Что такое искусственный интеллект ?

Как системы ИИ могут лучше понимать язык

В последнее десятилетие доминирующее положение занимают системы ИИ на основе нейронных сетей. Люди полагают, что, чем больше данных вводить в системы, чем крупнее и сложнее создавать сети и чем интенсивнее их обучать, тем быстрее будет расти общий уровень развития искусственного интеллекта. В основе этой идеи лежат принципы глубокого обучения, в последнее время занимающие прочные позиции и, похоже, не собирающиеся их уступать. GPT-3, LaMDA и MUM — самые свежие примеры, не говоря уже о бесчисленном множестве других популярных систем, созданных с использованием этой парадигмы.

Однако у такого подхода есть и авторитетные опровергающие его противники. Философ Юбер Дрейфус критиковал современные подходы к созданию систем ИИ, утверждая, что большую часть своего опыта человек набирает в форме неявных — опытных и интуитивных — знаний, которые нельзя передавать непосредственно или в виде особого кода, и поэтому такие знания недоступны для виртуальных систем ИИ. Языковый опыт в этом смысле ничем не отличается от общечеловеческого, и именно прагматическое измерение часто переплетается с неявным знанием.

Дрейфус утверждал, что лишённые материальной оболочки машины никогда не смогут обрести интеллект и понимание, потому что для этого им придётся выйти в мир и взаимодействовать с ним. Познавая мир, мы развиваем неявные знания и постигаем скрытую в языке прагматическую информацию. Чтобы овладеть языком, системам ИИ придется внедрить себя в ту же реальность, в которой живём мы, и взаимодействовать с ней так же, как и мы.

По словам Рагнара Фьелланда, профессора Бергенского университета, «пока компьютеры не повзрослеют, не примкнут к какой-либо культуре и не станут действовать в реальном мире, они никогда не обретут подобный человеческому интеллект». То же можно сказать и о приобретении человекоподобных языковых способностей. Но, по всей видимости, в ближайшее время этого не произойдёт.

В каких сферах применяется ИИ

Компьютерные игры

Искусственный интеллект используется для создания игровой Вселенной, он управляет ботами – персонажами, за которых не играют люди. С помощью ИИ создаются игровые стратегии.

Управление финансами

Программы и устройства успешно осуществляют бухгалтерские операции, ведут учёт и контроль, могут создавать прогнозы на основе имеющихся данных. Специальные программы ведут учёт расходов.

Анализ окружающей среды

Технологии искусственного интеллекта применяются для создания «умных домов». Контроль над всем, что происходит в доме – электричеством, отоплением, вентиляцией, работой бытовой техники осуществляет специальная программа. Роботы-пылесосы сканируют окружающее пространство, чтобы определить, нужно ли им приступать к работе.

Мобильные приложения

Программы для мобильных телефонов умеют распознавать лица, отслеживать наше месторасположение, следят за режимом сна и питания.

Транспорт

С помощью интеллектуальных устройств можно выстроить маршрут передвижения с учётом пробок, компьютер в современном автомобиле в определённых режимах отслеживает положение машины на дороге, контролирует скорость и мощность двигателя. Технология ИИ используется в автомобилях, способных передвигаться без участия человека.

Медиа

С помощью специальных программ можно планировать и публиковать материалы в интернете и соцсетях. Технологии ИИ подбирают контент в соответствии с интересами пользователя. В недалёком будущем компьютерные программы, вероятно, научатся создавать тексты на основе уже загруженных в интернет материалов.

HR

ИИ может анализировать резюме соискателей, распределять их на группы в зависимости от навыков и квалификации и даже определять, насколько работник подходит для той или иной должности.

Медицина

Искусственный интеллект анализирует данные пациентов и выявляет связь между методами лечения и состоянием больного. В будущем планируется создать роботов, которые будут ставить диагноз на основе имеющихся симптомов, обращаясь к медицинской базе данных.

Тяжёлая промышленность

Роботы активно применяются в областях, где необходима постоянная концентрация на совершении одних и тех же рутинных действий. Самый высокий уровень внедрения машин с элементами искусственного интеллекта в производство на данный момент отмечен в Японии: на 10 000 сотрудников автомобильной промышленности там приходилось в 2014 году около 1500 роботов.

Ева: Искусственный разум (2011)

Известного инженера в сфере роботостроения Алекса привлекают к новой разработке – созданию ребенка-андроида. Чтобы наделить машину человеческими эмоциями, ему необходим образец живого разума. На эту роль Алекс выбирает девочку Еву – более смышленую, чем другие дети. Ева – дочь бывшей возлюбленной инженера. Алекс начинает общаться с дружелюбной девочкой, параллельно изучая ее сознание.

Оригинальное названиеEvaЖанрФантастика, фэнтези, драмаАктерыКлаудия Вега, Даниэль Брюль, Марта Этура…СтранаИспания, ФранцияРейтингКинопоиск – 6.7, IMDb – 6.7Возрастные ограничения12+

Современные языковые модели: GPT-3, LaMDA и MUM

GPT-3 — вершина исследовательских разработок OpenAI

Модели GPT — это шаг к достижению цели, определяемой следующей гипотезой: можно создать метаобучаемую языковую модель с неуправляемым обучением. Если модели с возможностями метаобучения «скормить» несколько контекстуальных примеров, такая модель сможет обучиться выполнению различных задач, с которыми ранее ей никогда сталкиваться не приходилось.

Реальным доказательством осуществимости такой возможности стала модель GPT-3, представленная в мае 2020 года. После того как OpenAI представила бета-версию API-интерфейса для взаимодействия человека с системой ИИ, мы увидели, насколько изобретательно GPT-3 проявляет себя в самых разных ситуациях, иногда совершенно запредельных. Тут и в самом деле задумаешься, а не обрела ли действительно машина человеческий разум. Модель может сочинять стихи и песни, говорить от имени исторических личностей, писать программный код по словесному описанию или размышлять о будущем.

Узнать больше о модели GPT-3 можно в статье: «Что такое GPT-3, как работает модель, ошеломительные результаты, громкая шумиха, потенциальная опасность и критические отзывы».

LaMDA — революция чат-ботов

Google продемонстрировала, как система искусственного интеллекта, обученная диалогу, способна понимать нюансы человеческого разговора. Модель LaMDA, первый представитель нового поколения чат-ботов, способна вести разговоры с человеком, реагируя на любые, даже самые внезапные повороты и изменения в разговоре, чего не может ни одна другая система ИИ.

В демонстрации чат-бот поддерживал разговор от имени планеты Плутон, бумажного самолётика и отвечал на вопросы разработчиков Google. Он продемонстрировал рассудительность (его ответы были осмысленными), конкретность (не давал общих или обтекаемых ответов), высказывал интерес к разговору, и его ответы содержали фактическую информацию (на что не способна модель GPT-3).

Узнать больше об алгоритме LaMDA, что он может и как работает, можно из этой статьи. Пока информации не так много, но я убеждён, что после того, как Google откроет доступ к системе, чтобы пользователи смогли оценить её возможности, они будут просто визжать от восторга.

MUM — мозг поисковой системы

С самого начала, когда Google ещё только создавала собственную поисковую систему, она пыталась сделать общение с ней более похожим на человеческое. Результатом её усилий стала система MUM. Эта система способна, например, обрабатывать запросы такого вида: «Я поднялся на гору Адамс. Теперь хочу подняться на гору Фудзи. Как мне подготовиться к новому восхождению?». MUM найдёт ключевую информацию, выберет из неё нужную и даст разумный и лаконичный ответ.

Система способна понимать 75 языков, она многозадачная (способна искать и подбирать ключевую информацию, отвечать на вопросы, переводить с языка на язык, формировать ответы…) и мультимодальная (способна объединять изображения и текст, что превосходит возможности аналогичных систем ИИ).

О возможностях алгоритмов MUM и о том, каким мощным конкурентом они могут стать для алгоритмов оптимизации в поисковых системах (SEO), я написал отдельную статью. Повторюсь: пока Google не раскрывает все возможности MUM, но, когда эта модель будет интегрирована в поисковую систему, мы, несомненно, увидим всю её мощь.

Стоит ли разработчикам бояться конкуренции

Представители портала HeadHunter называют программистов «дефицитным и капиталоемким кадровым ресурсом», подчеркивая, что свободных специалистов в этой отрасли, готовых откликнуться на открытую вакансию, пока довольно мало. Это влечет за собой и рост зарплат, который в первом полугодии 2021 г. составил 9% год к году.

В ближайшие несколько лет ожесточенной конкуренции со стороны ИИ программистам опасаться не стоит

Программисты действительно могут получать сотни тысяч рублей. Как сообщал CNews, хорошей зарплатой обеспечены как минимум разработчики, пишущие на Python и C#.

Почему в России набирают популярность отечественные серверы с открытой архитектурой
Инфраструктура

Однако внедрение искусственного интеллекта, способного писать программы, позволит компаниям резко сократить свои расходы – в пределах 6 млн руб. в год, и это еще на самых простых проектах, над которыми трудятся два-три программиста. Если же над той или иной программой трудятся до 10 человек, их замена на искусственный интеллект позволит сэкономить до 30 млн руб., рассказали «Ведомостям» представители HeadHunter.

Более оптимистично смотрит на внедрение искусственного интеллекта в среду программирования основатель и гендиректор группы vvCube Вадим Ткаченко. «С развитием технологии программистов, с одной стороны, будет требоваться меньше, с другой – за искусственным интеллектом нужно будет кому-то следить, а для этого нужны программисты более высокого уровня», – сообщил он изданию.

Наши сильные и слабые стороны

Если переводить сухие цифры в проблемы и преимущества — вот что мы имеем сегодня.

Плюсы

У нас есть хорошие ИИ-лаборатории. Некоторые открываются в государственных университетах. Одна из них — лаборатория нейронных систем и глубокого обучения МФТИ. На её базе создан проект iPavlov. Он разрабатывает ботов-консультантов для онлайн-магазинов, сервисы быстрого поиска по документации и инструменты анализа мнений клиентов. В его команде выпускники и действующие сотрудники вуза.«Сбер» открывает институт искусственного интеллекта — там будут проводиться исследования для создания новых продуктов. Институт должен заработать уже в 2021 году, сейчас приглашают ведущих российских и зарубежных учёных.
Развиваются курсы по ИИ. Вместе с МГУ Skillbox сделал первую коллаборацию вуза и онлайн-университета в России. Создан курс «Философия искусственного интеллекта» — он станет хорошей базой для тех, кто хочет разобраться в предмете ИИ.Агентство искусственного интеллекта занимается корпоративным обучением: рассказывает о том, как ИИ-решения могут быть полезны для продаж и внутренних процессов компании

Проект берёт на себя важную роль: бизнес получает информацию про ИИ и осознаёт, почему его нужно внедрить, — это важное условие для развития рынка.Предпринимает усилия «Сбер» — банк запустил Академию искусственного интеллекта для школьников. Доступен курс по машинному обучению — его может пройти любой желающий

Банк создаёт материалы, которые можно использовать в рамках обычных школьных занятий и во внеучебных классах. Проводится олимпиада, посвящённая ИИ, — призёры и победители получают бонусы при поступлении в государственные вузы. Обучение прошли уже более 3,7 миллиона ребят по всей России.

Минусы

• Один из главных — отсутствие законодательного регулирования. Из-за этого в стране, например, не запущены беспилотные автомобили — хотя «Яндекс» давно занимается их разработкой и производством. Проблема в том, что закон не позволяет проводить полноценные испытания — тестировать авто можно только с водителем, который едет за рулём. Из-за этого затягиваются сроки: ввод в эксплуатацию, по оценке Минтранса, может произойти не ранее 2024 года.
• Отсюда вытекает следующая проблема: говорить о широком применении ИИ в государственном и социальном секторе пока рано. Не хватает законодательной базы, некоторые положения закона о защите данных несовместимы с внедрением ИИ — об этом также открыто говорится в дорожной карте, посвящённой развитию отрасли.

Всемирный тренд в ИИ сегодня — монополия больших компаний. Плюс это или минус — большой вопрос. Корпорации обогащаются за счёт ИИ, покупают последние разработки и нанимают на работу редких специалистов, разбирающихся в теме. Для малого и среднего бизнеса это затрудняет выход на рынок — конкурировать почти невозможно.

Фото: Dmitry Galaganov / Shutterstock

Господин Никто (2009)

Интеллектуальное кино с высоким рейтингом, входящее в список лучших зарубежных драм, расскажет о том, как человечество обрело вечную жизнь путем бесконечного обновления клеток. На земле остался последний смертный человек, чью историю с нетерпением хотят узнать все. Ради участия в телешоу дряхлого старика пробудили от анабиоза. Немо рассказывает об удивительном даре, доставшемуся ему от рождения. Мужчина был способен предчувствовать будущее, благодаря чему он мог выбирать, по какому пути пойти.

Оригинальное названиеMr. NobodyЖанрФантастика, мелодрама, фэнтези, драмаАктерыДжаред Лето, Сара Полли, Дайан Крюгер…СтранаБельгия, Германия, Канада, Франция, Великобритания, ЛюксембургРейтингКинопоиск – 7.9, IMDb – 7.8Возрастные ограничения18+

Искусственный разум — угроза будущему или дитя человечества?

Известные американские учёные, такие как Илон Маск и Стивен Хокинг, говорят о том, что ИИ — это угроза человечеству. Они предупреждают о том, что ИИ может выйти из под контроля человека и действовать самостоятельно, в том числе во вред человеку. Подобные сценарии мы уже видели в “Терминаторе” и других научно-фантастических фильмах, другое дело что известные учёные стали открыто об этом говорить. Также Илон Маск предупреждает, что если ИИ будет в руках только одного человека или организации, то это может быть опасно для всех остальных людей, и призывает иметь межгосударственный контроль за распространением ИИ.

ИИ и маркетинг: многих уволят, но стратеги останутся

Ни одна стратегия интернет-рекламы не обходится без хотя бы элементарной формы ИИ. Роль искусственного интеллекта в системах PPC-рекламы, анализе посещаемости и поведения аудитории будет возрастать. Но как внедрение ИИ скажется на традиционных «человеческих» сегментах — продажах, контенте, работе аналитика?

Согласно исследованию американской маркетинговой компании HubSpot, в маркетинге самый высокий шанс потерять работу из-за ИИ у телемаркетологов. Им предсказывают 99-процентную вероятность замены машиной. Для аналитиков маркетинговых данных цифра составляет 61%, для продавцов рекламы — 54%. Однако менеджеров по маркетингу ИИ заменить не сможет — HubSpot оценивает вероятность всего в 1,4%.

Питер Генч, немецкий предприниматель и консультант по бизнес-управлению, в своей книге констатирует, что внедрение ИИ приведёт к сокращению рабочих мест и ручного труда в маркетинге. Однако, по его мнению, это случится не очень скоро — сегодня в этой сфере слишком много задач, которые компьютерный разум не может выполнять совсем без участия человека.

Генч называет восемь основных методов использования ИИ в маркетинге:

Лидеры этого рынка — крупные корпорации, такие как Google и Amazon, а также компании, предлагающие комплексные решения, — например, Dynamic Yeld, Amplero, Reflection.

С Генчем соглашается его американская коллега София Бернаццани. По её мнению, ИИ облегчит работу маркетологов и поможет более эффективно управлять данными. Она ожидает, что некоторые рабочие места будут заменены машинами, как происходит во время любой промышленной революции. Но часть позиций сохранится, а технологии скорректируют карьерные стратегии маркетологов.

Но что произойдёт с контентом? ИИ заменит копирайтера? Сегодня ИИ умеет создавать простой маркетинговый контент: подводки для соцсетей, описания товаров. Однако более сложному тексту всё равно нужен редактор.

Что дальше: как жить и не бояться изменений

До появления компьютеров существовала профессия вычислителя — специалиста, который вручную проводил сложные математические операции. Такие люди работали над инженерными проектами, военными кампаниями Второй мировой и первыми полётными миссиями НАСА.

Профессия вычислителя стала одной из многих, которые исчезли с приходом технологий. Как бы хорошо человек ни считал, компьютер работает быстрее.

Мы на пороге очередного технологического прорыва. Скоро супермаркеты останутся без кассиров, такси без водителей, а склады без грузчиков — всю тяжёлую и рутинную работу заберёт искусственный интеллект и роботы. Уже сейчас нейросети просчитывают вероятность колонизации Марса и разгадывают ДНК-код человека. Скоро наступит момент, когда технологии Тони Старка будут таким же незаменимым инструментом, каким когда-то стали компьютеры.

Чтобы не бояться меняющейся реальности, сохраняйте любознательность. Кем бы вы ни работали, следите, чтобы выбранная профессия была далека от автоматизации. Почувствуете давление технологий — задумайтесь о смене деятельности.

В качестве пробного теста посетите willrobotstakemyjob.com. Вбейте в поиск название профессии и посмотрите, насколько вероятно её автоматизировать.

Например, авторы и программисты находятся вне зоны риска — есть всего 4% вероятности, что в ближайшие два десятилетия их заменят алгоритмы. У водителей и таксистов иная ситуация — 89% вероятности, что они скоро потеряют работу.

Профессия писателя и автора. Скриншот: willrobotstakemyjob.com
Профессия программиста. Скриншот: willrobotstakemyjob.com
Профессия таксиста и водителя. Скриншот с сайта willrobotstakemyjob.com

Когда ушла эпоха ручных вычислений — появились компьютерные науки. Следующий шаг — эпоха нейросетей, которые нужно создавать, развивать и обслуживать. Будущее само себя не построит, и поэтому всегда будут нужны люди, способные учиться и работать.

Перед вами стоит выбор: цепляться за прошлое или принять новую реальность — воспользоваться возможностями, которые дают технологии. Как поступите?

Экономическая выгода облачных решений

Десять лет назад запускать модели машинного обучения было очень затратно, потому что необходимо было тратиться на владение, эксплуатацию и обслуживание вычислительного оборудования. Как правило, у моделей ИИ есть стадия обучения, которая требует очень много вычислительных мощностей. Если у вас нет большого запаса виртуальных машин, то модель будет обучаться очень и очень медленно.

Десять лет назад вы бы стояли перед выбором: либо обучить модель быстро, но при этом потратить внушительную сумму на закупку и установку серверов, которые будут простаивать после обучения, либо сэкономить на оборудовании, но очень медленно обучать нейросеть. Благодаря облакам появилась возможность экономить, но не проигрывать в скорости: можно арендовать огромные мощности на время обучения модели, а сразу после отключить лишние ресурсы одной кнопкой и перестать за них платить. Теперь обучать ИИ могут не только корпорации, которые исторически инвестировали в ЦОДы, но и компании любых размеров из любых индустрий.

Индустрия 4.0

Как облачные технологии становятся конкурентным преимуществом бизнеса

Облака демонстрируют выгоду и в случае хранения данных. Некоторые типы моделей ИИ приносят тем больше пользы, чем больше информации они обработали. Благодаря аутсорсингу хранилищ данных компании экономят на капитальных и эксплуатационных расходах. В итоге сегодня вы за несколько тысяч долларов можете обучить мощные системы искусственного интеллекта, которые 10-15 лет назад стоили бы сотни тысяч или даже миллионы.

Медицина

Искусственный интеллект широко используется для поддержки принятия решений в медицине. Но как вам такой пример: китайский интеллектуальный робот Xiaoyi («Сяо И») впервые сдал экзамен на врача и получил лицензию на врачебную деятельность.

Разработка компании iFlytek находит и анализирует информацию о пациенте. К работе он приступит в марте. Предполагается, что Xiaoyi будет ассистировать врачам, чтобы повысить качество их работы. Робот сосредоточится на противоопухолевой терапии, а также на обучении врачей общей практики, которых в сельских районах Китая очень мало.

Ещё одно интересное решение – Wave Clinical Platform от ExcelMedical. Система следит за жизненными показателями пациента и предупреждает врачей за шесть часов до его возможной скоропостижной смерти. Платформа системно анализирует информацию и рассчитывает риски неблагоприятного исхода.

В рамках тестов в медицинском центре Питтсбургского университета система предотвратила шесть смертей тяжелобольных пациентов. Человек на такое просто не способен, потому что не придаст значение небольшому изменению показателей и не найдёт связь между ними.

Система DeepFaceLIFT, разработанная учёными Массачусетского технологического института, способна распознавать уровень боли по микровыражениям лица. Она решает очень сложную задачу, так как каждый человек выражает боль по-разному. DeepFaceLIFT позволит понять, кому действительно нужны обезболивающие, а кто страдает зависимостью от наркотических препаратов.

Система для анализа речи и поиска признаков психических заболеваний – разработка IBM. Специалисты отдела по вычислительной психиатрии и нейровизуализации создали интеллектуальную систему, которая может предсказать развитие психоза по речи пациента.

Пациентам предлагалось просто рассказать о себе. Система могла определить, что речь человека стала беднее, он перескакивает с одной идеи на другую и т.п. Это характерные признаки психоза.

После улучшения системы пациентам предложили пересказать ей только что прочитанную историю. На этих примерах искусственный интеллект в 83% случаев ставил правильный диагноз. Это объективно выше, чем у врачей, даже с солидным опытом.

Биотехнологии

Сегмент биотехнологий получил новый импульс для развития в 2020 году из-за пандемии. За этот год уже появились первые стартапы с капитализацией в $10 млрд, которые работают в области редактирования генов.

Биотехнологическая компания Intellia, разрабатывающая препараты с использованием системы редактирования генов CRISPR/Cas9, в июле привлекла очередные $690 млн и вошла в это число. Технология CRISPR/Cas9 позволяет удалять гены из ДНК любых организмов и вставлять на их место другие. Потенциально ее можно использовать для лечения многих болезней — от рака до наследственных генетических заболеваний. Соучредитель Intellia Дженнифер Дудна, профессор Калифорнийского университета в Беркли, является одним из лауреатов Нобелевской премии по химии 2020 года.

В июне 2021 года Intellia сообщила о первом редактировании генома человека.

Эксперты отмечают, что стоимость расшифровки генома человека за последние 6 лет снизилась в 10 раз, и у нейронаук есть большие перспективы.

Футурология

Записки биоинженера: станут ли биотехнологии доступными для всех

Раскрыть потенциал

По прогнозам PwC, благодаря искусственному интеллекту мировая экономика может вырасти к 2030 году дополнительно на $15,7 трлн. Мировой рынок технологий ИИ будет прибавлять примерно 31% ежегодно, предсказывают аналитики Frost & Sullivan. В компании уверены, что уже в 2022 году он достигнет $52,5 млрд. Это вчетверо больше того объема, который аналитики фиксировали в 2017 году.

Среди основных векторов использования искусственного интеллекта компаниями — управление рисками и обеспечение кибербезопасности, автоматизация рутины, помощь в принятии оптимальных решений. Кроме того, бизнес успешно применяет ИИ, чтобы эффективнее собирать информацию для прогнозов и автоматизировать клиентские операции.

Как ИИ применяется в разных секторах экономики

• Здравоохранение: анализ медицинских данных, повышение точности диагностики различных заболеваний;
• кибербезопасность: использование алгоритмов глубокого обучения, позволяющих выявлять аномалии в поведении сети;
• сельское хозяйство: управление агроботами, аккуратный сбор урожая;
• транспорт: автоматические системы управления грузовыми железнодорожными составами, исключающие человеческий фактор, беспилотные автомобили;
• e-commerce: «умные» рекомендательные системы для покупателей;
• ретейл: планирование цепочек поставок, наблюдение за поведением потребителей, автоматизация работы складов;
• маркетинг: автоматизация таргетированной рекламы, разработка персональных предложений для потребителя;
• финансы: алгоритмическая торговля, обработка банковских данных, формирование кредитных рейтингов;
• спорт: сбор и анализ действий игроков, виртуальные ассистенты для тренеров и судей.

Ожидается, что к 2025 году человечество будет хранить около 175 зеттабайт (175 млрд Гб) данных. Уже сегодня большую их часть генерируют не люди, а машины — различные информационные системы, датчики, интернет вещей. Очевидно, что обработать всю эту информацию и извлечь из нее пользу для бизнеса без искусственного интеллекта и машинного обучения просто невозможно. Тем более, что ее количество продолжает расти.

По подсчетам IDC, объем данных, созданных в течение следующих трех лет, превысит количество информации, которое появилось за последние три десятилетия. А за ближайшую пятилетку мир сгенерирует втрое больше данных, чем за предыдущую. И это будет подталкивать к активному использованию ИИ для сбора и обработки информации.

По мнению гендиректора SberCloud Евгения Колбина, именно «облака» станут главным драйвером развития ИИ в ближайшие годы, так как только с помощью облачных технологий можно преодолеть главные барьеры развития ИИ — недостаточную доступность высокопроизводительных вычислительных ресурсов для работы с ИИ и острую нехватку специалистов — дата-сайентистов, дата-аналитиков и дата-инженеров. Сейчас почти во всех отраслях наблюдается острая нехватка высококвалифицированных специалистов для работы с данными. Платформа QuantHub, которая специализируется на подборе специалистов в сфере Data Science, подсчитала, что на три объявления о вакансии приходится всего один потенциальный соискатель. По словам Колбина, именно развитие облачных ML-сервисов и AIaaS (Artificial Intelligence as a Service) позволит искусственному интеллекту в полной мере раскрыть свой бизнес-потенциал.

Темы для размышлений

Искусственный интеллект уже умеет многое, с его работой мы сталкиваемся ежедневно. Чат-боты широко используются на сайтах для продажи товаров и услуг. Многие с удовольствием пользуются голосовыми помощниками: Siri от Apple, ОК Google, «Алиса» от «Яндекса». Пока это трудно назвать полноценным общением — впрочем, эти системы быстро совершенствуются. Причем делают это уже сами: учатся в процессе общения с людьми.

Инженерам лаборатории Facebook по исследованию искусственного интеллекта удалось создать бота-переговорщика, который умеет врать и торговаться. Для обучения системы использовали более 5,8 тыс. реальных человеческих диалогов, записанных в ходе переговоров. Любопытно, что программа сама выработала навыки вранья, стремясь достичь поставленных целей.

Компания «Яндекс» сегодня пытается изменить алгоритмы поиска в интернете на основе нейронных сетей. В конечном счете результат поиска может не иметь ни одного общего слова с запросом, но будет соответствовать ему по смыслу.

Банки, телекоммуникационные и страховые компании, ретейлеры, сети АЗС — все те, кто собирает большие данные о своих клиентах и их потребительском поведении, могут в дальнейшем использовать для анализа этих данных искусственный интеллект. Персонализация продуктов и услуг, прогнозное техническое обслуживание, оптимизация цепи поставок, распознавание мошенничества, сокращение дорожного трафика, рациональное планирование расписания полетов и многое другое — искусственному интеллекту есть чем заняться.

Большие надежды связывают с применением искусственного интеллекта в медицине. Точность диагностики, а значит, и лечения сильно зависит от опыта врача. Однако возможности человека ограничены, компьютер же способен держать в памяти и анализировать десятки тысяч историй болезни, находить схожие сочетания симптомов и подсказывать наиболее вероятный диагноз.

А вот интересный пример из пищевой промышленности. Знаменитый датский производитель пива Carlsberg планирует использовать высокотехнологичные сенсоры для точной калибровки оттенков вкуса напитка, а искусственный интеллект — для отбора пивоваренных дрожжей. Сходным образом работает искусственный интеллект на Магнитогорском металлургическом комбинате: выдает оператору рекомендации о количестве присадок, необходимых для получения стали с заданными параметрами, учитывая исходный состав сырья.

Искусственный интеллект уже сегодня позволяет повысить эффективность эксплуатации месторождений: сокращает время анализа таких параметров, как дебит скважин, обводненность, забойное давление, выявляет и корректирует в них ошибки, подбирает оптимальные методы разработки, чтобы увеличить добычу и сократить затраты.

На что способен искусственный интеллект

Последние пару лет современные технологии активно внедряются в медицине. ИИ помогает оценить степень поражения легких, выявить злокачественную опухоль, используется при разработке новых лекарств и создании виртуальных пациентов для подготовки врачей.

Интерес инвесторов к рынку цифрового здравоохранения постоянно растет. С 2014-го по 2021 год объем вложений в этой сфере вырос в мире в 10 раз — с $633,8 млн до $6,662 млрд.

В России речь идет пока о точечных инвестициях в размере 100–150 млн рублей. «За прошедшие два года таких громких сделок было всего три-четыре. При этом в США объем инвестирования в компании цифровизации здравоохранения только за первую половину 2021 года составил $14,6 млрд в 372 инвестиционные сделки», — сообщили «Известиям» в ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний».

В то же время в стране продолжается дискуссия о развитии ИИ. Однако количество продуктов до сих не дотягивает до общего уровня. По данным проекта Webiomed, в России насчитывается 31 компания, производящая технологии промышленного образца. В мире таких стартапов порядка 3 тыс.

— У нас на рынке самая большая конкуренция ведется на полях обработки изображений, особенно в области анализа томограмм легких при диагностике ковида, — заявил директор по развитию проекта Webiomed Александр Гусев. — Второе популярное направление — распознавание речи и синтез информации. Компании создают интеллектуального помощника, который, послушав речь врача, формирует за него медицинский протокол. Врачу остается только поправить готовый текст.

Киберлекари1

Фото: РИА Новости/Алексей Сухоруков

Борис Зингерман, гендиректор ассоциации «Национальная база медицинских знаний», добавляет к этим направлениям анализ медицинских текстов, который применяется для поиска профильных публикаций и для анализа медкарт пациентов, которые обычно заполнены от руки.

Также ИИ активно используется в разработке новых лекарств. При этом Зингерман отмечает, что большинство проектов пока работает в пилотном режиме.