"Игры в будущее". Зачем ученые создают "цифровые двойники" городов, областей и даже стран
Альберт Рауфович, сегодня уже не удивляет, что создаются "цифровые двойники" автомобилей, самолетов и другой сложнейшей техники. На них "проигрываются" различные варианты конструкций и только затем лучшие воплощаются в "железе". Но замахнуться на экономику с множеством противоречивых параметров, на развитие общества, на поведение человека, его реакцию на различные варианты решений власти, на сценарии развития экономики... Неужели математика способна на подобное?
Альберт Бахтизин: Разрабатывать формулы, чтобы подсчитать, например, будущий ВВП или оценить демографию в зависимости от различных сценариев, начали давно. Но такие расчеты, прямо скажем, не всегда помогали, особенно в кризисные периоды. Затруднительно с помощью нескольких уравнений описать сложнейшие экономические системы и происходящие в обществе процессы. Результаты часто расходились с реальностью.
Ситуация начала меняться в последнее время, когда появилась более совершенная техника, прежде всего суперкомпьютеры и на их основе различные методы моделирования, в частности так называемый агентно-ориентированный.
Он заимствован из биологии, где с помощью этого подхода рассматриваются взаимодействия отдельных клеток. И тогда возникла идея, а почему бы не создать модели социума, рассматривая отдельных людей или отдельные предприятия. Это сделает таких "цифровых двойников", говоря образно, ближе к жизни. И сегодня они уже разработаны для некоторых сложных социально-экономических систем. Пионерами были американцы, которые построили такие модели для прогнозирования демографии и распространения различных эпидемий. Затем появились модели крупных экономических систем.
Вы сказали, что в основе лежат принципы биологии, отдельной клетки. Но как сделать "цифрового двойника" города с 500-тысячным населением? Тут никаких суперкомпьютеров не хватит. Считать не пересчитать...
Альберт Бахтизин: Просчитать каждую "клетку", конечно, не получится. Для сокращения вычислений применяются разные способы. Например, делается усреднение, один наш объект условно представляет 10 аналогичных. Такое усреднение существенно сокращает объем вычислений, но все равно они проводятся на очень мощных суперкомпьютерах.
Как рождается "двойник"? Где в такой модели место искусственному интеллекту, который стремительно проникает практически во все сферы?
Альберт Бахтизин: Скажу сразу, что в агентно-ориентированных моделях ИИ до недавнего времени не использовался. Они работали по другому принципу. В зависимости от решаемой задачи в суперкомпьютер закладывается самая разнообразная информация с множеством параметров и взаимозависимостями между ними. Скажем, в Китае разработали "цифрового двойника" социально-экономической системы страны, где присутствует и демография, и предприятия, и банки, и медицина, и сельское хозяйство. Словом, в модель загрузили очень многое. А на суперкомпьютере "Млечный путь-2", используя симулятор социально-экономической системы для более 100 стран, оценили, как повлияет повышение торговых пошлин на товары китайского экспорта и другие ограничительные меры. Число переменных в расчетах составляет миллиарды, поэтому такие вычисления, повторяю, под силу только суперкомпьютерам.
Насколько такие "двойники" отражают реальную картину? И главное, насколько они помогают заглянуть в будущее, оценить различные действия власти и бизнеса, реакцию на них людей?
Альберт Бахтизин: Конечно, отражают не абсолютно. Это никому не под силу, но по сравнению с уравнениями, о которых мы говорили, шаг в приближении к реальности сделан колоссальный. По поводу заглянуть в будущее? Китайские специалисты рассчитывали эффективность различных мер стимулирования рождаемости, начиная с административных, в том числе ограничительных, и заканчивая увеличением финансовых выплат и прочее. Результат? Китайцы по традиции многое держат в секрете. Но вот такой факт: в 2024 году вопреки прогнозам ООН в этой стране произошло увеличение рождаемости с 9,02 до 9,54 млн детей (или на 5,76%). Такого никто не ожидал, хотя в целом процесс сокращения населения продолжается в этой стране уже несколько лет.
Впечатляет... "Агенты" сориентировали?
Альберт Бахтизин: Возможно, да. Во всяком случае, на "цифровых двойниках" варианты они проигрывали, искали самые оптимальные. Некоторые реализовали. Так что "двойники" работают. Но сейчас в мире уже новый тренд. Специалистов уже не устраивают агентные модели, говорят, что они глупые, у них очень ограниченный набор действий. Предлагается пригласить в "компанию" к ним еще и искусственный интеллект, а конкретно большие языковые системы, которые сейчас произвели в мире настоящий фурор.
То есть создать тандем из "агента" и ИИ?
Альберт Бахтизин: Совершенно верно. Если совсем просто, то суть в следующем. Формируется группа, к примеру, из 20-30 агентов, каждый из которых представлен большой языковой моделью. Причем они работают не по жесткому алгоритму, заложенному в них программистом, а сами анализируют заложенный в них огромный объем информации, делают выводы, вступают друг с другом в дебаты, обладают разными видами памяти, системами планирования и т.д.
Подобные эксперименты уже проводились, например, в США в 2023 году такие системы рассчитали прогноз инфляции и ВВП страны, получив в качестве входных данных протоколы заседаний Федеральной резервной системы за длительный период. И полученные результаты оказались точнее консенсус-прогноза опрошенных ранее аналитиков.
То есть речь идет не просто о генерации текстов, написании с помощью ИИ дипломов и научных работ, а, по сути, оценке вариантов развития страны и выборе оптимального. Но насколько можно доверять в таких ключевых вопросах пусть и ареопагу умнейших, но все же машин? Хотя энтузиасты ИИ нас постоянно успокаивают: последнее слово будет за человеком. Он в ответе за принятое машиной решение. Но чем поразительней достижения ИИ, тем тревожней.
Альберт Бахтизин: Да, человек в ответе. Но важно понимать вот какую опасность. Мы говорили, что большие языковые модели уже начинают думать и принимать решения самостоятельно, а человек - и это важно подчеркнуть - не представляет, как ИИ пришел к тому или иному выводу. Как он "мыслил". Для человека это своего рода "черный ящик", который выдает готовый результат, непонятно, как полученный. Более того, системы ИИ уже ловили на том, что они фактически какие-то факты просто придумывают.
Об этом говорят многие специалисты, например, в "РГ" о такой опасности предупреждал один из наших ведущих специалистов, научный руководитель НИИ системного анализа РАН академик Владимир Бетелин. Он считает, что есть класс задач, которые сегодня в принципе нельзя доверять ИИ. Предупреждают об опасности неконтролируемого применения ИИ и такие авторитеты, как Илон Маск, некоторые нобелевские лауреаты, даже разработчики систем ИИ. Но, судя по всему, их вряд ли услышат. Слишком большие выигрыши сулят последние модели ИИ.
Альберт Бахтизин: Я говорил об этом с китайскими специалистами. Они считают, что все эти модели не более чем далеко продвинутый калькулятор, что у них нет никакой цели, это просто послушный инструмент в руках человека. А значит, опасаться, бить тревогу пока не стоит. Но, с другой стороны, системы ИИ эволюционируют так стремительно, что уже сами авторы не могут точно сказать, каковы будут последствия.
А что у нас с разработками "цифровых двойников" социально-экономических систем? Может, они уже участвуют в составлении различных стратегий и концепций?
Альберт Бахтизин: У себя в институте мы разрабатывали "цифровые двойники" для Санкт-Петербурга и Вологодской области. Результаты учитываются в стратегии их развития. Сейчас совместно с МГУ разрабатываем "цифрового двойника" Калужской области. Хочу отметить, что потенциал подобных систем гораздо шире, но есть несколько сдерживающих факторов. Во-первых, для таких моделей требуется постоянно обновлять данные, но нередко с местными администрациями здесь бывают проблемы. Во-вторых, для них нужны очень мощные компьютеры. Но самое главное - недостаток профильных специалистов. В Китае подобные системы разрабатывают коллективы из более 100 сотрудников, а у нас над аналогичным проектом работают всего 1-2 человека.
Цифровой двойник - это цифровая (виртуальная) модель любых объектов, систем, процессов или людей. Он позволяет смоделировать, что будет происходить с оригиналом в разных условиях. Это помогает сэкономить время и средства, избежать вреда для людей и окружающей среды. Вот лишь несколько примеров. С помощью "двойников" можно построить модель будущего здания и спрогнозировать, как оно впишется в среду, выдержит ли нагрузки. При восстановлении Нотр-Дама использовали цифровой двойник собора.
В цифровом двойнике города Сингапур - все объекты, от мостов до деревьев. Когда при строительстве надо понять, как проложить канализацию, достаточно "проиграть" варианты на модели. В машиностроении на "двойнике" проверяют разные варианты будущей конструкции, скажем, самолета или авто, как она поведет себя в самых разных ситуациях. После таких "испытаний" выбирается самый оптимальный вариант, который затем реализуется в "железе". В энергетике двойники оптимизируют работу электростанций, что позволяет избежать сбоев в подаче электричества и рационально расходовать электроэнергию.
На виртуальной копии человека с точным повторением всех органов можно спрогнозировать, как организм отреагирует на лечение и как будет прогрессировать болезнь. Кроме того, такая модель позволит предупреждать риски развития заболеваний. В космической отрасли цифровые двойники участвуют в создании новой техники и даже разработке программ освоения космоса.