НА про­ве­ден­ной

На кон­фе­рен­ции Opentalks.ai бы­ли про­де­мон­стри­ро­ва­ны прак­ти­че­ские при­ме­ры ис­поль­зо­ва­ния тех­но­ло­гий ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та в раз­лич­ных от­рас­лях

Computerworld - - News - На­та­лья ду­бо­ва «Открытые си­сте­мы»

В МОСКВЕ кон­фе­рен­ции Opentalks.ai, ко­то­рая, по за­мыс­лу ор­га­ни­за­то­ров, долж­на бы­ла стать «меж­дис­ци­пли­нар­ным кот­лом» для об­суж­де­ния раз­лич­ных ас­пек­тов весь­ма го­ря­чей се­год­ня те­мы ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та, де­мон­стри­ро­ва­лись прак­ти­че­ские при­ме­ры ис­поль­зо­ва­ния тех­но­ло­гий в дан­ной об­ла­сти. Сре­ди них — про­ект Google Alphago, ко­то­рый по­ка­зал воз­мож­но­сти ма­шин­но­го обу­че­ния ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та и до­ка­зал, что с по­мо­щью глу­бо­ких ней­рон­ных се­тей мож­но мо­де­ли­ро­вать про­цес­сы, ха­рак­тер­ные для че­ло­ве­че­ско­го моз­га.

По за­мыс­лу ор­га­ни­за­то­ров про­шед­шая в Москве кон­фе­рен­ция Opentalks.ai долж­на бы­ла стать «меж­дис­ци­пли­нар­ным кот­лом» — объ­еди­нить пред­ста­ви­те­лей на­у­ки и об­ра­зо­ва­ния, круп­но­го и ма­ло­го биз­не­са, ин­ве­сто­ров и стар­та­пов для об­суж­де­ния всех ас­пек­тов весь­ма го­ря­чей се­год­ня те­мы ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та. Ре­а­ли­зо­вать за один день столь ам­би­ци­оз­ные пла­ны бы­ло бы труд­но, и по­то­му ме­ро­при­я­тие, про­хо­див­шее на пло­щад­ке Mail.ru, дли­лось це­лых три дня, по­свя­щен­ных каж­дый сво­ей те­ме — на­уч­ным ис­сле­до­ва­ни­ям, биз­нес-при­ме­не­ни­ям, эти­че­ским и пра­во­вым про­бле­мам в об­ла­сти ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та. Сре­ди вы­сту­пав­ших на кон­фе­рен­ции бы­ли та­кие за­мет­ные пер­со­ны, как ней­ро­био­лог, ака­де­мик Кон­стан­тин Ано­хин, пред­при­ни­ма­тель и ин­ве­стор Эстер Дай­сон, про­фес­сор Та­тья­на Чер­ни­гов­ская.

На от­кры­тии биз­нес-дня кон­фе­рен­ции ос­но­ва­тель и пред­се­да­тель со­ве­та ди­рек­то­ров ком­па­нии ABBYY Да­вид Ян на­звал 2017 год по­во­рот­ным в раз­ви­тии тех­но­ло­гий ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та. По его мне­нию, про­ект Google Alphago про­де­мон­стри­ро­вал фан­та­сти­че­ские воз­мож­но­сти обу­че­ния ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та — по­бе­да в иг­ре, ос­но­ван­ной на ин­ту­и­ции, до­ка­зы­ва­ет, что с по­мо­щью глу­бо­ких ней­рон­ных се­тей мож­но смо­де­ли­ро­вать ана­ло­ги труд­но по­сти­га­е­мых про­цес­сов, ко­то­рые про­ис­хо­дят в моз­ге че­ло­ве­ка.

Ян под­черк­нул, что в бли­жай­шие го­ды ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект ста­нет неотъ­ем­ле­мой ча­стью лю­бой че­ло­ве­че­ской де­я­тель­но­сти: фи­нан­со­вые сер­ви­сы, роз­нич­ная тор­гов­ля, про­мыш­лен­ность, ме­ди­ци­на уже не смо­гут без него об­хо­дить­ся. Спра­вед­ли­вость это­го утвер­жде­ния бы­ла про­ил­лю­стри­ро­ва­на в вы­ступ­ле­ни­ях на биз­нес-дне Opentalks.ai при­ме­ра­ми ис­поль­зо­ва­ния тех­но­ло­гий ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та во всех этих об­ла­стях.

Так, на­при­мер, один из на­бо­лее ин­но­ва­ци­он­ных оте­че­ствен­ных ре­тей­ле­ров — сеть ма­га­зи­нов здо­ро­во­го пи­та­ния «Вку­свилл» с по­мо­щью си­стем ком­пью­тер­но­го зре­ния до­би­ва­ет­ся бо­лее ка­че­ствен­но­го об­слу­жи­ва­ния по­ку­па­те­лей, о чем рас­ска­зал Ми­ха­ил Жу­ти­ков, ру­ко­во­ди­тель про­ек­та ком­па­нии Neurus, ко­то­рая за­ни­ма­ет­ся тех­но­ло­ги­я­ми ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та и фак­ти­че­ски яв­ля­ет­ся внут­рен­ним стар­та­пом «Вку­свил­ла». Ре­ше­ния, раз­ра­ба­ты­ва­е­мые ко­ман­дой Neurus, поз­во­ля­ют вы­яв­лять нера­бо­та­ю­щие мо­ни­то­ры для по­ку­па­те­ля, на ко­то­рые вы­во­дит­ся ин­фор­ма­ция о по­куп­ках во вре­мя их опла­ты на кас­се; сле­дить за на­ру­ше­ни­ем вре­ме­ни раз­бо­ра по­став­ки; опре­де­лять пу­сто­ты на при­лав­ках, сиг­на­ли­зи­ру­ю­щие о нехват­ке тех или иных про­дук­тов; фик­си­ро­вать по­до­зри­тель­ные слу­чаи при от­мене или умень­ше­нии сум­мы че­ка кас­си­ром.

Гла­ва ис­сле­до­ва­тель­ско­го под­раз­де­ле­ния Сбер­бан­ка Ан­дрей Чер­ток от­ме­тил, что в бан­ках уже ак­тив­но при­ме­ня­ет­ся це­лый ряд тех­но­ло­гий ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та. Сре­ди них тех­но­ло­гии ком­пью­тер­но­го зре­ния, ра­бо­та с есте­ственн­ным язы­ком, ре­че­вая ана­ли­ти­ка, син­тез ре­чи и др. Раз­ра­бо­та­на библиотека для ана­ли­за вре­мен­ных ря­дов за­шум­лен­ных дан­ных, ко­то­рая ис­поль­зу­ет­ся для про­гно­зи­ро­ва­ния сня­тия на­лич­ных в бан­ко­ма­тах. Сей­час за­кан­чи­ва­ет­ся ра­бо­та над ре­ше­ни­ем бо­лее слож­ной за­да­чи — как на ос­но­ве сде­лан­но­го ана­ли­за оп­ти­ми­зи­ро­вать пе­ре­рас­пре­де­ле­ние на­лич­но­сти. Чер­ток обе­щал анон­си­ро­вать по­лу­чен­ные ре­зуль­та­ты в бли­жай­шее вре­мя.

Блок до­кла­дов по при­ме­не­нию ис­кус­ствен­но­го ин­телл­лек­та в про­мыш­лен­но­сти ока­зал­ся, во­пре­ки ожи­да­нию ор­га­ни­за­то­ров, са­мым об­шир­ным, хо­тя сто­ит от­ме­тить, что вы­сту­па­ли пре­иму­ще­ствен­но вен­до­ры и ин­те­гра­то­ры ре­ше­ний, а не их поль­зо­ва­те­ли. Так, Эми­ли Драль, глав­ный на­уч­ный со­труд­ник Yandex Data Factory, по­де­ли­лась на­ра­бо­тан­ны­ми в ком­па­нии ре­цеп­та­ми то­го, как ком­би­ни­ро­вать тра­ди­ци­он­ные мо­де­ли и ал­го­рит­мы ма­шин­но­го обу­че­ния для до­сти­же­ния наи­боль­ше­го эф­фек­та в ана­ли­зе боль­ших на­бо­ров про­мыш­лен­ных дан­ных (на­при­мер, по­ка­за­те­лей те­ле­мет­рии обо­ру­до­ва­ния, ре­зуль­та­тов хи­ми­че­ско­го ана­ли­за, па­ра­мет­ров тех­но­ло­ги­че­ских про­цес­сов).

Ар­тем Се­ме­ни­хин (IBM) и Дмит­рий Ко­ро­те­ев («Скол­тех») пред­ста­ви­ли оп­ти­ми­за­тор для раз­ра­бот­ки неф­тя­ной сква­жи­ны, в ос­но­ве ко­то­ро­го ле­жит «ги­брид» фи­зи­че­ско­го мо­де­ли­ро­ва­ния и ма­шин­но­го обу­че­ния. Ре­ше­ние поз­во­ля­ет по­стро­ить оп­ти­маль­ную кон­фи­гу­ра­цию сква­жи­ны по ин­фор­ма­ции, со­би­ра­е­мой на по­верх­но­сти, от­ка­зав­шись при этом от ис­поль­зо­ва­ния до­ро­гих и не очень на­деж­ных дат­чи­ков, с по­мо­щью ко­то­рых тра­ди­ци­он­но ана­ли­зи­ру­ет­ся воз­мож­ная тра­ек­то­рия бу­ре­ния. Про­ект ре­а­ли­зо­ван для ком­па­нии «Газ­пром­нефть».

да­вид ян на­звал 2017 год по­во­рот­ным в раз­ви­тии тех­но­ло­гий ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та

Newspapers in Russian

Newspapers from Russia

© PressReader. All rights reserved.