Close

25.06.2019

Почему необходимо нейротехнологии и робототехнику уже сейчас преподавать в школах и ВУЗах

Робототехника — это тренд. Вы возможно не заметили, но это тренд уже последних 40 лет. Еще в 1980х в СССР была отдельная программа по развитию промышленной робототехники (привет пневматическим роботам МП-11 и МП-9с, с которыми мы работали еще в ВУЗе). Примерно в это же время всех удивляли японскими роботами, затем (в последние годы) мир пугают роботами от Boston Dynamics. Теперь искусственный интеллект, дисциплина весьма плотно соприкасающаяся с робототехникой, стал одним из национальных технологических проектов в нашей стране.

Приведем немного статистики: аналитическая компания PwC провела летом 2014 г. опрос 140 руководителей различных крупных компаний по всему миру о том, как робототехника сегодня влияет на рабочие места и управление компанией и как она повлияет на бизнес в ближайшем будущем. PwC считает, что робототехника в данный момент развивается в сторону дополнительной и совместимой с людьми модели работы роботов, что PwC называет «смешанной рабочей силой» (‘blended workforce’). Ниже представлены основные тренды, которые выделяют PwC:

  1. Распространение роботов вне промышленности. Опрашиваемые руководители компаний отметили увеличение в скором времени роли робототехники в IT, в обслуживании клиентов и в продажах;
  2. Повышение производительности предприятий при использовании роботов. 94% руководителей, которые уже используют роботов в производстве, отметили, что это увеличило продуктивность их предприятия;
  3. Робототехника как движущая сила инноваций. Скорость развития робототехники намного выше, чем скорость улучшения продуктивности человеческого труда. Технологический рывок может улучшить не только существующие бизнес-функции, но и создать новые бизнес-модели и новые роли. 64% опрошенных руководителей рассказали, что робототехника принесла инновации в их бизнес-модель;
  4. В течение следующих 5 лет руководители компаний ожидают, что почти 1/5 их задач рабочей силы будет иметь робототехнический элемент. Будет ли эта замена рабочих (58% из опрошенных намереваются сокращать персонал в течение 5 лет) или найдутся новые способы совместной работы, сейчас трудно сказать.

Перечислим наиболее важные, с нашей точки зрения, результаты, достигнутые в сфере проекта в мире в последнее время.

  1. Глобальные междисциплинарные проекты по исследованию мозга (BRAIN Initiative (Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies) (США, 2014-2024, 3 млрд. долларов), Human Brain Project (Евросоюз, 2012-2022, 1 млрд. 190 млн. евро), Connectome (США, 2005-2015, 100 млн. долларов), «Big Brain» (США, корпорация Microsoft, 60 млн. долларов), Brainnetome (Китай, 2013, 200 млн. юаней), China Brain (Китай, 2015, глобальная программа), Brain/MINDS (Япония, 2014), Blue Brain (Швейцария, 2006, 100 млн. евро). При этом аналогичный проект в России находиться еще только на стадии запуска (РИА Новости: “Глава РАН призвал запустить российский проект по изучению мозга в 2019 году” https://ria.ru/20190208/1550598156.html)
  2. ИИ-сопроцессоры в смартфонах, минютиаризация специализированных суперкомпьютеров. Практически все современные (2019 года выпуска) смартфоны оборудованы специальными вычислительными модулями NPU (Neural processing unit). В научной публикации 2018 года (AI Benchmark: Running Deep Neural Networks on Android Smartphones https://arxiv.org/pdf/1810.01109.pdf) приводятся данные, показывающие, что на отдельных видах задач данные сопроцессоры показывают производительность в 3.2 ТФлопс, что сравнимо с мощностью некоторых суперкомпьютеров, которые еще недавно занимали отдельный вычислительный зал.
  3. Интернет вещей как источник больших данных для обучения систем искусственного интеллекта. Развитие сетей 5G и технологий интернета вещей приводит к тому, что все больше и больше потоков данных могут быть объединены и проанализированы в облаке. Эти потоки данных становятся настолько детальными, что характеризуют сами природу основных процессов окружающей человека среды и общества. Появляется возможность создания цифровых двойников, а значит появляются дополнительные возможности по обучению систем искусственного интеллекта.
  4. Нейроинтерфейсы, новые материалы, аддитивные технологии. Развитие нейроинтерфейсов, а также новых технологий (в т.ч. применение новых материалов и аддитивных технологий) позволяет сращивать искусственный и естественный интеллекты, как никогда прежде.

Надеюсь, эта статистика и достижения вдохновили вас). Для меня совершенно очевидно, что эти технологии — это тоже самое, что и «компьютеры в 80-90х годах». А именно в те годы «прогрессивная» молодежь осваивала ИТ и потом была на коне в 2000х. Поэтому ребят, которые сейчас учатся в средней и старшей школе, и студентов, которым интересна техника, нужно направить в эти области: когнитивная робототехника, нейроинтерфейсы и машинное обучение. К сожалению, возникает ощущение, что сегодня школы и ВУЗы снова (уже в который раз) не готовы к этим технологиям (а это уже не просто инструменты, это принципиально новые методы решения научно-технических задач), и снова вся надежда на тех, кто сможет самообучиться, кому хватит начальной подготовки и мотивации.

Пишите ваши мысли в комментариях.

One Comment on “Почему необходимо нейротехнологии и робототехнику уже сейчас преподавать в школах и ВУЗах

Владимир Никитин
28.06.2019 в 21:07

Все правильно. Молодец!

Ответить

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *