355
RAIF-2018. Искусственный интеллект – превосходя или заменяя мастера?
К теме искусственного интеллекта (ИИ) – или машинного интеллекта (более точный, на взгляд автора, но менее распространенный термин для этого направления) – мы уже не раз обращались на страницах журнала «ПЛАС»[1]. И недавний Russian Artificial Intelligence Forum (RAIF-2018) оказался довольно интересным событием, показывающим современное состояние развития индустрии и дающим много полезной информации для практического использования ИИ в бизнесе.
Надо заметить, что лозунг нынешнего форума «Превосходя мастера» вполне созвучен широко обсуждаемым новым возможностям ИИ, которые открываются сейчас в новых и новых областях, где получаемые результаты уже превосходят те, что традиционно обеспечивались экспертами-людьми. Например, в медицине постановка диагноза на основе анализа изображений уже в целом ряде случаев более точно делается машиной, а в игре Го в 2016 году система AlphaGo от Google DeepMind обыграла профессионала Го девятого дана Ли Седоля.
Многие доклады были довольно интересными и весьма актуальными в современном контексте. Так например, презентация Евгений Колесникова (Инфосистемы Джет), посвященная практическому запуску и ведению проектов ИИ наглядно показала пути и «подводные камни» внедрения этих технологий в компании. Подобные знания очень ценны сегодня, когда опыта в индустрии еще мало.
Многие спикеры, в частности, Виктор Кантор (ранее – Chief Data Scientists в Яндекс Такси), подчеркивали редкость на рынке специалистов по Data Science и Data Engineering. Этот факт подтверждается и в недавнем отчете PwC о состоянии US рынка, причем дефицит продолжает сохраняться (и даже расти), несмотря на увеличение предложения. Как отмечается в аналитике State of AI, количество специалистов с опытом ИИ в США увеличилось в 4,5 раза с 2013 по 2018 годы.
В других выступлениях и высказываниях на форуме (например, Алексей Драль, Big Data Team) так же были отмечены последние тренды технологий Big Data, уже неоднократно освещаемые на страницах журналов «ПЛАС» и «Retail & Loyalty», например, в недавнем материале про рекомендательные системы. Из отмеченных на форуме трендов можно особо выделить «демократизацию» всей инфраструктуры работы с Big Data (появилось много способов работать с облачными сервисами, не устанавливая у себя дорогостоящие системы). Это значительно расширяет спектр компаний, которые могут начать работать с Big Data, делая порог входа в эту экосистему гораздо более низким.
Полный текст публикации читайте в декабрьском номере журнала «ПЛАС» (ПЛАС № 10/2018).
[1] См. материал «Время искусственного интеллекта обещает быть безмерно интересным», «ПЛАС» № 5/2018.
По материалам PLUSworld.ru
