Потребность в искусственном интеллекте (ИИ) в строительстве носит объективный характер: по мере усложнения деятельности человеческий разум не может вовремя управиться со стремительно возрастающим объемом информации, и на помощь строителям приходит электронный помощник. Первыми необходимость применения ИИ в отрасли ощутили сотрудники Главгосэкспертизы России. Недавно они рассказали о его внедрении посетителям выставки-форума «Россия» на ВДНХ в Москве.

С гор бумаги — в море цифр

О том, как связаны машиночитаемые данные с искусственным интеллектом, подробно рассказал заместитель руководителя Центра цифровой трансформации Главгосэкспертизы Александр Перепелица. Он напомнил, что цифровая трансформация системы экспертизы началась в 2017 году с перехода к оказанию услуг в электронной форме, затем в 2019-2021 годах была создана цифровая платформа Главгосэкспертизы, на которой развивались информационные сервисы. Наконец, с 2022 года различные информационные ресурсы строительной отрасли объединяются в Единое цифровое пространство благодаря расширяющейся интеграции данных, что позволяет перейти на новый уровень их анализа и обработки. При этом до того, как в 2017 году в Главгосэкспертизе началась трансформация работы с данными и проектная документация перестала представляться на экспертизу на бумажных носителях, автоматизация и работа с данными были фактически невозможны. После перехода к «электронной бумаге» автоматизация была ограничена, а работа с данными требовала предварительного распознавания документов. И лишь после начала работы с машиночитаемыми данными появилась возможность извлекать и формировать наборы данных для дальнейшего использования при создании модулей ИИ, применение которого с каждым годом все более востребовано. Если в 2021 году в XML-формате создавались только локальный сметный расчет и заключение экспертизы, то в следующем году к ним добавились сметные документы, с 2023 года — пояснительная записка, паспорт типового объекта капитального строительства, а в ближайшем будущем начнется формирование задания на проектирование. Сейчас готовятся к публикации XML-схемы результатов инженерных изысканий, планируются к разработке схемы других разделов проектно-сметной и исходно-разрешительной документации.

По словам эксперта, в 2023 году число файлов в формате XML в информационных системах Главгосэкспертизы увеличилось в 4,5 раза, а количество файлов 3D-моделей (IFC) и комплектов проектной документации с 3D-моделями в Едином государственном реестре заключений экспертизы проектной документации объектов капитального строительства (ГИС ЕГРЗ) — в 8 раз. В распоряжении Главгосэкспертизы в формате XML имеется более 2,7 млн таких файлов, 200 тыс. заключений экспертизы и 9 тыс. пояснительных записок.

Машинная педагогика

Чтобы не утонуть в этом море цифр, сотрудникам Главгосэкспертизы и потребовался ИИ. Но прежде, чем он станет их незаменимым помощником в экспертизе проектной документации, его надо обучать на основе знаний, накопленных специалистами ведомства. О том, как происходит процесс обучения ИИ, рассказал заместитель руководителя Службы анализа данных и ведения ЕГРЗ Главгосэкспертизы России Алексей Иванов.

Для начала он пояснил, что ИИ — это компьютерная система, имитирующая человеческую способность обучаться и решать задачи: «Система принимает входные данные в виде речи, текста, изображения, а затем обрабатывает их, применяя различные правила и алгоритмы. После обработки система выдает результат, который оценивается посредством анализа и/или обратной связи. Наконец, система использует свои оценки для корректировки входных данных, правил и алгоритмов, а также целевых результатов. Этот цикл продолжается до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат».

Чтобы обучить ИИ работать таким образом, специалисты Главгосэкспертизы используют нейросети, представляющие собой компьютерные системы, имитирующие работу человеческого мозга. Для обучения нейросетей нужны так называемые обучающие датасеты — данные с известным результатом — опыт, накопленный сотрудниками учреждения. После ответа сети рассчитывается вероятность ошибки, и если она велика, сеть дообучается или обучается заново с новыми данными. Этот процесс повторяется многократно до тех пор, пока ошибка не станет достаточно мала и сеть можно будет признать готовой к использованию.

Разумеется, для обучения машины необходимо намного больше ресурсов, чем для обучения человека. Так, тренировка модели GPT-3 от OpenAI в 2021 году потребовала 1,287 ГВт-ч электроэнергии. Но затраты энергоресурсов того стоят, ведь, по словам Алексея Иванова, при экспертизе проектной документации ИИ позволит обрабатывать большой объем неструктурированных и неформализованных данных, выполнять рутинные процедуры при работе с большими комплектами документации, выступит «умным» помощником для эксперта. «Внедрение искусственного интеллекта в экспертизу в разумных пределах — нужный и важный шаг для дальнейшего развития строительной отрасли и технологий», — заявил Алексей Иванов, подчеркнув, что ИИ невозможен без человеческих знаний и опыта, методов и алгоритмов, с помощью которых можно реализовать модели естественного интеллекта, а также без высокопроизводительных вычислительных ресурсов.

В то же время эксперт назвал и основные проблемы, появившиеся при внедрении ИИ. Одна из них — ответственность за результат, полученный при работе ИИ. Проблема состоит в том, что выводы ИИ не безошибочны, и ответственность за подтверждение этих выводов с работающего с ним эксперта не снимается. Поэтому для того, чтобы оценить сделанные машиной выводы, требуется высокий уровень квалификации. Кроме того, необходимо исключить предвзятую оценку результатов работы ИИ при ограниченном наборе обучающих данных, а также деградацию навыков и умений сотрудников, использующих ИИ как инструмент. Очень важно также не упустить из вида вопросы соблюдения авторских прав как на обучающие массивы данных, так и на результаты работы ИИ.

Результаты налицо

Руководитель проектов Центра цифровой трансформации Главгосэкспертизы Евгений Момотов тоже подчеркнул, что ИИ не заменяет эксперта, а лишь помогает ему. Но для того, чтобы создать нейросети и обучить их, потребовалось тщательно изучить многолетний опыт сотрудников ведомства. В совокупности с различными учебными и справочными материалами бесценный опыт экспертов позволил научить систему релевантному поиску специфической для отрасли информации, необходимой для проверки проектной документации.

«Мы стремимся к тому, чтобы в будущем эксперт выступал инженером данных и уделял больше времени работе творческой направленности, поиску интересных решений сложных задач, а ИИ выполнял бы рутинные задачи и облегчал жизнь экспертам», — резюмировал Евгений Момотов. По его словам, ИИ уже сейчас помогает в определении необходимых направлений деятельности экспертов и является своего рода навигатором по проектной документации, осуществляя интеллектуальный поиск, позволяет автоматизировать типовые процессы.

Игорь Манылов, начальник Главгосэкспертизы России:

«На мой взгляд, полностью ИИ не заменит человека никогда. В части экспертизы речь идет о максимальной оптимизации рутинных процессов с помощью машинного обучения. Если раньше наши специалисты по несколько часов разбирали поступивший комплект документов, то сейчас это делает машина за долю секунды. Но обучают ее эксперты»