Цифровые двойники, интернет вещей и прочие buzzwords

Вот типичная фраза, которая меня раздражает:

В ближайшие годы нас ждет социальная революция: низкоквалифицированный труд во всем мире будет сменяться роботами и нейросетями, которые самообучаются на основе заложенных в них моделей и непрерывного анализа огромных массивов накапливаемых данных.

Конкретно эта взята из партнёрского материала (т.е. написанного вместе с рекламодателем, но при этом прошедшего минимальный отбор и та же “Медуза” такие штуки делает обычно качественно) “Медузы” с компанией “АвтоГРАФ”. Компания, спору нет, заявляет о довольно разумной услуге – но, простите, оптимизация транспортных расходов на основе информации о передвижении автомобилей клиента всё же не тянет на социальную революцию. Даже на применение big data не тянет, если только речь не идёт о решениях для, скажем, DHL, РЖД или ещё какой компании с десятками тысяч машин и миллионами заказов в месяц.

Вообще энтузиазм по поводу тех или иных технологий я разделяю далеко не во всех случаях. Да, те же дроны для доставки – определённо хорошая мысль, поскольку гонять беспилотный вертолётик можно практически по прямым и он быстрее принесёт пиццу, чем человек. Но даже единовременное увольнение всех курьеров это ещё не социальная революция. Социальную революцию вызвало появление компьютеров как таковых – потому что это привело и к интернету, и к вытеснившим армию чертёжниц и машинисток программам, и, кстати, к тем же дронами.

Дуглас Росс – человек, предложивший термин Computer-aided design. В 1953 году! 

Разговоры об “интернете вещей” – на поверку оказываются утверждением о том, что можно взять и напихать каких-нибудь датчиков в какой-нибудь предмет. ОК, но если “предметом” является промышленный турбогенератор на электростанции, то системы контроля и автоматизации такого оборудования известны с середины прошлого столетия: собственно, именно электронные системы управления сделали возможными космические ракеты, большие промышленные установки и реактивные самолёты. Да, теперь несколько иначе организован обмен информацией между блоком управления и датчиками, электроника стала дешевле, надёжнее и компактнее – но эти улучшения, при всей их значимости, снова не революция.

Промышленный контроллер. Такой вот ящик позволяет обрабатывать информацию почти от 3 тысяч датчиков. (фото кликабельно, ведёт на сайт производителя)

Да, сегодня можно запихать крошечный датчик ускорения в браслет и заставить микрокомпьютер в том браслете анализировать, скажем, физическую активность носительницы. Но, положа руку на сердце, что это вот прям так радикально поменяло? Вы знаете хотя бы один пример того, как такие устройства поменяли образ жизни кого-то из ваших знакомых? Я про свой круг такого сказать не могу.

Очень часто какие-то довольно очевидные для специалистов вещи нам пытаются выдать за нечто революционное. Вот из того же материала:

«Цифровые близнецы» — это цифровые модели реальных предметов или объектов, которые строятся на основании данных с установленных на них сенсоров. Теперь не обязательно своими глазами видеть, например, турбину на гидроэлектростанции — можно в реальном времени наблюдать за ее компьютерной визуализацией, созданной на основании данных с сенсоров.

Оказывается, операторы, сидящие за пультами управления, имели дело с цифровыми близнецами. О как. И пилоты самолёта, кстати, тоже – потому что реактивные лайнеры уже более полувека оснащаются кучей датчиков: уровень топлива в баках, частота вращения турбин, напряжение в бортовой сети и… ну, кабину пилотов, думаю, все видели как минимум на фотоснимках. И пульты операторов электростанций. Интересно, как себе авторы таких восторженных пассажей представляли работу на электростанции до появления “интернета вещей”? Толпа техников носится взад-вперёд, бегает вокруг турбины, с секундомером в руках замеряет частоту вращения вала, обнюхивает изоляцию генератора и ежеминутно тыкает щупами тестера в клеммы для измерения напряжения?

Да, в 2017 с промышленных установок собирается куда больше информации, а представить её можно намного более разнообразными способами. Хотите трехмерную модель агрегата в условных цветах, показывающих уровень вибрации – пожалуйста, все возможности для такого есть. Хотите схематический контур с цифрами по периметру – не проблема. Но сама задача “показать оператору наглядный образ устройства” вообще-то решалась средствами даже не полувековой, а столетней давности. А если говорить про именно компьютерные системы, так уже реакторы РБМК-1000 (это ядерные реакторы печально известной “чернобыльской” серии) работали с электронно-вычислительной машиной СКАЛА. Созданной на основе машины даже не 1970-х, а вообще 1960-х годов! Аналогичные системы применялись для обработки данных с метеоспутников, ну а лунные корабли NASA имели на своём борту передовой по тем временам компьютер в системе управления – программы для него писал отдел под руководством Маргарет Гамильтон, придумавшей потом и сам термин software engineering.

Фанаты техники, кстати, могут по последней ссылке даже скачать эмулятор ядерного реактора той серии.

Сверх того. Как осуществляется проектирование всевозможных механизмов, агрегатов и зданий? Последние лет этак тридцать (если мы не про хайтек, а обыденное производство) – с использованием тех самых компьютерных моделей: инженеры проверяют характеристики фундамента дома при помощи программы, моделирующей этот самый фундамент. Можно заранее просчитать распределение нагрузки, деформацию балок, проседание грунта – а потом поменять какой-нибудь элемент и увидеть, как это отразится на всём здании. Аналогично можно заранее предсказать картину нагрева стенки котла или даже обычной кружки: это никакая не новомодная технология “цифровых близнецов”, а старое, известное с 1946 года, компьютерное моделирование.

Именно в 1946 году построили первый электронный компьютер, который был предназначен аккурат для моделирования разных процессов – включая взрыв термоядерной бомбы. Вот это, кстати, действительно было революцией: потому что ни ядерные устройства, ни космические ракеты, ни реактивные самолёты без численного моделирования сделать практически невозможно – вам, как минимум, придётся понести очень большие материальные, а то и человеческие, потери. Ответ на вопрос “при каких условиях ядерный реактор может расплавится?” явно лучше искать при помощи компьютера!

В сухом остатке

Я сама апологетка технического прогресса. Но давайте не будем покупаться на маркетинговый шум, который воспроизводит аргументы 1960-х в новой обёртке и так, будто тех шестидесятых вовсе не было. Тогда был даже всплеск интереса к нейросетям, машинному переводу, а также роботам. Потому что всё это начало появляться и многим казалось что ещё вот-вот – и всё, мы получим восхитительный мир с карманными переводчиками, роботами-секретарями и умными машинами, которые могут и пол помыть, и еду приготовить, и домашнее задание ребёнку подсказать, как делать.

Tagged . Bookmark the permalink.

4 Responses to Цифровые двойники, интернет вещей и прочие buzzwords

  1. alxpo says:

    Припоминать 60-е – не очень продуктивно. Всё таки количество операций в секунду на ватт выросло на 10 порядков (если сравнивать UNIVAC и этот спецпроцессор для сверточных нейронных сетей https://arxiv.org/abs/1606.05094)

    А прогноз степени истребления людей во всех сферах деятельности к 2020 году – 47%. Можно, конечно поскать недочеты в этой статье. http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf

    • Alexa says:

      Так кто же спорит с количеством операций-то? Вопрос в ином – что принципиально современные компьютеры не отличаются от тех монстров с навесным монтажом: и там, и там используется двоичный код, это универсальные машины Тьюринга и, сверх того, фоннеймановская архитектура. Железная дорога сегодня тоже далеко не первая линия Манчестер-Ливерпуль и даже не Петербург-Москва; современные прокатные станы отличаются от прокатных станов XIX столетия, а уж про станки и говорить нечего. Тем не менее, если уж употреблять термин “социальная революция” в разговоре о технологиях, то имеет смысл мыслить категориями больших технологий: не конкретно “сверхбольшие интегральные схемы”, а просто “компьютеры”, по аналогии с железными дорогами или химической промышленностью.

      ИМХО, конечно. То есть можно и в ряде случаев нужно углубляться в детали, но в общем случае я бы рассказывала историю на уровне “придумали компьютеры и это позволило снять с человека не только физический труд, но и труд рутинно-интеллектуальный: арифметические расчёты, подготовка документов, изготовление чертежей и систематизация разной информации. Поскольку компьютеры также работали многократно быстрее, их приспособили для управления процессами, требующими недоступной для людей быстроты реакции и степени концентрации – например, для слежения за работой всех двигателей в космической ракете. Цифровая обработка информации также привела к возможности хранить огромные объёмы данных, иметь к ним доступ из разных точек мира и менять эти данные так, как не позволяли методы работы с аналоговым материалом”.

      Я не очень понимаю, почему нужно спустя полвека брать численное моделирование и обзывать термином “числовой близнец”. А что сокращения занятости людей – так ровно это происходит последние столетия. Ушли в прошлое профессии вроде фонарщиков, конюхов, выжигателей метана в шахте, сократилось число чертёжников, наборщиков и машинисток. Но, с другой стороны, появились новые – SMM-специалисты, к примеру, или веб-дизайнеры. Операторы тех же дронов. Сисадминов и тестировщиков софта стало больше, а автомеханикам теперь требуется в том числе подключать ноутбук к машине для диагностики.

      Впрочем, за ссылку спасибо. Закончу с текущими текстами и посмотрю.

    • Shaelle says:

      Во-первых, на первой же странице (в аннотации) можно прочитать: “according to our estimates, about 47 percent of total US employment is at risk” (“по нашим оценкам, около 47 процентов от общего числа рабочих мест в США находятся в зоне риска”). Иными словами – ни о каком 47-ми процентном шансе на вытеснение людей из ВСЕХ областей деятельности в данном документе речь не идет. Более того – в заключительной части авторы особо оговаривают, что они не пытались оценить, сколько рабочих мест действительно будет автоматизировано (“we make no attempt to estimate the number of jobs that will actually be automated”).

      Далее – в единственном месте, где упоминается 2020 год (начало пятого раздела) он упоминается в контексте консервативных прогнозов “Бюро статистики труда” (“Bureau of Labor Statistics”) на период 2010-2020 годов. Авторы данного документа ни каких прогнозов на эту дату не делают.

      Возможно, вам стоит более внимательно изучать источники, прежде чем ссылаться на них?

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *