Експерти на Siemens работят съвместно с учени от Университета в Клагенфурт за интегриране на човешкото чувство за решаване на проблеми в изкуствения интелект. Резултатите ще бъдат използвани за оптимизиране на производството.
Когато стане дума за изчислителни възможности, компютрите са далеч по-добри от човешкия мозък, но хората често пъти са по-бързи в решаването на комплексни проблеми. По време на изследванията, майстори „хлебари” стоят пред компютърни екрани, концентрирани в правенето на хлебчета, кроасани и претцели във фиктивна фабрика, за да пренесат своя интелект в компютърната система.
[related-posts]
„Въпреки че процедурата е опростена, тя е идентична с тази в реалния производствен процес”, споделя Бартош Гула от Отдела по обща психология и когнитивни изследвания в Клагенфуртския университет. „Участниците трябва да планират поръчки, да възлагат производствените етапи на различни машини и да следят за крайните срокове. Искаме да научим какви стратегии използват те, за да изпълняват тези задачи”, допълва той.
Целта на експериментите е да се използват човешките модели на поведение при решаване на проблеми и да се интегрират в системите с изкуствен интелект. Така ще се подобри цикълът на индустриално производство, тъй като в бъдеще продуктите все повече ще се произвеждат според желанията на клиента, което изисква бързо планиране и настройване на използваните машини.
По-ефективно планиране се изисква за конфигуриране на сложни комплексни продукти, каквито например са централизираните постове в жп транспорта. „Има хиляди различни компоненти и взаимовръзки, които да се вземат предвид в такива системи”, разкрива предизвикателствата Андреас Фалкнер от отдел „Корпоративни технологии”. „Дори само 300 еднозначни решения от типа да/не водят до по-голям брой възможности, отколкото са атомите във вселената”.
Въпреки ограниченията в познанията и времето, човекът намира добри решения, като интуитивно стеснява тези огромни, понякога безкрайни пространства на търсене. Техническият термин за тези интуитивни стратегически решения е „евристичен”.
„Ние успешно използваме евристиката в изкуствения интелект, но тези процеси първо трябва да бъдат открити и дефинирани от експерти”, обяснява проф. Герхард Фридрих от Института по приложни информационни технологии на Клагенфуртския университет. „Това изисква много време и креативност, което го прави повече изкуство, отколкото занаят”.
По неговите думи, компютрите трябва автоматично да откриват или съставят подходящи евристични решения за новите проблеми. Това ще позволи да решаване на конфигурационни и планови проблеми, за които традиционните подходи са неефективни.
Изследователите са постигнали значителен успех с техния ASCASS Solver (A Simple Constraint Answer Set Solver), който може да се използва за директно интегриране на специфични евристични решения. „В сравнителен тест с други системи, нашият продукт се доказва като най-стабилен и до 100 пъти по-бърз в намирането на решение”, отчита Фридрих.
