Журнал "Системы Безопасности" № 2‘2024

Ц И Ф Р О В А Я Т Р А Н С Ф О Р М А Ц И Я , И И , И Н Т Е Р Н Е Т В Е Щ Е Й 116 З а последние годы отрасли экономики и социальной сферы России в полтора раза расширили использование решений в области искусственного интеллекта. От рутины – к творчеству Искусственный интеллект фактически становит- ся цифровым ассистентом или "умным помощ- ником" эксперта, помогая автоматизировать многие процессы в государственной экспертизе, и его роль здесь может быть особенно ценной и весомой с учетом необходимости быстрой обработки и анализа больших объемов данных, накопленных ранее и вновь загружаемых в информационные системы. Именно об этом говорил глава Минстроя России Ирек Файзул- лин, задав основной вектор цифровой дискус- сии на IX Всероссийском совещании организа- ций государственной экспертизы. "Мы уже на 100% перешли на машиночитаемый формат, на 100% оцифровали наши нормы. И эти нормы будут оцифровываться всеми орга- нами власти для того, чтобы шел переход к искус- ственному интеллекту в области экспертизы по всем направлениям", – сказал Ирек Файзуллин. Министр также подчеркнул необходимость внед- рения новых подходов к техническому регулиро- ванию и контролю качества в строительстве, и в этой связи как раз возрастает роль эксперта. "Идет огромная работа по сокращению инвести- ционного цикла. Очень много нормативки меняет- ся. Ответственность экспертов стала совершенно другая. Перейдя к принципам добровольности в части техрегламентов, мы тем самым значительно усилили ответственность экспертов, главных инже- неров, архитекторов проекта – ГИПов и ГАПов и других лиц, подписывающих разрешительные документы на ввод объекта", – сказал министр. Искусственный интеллект сегодня востребован в первую очередь там, где в большом количе- стве рутинных процедур заняты высокопрофес- сиональные специалисты с уникальными ком- петенциями. Именно таков человеческий капи- тал Главгосэкспертизы России. 726 экспертов аттестованы по 43 направлениям проведения государственной экспертизы. Более трети экс- пертов имеют аттестаты по двум и более направлениям экспертизы. "Нужно переложить на машины все рутинные функции. Эксперту же останутся более сложные и творческие инжиниринговые задачи, больше времени и простора для применения его знаний и уникальных компетенций, в том числе для управления жизненным циклом и его стои- мостью. С этим машина не справится. Поэтому естественному интеллекту, то есть человеку, в обозримой перспективе нет и не может быть альтернативы", – уверен начальник Главгосэкс- пертизы России Игорь Манылов. "Дорожная карта" для нейросетей Экспертиза как основной генератор больших данных в строительстве одной из первых в отрасли восприняла и взяла на вооружение идеи предиктивной, или "предсказательной", аналитики. Это автоматизированный метод изучения данных и прогнозирования на их осно- ве различных факторов, позволяющих эффек- тивно управлять объектами на протяжении всего жизненного цикла. Именно такая цель была заявлена при формировании поэтапной страте- гии цифровизации Главгосэкспертизы: переход от бумаги к электронному документообороту – в 2015 г. и к единому цифровому пространству – в период 2022–2024 гг. Выход на этот рубеж означает новый уровень интеграции информа- ционных систем и новые подходы к анализу и обработке содержащихся в них данных. При этом главное условие для дальнейшей востребо- ванности и быстрой оборачиваемости данных – их перевод в машиночитаемый вид. На текущий момент объемы загрузки сметной документации приближаются к 3 млн машиночитаемых фай- лов. Заключений экспертизы – около 190 тыс., пояснительных записок – около 8 тыс. Основным вызовом стал накопленный массив неструктурированных данных, и обработать его без помощи искусственного интеллекта практи- чески невозможно. Сборник задач для "умного помощника" эксперта База типовых замечаний (БТЗ) – первый пилот Главгосэкспертизы в части подготовки данных для ИИ. Начиная с января 2023 г. в наполнении базы принимали участие более 600 специали- стов, включая главных экспертов по всем направлениям деятельности. Замеры в ходе пилотных испытаний БТЗ пока- зали, что система оказалась очень востребован- ной. Если в I квартале 2023 г. использование данных из Базы типовых замечаний составляло 19,78%, то во II квартале – 27,4%, в III – 36,9%. По предварительным итогам IV кварта- ла доля использования типовых замечаний в экспертной деятельности приближается к 40%. Сегодня модуль искусственного интеллекта для проверки неструктурированной документации проходит апробацию с отдельной группой экспер- тов. Их знания и практические навыки исполь- зуются в первую очередь для формирования ког- нитивной части модуля ИИ. В том числе эксперты задействованы в составлении и тестировании текстовых и графических катен – элементов струк- турной лингвистики, которые используются для интеллектуального поиска, распознавания текстов и других автоматизированных алгоритмов. Основная задача на этапе отбора и загрузки данных в нейросети – это найти оптимальный баланс между их избыточностью и достаточ- ностью. При работе с катенами важно точно формулировать контекст задачи и четко обозна- чать машине цели и границы поиска. Это поз- волит не пропустить самое важное в проектной документации и вместе с тем отфильтровать все лишнее, чтобы снизить уровень так называемо- го шума при выдаче результата и в целом повы- сить его качество и достоверность для дальней- шей экспертной работы. В ходе пилотных испытаний с помощью экспер- тов разработаны и структурированы под формат машинного обучения порядка 1,5 тыс. видов замечаний, охватывающих все области экспер- тизы и разделы проектной документации. Кроме того, основу обучающих материалов для нейро- сетей составили 500 тыс. типовых замечаний, 130 тыс. заключений экспертизы. В их числе документы, которые ранее были выданы экспер- тами в текстовом формате (docx) и затем пере- ведены в машиночитаемый формат. В целом в библиотеки данных для машинного обучения (датасеты) было загружено более 12 млн текстовых фрагментов из заключений экспертизы и проектной документации. На 2024 г. запланированы мероприятия по переобучению нейросети на основе более "чистых" данных. Работа над ошибками На текущий момент приняты методические документы и ряд внутренних нормативных актов Главгосэкспертизы, регламентирующих работу с технологиями искусственного интел- лекта. Таким образом, уже сегодня нейросети активно вовлекаются в рутинную часть работы по проверке и предиктивному анализу данных в системе экспертизы. В частности, на машин- ное обучение переложены задачи автоматизи- рованного поиска несоответствий нормативным документам и других отклонений от требований к разделам проектной документации. Это поз- волит эксперту быстро находить места возмож- ных ошибок, указанных машиной. С учетом того, что объем отдельных проектов, поступающих на экспертизу, может достигать 100 тыс. файлов, помощь искусственного интел- лекта будет иметь огромное значение как для сокращения сроков проведения экспертизы, так и для повышения качества проектной документации. Кроме того, внедрение технологий искусственного интеллекта в экспертизе имеет большой мульти- пликативный потенциал для строительной отрасли в целом. Одновременно с разработкой алгорит- мов машинного обучения проектная группа Глав- госэкспертизы ведет работу по интеграции Базы типовых замечаний с образовательными програм- мами Учебного центра Главгосэкспертизы. n Подготовлено пресс-службой Главгосэкспертизы России апрель – май 2024 www.secuteck.ru Искусственный интеллект "зашел" на экспертизу В 2023 г. Главгосэкспертиза России разработала и планирует запустить в промыш- ленную эксплуатацию модуль предиктивной аналитики. В настоящее время система проходит пилотные испытания. Это означает начало внедрения элементов искус- ственного интеллекта в процессы обработки и анализа огромного массива данных, накопленных в информационных системах ведомства с начала перехода к электрон- ному документообороту. Чему и как обучают сегодня машинные алгоритмы и ней- росети на экспертизе и как они разделят полномочия с естественным интеллектом?