Обучение студентов применению технологий искусственного интеллекта для решения задач профессиональной деятельности

Современный этап развития общества характеризуется широким проникновением информационных технологий во многие сферы экономики. Одной из наиболее стремительно развивающихся и перспективных инноваций в последние годы является искусственный интеллект. Многие государства начинают осознавать глубину влияния ИИ и связанных с ним технологий на конкурентоспособность национальных экономик, и поэтому вступают в технологическую гонку. Для этого обсуждаются и внедряются национальные стратегии цифровизации и развития искусственного интеллекта. Так, в России период с 2022 по 2031 год объявлен указом Президента Десятилетием науки и технологий, а также принята Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года [7]. Реализации выбранных стратегий требуют вовлечения в работу молодых специалистов, у которых сформирован инновационный тип мышления [6]. В связи с этим требуется пересмотр стратегии подготовки кадров на всех уровнях образования, которая направлена на формирование новых компетенций в области технологий искусственного интеллекта.

В настоящее время концепция эффективного развития и внедрения искусственного интеллекта в различные сферы экономики и социальной жизни только начинает формироваться, поэтому рассмотрим некоторые возможности и результаты решения различных проблем на основе систем искусственного интеллекта и связанных с ним технологий. В исследованиях Всемирной организации интеллектуальной собственности выявлено несколько инновационных областей человеческой деятельности, в которых внедрение ИИ наиболее целесообразно. К ним, прежде всего, относятся транспортное функционирование, промышленность, сельское хозяйство, медицина, банковский сектор, образование и др. [1].

В сфере транспортного функционирования существуют громоздкие, сложные и излишне затратные операции между участниками грузоперевозок и цепочек поставок, что

порождает огромные задержки грузов. Владельцы грузовых компаний, портов, понимая сложность существующих процессов, внедряют цифровые платформы на базе блокчей-на для управления грузоперевозками и цепочками поставок. Это позволяет создавать возможность автоматизированного обмена информацией между всеми участниками цепочек: взаимодействие между участниками происходит быстрее, устраняются ошибки, требуется меньше финансовых затрат.

Эффективность использования технологий искусственного интеллекта доказана и в авиаотрасли. Искусственный интеллект позволяет повысить безопасность полетов и своевременность доставки пассажиров в зависимости от метеоусловий; управлять запасами топлива; прогнозировать спрос на билеты; оптимизировать багажную обработку и т.д. [2].

Технология искусственного интеллекта тесно связана с интернетом вещей (IoT), который представляет собой систему взаимодействующих и взаимосвязанных умных устройств и датчиков. Эти устройства собирают информацию и обмениваются данными без участия человека. Однако возникает необходимость анализа и обработки огромного количества собираемой датчиками информации, которую может обеспечить искусственный интеллект, поэтому внедряется технология Artificial Intelligence of Things, позволяющая систематизировать большие данные и применять их для решения практических проблем.

Технология Artificial Intelligence of Things начинает активно использоваться в логистической и транспортной отрасли. Описанная система применяется при создании умных дорог. Например, в Австралии в Мельбурне была запущена одна из самых продвинутых на сегодняшний день дорог длиной 2,5 км. Управление трафиком полностью осуществляет программный комплекс с ИИ. Данная система взаимодействует с городскими датчиками: видеокамерами, светофорами, датчиками на общественном транспорте, метеоданными и т.д. Это позволяет ей снижать вероятность аварий, предлагать наиболее оптимальные маршруты в зависимости от реальной дорожной ситуации, создавать свободные коридоры для движения автомобилей экстренных служб и контролировать экологическую обстановку в городе. Дороги для автопилотных автомобилей также представляют коммерческий интерес. Данные транспортные средства устраняют человеческий фактор, что позволяет обеспечивать постоянную скорость на трассе и устранять затраты на простои. Кроме того, умные дороги, управляемые ИИ, позволяют обеспечить наиболее эффективную работу распределительных сетей за счет анализа в режиме реального времени и гибкого прогнозирования. Однако в России эти технологии не так распространены из-за слабой инфраструктуры, недостаточной автоматизации у участников цепей поставок, недоступности сетей 5G, отсутствия стандартов обмена информации.

Возможности технологий ИИ, основанные на обработке большого объема информации, обуславливают перспективы его применения в системе здравоохранения. Разработки в этой сфере ведутся и в России, в частности, одним из лидеров рынка является компания «К-Скай», которая впервые в РФ зарегистрировала ИИ-систему для здравоохранения в «Реестре российского ПО». Их перспективной разработкой стала созданная в 2019 году система «Webiomed», позволяющая повышать точность поставленного диагноза и подбирать наилучшую схему лечения с учетом индивидуальных особенностей организма конкретного пациента. Процесс работы «Webiomed» представляет собой сбор информации из электронной медицинской карты, анализ состояния здоровья и рисков, получение результатов обработки данных в форме рекомендаций по лечению. На сегодняшний день сервис «Webiomed» обработал данные почти 28 млн. человек и 231 млн. различных документов. В то время как практики и опыта врача может быть недостаточно для своевременного выявления той или иной проблемы в организме человека, ИИ способен, проанализировав результаты проведенных исследований, поста-

ПРОБЛЕМЫ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ

В СИСТЕМЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ вить диагноз с точностью более 90%, что позволяет избежать возможных осложнений или минимизировать риск их возникновения [9].

Приоритетной функцией ИИ, представляющей интерес для медицинской сферы, является анализ графических изображений. Например, разработанный нидерландской компанией SkinVision ИИ позволяет обнаруживать рак кожи на ранней стадии по пользовательским фотографиям и оповещает пациента о необходимости посещения врача. Медицинская визуализация на основе ИИ также широко используется для диагностики ОРВИ и выявления пациентов, которым требуется клиническая поддержка. Например, китайская компания Huiying Medical разработала решение на основе искусственного интеллекта, которое анализирует очаги помутнения по типу «матового стекла» в легких, а также другие показатели, которые указывают на вероятность подозрения на заражение COVID-19 и развития пневмонии с точностью 96% [10].

Сегодня искусственный интеллект активно используется в таких системах, как «Умный город», «Умный дом» и др., под которыми понимается комплекс приборов и датчиков, соединенных между собой и предоставляющих пользователю интерфейс для автоматического управления инженерными системами в отдельной квартире, здании и сооружение, городе, регионе.

Объем рынка технологий «Умного дома» в России и в мире постоянно возрастает. Прогнозируемый результат к 2025 году говорит о том, что этот показатель вырастет более чем в три раза. Интерес к удаленному управлению и настройкам систем возрастает. Около 90% потребителей используют умные колонки с голосовым ассистентом для управления домашним хозяйством.

Искусственный интеллект постепенно начинает внедряться и в образовательную сферу. Многие исследователи предлагают рассматривать искусственный интеллект как объект изучения в рамках различных дисциплин, осваиваемых в школе, колледже и университете, и как средство повышения эффективности процесса обучения на всех уровнях образования [3; 8]. В качестве средства индивидуализации образовательной траектории конкретного обучающегося ИИ может быть использован для «подбора персональных методических материалов и рекомендаций на основе «больших данных» его многолетних и текущих результатов обучения, его предпочтениях в области изучаемых дисциплин и др.» [8, с. 8].

Проведенный анализ возможностей применения искусственного интеллекта в сфере транспортной логистики, авиационной отрасли, медицины, управления инженерными сетями доказывает его эффективность и конкурентоспособность. В образовательной сфере технологии искусственного интеллекта делают лишь первые шаги. Остаются не выясненными области его применения в процессе обучения школьников и подготовке высококвалифицированных специалистов в вузах.

Внедрение технологий ИИ в России и в мировой практике свидетельствует о востребованности специалистов, владеющих необходимыми компетенциями, и их быстрой адаптации на рынке труда, поэтому возникает потребность в подготовке таких выпускников на различных уровнях образования. В связи с этим получили широкое распространение организация и проведение различных олимпиад, соревнований, хакато-нов, направленных на выявление уровня сформированности знаний и умений в области технологий искусственного интеллекта и интернета вещей. Содержание этих мероприятий позволяет установить то, как учащиеся разрабатывают решения по взаимодействию различных технических устройств с человеком и между собой посредством сети Интернет. Предлагаются конкурсные задания, в которых участникам необходимо разработать и визуализировать логику взаимодействия разных вещей с человеком, с управляющим сервером и между собой [4]. Начиная с 2021 года, Министерство просвещения России организует Всероссийскую олимпиаду по искусственному интеллекту для 9–11 клас- сов. Проведение такой олимпиады показало, что тысячи школьников проявляют интерес к этому направлению и желают в ней участвовать.

В современные образовательные программы различных направлений подготовки университетов вводится дисциплина «Системы искусственного интеллекта», которая нацелена на формирование методов решения профессиональных и социально значимых задач с использованием технологий ИИ. На практических занятиях студенты обсуждают и изучают возможные способы решения актуальных проблем: подходы к определению понятий об ИИ и системах ИИ; экономику ИИ; осуществление машинных (через Интернет вещей) и человеко-машинных (через чат-боты, голосовые ассистенты) коммуникаций; передовой опыт и перспективы применения цифровых технологий по отраслям экономики ИИ. На лабораторных занятиях студентам предлагается выполнить ряд практических работ с использованием нейросетей (Kandinsky, ChadGPT, Mixo и др.) для создания иллюстраций, анимаций, графиков, 3D-моделей объектов профессиональной деятельности в различных областях инженерии, управления, безопасности, искусства и др.

При изучении данной дисциплины у студентов создается положительная мотивация к изучению новых информационных технологий, позволяющих оптимизировать существующие процессы. Полученные знания и умения закладывают основу для изучения последующих дисциплин, направленных на освоение профессиональной деятельности специалистов различных направлений подготовки.

При последующем освоении дисциплин, направленных на формирование профессиональных компетенций, выполнении курсовых проектов и подготовке дипломных работ студенты учатся находить и внедрять «умные» подходы для разработки методов решения различных профессиональных и бытовых практически значимых задач. Для такого обучения необходимо включать студентов в деятельность по многократному выполнению заданий, в которых описывается реальная ситуация, требующая получения результата, зависящего от множества факторов [11]. Решение таких задач основывается на сборе информации, выделении из нее существенных данных, которые необходимо анализировать, систематизировать и преобразовывать в программу управления процессом получения планируемого результата. Для оптимизации этих действий применение технологий ИИ становится приоритетным.

Приведем пример одного задания, предлагаемого студентам в рамках проекта «Умный город».

Эффективное управление электроснабжением города позволяет существенно экономить бюджетные расходы. Электрическое освещение улиц в темное время суток является необходимым условием безопасного и комфортного проживания населения. Часто уличные фонари работают «вхолостую»: днем они светятся, а ночью не включаются. Требуется разработать техническое устройство, автоматически включающее фонари на улицах города при наступлении темноты и выключающее их с восходом солнца. Предложите технологические решения применения ИИ для эффективного управления освещенностью улиц в различных возникающих ситуациях.

Для выполнения задания студентов целесообразно разделить на команды. Сначала командам предлагается сформулировать цель решения задачи профессиональной деятельности. Конечным продуктом этой деятельности должно стать техническое устройство, автоматически включающее и выключающее фонари в зависимости от естественной освещенности конкретной местности.

После обсуждения и корректировки целей студенты разрабатывают программу выполнения данного задания, опираясь на ранее сформированные обобщенные действия по созданию любого технического устройства [5].

Студенческие команды предлагают различные технические решения, суть которых состоит в подборе объектов, свойства которых удовлетворяют назначению элемен- тов, обязательно входящих в разрабатываемое устройство: а) фоторезистор; б) источник света; в) источник тока; г) система транзисторов; д) электрические лампы (фонари).

На рисунке а приведен пример принципиальной схемы решения этой задачи одной из команд; на рисунке б – действующая модель технического устройства, смонтированная студентами.

б)

Рис. Модель технического устройства для автоматического включения освещения улиц города: a) принципиальная схема технического устройства;

• б)    действующая модель технического устройства

На следующем этапе студенты разрабатывают идею использования ИИ для управления освещением на улицах города. Предлагается использовать систему датчиков, которые устанавливаются на конкретных участках по всей длине улицы или периметру площади в ситуациях, когда в темное время суток проводятся массовые гуляния, праздники, концерты. Датчики должны реагировать на движение людей и управлять освещением. В ситуациях отсутствия горожан на улицах, датчики должны сигнализировать о необходимости отключения освещения, что приводит к экономии электроэнергии.

Приведем примеры некоторых практически значимых заданий, которые могут быть выполнены с применением технологий искусственного интеллекта студентами различных направлений подготовки:

• 1.    Спланировать логистический маршрут по транспортному коридору «Север-Юг» для сокращения затрат на грузоперевозки и минимизации влияния человеческого фактора, опираясь на имеющиеся данные об экологической обстановке, политической ситуации, безопасности автомобильных дорог, состоянии водных ресурсов, международном и региональном праве.

• 2.    Разработать комплексную эффективную программу энергосбережения, позволяющую управлять уличным освещением в зависимости от погодных условий, скопления людей на улицах в различных регионах России.

• 3.    Установить диагноз пациента по набору симптомов и результатов, проведенных медицинских исследований и анализов.

• 4.    Составить персональные целенаправленные рекламные предложения на основе анализа поисковых запросов пользователя интернета.

• 5.    Осуществить межъязыковую коммуникацию без привлечения человека-переводчика.

Данное исследование представляет собой обобщение результатов применения технологий ИИ для решения различных практически значимых проблем. Проведенный анализ различных российских и международных практик использования ИИ и интернета вещей в транспортной логистике, авиаперевозках, медицине, бытовой сфере позволяет установить результативность управления этими процессами. Применение ИИ в образовании является активно обсуждаемым и вызывает неоднозначные мнения ученых и педагогов. В то же время современные студенты являются заинтересованными и готовыми к применению данных технологий для создания комфортных условий в своей жизнедеятельности и будущей профессиональной сфере. Это обуславливает необходимость пересмотра содержания и методов подготовки специалистов, владеющих компетенциями применения и развития этих технологий, для решения задач профессиональной деятельности.