Форсайт-дискуссия «Искусственный интеллект и нейросети в городском планировании» прошла в третий день Всероссийской научно-практической конференции «Управление развитием территорий: стратегия, тактика, регулирование, перенастройка», организованной ИТП «Град».

Открывая дискуссию, модератор встречи Липецкая Марина Сергеевна, президент Национальной гильдии градостроителей, директор Фонда «Центр стратегических разработок «Северо-Запад», обратила внимание присутствующих на актуальность заявленной темы – в Концепции развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники до 2024 года сформулирован приоритет использования искусственного интеллекта для развития города.

Марина Сергеевна заметила, что искусственный интеллект все глубже проникает во все сферы нашей жизни. И необходимо понять, как он будет использоваться в градостроительстве: какие задачи будет решать в ближайшие несколько лет и что нужно «перенастроить» для успешной работы с ним.

Модератор отметила, что практическая значимость конференции связана с ее резолюцией. М. Липецкая призвала участников сформулировать и внести в документ, завершающий мероприятие, рекомендации по включению положений об искусственном интеллекте в градостроительное законодательство.

«Формат форсайт-встречи предполагает, что спикеры будут освещать по 1-2 тренда, чтобы создать обобщенный образ будущего, а в завершение ответят на вопросы», – напомнила собравшимся Марина Сергеевна. Модератор отметила разнообразный состав участников встречи, среди которых представители вузов, институтов развития, практикующих градостроительных организаций, компаний, активно применяющих современные технологии.

Первым с докладом выступил Сергей Александрович Митягин, директор Института дизайна и урбанистики Университета ИТМО. Он поделился опытом использования искусственного интеллекта в работе по линии урбанистики. Спикер обратил внимание на то, что атрибут современного искусственного интеллекта – это в первую очередь большие данные, в связи с чем развитие технологий в России сегодня не демонстрирует желаемых темпов. Докладчик также отметил, что основной минус нейросети в том, что она никогда не расскажет, почему сделала именно так, а не иначе. И это одна из причин ограниченного применения искусственного интеллекта в градостроительстве.

С. А. Митягин познакомил слушателей с еще одним важным наблюдением: город постоянно сам себя преобразует; кроме зданий, в городе есть люди, поэтому процесс развития города сопровождается инерцией, сопротивляемостью, адаптивностью. Как следствие, оценить успешность развития и эффект от принятых решений трудно или практически невозможно.

Среди задач, которые сегодня может решить нейросеть, спикер назвал автоматизацию рутинных операций и попытки глубже оценить ситуацию не территории, кратко осветив их сущность.

Для лучшего понимания ситуации на территории предлагается использовать данные, на первый взгляд, к градостроительству не относящиеся, например жалобы и обращения жителей или данные социальных сетей.

По поводу автоматизации операций С. А. Митягин отметил, что искусственный интеллект обучен на примерах, поэтому на запрос сгенерировать проект благоустройства парка, например, «он выдаст то, что уже видел – творчества тут нет». Спикер уточнил, что искусственный интеллект «нужен не для этого и системно эти вкрапления ничего не поменяют».

Принципиально изменить представления о работе искусственного интеллекта в градостроительстве способны цифровые модели. Они позволяют оценить, как проект влияет на ситуацию в городе в целом. Например, как строительство жилого микрорайона повлияет на перераспределение мест в школах города. А как именно будет это происходить, в какую сторону пойдет движение и где остановится – поможет предсказать искусственный интеллект.

Для того чтобы цифровые модели полноценно заработали в градостроительстве, необходимы три условия. Во-первых, руководство города должно уметь численно выразить цели развития территории. Во-вторых, нужно научиться измерять эти числа. И, в-третьих, разработчики должны начать оперировать не только аргументами типа «своим проектом мы не нарушили нормативы и требования», но и «наш проект двигает в лучшую сторону весь город в целом».

Ксения Сергеевна Голубева, руководитель проектного отдела Фонда «Дом.РФ» поделилась опытом использования искусственного интеллекта для генерации изображений и текстов в работе над мастер-планом. Ксения Сергеевна отметила, что нейросети пока способны создавать изображения, «заполняющие» и украшающие визуальное поле, не несущие, однако, важной смысловой нагрузки и, более того, требующие детализации. Здесь по-прежнему преимущество человека неоспоримо. Подводя итог, спикер призвала коллег сконцентрироваться на генерировании четких технических заданий, по которым ежедневно обучается искусственный интеллект.

Евгений Антонов, директор по стратегическому развитию и коммуникациям Rocket Group на вопрос модератора, когда профессионалов заменит искусственный интеллект, оптимистично ответил, что технологии двигают нас в светлое будущее и будут помогать в работе, но не заменят нас.

Спикер рассказал, что компания Rocket Group изначально стала развивать технологии сильного искусственного интеллекта, т. е. как бы способные мыслить за нас, имитирующие мыслительную деятельность и принимающие решения на основе незначительных объемов данных, что особенно важно для России. «Мы стремимся к тому, чтобы по нажатию кнопки искусственный интеллект предложил варианты развития проекта в соотношении с документами стратегического планирования, с реальной ситуацией и так далее», – подытожил спикер.

О применении искусственного интеллекта в реальных кейсах градостроительных проектов рассказал Дмитрий Александрович Омельянчук, аналитик-эксперт отдела разработки информационных систем ИТ-департамента ИТП «Град». Он поделился опытом обработки больших массивов данных, например, данных о земельных участках. «Нейросеть предварительно нужно обучить, – напомнил Дмитрий Александрович. – Был собран набор обучающих данных и отдан нейросети, чтобы она понимала, какие участки как надо квалифицировать. Это позволило обучить нейросеть и использовать ее».

На примере Новокузнецка Д. Омельянчук продемонстрировал использование нейросети для распознавания земельных участков по видам разрешенного использования и рассказал, что для удобства была придумана комбинированная система условных обозначений. «На данный момент точность определения земельных участков – порядка 80 %», – поделился спикер. Затем он рассказал о применении нейросети для распознавания территориальных зон, в том числе когда исходный документ представлен только в текстовом виде.

Далее выступили представители профильных образовательный учреждений. Первой стала Анна Евгеньевна Коробейникова, старший преподаватель кафедры градостроительства Московского государственного строительного университета. Она рассказала о компетенциях в применении искусственного интеллекта, которые студенты приобретают уже сейчас. Первой из положительных практик спикер назвала написание скрипта, что в значительной мере облегчает поиск данных для научных работ. Однако не обошла стороной и негативный момент, обратив внимание на проблему обработки и верификации данных. Кроме того, для научных работ важна новизна исследования, поэтому Анна Евгеньевна предостерегла коллег от попыток использования нейросетей для генерации идей.

Отметила спикер и визуализацию решений студентов, что, несомненно, облегчает их восприятие, но грозит недостаточным закреплением отдельных навыков, важных для дальнейшей работы.

В завершение Анна Евгеньевна пригласила присутствующих к сотрудничеству для расширения спектра навыков студентов, которые в будущем вольются в профессиональное сообщество градостроителей и обогатят его новыми знаниями и умениями.

Следующим с докладом выступил Юрий Александрович Обласов, старший преподаватель кафедры реставрации СПбГАСУ. Он заметил, что пока в образовательном процессе нейросети используются только по инициативе студентов. Причем наблюдается инерционный процесс, когда студенты за нейросетями не успевают.

Приведя в пример Санкт-Петербург, Ю. А. Обласов представил пространство города с его исторической, советской и современной средами. Каждая из них имеет собственные принципы формирования, свой градостроительный генетический код. Такой код есть в каждом городе, и его понимание может помочь в разработке предпочтительных изменений среды с помощью искусственного интеллекта.

По поводу «отставания» студентов от темпов развития нейросети Юрий Александрович отметил, что именно человек формирует запрос для искусственного интеллекта, а значит, должен обладать хотя бы базовыми знаниями, позволяющими ему в том числе оценить полученный ответ.

Ольга Сергеевна Вовк, заместитель директора дивизиона «Городская экономика» Агентства стратегических инициатив, тезисно зафиксировала несколько моментов. В частности, она обратила внимание на явный уклон в сторону цифровизации идей, связанных с развитием страны и получающих федеральную поддержку в последнее время. Спикер также предложила использовать искусственный интеллект для вовлечения жителей города в процесс принятия решений. Дополняя выступления предыдущий спикеров, Ольга Сергеевна согласилась, что сбор данных и аналитику нельзя полностью отдавать искусственному интеллекту: «То, что способны увидеть эксперты, те сбои данных, ту уникальность среды и разнообразие в восприятии данных разными экспертами, никогда не распознает и не сымитирует искусственный интеллект».

В завершение встречи все присутствующие были вовлечены в онлайн-опрос о возможностях искусственного интеллекта в градостроительстве. Организаторы дискуссии представили облако ответов, где лидирующие позиции занял ответ «анализ данных».

Финалом конференции стал обмен мнениями экспертов и участников конференции. Прозвучали слова о непреходящей важности взаимодействия разработчиков технологий на основе искусственного интеллекта, об актуальности использования таких технологий в градостроительной деятельности в комплексе с профессиональными знаниями в этой сфере. При этом некоторые слушатели высказали тревогу по поводу применения искусственного интеллекта на практике. Связано это с тем, что решения в городе не всегда прозрачны и открыты. Один из спикеров призвал профессиональное сообщество «отступить на шаг и подумать, какие последствия может вызвать проведение глубоких исследований и кто будет за них отвечать».

Подводя итоги, М. С. Липецкая сформулировала следующие рекомендации по внедрению искусственного интеллекта. На уровне нормативного закрепления в системе градостроительного планирования необходимо как минимум предусмотреть:

• инженерную группу, которая будет отвечать за инженерию данных;

• группу заказчика решений и постановки проблем;

• правовую группу, которая опишет способы использования решений, разработанных с применением искусственного интеллекта;

• несколько других структурных элементов, которые сделают отдельные экспериментальные разработки нормой и закрепят их для комфортного использования другими участниками процесса.