Ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект: не так стра­шен…

Участ­ни­ки фо­ру­ма RAIF счи­та­ют, что угро­зу биз­не­су несет не ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект, а нерас­то­роп­ность в его внед­ре­нии

Computerworld - - События - На­та­лья Ду­бо­ва «От­кры­тые си­сте­мы»

Во­круг те­мы ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та се­год­ня ведется мно­же­ство дис­кус­сий. Од­ни пу­га­ют «вос­ста­ни­ем ма­шин» и то­таль­ной без­ра­бо­ти­цей из-за за­ме­ны че­ло­ве­ка ро­бо­та­ми в це­лом ря­де про­фес­сий, дру­гие не ви­дят в этих тех­но­ло­ги­ях ни­че­го но­во­го и скеп­ти­че­ски смот­рят на их пер­спек­ти­вы. Тем цен­нее лю­бая по­пыт­ка про­фес­си­о­наль­но­го об­суж­де­ния ре­аль­ных воз­мож­но­стей и про­блем тех ре­ше­ний, ко­то­рые при­ня­то обо­зна­чать тер­ми­ном «ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект» и ко­то­рые дей­стви­тель­но за­ни­ма­ют все бо­лее важ­ное ме­сто в на­шей де­ло­вой и по­все­днев­ной жиз­ни.

Та­кое об­суж­де­ние со­сто­я­лось на рос­сий­ском фо­ру­ме по си­сте­мам ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та RAIF (The Russian Artificial Intelligence Forum), ор­га­ни­зо­ван­ном ком­па­ни­ей «Ин­фо­си­сте­мы Джет». Боль­шин­ство вы­сту­пав­ших со­шлись на том, что при­ход ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та неиз­бе­жен, его раз­ви­тие не оста­но­вить, у биз­не­са фак­ти­че­ски нет аль­тер­на­ти­вы: не при­ни­мать эти тех­но­ло­гии озна­ча­ет об­ре­кать се­бя на уход с рын­ка ра­но или позд­но, но че­ло­ве­ку все­гда оста­нет­ся ме­сто ря­дом с ис­кус­ствен­ным ин­тел­лек­том, про­сто из­ме­нят­ся за­да­чи, ко­то­рые ему при­дет­ся ре­шать.

Во мно­гих вы­ступ­ле­ни­ях при­во­дил­ся и схо­жий спи­сок при­чин всплес­ка ин­те­ре­са к ис­кус­ствен­но­му ин­тел­лек­ту. Как от­ме­тил Вла­ди­мир Мо­ло­дых, ди­рек­тор по раз­ра­бот­ке и внед­ре­нию ПО ком­па­нии «Ин­фо­си­сте­мы Джет», воз­мож­но­сти для прак­ти­че­ско­го при­ме­не­ния тех­но­ло­гий ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та в биз­не­се по­яви­лись в по­след­ние го­ды бла­го­да­ря раз­ви­тию ма­те­ма­ти­че­ских ме­то­дов, до­ступ­но­сти необ­хо­ди­мых для их ре­а­ли­за­ции вы­чис­ли­тель­ных мощ­но­стей, по­яв­ле­нию на рын­ке со­от­вет­ству­ю­щих ин­стру­мен­тов, но глав­ное — на­коп­ле­нию в раз­ных от­рас­лях огром­ных объ­е­мов дан­ных, на ко­то­рых ме­то­ды ма­шин­но­го обу­че­ния мо­гут «на­ра­ба­ты­вать ин­тел­лект».

Од­на­ко и сдер­жи­ва­ю­щих фак­то­ров оста­ет­ся нема­ло. По сло­вам Мо­ло­дых, нере­ши­тель­ность биз­не­са объ­яс­ня­ет­ся неуве­рен­но­стью в зре­ло­сти тех­но­ло­гий, от­сут­стви­ем чет­ко­го по­ни­ма­ния, для ка­ких за­дач они мо­гут быть по­лез­ны и, со­от­вет­ствен­но, с че­го на­чи­нать внед­ре­ние. Оста­нав­ли­ва­ет так­же де­фи­цит нуж­ных спе­ци­а­ли­стов и недо­ста­ток при­ме­ров прак­ти­че­ской при­ме­ни­мо­сти, убе­ди­тель­но до­ка­зы­ва­ю­щих их эко­но­ми­че­ский эф­фект.

Од­ной из це­лей RAIF как раз и бы­ло про­де­мон­стри­ро­вать та­кие при­ме­ры. В ком­па­нии Yandex Data Factory уже несколь­ко лет ре­а­ли­зу­ют про­ек­ты по внед­ре­нию ма­шин­но­го обу­че­ния на про­мыш­лен­ных пред­при­я­ти­ях и по­то­му мо­гут де­лить­ся на­блю­де­ни­я­ми об их прин­ци­пи­аль­ных осо­бен­но­стях. Ди­рек­тор по про­да­жам YDF Кон­стан­тин Гор­бач за­ме­тил, что, хо­тя по­ста­нов­ка за­дач на про­из­вод­стве и, ска­жем, в фи­нан­сах мо­жет быть схо­жей (бан­ков­ский ско­ринг во мно­гом ана­ло­ги­чен за­да­че опре­де­ле­ния ве­ро­ят­но­сти де­фек­та), та­ких осо­бен­но­стей су­ще­ству­ет до­ста­точ­но. На­при­мер, на ме­тал­лур­ги­че­ском ком­би­на­те уве­ли­че­ние про­из­во­ди­тель­но­сти на 5% бла­го­да­ря ис­поль­зо­ва­нию ма­шин­но­го обу­че­ния для оп­ти­ми­за­ции про­цес­са вы­плав­ки ста­ли — это огром­ная эко­но­мия, ко­то­рая до­сти­га­ет­ся не очень боль­ши­ми вло­же­ни­я­ми. По­это­му в про­мыш­лен­но­сти ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект рас­смат­ри­ва­ет­ся в первую оче­редь как спо­соб ав­то­ма­ти­за­ции ру­тин­ных про­цес­сов, а не ин­стру­мент их кар­ди­наль­ной пе­ре­строй­ки, как бы­ва­ет в сер­вис­ном биз­не­се. При этом, за­ме­тил Гор­бач, ес­ли сей­час на­ли­чие та­ких тех­но­ло­гий на про­из­вод­ствен­ном пред­при­я­тии яв­ля­ет­ся его кон­ку­рент­ным пре­иму­ще­ством, то че­рез несколь­ко лет их от­сут­ствие ста­нет ре­аль­ной угро­зой по­те­ри кон­ку­рен­то­спо­соб­но­сти.

В «М.ви­део» толь­ко на­чи­на­ют экс­пе­ри­мен­ты с ма­шин­ным обу­че­ни­ем, но, как за­ме­тил ди­рек­тор по ИТ этой ком­па­нии Сер­гей Сер­ге­ев, от­да­ча уже вид­на, на­при­мер, бла­го­да­ря по­вы­ше­нию эф­фек­тив­но­сти мар­ке­тин­го­вых кам­па­ний. Ес­ли при­во­дить при­мер стра­хо­во­го биз­не­са, то он все­гда был очень ма­те­ма­ти­че­ски ем­ким, за­ме­тил Сер­гей Шиш­кин, за­ме­сти­тель фи­нан­со­во­го ди­рек­то­ра ком­па­нии «Аль­фастра­хо­ва­ние», но сей­час про­ис­хо­дит про­цесс вы­тес­не­ния кон­сер­ва­тив­ных мо­де­лей бо­лее про­грес­сив­ны­ми и слож­ны­ми. На­коп­лен­ные объ­е­мы дан­ных и до­ста­точ­ные вы­чис­ли­тель­ные мощ­но­сти поз­во­ля­ют при­ме­нять в фи­нан­со­вой сфе­ре все бо­лее изощ­рен­ные ал­го­рит­мы, по­лу­чая с их по­мо­щью наи­бо­лее точ­ные ре­зуль­та­ты, от­ме­тил ру­ко­во­ди­тель де­пар­та­мен­та «Циф­ро­вой бан­кинг» бан­ка «Урал­сиб» Алек­сандр Са­ха­ров.

Все участ­ни­ки дис­кус­сии со­гла­си­лись с тем, что по­ка эле­мен­ты ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та иг­ра­ют роль по­мощ­ни­ков в при­ня­тии ре­ше­ний, и за че­ло­ве­ком оста­ет­ся оцен­ка пра­виль­но­сти та­ких под­ска­зок, рав­но как и точ­ная по­ста­нов­ка за­да­чи для ал­го­рит­ма. Со вре­ме­нем уро­вень ав­то­ма­ти­за­ции раз­лич­ных об­ла­стей де­я­тель­но­сти на ба­зе тех­но­ло­гий ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та бу­дет рас­ти, вплоть до пол­ной пе­ре­строй­ки це­лых про­цес­сов, но воз­мож­но­сти для экс­перт­но­го уча­стия в них че­ло­ве­ка не ис­чез­нут, во вся­ком слу­чае в обо­зри­мой пер­спек­ти­ве.

на Фо­ру­ме RAIF бы­ли пред­став­ле­ны по­бе­ди­те­ли он­лайн- чем­пи­о­на­та по ис­кус­ствен­но­му ин­тел­лек­ту

Newspapers in Russian

Newspapers from Russia

© PressReader. All rights reserved.