Содержание
выпускники передовой инженерной школы Казанского университета создадут автомобили нового поколения
Глава Минобрнауки России Валерий Фальков и Президент Республики Татарстан Рустам Минниханов ознакомились с разработками ПАО «КАМАЗ». Предприятие стало стратегическим партнером Передовой инженерной школы «Кибер Авто Тех» Казанского федерального университета.
На производстве в Набережных Челнах Валерию Фалькову и Рустаму Минниханову продемонстрировали сборочный конвейер, функционирование системы управления производством, позволяющей контролировать процесс сборки в реальном времени, электробусы и беспилотные карьерные самосвалы. Также был представлен грузовик последнего поколения «К5». По словам разработчиков, это «предбеспилотная» модель — в ней используются системы адаптивной помощи водителям, включающие, среди прочих, и беспилотные системы.
«Задача министерства, университетов и научных институтов — «подставить плечо» и обеспечить такой уровень кооперации, чтобы одна из ведущих автомобилестроительных корпораций дальше так же динамично двигалась, чтобы внедрялись самые передовые идеи и наработки, которые, безусловно, есть.
Для этого, в том числе, создаются передовые инженерной школы», — подчеркнул глава Минобрнауки России.
По словам Валерия Фалькова, создание Передовой инженерной школы «Кибер Авто Тех» имеет большое значение как для Казанского федерального университета (КФУ), так как среди целей программы — внедрение новых моделей инженерного образования, так и в не меньшей степени для «КАМАЗа», поскольку она решает технологические задачи для предприятия.
Также в рамках визита в Набережные Челны Валерий Фальков и Рустам Минниханов посетили институт Казанского (Приволжского) федерального университета. Они ознакомились с возможностями действующего Инжинирингового центра института. В частности, посетили научно-исследовательские лаборатории, организованные в том числе с индустриальными компаниями-партнерами: «КАМАЗ», «Форд Соллерс», «Хайер» и пр. Гостям сообщили, что ежегодно в стенах института сотрудники ПАО «КАМАЗ» проходят повышение квалификации и переподготовку по 30 различным программам.
В «Кибер Авто Тех» намерены создать «интеллектуальный» автомобиль, автомобиль с низким/нулевым углеродным следом, технологию интеллектуального производства. Уже в 2025 году в планах КФУ — совместно с индустриальными партнерами и научными организациями отработать и запустить в серию технологию производства электрических грузовых автомобилей с отечественными аккумуляторами; к 2026 году — наладить выпуск беспилотных грузовиков и продемонстрировать первые промышленные решения по водородным топливным элементам. К 2030 году школа предложит эффективную оригинальную отечественную технологию изготовления и эксплуатации водородных двигателей и батарей.
Для этого КФУ разрабатывает собственную модель инженерного образования, учитывающую пожелания работодателей и возможности вуза. В рамках реализации проекта передовой инженерной школы в течение трех лет на базе института планируется открыть четыре новые образовательные программы бакалавриата, пять программ магистратуры и одну программу специалитета для опережающей подготовки инженерных кадров, по которым для «КАМАЗа» будет подготовлено 132 инженера.
Помимо этого, предусмотрены девять новых программ повышения квалификации и четыре программы профессиональной переподготовки по актуальным научно-технологическим направлениям и «сквозным» цифровым технологиям, по которым пройдут обучение 360 инженеров «КАМАЗа».
У вуза имеется серьезный инновационный задел и значительный опыт в реализации образовательных программ по направлениям деятельности школы «Кибер Авто Тех». В первую очередь это фундаментальная подготовка по естественнонаучным, математическим и техническим дисциплинам, которые сформированы с учетом новых требований, а также связь с прорывными научно-исследовательскими лабораториями, деятельность которых осуществляется в рамках реализации программы развития «Приоритет 2030».
Напомним, «Передовые инженерные школы» — это федеральный проект, созданный на основе одной из 42 стратегических инициатив, утвержденных Председателем Правительства Михаилом Мишустиным. В конце июня завершился конкурсный отбор.
Победителями стали 30 вузов из 15 регионов. 1 сентября в них по новым образовательным программам начнут обучение 200 будущих инженеров нового формата.
Топ 10 технологий автомобилей будущего
Что будет стоять на машинах в будущем и чего на них нет в настоящем
После того как компания «Ниссан» показала свой концепт Resonance, она пообещала, что пассажиры задних сидней получат для себя возможность управлять музыкой и мультимедиа. Концепткар стал первым предварительным анонсом нового автомобиля Murano (надежда на ее реализацию была высокой), а ее технология на самом деле уже добралась до серийного автомобиля.
Будущее автомобильных гаджетов
Несмотря на чрезмерно авангардный вид и заоблачные для многих технологии и идеи представленные в концепткарах, они время от времени всеже попадают на реальные автомобили.
Добавьте еще в этот список и те технологии, которые сейчас нам кажутся просто невероятными, хотя в ближайшем будущем вполне могут оказаться в качестве доп.
оборудования на многих автомобилях настоящего, и вполне возможно, что и на вашей машине тоже.
1.«Общающиеся» между собой автомобили
Поскольку все большее число автомобилей получают свое собственное интернет- соединение, то в будущем они смогут «общаться» с другими участниками дорожного трафика для выяснения для себя важной насущной информации. А именно,будет ли на том или ином участке дороги гололед? Или, идет ли на трассе снег? Произошла ли на определенном участке дороги авария или какая-нибудь поломка? Все это автомобиль, посредством своего бортового компьютера, будет анализировать и собирать у себя воедино самую важную ему информацию. Ничто из происходящего на дороге не сможет ускользнуть от всевидящего ока электроники.
Данная Car-to-Car Communication (технология Коммуникации между автомобилями) поможет предотвратить аварии и позволит тем самым автотранспортным средствам предупреждать друг друга о таких произошедших несчастных случаях, прежде чем последствия этих ЧП появятся в зоне видимости водителя.
Также, такую технологию сегодня разрабатывают многие ведущие мировые автопроизводители, в их число входит и компания «Audi», которая тоже разрабатывает данную технологию для создания в дальнейшем своей новой автономной модели автомобиля.
2.3D-жесты
Основываясь на том самом, что было показано на автосалоне 2015 Consumer Electronic Show в Ла-Вегасе, система технологий 3D-жестов станет одной из частей взаимодействия водителей с автомобилем в будущем.
Вместо тачскрина, джойстиков и кнопок водители будущего получат для себя возможности контролировать многие части своей машины просто одними взмахами рук. Это означает, что вы, к примеру, сможете закрывать и открыть окна просто размахивая руками вверх, вниз, а именно в том направлении, куда вы именно хотите их (эти стекла) направить. Или к примеру, сможете на входящий звонок телефона указать просто жестом в сторону экрана информационно-развлекательной системы. Ну или уменьшить или увеличить обдув стекол, изменить температуру в машине, и так далее и тому подобное.
Жестикулировать в будущем за рулем автомобиля водителям придется повидимому много и часто.
Звучит как-то немного странно, хотя посмотрим, как это все в будущем будет реализовываться, потому что такая автомобильная технология сделает из всех водителей на Земле по-просту каких-то итальянцев, которые очень темпераментно жестикулируют во время разговора друг с другом. Но вот такое общение с автомобилем по-видимому в будущем станет доступным для всех безъисключения водителей.
3.Интеграция со Smartwatch
Активно интегрироваться со смартфонами автомобили начали уже несколько лет назад. Но существуют и другие пригодные для этого технологии, такие например, как Smartwatch, которые тоже начинают привлекать внимание многих разработчиков. К примеру, компания «Hyundai» с приложением Android Wear позволяет его использовать для ряда определенных функций, включая сюда дистанционный запуск/остановку двигателя, блокировку/разблокировку дверей, включение/выключение фар и звукового сигнала.
Помимо этого, данное приложение поможет найти ваш автомобиль, вызвать техпомощь на дороге или связаться с персональным ассистентом «Hyundai». И все это будет доступно через обычные голосовые команды заложенные и выполненные на Smartwatch (умных часах).
4.Автоматизированная парковка
Некоторые автотранспортные средства уже сейчас в своей значительной степени могут сами находить для себя места на парковке и далее самостоятельно делать соответствующие дальнейшие действия, чтобы припарковаться.
Чтобы упростить и расширить возможности автономной парковки необходимо будет создать инфраструктуру, которая свяжет автомобиль непосредственно с самим парковочным местом. На практике это будет выглядеть примерно следующим образом: -гараж, стоянка или парковка будут «разговаривать» с автомобилем через интернет чтобы сообщить ему, где есть свободное(ые) место(а), не заставляя тем самым этот автомобиль просто в холостую кататься по всему паркингу.
Высадив своих пассажиров перед входом (въездом) в гараж, машина сама подъедет к свободному месту и автоматически припаркуется. Для того чтобы получить свой автомобиль обратно, его владелец должен будет просто вызвать его к себе при помощи обычного смартфона.
Эта самая технология может быть также использована и дома, где машину можно будет научить «запоминать» свое парковочное место. Данная информация означает следующее, а именно, когда вы приедете домой, то вы сможете выйти из своего автомобиля и отправить непосредственно свою машину просто самостоятельно парковаться в заранее определенном месте. Удобно, не правда ли!
5.Лучшая интеграция с приложениями (Apple CarPlay, Android Auto)
Осталось ждать совсем не долго, когда автопроизводители начнут устанавливать в свои информационно-развлекательные системы такие приложения, которые будут настолько интегрироваться с самой развлекательной системой автомобиля, что встроенный сенсор экрана будет похож на привычный нам экран мобильного телефона.
Те же самые приложения, те же значки, такое же самое удобство.
Таким образом вам не придется ждать обновления для вашего автомобиля, чтобы получить все новейшие приложения. Кроме того, ваш телефон, работая в качестве точки доступа в интернет, сам поможет лучшим образом интегрировать ваш автомобиль во всеобщий интернет.
6.Легковесные материалы
Может для многих из вас это и не станет открытием, но за этой частью автомобилестроения безусловно будущее. Возможно дорогие друзья ваш следующий автомобиль будет использовать у себя в качестве основы, облегченные материалы. Снижая таким образом сам вес машины и не теряя при этом в прочности, в надежности и в безопасности, ваш автомобиль станет более отзывчивым для вас в управлении и в экономичности.
Например, автомобиль марки Ford F-150 имеет у себя новый алюминиевый кузов, что позволяет сократить его вес до 317 кг от снаряженной массы…, но алюминий это только начало.
К примеру, тажа компания «BMW» широко уже использует углеродное волокно для своего нового электрокара i3.
Особенно это заметно при создании монокока у BMW, очень похожего на те, которые некоторое время уже делаются для самых дорогих суперкаров.
Следующий шаг в развитии в данном направлении, это использование этого углеродного волокна в более массовой автопродукции.
7.Полная интеграция с телефонов (использование телефонов в качестве ключа и т.д.)
В современном мире, как говорят, «лучше» потерять ключи от машины чем сотовый телефон. Так почему бы не избавиться от самих ключей от машины полностью? Автопроизводители сегодня изучают такую возможность использования телефонов в «коммуникации ближнего поля» NFC (технологии беспроводной, высокочастотной связи малого радиуса действия, которая дает возможность обмена данными между устройствами). С помощью этой технологии доступ в автомобиль станет довольно прост, как допустим нажатие на тот же экран смартфона. Данная технология позволит избиваться от ключей зажигания, чтобы звести автомобиль.
Смотрите также: Ваш iPhone в будущем заменит брелок сигнализации от автомобиля
Такие программы как Daimler car2go или BMW DriveNow используют у себя соответствующие чипы.
Следующий логический шаг, это использование чипов непосредственно в телефоне самого владельца.
8.Новые дисплеи
Цифровые приборные панели, большой экран информационно-развлекательной системы, стали для нас привычным зрелищем в наших автомобилях. Но нет ни у кого сомнений, что они могли бы быть куда лучше. Одним из таких решений стал круглый LCD-дисплей, который будет в использовании намного легче и удобней в своем тактильном экзоплане. Информация на таком дисплее будет читаться проще и найти ее будет намного легче.
Второй частью такого развития дисплеев и технологий будущего, что зарекомендовали себя с лучшей стороны, являются OLED-дисплеи, или как их еще называют- органические светодиодные дисплеи. OLED-дисплеи являются удивительным решением, и все это за счет свой гибкости, прозрачности, они светлее и тоньше, обладают лучшим качеством изображения, в сравнении с теми же LCD мониторами.
Представьте себе друзья, что на лобовом стекле вашего автомобиля со временем появится прозрачный проекционный дисплей, который не будет мешать обзору.
(?) С OLED технологией это вполне возможно.
9.Предотвращение боковых столкновений
Теперь, в данное время, когда на многие автомобили уже устанавливаются системы предупреждения фронтального удара (в некоторых, особо дорогих марках они способны предотвратить лобовой удар), а другие технологии безопасности следят за вслед идущими автомобилями, то следующей новинкой в развитии таких технологий станет своевременное предотвращение бокового наезда на сам автомобиль или автомобиля на какое-либо препятствие.
Как новые автомобили защищают пешеходов?
Компания «BMW» привезла и показала свой новый i3 на 2015 Consumer Electronic Show с сенсорами LiDAR (kight-RADAR), которые могут анализировать объекты вокруг автомобиля и определять самостоятельно, есть ли какой-то риск столкновения с каким-либо препятствием или с любым другим значительным или незначительным объектом. Такая технология очень поможет водителям при парковке, где имеются различные столбики, заборы или другие всевозможные препятствия, которые водитель может просто не заметить.
От таких мелких препятствий беззащитен любой современный и опытный водитель. В этом случае система сама будет автоматически останавливать автомобиль для предотвращения от дорогостоящей ошибки.
Датчики, что установлены на машине, также будут способны показать хорошие результаты при движении по дороге, так к примеру, автомобиль сможет сам обнаружить другие автотранспортные средства, пешеходов или велосипедистов с большей и вероятной точностью, чем сегодняшние стандартные датчики, что используются для мониторинга слепой зоны автомобиля.
10.Биометрические сканеры
Новейшие сегодняшние смартфоны позволяют использовать у себя биометрические датчики для разблокировки самого телефона с помощью отпечатков пальцев, или непосредственного сканирования лица. Это обеспечивает дополнительный уровень безопасности самому персональному устройству.
Автопроизводители стремятся сегодня расширить эту технологию и внедрить ее на средства передвижения. В будущем мы с вами сможем использовать отпечатки своих пальцев для того, чтобы разблокировать/заблокировать замки автомобиля, подобрать автоматические настройки сидений, для рулевого колеса ну и для других всевозможных регулировок, к примеру, того же самого радио.
Но некоторые из этих исследований по части биометрических датчиков могут пойти и продвинуться еще дальше… К примеру, компания «Форд» давно уже работает над включением в свою систему сердечного ритма, дыхания и других важных параметров водителя, которая могла бы «мониторить» самого водителя в случае экстренной необходимости, и в случае чего смогла бы моментально привлечь внимание экстренных служб.
Вот такой у нас дорогие друзья получился список. Интересное будущее ждет всех нас дальше. А, обо всем самом интересном вам расскажет как обычно, наше Информационное интернет-издание 1GAI.RU. Удачи и успехов вам друзья!
Будущее работы: как люди и машины развиваются, чтобы работать вместе | by Business Models Inc.
В предыдущей статье, озаглавленной «Почему будущее работы должно быть спроектировано», я заявил: «[если] история нас чему-то научила, так это тому, что прорывные бизнес-модели, меняющие парадигму, не только создают состояние для первых движущие силы, они закладывают основу для других новых бизнес-моделей, новых участников рынка и новых рабочих мест.
Да, роботы заменят людей на многих работах, точно так же, как инновационное сельскохозяйственное оборудование заменило людей и лошадей во время промышленной революции. Однако после этих изменений люди потребуются для создания и предоставления ценности совершенно новыми способами для совершенно новых бизнес-моделей». Несмотря на то, что прошло всего несколько месяцев с тех пор, как я написал эту статью, сегодня я как никогда убежден, что это правда!
Прежде чем я продолжу, я думаю, что лучше всего уточнить, что представляет собой машин . В контексте этой статьи (и, возможно, в гораздо более широком глобальном контексте) машины описывают компьютеры и компьютеризированное оборудование, такое как роботы, которые запрограммированы на обучение, иногда как люди. Иногда мы называем это искусственным интеллектом (ИИ), иногда мы называем это машинным обучением, а иногда мы называем это робототехникой… или просто ботами. Да и технически это разные вещи. Но в рамках широкой дискуссии, связанной с будущим сферы труда, они полностью взаимосвязаны.
Заводские цеха используют роботов, которые все чаще управляются алгоритмами машинного обучения, чтобы они могли приспосабливаться к людям, работающим вместе с ними. Точно так же ИИ используется для превращения нарисованных от руки эскизов (сделанных людьми) в цифровой исходный код.
ИИ — это не просто модное слово. В 2016 году исследовательская фирма Tractica опубликовала отчет, в котором «прогнозируется, что годовой глобальный доход от продуктов и услуг искусственного интеллекта вырастет с 643,7 млн долларов в 2016 году до 36,8 млрд долларов к 2025 году, что в 57 раз больше, чем за этот период времени. Таким образом, он представляет собой самый быстрорастущий сегмент любого размера в ИТ-секторе».
Доход от искусственного интеллекта — Источник: Tractica
Аналогичным образом, «Бостонская консалтинговая группа оценивает, что к 2025 году во всем мире в секторе робототехники будет потрачено более 67 миллиардов долларов по сравнению с 11 миллиардами долларов в 2005 году».
Глобальный рынок робототехники
Компании явно развивают свои знания в области искусственного интеллекта и робототехники, полагая, что благодаря этим технологическим инновациям они смогут: а) сократить расходы; Б) повысить эффективность; C) предлагать новые ценностные предложения; D) реализовать новые бизнес-модели; или E) все вышеперечисленное.
Возможно, вы тот, кто видит гибель в этих тенденциях. Я не виню тебя, если ты это сделаешь. Однако есть несколько действительно захватывающих примеров, когда верно обратное. На самом деле, нас повсюду окружают сигналы о том, что те же самые компании, которые вкладывают значительные средства в ИИ и робототехнику (и автоматизацию с их использованием), также обнаруживают, что лучшие, наиболее эффективные и рентабельные решения включают в себя совместную работу людей и машин.
Например, Airbnb, гигантский стартап, известный тем, что позволяет домовладельцам сдавать свои дома (и диваны) в аренду путешественникам, «в настоящее время разрабатывает новую систему искусственного интеллекта, которая позволит дизайнерам и инженерам по продуктам буквально брать идеи с чертежа». платы и практически мгновенно превращать их в настоящие продукты». Если вы дизайнер, инженер или какой-то другой технолог, это может стать огромным прорывом. Как сказал Бенджамин Уилкинс, руководитель отдела технологий дизайна Airbnb: «Сейчас каждый шаг в процессе проектирования и каждый произведенный артефакт — это тупик… работа останавливается всякий раз, когда одна дисциплина завершает часть проекта и передает ответственность другой.
дисциплина». В этом случае человеческие творческие усилия преобразуются и улучшаются машинами для удобства использования и масштабирования.
Источник: The Next Web, «Airbnb создала ИИ, который превращает эскизы дизайна в исходный код продукта».
Конечно, вместе работают не только машины и креативщики. В другом примере Amazon задействовала более 100 000 роботов на своих складах для эффективного перемещения товаров, в то же время увеличив штат сотрудников склада более чем на 80 000 человек. Люди, в случае с Amazon, занимаются сбором и упаковкой товаров (на «полках» компании находится более 480 000 000 товаров!), в то время как роботы перемещают заказы по гигантским складам, существенно сокращая «ходьбу, требуемую от рабочих, делая сборщиков Amazon более эффективным и менее уставшим». Кроме того, роботы «позволяют Amazon собирать полки вместе, как автомобили в час пик, потому что им больше не нужно пространство между проходами для людей. Большая плотность полочного пространства означает больше товаров под одной крышей, что означает лучший выбор для покупателей».
Youtube: Внутри склада доставки Amazon
Два приведенных выше примера описывают закрытую рабочую среду, в которой машины находятся вдали от посторонних глаз (и ног). Тем не менее, партнерство человека и машины на этом не остановится. Недавно французская компания Effidence объединилась с Deutsche Post для разработки и производства PostBot, «робота с электроприводом, [который] может перевозить до 330 фунтов писем и посылок по городу, используя искусственный интеллект, чтобы следовать за ногами своей почты». перевозчик по всему маршруту доставки, преодолевая препятствия в любых погодных условиях». Хотя PostBot все еще находится в стадии публичного тестирования, как и складские роботы Amazon, он предназначен для того, чтобы снять нагрузку с почтовых работников, которым часто приходится проходить мили через (все более) плотные городские районы, неся много-много тяжелой почты и посылки и т. д. В будущем доставка почты может показаться прогулкой по парку, в то время как PostBot поднимает (и перемещает) буквально сотни фунтов наших… посылок Amazon.
Youtube: Der Postbot kommt
Что самое интересное во всех этих трех случаях, так это то, что машины делают процессы, которые они помогают автоматизировать, более эффективными, что, в свою очередь, упрощает, ускоряет и удешевляет создание, доставку и получение ценности для компаний, которые используют машины. Как сказал в недавнем интервью New York Times Дэйв Кларк, топ-менеджер, отвечающий за операции в Amazon, «это миф, что автоматизация уничтожает чистый рост рабочих мест». Увеличение общей производительности в некоторых случаях привело к увеличению потребительского спроса, что привело к созданию большего количества рабочих мест.
Итак, заменят ли машины людей на многих работах? Ответ однозначный, да. Однако я утверждаю, что с каждой работой, выполняемой машинами, будет равное количество возможностей для выполнения работы людьми. Некоторые из этих человеческих работ будут относиться к творческому типу. Другие потребуют от людей отточить свои сверхчеловеческие навыки мышления.
Во многих случаях люди и машины будут находиться в симбиотических отношениях, помогая друг другу делать то, что у них получается лучше всего. Люди и машины могут и будут работать вместе в будущем… и они уже делают это сегодня.
Что вы думаете? Как мы можем совместно проектировать (или совместно создавать) будущее совместной работы?
Эта статья написана Джастином Локицем
Не то, что вы думаете: Будущее отношений человека и машины | by Bastiane Huang
Будут ли роботы продолжать работать на нас? Или наоборот? Как бы выглядело это будущее? Что еще более важно, что мы можем сделать, чтобы исправить это?
Мы живем с машинами со времен промышленной революции. Каждый день мы используем наши телефоны, ноутбуки, кофемашины и посудомоечные машины. Мы настолько привыкли к тому, что машины работают на нас во всех аспектах нашей жизни, что даже не замечаем этих взаимодействий между машинами и нами.
Что изменилось на этот раз? Какова новая динамика между роботами и людьми в эпоху искусственного интеллекта (ИИ)?
Вы когда-нибудь будете работать на машине? Или ты уже есть?
Сцена первая — Алгоритмическое управление: Работники управляются с помощью алгоритмов
Все больше и больше компаний начинают управлять своей рабочей силой с помощью алгоритмов.
Компании совместного использования или гиг-экономики, такие как Uber и Lyft, были первыми, кто разработал автоматические инструменты для управления своими удаленными работниками, включая системы рейтинга пользователей и автоматические «подталкивания».
В сфере логистики такие компании, как UPS и Amazon, используют автоматизированные системы для отслеживания своих сотрудников и оптимизации пропускной способности. Эти алгоритмы собирают данные о работниках и принимают (полу-) автоматические решения для стимулирования поведения работников в режиме реального времени.
Несколько стартапов также начали предлагать ИИ-решения для мониторинга поведения рабочих или водителей. По сравнению с контролем человека эти технологии позволяют лучше масштабировать операции, и все больше компаний их применяют.
Сцена вторая — рабочие, работающие над алгоритмами, например. Метки данных
Ранее я говорил о трех основных типах машинного обучения: обучении с учителем, обучении без учителя и обучении с подкреплением.
Сегодня более 90% используемых алгоритмов машинного обучения по-прежнему основаны на обучении с учителем.
Как управлять продуктами машинного обучения — часть 1
Почему так сложно управлять продуктами машинного обучения? И почему вас это должно волновать?
в направлении datascience.com
Другими словами, эти алгоритмы обучаются и обобщают помеченные обучающие данные. Для предоставления помеченных обучающих данных возникла растущая отрасль, в которой люди вручную организуют наборы данных, чтобы машины могли их переваривать и обучаться.
Scale AI — один из многих стартапов, работающих с людьми над категоризацией данных для обучения моделей машинного обучения. Компания была основана всего три года назад и недавно закрыла колоссальную серию C стоимостью 100 миллионов долларов. Scale работает с примерно 30 000 подрядчиков, чтобы пометить наборы данных с человеческим пониманием для автономных автомобилей и других компаний, занимающихся искусственным интеллектом, включая Waymo, Airbnb и Lyft.
Сцена третья. Дистанционное управление и имитационное обучение. Люди, работающие на роботов (или притворяющиеся ими).
Глубокое обучение превосходит традиционное машинное обучение, когда оно обучается на большом объеме данных. Однако получение качественных данных может быть трудным и дорогим.
Одним из подходов к решению этой проблемы неэффективности данных является использование имитационного обучения: алгоритмы обучения с экспертными демонстрациями. FortressIQ — один из стартапов, применяющих имитационное обучение для автоматизации процессов. Его система фиксирует и анализирует взаимодействие человека с программным обеспечением, чтобы впоследствии автоматизировать процессы.
С другой стороны, стартапы роботов-безопасников, такие как Cobalt Robotics, используют машинное обучение для патрулирования рабочих мест и выявления аномалий, в то время как люди наблюдают за парками роботов и при необходимости берут на себя управление.
Это не научная фантастика.
Это происходит сейчас с кем-то, кого мы знаем, и скоро затронет каждого из нас.
Мы начинаем видеть побочных эффектов этих новых форм взаимодействия человека и машины.
Робобоссам не хватает прозрачности и сочувствия.
В ходе недавнего исследования Лиор Залмансон и Роберт В. Грегори обнаружили, что водители Uber считают, что приложение много знает о них, но мало понимают, как работает алгоритм и как он принимает решения.
Водители чувствуют себя изолированными и бесчеловечными. Они сомневаются в справедливости системы, особенно когда их наказывают без внятного объяснения.
Работники гиг-экономики также чувствуют, что за ними постоянно наблюдают и тщательно изучают алгоритмы. Они не знают, для чего будут использоваться данные. Они не знают, справедливо ли распределение работы, рейтинги или платежи. И если это несправедливо, есть ли у них люди, с которыми можно поговорить, или другие способы подать жалобу?
Отсутствие объяснимости и интерпретируемости было серьезной проблемой для машинного обучения.
С помощью этих автоматизированных инструментов управление работниками становится более эффективным и масштабируемым. Но производительность не должна быть единственной целью. Необходимо учитывать прозрачность и эмпатию.
Человеко-машинные команды страдают от нечетких ролей и ответственности.
В случае с Cobalt Robot люди играют решающую роль, поскольку они справляются со всеми делами, с которыми роботы не справляются. Но по мере того, как роботы продолжают становиться умнее, они могут прийти к другим выводам, чем их коллеги-люди.
Должны ли люди всегда иметь возможность отменять решения роботов?
Рассмотрим другой пример: роботакси. Waymo уже запустила пилотную версию роботакси. Tesla также объявила о своем плане запуска роботакси в рамках своего видения автономной сети совместного использования автомобилей в 2020 году.
Кто должен принимать решения в автономном роботакси? Машина? Резервный драйвер безопасности человека? Кто-то, кто удаленно контролирует парк роботакси? Или пассажиры?
В каком сценарии и когда? Будет ли ответ другим, если у вас есть только доля секунды, чтобы среагировать? Кто должен нести ответственность за любые последствия? Компании? Резервные драйверы? Или инженеры, разработавшие алгоритмы?
Исследователи работают над трансферным обучением и метаобучением, чтобы разработать модели, которые могут «научиться учиться».