Криппа Максим: “Близится эра искусственного интеллекта”

48

Лет 20 назад фразы «искусственный интеллект» и «машинное обучение» воспринимались, как нечто фантастическое и то, что относится скорее к кинопродукции и прозе, нежели к науке. И даже сейчас, когда термины уже стали частью кибернетики, эти выражения способствуют воспоминанию сцен из фильмов: роботы выполняют все рутинные дела людей. Они прогуливаются по супермаркету, моют посуду, убирают дом, а порой становятся эрудированными собеседниками для реальных людей. Всё это выглядит настолько необычно, что активируется здоровая скептическая часть: «Это слишком нереально, чтобы быть правдой». А правда такова, что в реальности уже созданы машины с искусственным интеллектом (далее — ИИ).

Украинские стартапы и успехи в программировании

Если сменить ракурс применения ИИ с робототехники на программное обеспечение, то примерами успешных разработок могут похвастаться много программистов, включая украинских ребят. Один из таких проектов — это стартап Grammarly. Он изучает, как используется письменная речь по всему миру. На основании полученной информации ошибки автоматически исправляются. Но есть ещё одна интереснейшая опция: собираются данные о том, от каких исправлений пользователи отказываются. И система самостоятельно корректирует лингвистическую базу. Т. е., программа самообучаема. Создание такого алгоритма исключило необходимость постоянно следить за качеством её работы.

Виртуальные помощники, как форма искусственного интеллекта

Виртуальные помощники стали настоящим олицетворением ИИ, которые не привязан к «железу». Интеллектуальные помощники в виде программ-ассистентов, ежедневно выполняют уйму пользовательских задач. Отправка сообщений, отслеживание событий, внесённых в календарь, координация расписания и ещё много других задач, обусловленных техническими параметрами программ, которые требуют доступа к сети.

Ежемесячно на рынке таких продуктов появляются новые разработки. Американское агентство StoneTemple поставило себе задачу выяснить, какой из ассистентов «смышлёней» остальных. 4 самым успешным и массовым продуктам задали 5 тысяч вопросов. Ни одна из машин не смогла достигнуть показателя в 100% рубеж, поэтому рейтинг распределился так:

  • Google Assistant — 68%
  • Cortana — 57%;
  • Siri — 22%;
  • Alexa — 21%.

Лидерство Google обусловлено тем, что в корпорации приложили уйму усилий, чтобы собрать лучшую экспертную команду, которая специализируется на машинном обучении, а также технологиях ИИ. В Google много внимания уделяют не только программам обучения и развития сотрудников, а также поглощениям. Об этом свидетельствует 5-летняя статистика компании, приведённая в сравнении с другими корпорациями, которые также вкладываются в развитие ИИ:

Постоянное обновление новостей, количество международных выставок и мероприятий на локальных медиа ресурсах — всё это свидетельствует о том, что машинное обучение, ИИ — это революционные технологии, которые проникают практически во все сферы жизни. ИИ — это не мода, ИИ — это новая форма будущего.

Интеграция искусственного интеллекта и повседневной жизни

В начале прошлого века Генри Форд удивил мир первой конвейерной линией по массовому выпуску автомобилей, а сейчас в них встроены сенсоры для сканирования и анализа сведений о нашем стиле вождения, посадки пассажиров в салоне авто, схемах маршрутов, частоты их использования и зависимости от того, это будни или выходные. Всё это — результат работы технологий IoT, Location-based application и BigData.

У многих пользователей современных девайсов возникает удивление от того, зачем собирать так много информации и что с ней делать. А ведь ключевая задача любого ИИ — создавать условия для повышения эффективности деятельности человека во всех сферах жизни:

  • автоматизированный поиск ближайших магазинов;
  • поиск самых коротких или свободных маршрутов;
  • соотнесение данных о предпочтениях клиента и формирование списка предложений.

Главная цель — это сэкономить 2 важнейших ресурса: необратимое время и энергию. На примере «умного» автомобиля это видно особенно ярко: водителю предстоит дальняя дорога. Через 2 часа после пребывания за рулём, система сообщает ему о том, что остановка с целью восстановления сил, поможет повысить уровень его безопасности. Одновременно с этим программа сообщает, где есть поблизости кафе и на чём они специализируются.

Такой результат — это совокупность проанализированных сведений о данных GPS, о маршруте и количестве времени, проведённом за рулём. Этот пример показывает, что глобальная роль ИИ заключается не в тотальном внедрении алгоритмов во все сферы жизни, а достаточно локального применения, чтобы качество жизни пользователя значительно улучшилось в какой-то определённой сфере.

Пример внедрения ИИ для персонализации онлайн-сервиса

Однако, нет смысла спорить с тем, что популярные и успешные стартапы-«единороги» сделали упор на ИИ ещё на стадии проектирования. Яркий пример — Uber: система служит аналогом диспетчерской службы такси. Программа в фоновом режиме анализирует популярные маршруты, высчитывает коэффициент наценки с учётом количества вызовов и доступных машин. Также она отслеживает причины отказа от конкретных автомобилей и что именно вас не устроило. Первоначальный концептпродукта основывался именно на этих функциях, ведь только так онлайн-сервис может персонализироваться и принести пользу конкретному клиенту.

Искусственный интеллект — инструмент медицины

Самые интенсивные темпы развития ИИ в медицинской сфере. Международное агентство McKinsey&Company обнародовало отчёт, в котором идёт речь о том, насколько применении ИИ оптимизировало лечебную практику, способствовало её трансформации. Это слабо представить отечественным пациентам местных клиник, однако в развитых странах это работает очень эффективно. Пример для наглядности:

  • Спортсмен получает травмы. Его доставляют в клинику в ургентном порядке.
  • В отечественной больнице он представляется в образе «чистого листа»: ни каких данных об анализах, особенностей функционирования систем, истории травм. Нужно собирать информацию на основании анализов, а это всё время, которое уплывает.
  • За рубежом, где ИИ активно внедряется и в медицине, сбор физиологических данных начинается с анализа данных, которые хранят «умные аксессуары»: ЧСС до нагрузок и после, размер нагрузки в виде преодолённого километража за день, длительности сна. Это позволяет определить нормальные показатели работы организма без медиков. А при заболевании они станут опорой для определения степени травматизации.
  • Следующий этап — консолидация информации о жизненном цикле: история болезней, способ жизни, условия. Данные сохраняются в «облаке» без привязки к бумажным носителям, конкретной поликлинике.

Таким образом, внедрённые технологии позволят лечащему врачу использовать всю информацию о здоровье пациента, а не строить предположения на основании визуального осмотра, которые больше походят на фантазии. Учёт состояния костной ткани, особенностей организма по усвоению витаминов и нагрузка поможет составить максимально эффективную программу лечения. Она будет основываться на индивидуальных показателях, а не стандартном протоколе.

Украинские эксперты о перспективах внедрения ИИ

Максим Крипа, основатель и руководитель компании Citadelventures, которая специализируется на инвестиционных проектах, в своём интервью на правах IT-эксперта рассказал о перспективах внедрения искусственного интеллекта и о том, как это изменит нашу с вами жизнь:

«Огромная скорость обмена данных позволяет совершать революционные открытия. Например, медицина. Клиника организовывает доступ к данным пациентов о возрасте, регионе проживания, истории болезней и способах лечения, а также к различным предрасположенностям к заболеваниям. Сопоставление такой информации поможет определить факторы, которые влияют на частоту возникновения нарушений здоровья, спрогнозировать эффективную систему лечения.

Велика вероятность, что огромная база таких данных спровоцирует скачок в научных исследованиях, ведь медикам откроется доступ к схемам корреляции болезней и определённых показателей. Ранее такие масштабы исследований были просто невозможными.»

«Машинный интеллект — необратимое будущее»

«Прогрессивные интеллектуальные технологии — наше будущее» — продолжает Крипа. «Внедрение ИИ — необратимый процесс. Хотя, тестирование созданных систем демонстрирует, что до идеального функционирования виртуальных ассистентов ещё далеко, однако сама концепция о самоустранении ошибок предполагает, что недочёты будут исправлены.

Есть уже примеры качественных систем. Это мировая торговая платформа ассистент Amazon и её программа Alexa. Ассистент изучает историю приобретений пользователей сайта и выдаёт им предложения по сопутствующим товарам. Именно Alexa способствовала выводу процесса отоваривания на новый уровень: ИИ не просто предлагает новые или альтернативные товарные позиции в ответ на запрос, а ещё и подсказывает новости из сферы производства продуктов выбранной сферы, показывает отзывы других клиентов.

Это самый яркий пример, который доступен пониманию обычного пользователя. Потенциал ИИ растёт, а следом за ним и огромная польза, которая станет ощутимой в ближайшем будущем» — так завершил своё интервью IT-эксперт Максим Крипа.

Источник: смотреть здесь.

ПОДЕЛИТЬСЯ