Біз машина жасауда жасанды интеллектті қолдану ерекшеліктері туралы Андрей Аксеновпен әңгімелестік.
Жасанды интеллект күн сайын біздің күнделікті өмірімізге тереңірек еніп, қалыптасқан үдерістерді өзгертіп, жаңа мүмкіндіктер ұсынуда. Оның дамуы бизнес, ғылым, медицина, білім беру және басқа да көптеген салалардың әлеуетін ашуда. Машина жасау саласы да бұл үдерістен тыс қалған жоқ. Жасанды интеллект пен машина жасаудың симбиозы туралы Андрей Аксенов айтып берді.
Машина жасау саласына қалай келдіңіз және топ-менеджер атандыңыз?
Менің кәсіби жолым 2010 жылы, университетте оқып жүрген кезімде машина жасау кәсіпорнында басталды. Алғашқы IT-міндеттерім компания ішіндегі технологиялық құжаттамалар мен процестерді автоматтандыруға бағытталды. Бірнеше жыл ішінде бюроны, кейін автоматтандыру бөлімін басқардым. Сол кезеңде бизнес-процестерді оңтайландырудың инновациялық тәсілдерін әзірлеп, енгізуге мүмкіндік туды. Бұл өндірістің тиімділігін арттырып, шығындарды азайтуға ықпал етті.
Қазіргі таңда қызметімнің негізгі бағыттарының бірі – деректерге, соның ішінде автокөліктердің телематикалық құрылғыларынан алынатын мәліметтерге негізделген сервистерді дамыту. Бұл саладағы тәжірибем деректерді жинау мен талдауға арналған инфрақұрылымды құрумен ғана шектелмейді, сонымен қатар клиенттер үшін бірегей сервистерді қалыптастыруға белсенді қатысуды қамтиды. Менің жұмысым жаңа технологияларды енгізуге ғана емес, клиенттерге операцияларды оңтайландыруға және деректерді талдау негізінде салмақты бизнес-шешімдер қабылдауға қолдау көрсету арқылы құндылық қалыптастыруға ықпал етті.
Сіз жұмысыңызда жасанды интеллектті қолданасыз ба?
Иә, озық салада жұмыс істейтіндіктен, мен әрдайым жаңа әрі заманауи технологияларды қолданамын. Менің қызметім машиналық оқытуға негізделген шешімдерді әзірлеу мен енгізуді қамтиды. Бұдан бөлек, жұмыс процестерінің тиімділігін арттыру үшін GPT сияқты жасанды интеллектке негізделген заманауи сервистерді тұрақты түрде пайдаланамын.
Машина жасау саласына жасанды интеллектті енгізудің артықшылықтары мен кемшіліктері қандай?
Егер машина жасау саласы туралы айтатын болсақ, жасанды интеллектті енгізудің бірқатар маңызды артықшылықтары бар, алайда белгілі бір қиындықтар мен тәуекелдер де қатар жүреді.
Алдымен артықшылықтарына тоқталсам: жасанды интеллект өндіріс өнімділігі мен тиімділігін арттырады. Көптеген процестерді автоматтандыруға болады, бұл өндіріс уақытын қысқартып, қателіктер ықтималдығын азайтады. Сонымен қатар жасанды интеллект жұмыс процестерін оңтайландыруға мүмкіндік береді – талдау мен сынақтарды жеделдетеді, нәтижесінде инновацияларды енгізу жылдамдап, әзірлеу шығындары төмендейді.
Сондай-ақ сенсорлардан алынған деректерді талдау үшін жасанды интеллектті пайдалану жабдықтарға күрделі ақаулар туындағанға дейін техникалық қызмет көрсету қажеттілігін алдын ала болжауға мүмкіндік береді. Бұл өндірістегі кідірістерді азайтып, пайдалану шығындарын төмендетеді.
Қорытындылай келе, жасанды интеллект өнім сапасын жақсартуға ықпал етеді: өндірістік процестерді нақты уақыт режимінде талдап, ауытқуларды анықтап, түзетеді, бұл өнім сапасының артуына әсер етеді.
Әрине, кемшіліктері де бар. Біріншіден, жасанды интеллект жүйелерін енгізу жабдықтарға, бағдарламалық қамтамасыз етуге және персоналды оқытуға елеулі инвестицияларды талап етеді. Екіншіден, жасанды интеллектті қолданыстағы өндірістік жүйелерге интеграциялау жабдықтармен немесе бағдарламалық жүйелермен үйлестіру қажеттілігіне байланысты күрделі болуы мүмкін.
Тағы бір маңызды мәселе – еңбек нарығында күрделі AI жүйелерін әзірлеп, сүйемелдей алатын мамандардың тапшылығы. Сонымен қатар этикалық және әлеуметтік мәселелерді де ескермеуге болмайды: автоматтандыру жұмыс орындарының қысқаруына әкелуі ықтимал.
Осылайша, айтарлықтай артықшылықтарына қарамастан, машина жасау саласына жасанды интеллектті енгізу мұқият жоспарлауды, ауқымды инвестицияларды және ықтимал тәуекелдер мен сын-қатерлерді ескеруді талап етеді.
Машина жасау саласында жасанды интеллект жүйелерімен табысты жұмыс істеу үшін қызметкерлерге қандай дағдылар мен білім қажет?
Машина жасау саласында ерекше талаптар жоқ, көбіне олар жасанды интеллект жобалары үшін стандартты болып табылады. Атап айтқанда, жасанды интеллект пен машиналық оқыту қағидаттарын түсіну, оның ішінде бақыланатын, бақыланбайтын және күшейтумен оқыту әдістерін меңгеру маңызды.
Сонымен қатар Python сияқты жасанды интеллект әзірлеуде кеңінен қолданылатын бағдарламалау тілдерін, оның ішінде TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn секілді машиналық оқыту кітапханаларын білу қажет. Мамандар үлкен көлемдегі деректермен жұмыс істей алуы, оларды жинау, тазалау, визуализациялау және талдау құралдарының көмегімен түсіндіру дағдыларына ие болуы тиіс.
Бұдан бөлек, сызықтық алгебра, ықтималдық теориясы, статистика және сандық әдістер саласында терең білім қажет. Бұл машиналық оқыту алгоритмдерін түсіну мен әзірлеу үшін маңызды.
Сондай-ақ қызметкердің аналитикалық ойлау қабілеті, деректерді сыни тұрғыдан бағалай білуі және тиімді шешімдер таба алуы маңызды.
Командада жұмыс істеу, әртүрлі сала мамандарымен және техникалық дайындығы әртүрлі әріптестермен тиімді байланыс орнату да негізгі дағдылардың бірі саналады. Сонымен бірге үздіксіз өзін-өзі дамытуға және жасанды интеллект саласындағы қарқынды өзгеріп жатқан технологиялар мен әдістерге бейімделуге дайын болу аса маңызды.
Сіздің ойыңызша, жасанды интеллектті машина жасау саласына енгізу киберқауіпсіздікке әсер ете ме?
Менің ойымша, жасанды интеллектті машина жасау саласына енгізу бірқатар қауіп-қатерлерге алып келуі мүмкін.
Біріншіден, тиімділік пен автоматтандыруды арттыру үшін жасанды интеллектпен интеграцияланған өнеркәсіптік басқару жүйелері кибершабуылдардың нысанасына айналуы мүмкін. Мұндай жүйелердегі осалдықтар рұқсатсыз қол жеткізуге жол ашып, өндірістің тоқтап қалуына себеп болуы ықтимал.
Екіншіден, машина жасаудағы AI жүйелері шешім қабылдау үшін кіріс деректерінің дәлдігі мен тұтастығына тәуелді. Жалған деректерді енгізу (data poisoning) сияқты шабуылдар жасанды интеллекттің қорытындыларын бұрмалап, қате шешімдерге немесе дұрыс емес талдауға алып келуі мүмкін.
Үшіншіден, жасанды интеллекттің өзін-өзі оқыту жүйелеріне бағытталған шабуылдар оның кіріс ақпаратын қате түсіндіруіне себеп болуы ықтимал. Бұл жабдықтардың немесе өндірістік процестердің жұмысында ақаулар туындатуы мүмкін.
Сондай-ақ машина жасау саласындағы көптеген AI жобалары үшінші тараптың бұлтты сервистеріне, бағдарламалық қамтамасыз етуіне және компоненттеріне тәуелді болуы мүмкін. Бұл жеткізілетін шешімдердің қауіпсіздігіне және жеткізу тізбегі (supply chain) арқылы сыртқы шабуылдарға байланысты қосымша тәуекелдер туындатады.
Осы қауіптердің алдын алу үшін киберқауіпсіздікке кешенді тәсіл қажет. Оған жасанды интеллект жүйелерін мұқият тестілеу мен аудит жүргізу, персоналды оқыту, инциденттерге әрекет ету стратегияларын әзірлеу және енгізу, сондай-ақ киберқауіпсіздік саласындағы сенімді жеткізушілер мен сарапшылармен ынтымақтастық кіреді.
Компанияның бәсекеге қабілеттілігін арттыру үшін IT тарапынан қандай жүйелер енгізілуде?
IT саласында жасанды интеллектке негізделген жүйелерді енгізу компаниялардың нарықтағы бәсекеге қабілеттілігін едәуір арттыруға мүмкіндік береді. Бұл бірнеше факторға байланысты.
Біріншіден, жасанды интеллект деректерді енгізу, құжаттаманы басқару, үлкен көлемдегі ақпаратты талдау сияқты күнделікті қайталанатын міндеттерді автоматтандыра алады. Бұл жұмысты орындау уақытын қысқартып, қателік ықтималдығын азайтады.
Сонымен қатар, жасанды интеллект пайдаланушымен диалог жүргізе алатын, алдыңғы өзара әрекеттесулер негізінде үйренетін және өзекті жауаптар ұсынатын жүйелерді жасауға мүмкіндік береді.
Компаниялар үшін пайдалы әрі қызықты функциялардың бірі – кескіндерді тану және табиғи тілді өңдеу технологиялары.
Бұл технологиялар түрлі салаларда қолданылады: клиенттердің өтініштерін өңдеуді автоматтандырудан бастап қауіпсіздік жүйелері мен денсаулық сақтау шешімдерін әзірлеуге дейін кеңінен пайдаланылады.
Машина жасаудың қай бағыттарында заманауи технологияларды қолданудың сәтті тәжірибесі бар?
Машина жасау саласында заманауи технологиялар табысты қолданылып жатқан бірнеше маңызды бағыттарды атап өтуге болады.
Соның бірі – болжамды техникалық қызмет көрсету (predictive maintenance). Бұл жағдайда жасанды интеллект жабдықтағы датчиктерден түсетін деректерді нақты уақыт режимінде талдап, ақаулар немесе бөлшектердің тозуы орын алмай тұрып, ықтимал мәселелерді алдын ала болжайды. Мұндай тәсіл жабдыққа қызмет көрсетуді алдын ала жоспарлауға, өндірістегі іркілістерді азайтуға және жөндеу шығындарын төмендетуге мүмкіндік береді.
Келесі бағыт – өндірісті оңтайландыру және автоматтандыру. Машиналық оқыту алгоритмдері температура, қысым және материалдарды беру жылдамдығы сияқты өндірістік параметрлерді талдап, олардың тиімділігін арттыруға көмектеседі. Бұл өнімділікті өсіріп, қалдықтарды азайтады. Сонымен қатар өзгермелі жағдайларға бейімделе алатын роботтарды пайдалану адам үшін күрделі әрі қауіпті операцияларды автоматтандыруға мүмкіндік беріп, еңбек өнімділігі мен қауіпсіздігін арттырады.
Жасанды интеллектті қолданудағы маңызды бағыттардың бірі – сапаны бақылау. Камералар мен датчиктерге біріктірілген AI жүйелері өндірістің бастапқы кезеңдерінде ақауларды автоматты түрде анықтай алады. Бұл ақаулы өнімнің әрі қарай таралуына жол бермей, қателерді түзету шығындарын азайтады.
Сонымен қатар жасанды интеллект жеткізу тізбегін басқаруға көмектеседі: сұранысты болжайды, қорларды оңтайландырады және логистиканы жоспарлайды. Бұл шығындарды қысқартып, клиенттерге қызмет көрсету сапасын жақсартады.
Тәжірибеңізге сүйене отырып, жасанды интеллект өнім сатылымының артуына ықпал етеді деп айта аласыз ба?
Қысқаша айтқанда, әрине, ықпал етеді. Әсіресе өнімді жекелендіру, баға белгілеуді оңтайландыру, кросс-сату (cross-selling) және қосымша сату (up-selling), сұранысты болжау, клиенттерге қызмет көрсетуді автоматтандыру, маркетингтік науқандарды талдау және оңтайландыру сияқты бағыттарда жасанды интеллект айтарлықтай көмек береді.
Өндірістік процестерді оңтайландыру үшін қандай инновациялық технологияларды қолданасыз?
Үш негізгі бағытты бөліп көрсетуге болады:
– Өндірістік желілерді автоматтандыру және роботтандыру;
– Кәсіпорынды басқару жүйелері (ERP);
– Жетілдірілген аналитика және Big Data технологиялары.
Сіздің ойыңызша, жасанды интеллект адамды толық алмастыра ала ма, әлде адам әрқашан AI-ды басқарып отыра ма?
Қазіргі заманғы жасанды интеллект жүйелері адамның тікелей қатысуынсыз көптеген міндеттерді орындай алады. Бұл қолдау қызметіндегі сұраныстарды өңдеу сияқты қарапайым операциялардан бастап, автокөлік жүргізу немесе ұшқышсыз аппараттарды басқару секілді күрделі процестерге дейін қамтиды.
Жасанды интеллект дамуын жалғастырып, барған сайын көбірек міндеттерді автоматтандырады. Алайда бақылау жүргізу, стратегиялық шешімдер қабылдау және этикалық стандарттардың сақталуын қамтамасыз ету үшін адамның рөлі маңызды болып қала береді.
Сондықтан болашақ адамды жасанды интеллекттің толық алмастыруымен емес, олардың өзара әрекеттесуі мен ынтымақтастығымен сипатталуы ықтимал.
Дереккөз: rbc.ru