«Будущее сегодня»: Как предсказание превратить в прогноз — знают в Бауманке
Фото: МГТУ имени Н.Э. Баумана
Цель предиктивной аналитики — создание нового искусственного интеллекта, который сможет анализировать события и понимать их смысл.
— Приведем пример из сферы безопасности, — рассказывает Андрей Пролетарский, декан факультета «Информатика и системы управления», доктор технических наук, профессор. — Сейчас городская система видеонаблюдения фиксирует множество лиц, но мы должны эту информацию понимать и использовать себе на благо. Камеры просто видят и «запоминают» много детских лиц. А представим робота, который будет помогать обеспечивать безопасность в микрорайоне. Он знает всех жителей, всех детей, «помнит», где и в какое время должен быть каждый ребенок, живущий в микрорайоне — в детском саду, на секции, дома. Таким образом, если ребенок не оказывается в известное время в определенном месте — робот может быстро дать сигнал тревоги.
С помощью инструментов предиктивной аналитики можно будет распознавать функции неизвестных сегодняшнему искусственному интеллекту вещей. Например, мусор нужно распознать именно как мусор, а не забытые вещи. Снег на крышах — другой объект, требующих других действий. И так далее.
— Возможен будет более глубокий анализ здоровья человека, его биологии, — продолжает Алексей Попов, доцент кафедры «Компьютерные системы и сети» МГТУ им. Н.Э. Баумана. — Совместно с медиками мы исследуем протеомику клетки — изучаем, что происходит с белками на клеточном уровне. Со временем эти многообещающие исследования могут привести к появлению новых «персонифицированных» вакцин и, соответственно, профилактике заболеваний, считающихся сейчас неизлечимыми.
Также эти инструменты можно будет использовать в сфере финансовой безопасности. И в сфере управления.
— В таком сложнейшем организме, как высшее учебное заведение, фактор влияния конкретного управленческого решения на жизнь вуза значителен, — говоритисполняющий обязанности ректора МГТУ имени Н.Э. Баумана Михаил Гордин. — Ввод новых образовательных программ, трансформация существующих, новые дисциплины и прочее — все это решения, которые дают очень отложенный во времени результат. Сегодня необязательно на практике смотреть, к чему приведет тот или иной выбор. Риски велики. Можно поработать с моделями — и скорректировать решение.
В целом — с помощью предиктивной аналитики мы сможем не просто накапливать информацию, а понимать ее смысл. Но принимать все решения, конечно, все равно придется самому человеку.
