АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТП
ПН-ПТ: 9.00 - 18:00

Ограниченность современных нейросетей как инструмента решения задач АСУ ТП

    У меня сложилось мнение, что многие пользователи информационных систем считают появление генеративных языковых моделей, известных под общим названием «искусственный интеллект- ИИ», реальным инструментом для решения большой части технических задач, в том числе АСУ ТП. Думаю, что на создание такого ошибочного мнения повлияло несколько факторов:
    - активная рекламная кампания производителей ИИ, зачастую вводившая пользователей в заблуждение;
    - отсутствие экспертных знаний у пользователей, то есть неспособность оценить качество информации, которую генерирует сеть;
    - отсутствие знаний о том, какие математические и информационные модели используются сетью.
    Я изначально испытывал недоверие к информации, формируемой генеративными языковыми моделями на основе запросов пользователей. Понимал, что текст будет содержать базовые знания, исключая экспертный уровень. Иногда сеть генерирует неверные утверждения. О наличии в нейросетях с генеративными языковыми моделями новых, актуальных сведений и речи нет! Нейросети «обучаются» на ограниченном количестве данных. После этапа обучения новые знания отсутствуют в сети до выпуска новой версии. Также на этапе оптимизации нейросети специфические знания, отличающиеся от общей информации, могут быть потеряны. Например, как это происходит при ухудшении качества звукового сигнала во время его сжатия – потеря части специфической информации о сигнале. Если при оцифровывании аналогового сигнала (каким, к примеру, является звуковой сигнал) имеется математический аппарат теоремы Найквиста-Котельникова для оценки возможности восстановления исходной информации из оцифрованной, то для нейросетей такие математические критерии не выработаны.
    Необходимо понимать, что сам по себе «искусственный интеллект» - это база знаний, на которой он был обучен, только представленная в другом математическом виде. Как считается, модель нейросети в чем-то похожа на нервную систему живых организмов. Также учитывайте, что существует несколько различных математических моделей функционирования нервной системы. Так что даже на уровне математических моделей имеются различные варианты хранения исходной информации сетью.
    Январский обвал стоимости акций IT-компаний США 2025 года продемонстрировал возникшее охлаждение потребителей к успехам искусственного интеллекта в целом. Если год назад считалось, что ИИ заменит поисковые системы, то сейчас, например GigaChat от Сбера, формирует такие сведения: «нейросети вряд ли полностью заменят поисковые системы в ближайшем будущем, но они станут важной частью эволюции интернета и способов взаимодействия с информацией».
    Следовательно, если искусственный интеллект не в состоянии предложить пользователю наиболее достоверную и актуальную информацию из имеющейся в общем доступе – в сети Интернет – то не стоит даже мечтать об экспертном уровне формируемых сетью сведений, которые могут отсутствовать в базе знаний. При этом сфера АСУ ТП имеет много специфических направлений и технологий, поэтому знания по автоматизации не могут в полном объеме доступны для обучения общедоступных нейросетей. Необходимо создание специализированного ИИ, содержащего не только языковые, но и графические модели.
    Для подтверждения этой гипотезы на примере сети GigaChat от Сбера я запросил пошаговый алгоритм выполнения реверс-инжиниринга программного обеспечения контроллеров Siemens. По нашему опыту это очень востребованная задача при работе с автоматизированными системами управления.
    Да, принципиально последовательность действий, предложенная GigaChat, верная! Но алгоритм не содержит специальных сведений, которые позволят с завершить эту технологическую операцию АСУ ТП. Следуя только предложенной инструкции, процедуру выгрузки программного обеспечения из ПЛК Сименс невозможно выполнить!
    Итого на начало февраля 2025 года придерживаюсь следующего мнения:
    - общедоступные нейросети, созданные на основе генеративных языковых моделей, не помогут пользователю решить задачи автоматизации техпроцессов на профессиональном уровне;
    - для гарантированного положительного результата в инженерной сфере необходимо обращаться к профессионалам;
    - достоверную информацию о современных технологиях автоматизации и контакты предприятий вы найдете только через поисковые системы.

    P.S. Будущее – за искусственным интеллектом. Человечество уже проиграло эту гонку. Главные условия создания полезного искусственного интеллекта остаются прежними: нейросеть должна быть специализированной, иметь максимально подходящую для нее математическую модель, достоверные исходные данные для обучения и продуманный алгоритм обучения. 

    Конкретный пример – AlphaFold2 — это нейросеть, разработанная компанией DeepMind (дочерняя компания Google) для прогноза объемной структуры белков. Эта сеть стала новой вехой в сфере биоинформатики и биохимии, так как смогла предсказать трехмерную структуру почти 200 миллионов известных на данный момент белков. Ранее на предсказание структуры одного белка уходило порядка одного месяца. Разработчикам AlphaFold2 -  Хассабис и Джампер – несколько месяцев назад была присуждена Нобелевская премия по химии.

    P.P.S. 01 февраля 2025 года GigaChat ответил на мой запрос о Нобелевской премии по химии 2024 года:
    «На момент моего последнего обновления знаний Нобелевская премия по химии за 2024 год еще не была присуждена, так как она вручается ежегодно в октябре каждого года.
    Чтобы узнать, кто получил Нобелевскую премию по химии в 2024 году и за какие достижения, вам следует дождаться официального объявления, которое обычно происходит в начале октября соответствующего года. Объявления делаются Шведской королевской академией наук в Стокгольме.
    Если у вас есть доступ к интернету, вы сможете найти эту информацию на официальных сайтах Нобелевского комитета или в новостных источниках после того, как объявление будет сделано.»

    Вот и живите теперь с этим.
 

ВКОНТАКТЕ
Будьте В КОНТАКТЕ с нами!
Подключиться!
Instagram

Этот сайт использует cookie для хранения данных. Продолжая использовать сайт, Вы даёте согласие на работу с этими файлами. Политика конфиденциальности.