На что способен искусственный разум, как его используют сегодня и как Softline помогает развивать бизнес с помощью технологий ИИ, рассказал Станислав Воронин, руководитель отдела внедрений BI-систем, Softline.
- Станислав, приведите, пожалуйста, примеры применения искусственного интеллекта. Какие области затрагивает его распространение?
- Совершенно точно можно сказать, что попытки использовать ИИ есть практически во всех сферах деятельности: медицина, финансы, образование, бизнес, развлечения, борьба с преступностью, решение многочисленных бытовых вопросов и многое другое. В десятых годах XXI века мы наблюдаем активное развитие искусственного разума, несмотря на то, что сами нейронные сети были изобретены еще в середине XX века. Дело в том, что на тот момент времени не было технологических средств, которые позволяли бы использовать их так широко, как сейчас. Сегодня каждый из нас может собственноручно протестировать технологии ИИ в действии, например, воспользовавшись голосовыми помощниками в своем смартфоне: Siri, Alexa, «Алиса», Google Assistant и т.д., которые способны анализировать данные, расшифровывать, синтезировать речь.
Технологии ИИ имеют прочную коммерческую основу. В современных экономических условиях их использование приносит реальную выгоду. Например, всем известная компания Rolls-Royce, которая производит двигатели для авиалайнеров, использует технологии ИИ, и они позволяют оптимизировать работу этих двигателей, помогают прогнозировать возможные поломки и выстраивать наиболее оптимальную программу технологических ремонтов. В итоге межсервисный пробег увеличивается, вероятность отказа снижается практически до нуля, что делает выпускаемую продукцию безопасной и позволяет выстроить бизнес-модель, когда авиакомпания платит не за сами двигатели, а за час использования.
Некоторые страховые компании используют систему, когда в автомобиль устанавливаются чипы для считывания информации о характере вождения. Как человек водит, сколько по времени, каких скоростей достигает, определяется динамика разгонов и торможений и многое другое. ИИ анализирует огромное количество параметров и рассчитывает, насколько велика вероятность попадания в ДТП для того или иного водителя. В дальнейшем эти данные используются для установки тарифа на страхование.
В банках такие технологии чаще всего применяют для кредитования физических лиц. Для принятия решения о выдаче займа собирается очень большое количество информации о клиенте: кредитная история, анкетные данные, личные характеристики и т.д. Существуют специальные сервисы, которые собирают предыдущие обращения человека за кредитами, ищут какая информация при этом сообщалась, и на сколько она совпадает или не совпадает с данными, указанными в новом запросе. Таким образом выявляется истинное положение дел заемщика. Подобных разработок скоро станет гораздо больше, и распространены они будут повсеместно, преобразив все области нашей жизни.
- Как работают системы ИИ?
- В их основе лежат нейронные сети и другие методы машинного и глубинного обучения, которые проходят процесс обучения моделей для решения конкретных проблем. Для начала необходимо загрузить входные данные и научить нейросеть отличать одни объекты от других, сравнивать и прогнозировать. К примеру, для того, чтобы научиться распознавать изображения кошек, системе необходимо проанализировать множество фотографий, фильтруя их по определенным признакам и параметрам. Так появились системы, прогнозирующие курсы акций, распознающие написанные от руки символы, определяющие по снимкам больные органы и многое другое. Преимущество моделей ИИ в том, что они самообучаемы и со временем становятся все более точными и эффективными. Их продуктивность зависит от количества информации, которую удастся в них загрузить для анализа. Она может поступать с датчиков, из интернета, соцсетей, баз данных спецслужб. Обрабатываются фотографии, аудио и видео контент, тексты.
В рекламной практике есть примеры, когда попавшие в объектив камеры покупатели анализируются: считывается их возраст, настроение, эмоциональное состояние, и в соответствии со всем этим в магазинах включается подходящая реклама. Возможно и такое, что цифровые рекламные плакаты, считывая реакцию людей, меняют сюжеты, шрифты, рисунки рекламного постера, подстраиваясь под конкретную личность.
- Почему человечеству стали необходимы подобные технологии? Какие проблемы они помогают решать?
- В связи с тем, что наша экономика активно диджитализируется, появилась необходимость анализа большого объема данных. Человек может зайти, к примеру, на страницы соцсетей, посмотреть определенные параметры, сделать какие-то выводы, но когда стоит задача изучить 1 млрд профилей на Facebook и отобрать страницы, необходимые для конкретной маркетинговой активности, то человеческими ресурсами здесь явно не обойтись.
Системы ИИ исключают ошибки человеческого фактора, вызванные усталостью, характером работников, низкой трудоспособностью. С их помощью можно анализировать огромное количество информации с невероятной скоростью на качественно ином уровне, что в свою очередь позволяет компаниям экономить на людских ресурсах.
Основное предназначение искусственного интеллекта в том, чтобы синтезировать человеческий опыт. Приведу пример из недавней беседы с директором животноводческой компании: точно также как опытный свиновод на глаз определяет вес свиньи, настроенная система видеораспознавания и направленная на животное камера оцифровывают ее габариты, а инструменты Machine Learning и предиктивной аналитики рассчитывают массу.
ИИ при решении конкретных задач работает лучше, чем человек, быстрее, мощнее и результативнее. Не секрет, что компьютеры давно обыгрывают людей и в шахматы, и в го, и в шашки. Процесс непрерывного обучения приводит к тому, что машина в решении конкретных заданий становится эффективнее профессионала той или иной области. По крайней мере, ей не требуется несколько лет, чтобы разобраться в какой-либо сфере, и только потом принимать решения на лету.
Все модели ИИ построены на том, что они решают одну узкоспециализированную задачу. Отличие человеческого интеллекта в том, что он способен регулировать множество разнообразных проблем, комплексно подходить к решению задач, мыслить нестандартно и креативно.
- Но ведь есть то, что машинам пока неподвластно? За что будет отвечать естественный человеческий интеллект?
- Все модели ИИ построены на том, что они решают одну узкоспециализированную задачу: распознать голос или лица людей, в режиме автопилота управлять автомобилем, подобрать товары для пользователей на основе их предыдущих заказов и т.д. Отличие человеческого интеллекта в том, что он способен регулировать множество разнообразных проблем, комплексно подходить к решению задач, мыслить нестандартно и креативно. Вы спросите, почему нельзя объединить множество модулей, каждый из которых отвечает за свое? Потому что науке пока до сих пор не ясно, как синхронизировать их между собой. Настройка этих модулей, правильное их использование, усовершенствование — это то, чем будет и должен заниматься человек.
Действительно, люди как ресурс будут в определенной степени вытеснены из некоторых экономических сфер так же, как вытеснялось в свое время, например, конвейерное производство. Опасность интеллектуального неравенства и перемен на рынке труда вполне реальна. Тем не менее будут появляться новые области и новые профессии, например, такие, как архитектор искусственного интеллекта, кибер-криминалист, специалист по робототехнике. По данным McKinsey, ИИ заменит профессии, предусматривающие физический труд и обработку информации: розничная торговля, гостиничный персонал и т.д. Есть и специальности, в которых на данном уровне развития роботы не смогут полностью заменить людей: врачи, психологи, адвокаты, судьи, политики, спортсмены, инженеры и другие.
Опасность интеллектуального неравенства и перемен на рынке труда вполне реальна. Тем не менее будут появляться новые области и новые профессии, например, такие, как архитектор искусственного интеллекта, кибер-криминалист, специалист по робототехнике.
- Каковы перспективы развития ИИ в будущем?
- Экономика будет двигаться в сторону максимального использования искусственного интеллекта. Во многом за счет применения данных технологий и будет осуществляться четвертая промышленная революция, потому что они позволяют повышать производительность труда, стимулировать рост потребления, снижать расходы, создавать новые каналы получения дохода, увеличивать количество клиентов и повышать качество обслуживания.
Не секрет, что в ближайшем будущем возможно будет автоматизировать заводы практически на 98%. А в маркетинге уже был пример полного перехода к модели работы, основанной на ИИ. Американская компания столкнулась с низкой эффективностью работы рекламного агентства, с которым она сотрудничала в вопросах маркетинговой активности. В связи с этим было принято решение о передаче этих обязанностей DMP-платформе. В результате работы, проделанной искусственным интеллектом, удалось более чем утроить рентабельность маркетинговых кампаний и увеличить клиентскую базу на 30%.
ИИ будет главным образом вымещать рутинные процессы. В сфере HR — отбирать резюме, связываться с кандидатами, проводить первичные собеседования. В медицине — проводить анализ функционального состояния человека, данных КТ и МРТ, ставить точный диагноз, на ранних стадиях определять те или иные заболевания.
В перспективе благодаря ИИ произойдет перераспределение задач среди машин и людей, при этом творческие и сложные виды деятельности, как я уже говорил выше, останутся за человеком. Не нужно бояться роботов, они нам не враги, а партнеры. Именно технологический прорыв в сфере ИИ позволит эффективно бороться с экономическими спадами и кризисами.
- Какие решения в сфере ИИ предлагает Softline?
- Softline занимается созданием и внедрением математических моделей на базе Machine Learning.
В сфере финансов мы помогаем оценивать кредитные риски поставщиков и покупателей, настраиваем системы, аналогичные банковским, по определению лимита товарного кредита. Для промышленных предприятий реализуем проекты по оптимизации технологических процессов и управлению качеством продукции. С помощью ИИ Softline может помочь HR-специалистам ранжировать кандидатов по резюме, определять вероятность ухода сотрудников из компании.
Для call-центров и сферы холодных продаж можно организовать ранжирование баз контактов для увеличения конверсии. В маркетинге мы готовы внедрять решения кластеризации и сегментирования клиентов, оценки эффективности маркетинговых кампаний, проводить A/B-тестирование, определять вероятность оттока клиентов. Также с помощью средств ИИ наша компания занимается предиктивным ремонтом и аналитикой, управлением товарными запасами, выявлением сомнительных транзакций и т.д.
Современные технологии искусственного интеллекта позволяют успешно реализовывать подобные проекты и достигать качественно новых результатов в бизнесе.
Больше подробностей у Станислава Воронина: Stanislav.Voronin@softline.com
