Двадцатые годы XXI века — это начало расцвета ИИ. Нейросети рисуют картины, создают лекарства и помогают укрощать термоядерную энергию. Но 2022 год показал, что даже в постиндустриальную эпоху промышленность остается основой нашей цивилизации и нашего образа жизни. Может ли искусственный интеллект помочь производству благ и чего уже добились российские промышленники, используя машинное обучение, — в статье из цикла Naked Science об ИИ.

Промышленность уже полвека на вторых ролях в экономике большинства стран мира, включая Россию, — на первое место вышла сфера услуг. Но для жизни людей промышленность все же первична: именно она изо дня в день добывает сырье и превращает его в привычные нам теплые дома, полные еды, одежды и всяческих вещей.

При всей важности для цивилизации, работа на производстве — дело тяжелое, опасное и подчас неблагодарное. Так было сразу после промышленной революции, которая прокатилась по миру от Англии до России в XVIII-XIX веках, так остается и сейчас.

Лафетно-снарядный цех Путиловского завода, начало XX века. Много ручного труда и минимум безопасности / ©Wikimedia

Мыслители и гуманисты предлагали много идей, как облегчить участь работников промышленности. Самой привлекательной стала, пожалуй, идея автоматизации. Если вместо людей будут работать машины, проблема отпадет сама собой. Предпринимателям эта мысль тоже понравилась, ведь машины могут работать круглосуточно, да и проблем с ними в целом куда меньше, чем с людьми.

Но заменить рабочих машинами оказалось не так просто. Первые автоматические станки появились в СССР и США только в середине XX века. В то время уже были компьютеры, и ученые всерьез говорили, что вычислительные машины в недалеком будущем смогут думать за человека. А значит, шахты, заводы и фабрики можно будет сделать полностью безлюдными, отдав их в роботизированные руки компьютеров с искусственным интеллектом — и вот она, свобода от физического труда.

«Умное» промышленное производство в СССР и других странах того периода

Марксизм, на котором стояла государственная идеология СССР, очень позитивно смотрел на автоматизацию промышленности, включая такую интеллектуальную работу, как управление заводами и отраслями. Поэтому советские власти уделяли автоматизации особое внимание и принялись за нее уже в 1950-х годах, наравне с развитыми капиталистическими странами.

Сначала этот процесс ограничивался внедрением простейшей автоматики в металлургию, горное дело, энергетику, химическую промышленность, машиностроение, деревообработку. Чисто электрические схемы и первые маломощные компьютеры реагировали на различные сигналы, запускали и останавливали оборудование, меняли режим его работы и защищали от опасных нагрузок. Такую базовую автоматизацию получали целые заводы. Работа становилась проще и безопаснее.

Автоматическая линия на Челябинском тракторном заводе, 1960-е годы / ©Wikimedia

В 1960-х годах компьютеры стали в десятки раз быстрее и из штучных изделий превратились в серийные. К этому времени власти СССР реабилитировали кибернетику (перестали считать ее «буржуазной лженаукой»), что вместе с бурным развитием ЭВМ вселило надежду на скорую автоматизацию промышленности и всего народного хозяйства.

Если в середине века рабочие освободились от самых простых механических операций, то уже в 1960-е годы дело дошло до АСУ — автоматизированных систем управления. Прием, обработка и анализ данных в реальном времени, складской учет, оптимальное планирование процессов, документооборот — все это АСУ сводила в единую производственно-информационную среду под управлением компьютеров.

Первой действующей АСУ в Советском Союзе стала система «Львов» под управлением ЭВМ «Минск-22», созданная к 1967 году для Львовского телевизионного завода «Электрон». Следующая АСУ «Кунцево», пущенная в 1970 году на Кунцевском радиозаводе, была уже типовой — на ее основе впоследствии создали несколько сотен АСУ для предприятий машиностроения.

АСУ железнодорожной станции Челябинск-Главный, начало 1980-х / ©Виртуальный компьютерный музей

Тогда же появились первые в СССР станки с числовым программным управлением (ЧПУ), а в 1970-х годах они пошли в серийное производство. Вскоре советские ученые с инженерами создали целый спектр промышленных роботов серии «Универсал», «Бриг-10», ИЭС-690, ТУР-10 и других.

Наконец, в 1970-х годах началась миниатюризация: вычислительные «шкафы» размером с комнату уступали место компактным компьютерам с микрочипами внутри. Быстродействие удваивалось каждые полтора года, падало потребление энергии. Казалось, если соединить все это с идеями в области искусственного интеллекта, то не за горами полностью автоматическая промышленность, о которой мечтали гуманисты.

Однако в действительности автоматизация вязла в многочисленных проблемах советской экономики. «Умное» оборудование и компьютеры не были стандартизированы, часто предприятия и ведомства делали все с нуля, распыляя ресурсы. Производство роботов и станков с ЧПУ требовало много сложной и дорогостоящей работы и не поспевало за планами автоматизации.

Внедрение АСУ шло активнее: уже к 1975 году в СССР работали более трех тысяч автоматизированных систем управления заводами, организациями и целыми отраслями, и это без учета засекреченных. Вместе с ЧПУ и роботами АСУ порой увеличивали производительность труда в два-три раза и во столько же раз ускоряли производство продукции.

Рабочие завода имени Лихачева (ЗиЛ) занимаются наладкой роботизированных станков, 1963 / ©Wikimedia

Но «умной» промышленной революции тогда так и не получилось. В дефиците были не только роботы и станки с ЧПУ, но и компьютерные мощности. Ту же АСУ «Кунцево» удалось построить лишь частично из-за огромной сложности поставленных перед ней задач. Даже 20 лет спустя, когда появился доступ к намного более мощным компьютерам (от IBM), эта система так и не заработала полностью. Настолько разработчики АСУ опередили свое время.

США, Западная Европа и Япония столкнулись с той же проблемой, только с другой стороны. В 1960-х годах политиков и предпринимателей развитых стран охватил энтузиазм в отношении ИИ. Люди верили, что мыслящие компьютеры вскоре будут заниматься монотонной работой, изучать сложные процессы, проектировать масштабные конструкции и механизмы. Это должно было высвободить много рабочей силы, повысить прибыли бизнеса и улучшить жизнь людей.

Джон Маккарти, автор термина «искусственный интеллект» и создатель языка LISP, за работой в лаборатории ИИ в Стэнфорде / ©AP

Сначала ученых захватила идея искусственной нейронной сети (перцептрона), но потом пришло понимание, что нейросетям нужны фантастически мощные компьютеры для нормальной работы. Ставка на символический ИИ с его логическими рассуждениями «как у человека» тоже не оправдалась. Как показал известный отчет Лайтхилла в 1972 году, запрограммировать такой ИИ нереально из-за взрывного роста сложности алгоритмов при увеличении количества входных данных.

В итоге к 1990-м годам наступила суровая «зима искусственного интеллекта»: почти все работы в этой области прекратились, а на попытки возродить интерес к ИИ смотрели почти как на шарлатанство. Так продолжалось до середины 2000-х годов, пока создание алгоритмов глубокого обучения не совершило прорыв в области искусственных нейронных сетей. А следом подоспела и подходящая аппаратная основа для них — видеокарты с мощными графическими процессорами.

Как промышленность России использует ИИ в 2022 году

Искусственный интеллект в виде машинного обучения и нейросетей стал массовым явлением к концу 2010-х годов — спустя полвека после первого ажиотажа вокруг ИИ. Бизнес по достоинству оценил потенциал этих технологий и в рамках Индустрии 4.0 стал внедрять машинное обучение в производственную сферу.

Промышленники увидели в нейросетях что-то вроде узкоспециализированных АСУ: инструмент, который может быстро «обдумывать» огромные массивы данных и «делать выводы». Появились нейросети для прогнозирования сбоев в промышленном оборудовании, выявления аномалий на производственных линиях, контроля качества продукции, предсказания спроса на газ, проектирования интеллектуальных систем управления производствами.

Промышленный робот перемещает грузы, используя машинное обучение и связь через 5G, Ганьчжоу (КНР) / ©CNS

Российская промышленность не осталась в стороне — решения на базе ИИ стали появляться и здесь.