«Современный ребенок уже может сказать: „Я хочу анализировать данные“»

С начала 2017 года произошло уже несколько событий, связанных с использованием искусственного интеллекта в новых областях. Издание Nature рассказало о технологии, которая позволяет с помощью машинного обучения распознавать у людей рак кожи. Компания Amazon внедрила умную Алексу — технологию, которая позволяет управлять техникой с помощью голоса. Google совместно с шведским брендом Ivyrevel представили приложение Coded Couture, которое генерирует индивидуальный дизайн платья, основываясь на персональных данных пользователя. По просьбе «Медузы» журналистка Александра Сивцова поговорила с экспертом по стратегическим инициативам компании Microsoft Александром Белоцерковским о новых сферах использования искусственного интеллекта и о том, как такие системы работают с персональными данными.

— Искусственный интеллект создает новый вид отношений между человеком и технологиями. Что это за отношения?

— Есть тенденция: интеллектуальные технологии уже давно проникают во все сферы деятельности человека, и поэтому компании меняют подход к бизнесу. С помощью искусственного интеллекта и модели машинного обучения компании собирают и анализируют поведение пользователей.

Например, человек хочет купить что-то в вендинговом автомате [самообслуживания], который с помощью искусственного интеллекта определяет по лицу эмоции и дает прогноз: «Вы выглядите сегодня грустным, и мы рекомендуем вам шоколад». Дальше владелец автомата изучает полученные «сырые» данные. Например, заказал ли человек рекомендованный продукт или выбрал тот, что был показан справа от рекомендованного с подписью «вместе с этим товаром часто берут и вот этот». Анализируя полученные данные, компании вносят изменения в программный движок рекомендаций этого автомата. Но пользователи об этом могут даже не знать.

— Выходит, что компания следит за человеком, но тот об этом даже не догадывается?

— Компания получает данные от самого человека, но не хранит, скажем, личные фотографии. Они никому не нужны. Система перерабатывает их и использует массив обезличенных данных об эмоциях, чаще всего усредненный. Например, мимо стойки с рекомендованным продуктом прошло 10 человек, и их средняя эмоция по шкале от 1 до 10 будет 9 — радость. Покупатели об этом не узнают, а компания сделает вывод, что их рекомендательная функция работает и ее на данном этапе не надо совершенствовать. Если же средняя эмоция — недовольство, ритейлер отрегулирует рекомендательную функцию и по-новому распределит в магазине товары.

Еще один тип отношений более динамичен и подразумевает прямое взаимодействие с пользователем. В крупных торговых центрах мы все попадали в ситуацию, когда не могли найти нужный нам магазин. Используя сервисы на базе искусственного интеллекта, человек вбивает на первом этаже то, что он ищет, и получает точную инструкцию, на каком этаже и в каком крыле находятся эти товары. В России гипермаркеты используют систему Guaranacam — с помощью компьютерного зрения она анализирует информацию с камер наблюдения о передвижении покупателей. На основе полученных данных владельцы бизнеса делают выводы об эффективности рекламы и анализируют поведение посетителей торгового центра.

— То есть, система искусственного интеллекта запоминает человека и продолжает хранить данные о его действиях?

— В пределах определенного контекста — да. Но речь не идет о записях вроде «человек N — индивид и выглядит определенным образом». Часть данных и результат могут быть использованы для усовершенствования системы и алгоритмов в целом.

— Может быть, стоит составить своего рода конституцию искусственного интеллекта, которая бы подняла этические вопросы технологий и определила права человека?

— В этом году на схожую тему как раз состоялась 2017 Asilomar conference, где визионеры и крупные представители IT-индустрии, такие как Илон Маск и Стивен Хокинг, обсуждали социальные, этические, технологические и экономические аспекты искусственного интеллекта в жизни человека. Ведь чем больше трактовок мы имеем, тем меньше у нас общего понимания. На этой встрече определили 23 принципа искусственного интеллекта в жизни человека, которые потом вынесли на суд общественности. Сейчас это актуальная тема для всей индустрии: как сохранить у искусственного интеллекта функцию прорывной технологии и при этом обезопасить окружающий мир.

Но нужно понимать, что большинство проектов в бизнесе не оперируют личными данными, так как они здесь не нужны. Для этого даже появился специальный термин — «цифровая трансформация». С развитием искусственного интеллекта в компаниях появилась новая должность: советник или архитектор по цифровой трансформации. Такой человек сочетает в себе глубокие технологий и бизнеса. Он показывает компании, как можно изменить и улучшить ее бизнес-процессы за счет новых технологий. Это супермен и визионер, который изучает текущий технологический ландшафт, смотрит на несколько лет вперед и занимается теми сферами бизнеса, в которых, на первый взгляд, искусственный интеллект не нужен и не имеет никакого значения.

— Что это могут быть за сферы?

— Например, есть проект подразделения Fujitsu, там создали решение GYUHO SaaS — «подключенные коровы». Система собирает данные и анализирует поведение коров. Эта информация помогает принять решение, как повысить эффективность животноводства, увеличить поголовье стада и регулировать пол потомства. Раньше такую информацию можно было получить только эмпирическим путем.

— Но если предприниматель работает в сфере, не связанной напрямую с искусственным интеллектом, он может не понимать, зачем ему это все.

— Всегда есть компании, которые начинают первыми использовать новые технологии, а есть инерционные, которым надо очень долго изучать, как это работает у других. К ним нужен индивидуальный подход. Конечно, любая фирма может собрать у себя штат аналитиков, но это очень затратно. Поэтому появился новый индустриальный тренд: предоставлении искусственного интеллекта как сервиса.

— Как работают эти сервисы и на кого они рассчитаны?

— Рынок очень широк. Есть целый ряд разработанных уже сервисов которые можно назвать «когнитивными». Сюда входит и распознавание образов, и синтез речи и другие. Например, Skype в котором стал доступен перевод речи в режиме реального времени. Человек говорит на русском, а собеседник слышит его на испанском. Это сделано с помощью инструмента глубокого машинного обучения. Пользователю достаточно нажать одну кнопку. Большинство людей не понимает, как это работает, хотя в процессе перевода обрабатывается огромный массив информации, требующий значительных ресурсов. Или Uber, который с помощью технологии распознавания изображений теперь может защищаться от мошенничества.

— И любой компании, чтобы использовать эти сервисы, просто достаточно обратиться к тем, кто разрабатывает технологии на базе искусственного интеллекта и предоставляют их в качестве услуги?

— Да, и любой предприниматель может кастомизировать сервисы под себя, внедряя туда и собственные технологии. Это работает как конструктор. Поэтому становится популярным понятие демократизации: есть сложная технологичная тема, а IT-лидеры делают так, чтобы ее было просто использовать в любом бизнесе. Ультимативная цель — сделать технологию понятной не только разработчику и показать на доступных примерах, как технология меняет бизнес-процессы и приносит ценность.

Но это требует трансформации не только бизнес-процессов, но и изменения человеческого поведения и привычек. Если человек 30 лет разрабатывает одну систему в одной и той же канве, ему будет сложно перейти потом на другую. А посыл демократизации такой: с технологиями легко разобраться и их можно использовать. Когда человек это понимает, у технологии появляется возможность выйти на рынок и стать востребованной.

— Выходит, что с появлением искусственного интеллекта во всех сферах жизни человека, необходимо постоянно переоценивать знания и обучать компании новым технологиям?

— Если предлагать обучение, то компании могут отреагировать негативно и сказать, что это очень сложно. Поэтому надо в первую очередь до них надо донести, что в новых решениях нет ничего сверхъестественного, это не так уж сложно использовать. А обучать нужно молодое поколение. Крупные компании создают специальные программы для детей и обучают их мыслить стратегически. Если ты хочешь применять искусственный интеллект, то должен думать наперед и быть IT-визионером, даже если тебе всего 17 лет. Во время обучения говоришь им: «Ребята, вы способны сделать робота, который будет распознавать речь». И они отвечают: «Классно, давайте сделаем это», — и сами создают простое решение. Образование младшего поколения — это стратегическое направление для всей индустрии. Современный ребенок уже может сказать: «Я хочу анализировать данные».

— Искусственный интеллект — это видео-аналитика, биометрика, распознавание лиц и речи, нейронные сети, миниботы. Все это внедряется в жизнь человека уже сейчас. Что произойдет с теми компаниями, которые не будут адаптироваться к новым технологиям и откажутся от их использования?

— В ближайшие годы по данным Gartner. Inc в проекты цифровой трансформации будет инвестировано более 150 миллиардов долларов. Согласно анализу, только 25 процентов существующих сейчас в этой сфере компаний останется на рынке. Конкуренция постоянно растет. Можно традиционно обновлять свой технологический ландшафт, ресурсы, оборудование, но стандартные бизнес-модели начинают изживать себя. Становится актуальной модель, когда классический бизнес превращается в сервисную компанию.

Вот банки, на первый взгляд, кажутся очень консервативной структурой. Сейчас же они глубоко внедряют искусственный интеллект в свои бизнес-процессы и переходят на другой уровень общения с клиентами: начинают предсказывать их нужды, рекомендовать услуги и давать советы. Все это происходит в режиме реального времени, где данные обрабатываются налету. Для клиента это секунда, для компании — серьезные вычислительные ресурсы и инвестиции.

— В чем подвох искусственного интеллекта и машинного обучения? Скептики критикуют его, называют одной из самых разрушительных сил 21 века и говорят о том, что люди могут остаться без работы. Стоит ли действительно опасаться этого?

— Буквально пять лет назад те же самые разговоры шли об облачных вычислениях: количество рабочих мест станет меньше, потому что компаниям уже не нужен будет IT-отдел. Но со временем отдел просто трансформировался, а те сотрудники, которые не были к такому готовы — ушли. Поэтому, как отреагирует рынок на полномасштабное внедрение искусственного интеллекта, например на обучение им в вузах, остается пока только догадываться. Опасаться того, что люди останутся без работы, точно не стоит. Рынок ждет неизбежная трансформация под влиянием технологий. Задачи, которые выполняют люди, тоже будут трансформироваться, но не исчезнут. Какая-то их часть будет выполняться машинами. Например, уже сейчас есть платформы нового плана, когда я даю бортовому компьютеру команду проанализировать мне продажи за первый квартал года, и буквально в течение нескольких секунд или минут машина сообщает мне ответ.

— Раньше это поручение было бы адресовано менеджеру. А что сейчас ему делать?

— Менеджер проанализировал бы этот запрос вручную и дал мне отчет в лучшем случае на следующий день. Компьютер с технологией искусственного интеллекта выполнит это максимум за несколько минут. Но это не значит, что менеджеру теперь нечего делать. Сотрудник может переключиться на другие работы: более сложные, которые требуют стратегического мышления или творчества.

— Если какая-то компания объединит искусственный интеллект с привычными сервисами, есть шанс, что это повысит ее конкурентоспособность?

Согласно прогнозу аудиторской компании Deloitte, более чем 300 миллионов смартфонов, проданных в 2017 году, будут оборудованы функциями машинного обучения. Это значит, что по мере использования телефоны будут постоянно совершенствовать уровень предоставляемого сервиса. В первый день пользования телефоном, бот даст человеку формализованный ответ. А через месяц пользователь уже получит уведомление, что у него через три часа встреча, по его маршруту пробка и идет дождь, поэтому лучше выезжать сейчас. Мобильные приложения вовсю собирают базу и потом проводят анализ предпочтений.

— Как менять образования, учитывая, что в будущем людям в IT понадобятся новые навыков? Чья это задача?

— Это задача всех участников рынка. В компаниях и вузах уже создаются экспериментальные лаборатории и набираются группы для решения общих задач. Так произошло с развитием облачных технологий: была создана активная рабочая группа, которая стандартизировала все, что находилось внутри облачных вычислений. Это делают для того, чтобы вместе проанализировать настоящее и заложить фундамент на будущее.

Александра Сивцова

Александра Сивцова

Приложение

Медуза

Мы в соцсетях

Мы в соцсетях

Чтобы писать в чате,
вы должны залогиниться

Источник: meduza.io

Комментарии: