Нейросеть лучше „понимает“ то, что она видела чаще всего, а сделать выборку данных сбалансированной по всем параметрам невозможно. Допустим, в ней будет поровну мужчин и женщин всех рас, но тех, кто носит очки, окажется меньше, чем тех, кто их не носит. Людей с короткими волосами может быть больше, чем длинноволосых, и так далее. Всё это делает нейросеть предвзятой.
Вторая проблема: мы никогда не сможем сказать, почему сеть выбрала то или иное. Представим, что нейросеть выносит приговор в суде, — невозможно будет узнать, на каких выводах он основан.
„Вылечить“ это мы пока никак не можем. Поэтому я считаю, что сейчас нет другого выхода, кроме как внести в законы ограничения для нейросетей. Важно реагировать быстро: проблемы будут постоянно обнаруживаться то в одной сфере, то в другой».
Вопрос о том, что можно и нельзя поручать ИИ, — один из главных в цифровой этике. Эта область этики сейчас только формируется. К ней относятся нормы обращения с информацией (в том числе с персональными данными) и технологиями, а также правила онлайн-коммуникации.
Чтобы «присматривать» за ИИ, крупные корпорации, например Google или IBM, нанимают собственных специалистов по цифровой этике или создают для этого группы из нескольких экспертов:
«В IBM есть AI Ethic Boards, то есть комитеты по этике ИИ, которые ещё на этапе дизайна рассматривают проекты с применением искусственного интеллекта. В такие комитеты входят специалисты по данным, дизайнеры систем, юристы и бизнес-консультанты», — говорит Олег Бяхов (IBM).