Журнал ПЛАС » Архив » 2018 » ЖУРНАЛ ПЛАС №8 » 943 просмотра

Искусственный интеллект в бизнесе. Самый трудный вопрос – зачем?

Журнал «ПЛАС» беседует с Дмитрием Мацкевичем, сооснователем платформы для создания ИИ-решений Dbrain, о ситуации с практическим использованием искусственного интеллекта.

ПЛАС: Еще недавно мы были свидетелями или даже участниками спора по поводу существования искусственного интеллекта. Якобы есть только программируемые алгоритмы. Поставлена ли в дискуссии окончательная точка? Какие аргументы приводят сегодня ее участники?

Сегодняшние алгоритмы «учатся» на базе примеров и умеют решать такую задачу сами

Д. Мацкевич: Для начала стоит разобраться, что именно мы называем интеллектом. Любой интеллект – это способность достигать поставленной цели. Раньше алгоритмы могли выполнять задачу и достигать цели только в рамках четко заданных критериев. Нужно было прописывать все правила и устанавливать, как должна решаться проблема: например, если действие А, то реакция Б. Сейчас произошел сдвиг парадигмы. Стало понятно, что есть много задач, в которых параметры не могут быть определены до конца – например, как отличить собаку от кота? Можно создать миллион разных правил, но досконально описать отличия этих объектов все равно невозможно. Сегодняшние алгоритмы «учатся» на базе примеров и умеют решать такую задачу сами. Мы можем «показать» тысячу изображений кошек и тысячу изображений собак, и алгоритм научится их определять. Создавая нейронную сеть для игры в шахматы, разработчик не будет программировать все возможные ходы и не будет перебирать все возможные сценарии. Он создаст нейросеть, которая научится «видеть» эти ходы как паттерны и сможет обыграть программиста. Можно ли это назвать интеллектом? Опять же, все зависит от определения – если под интеллектом мы понимаем способность решать какую-то определенную задачу, то да.

ПЛАС: Ваша платформа floktory на блокчейне в свое время помогла повысить конверсию ряду интернет-магазинов. А решение DBrain – оптимизировать процессы, связанные  с оценкой качества продукта. Считаете ли вы, что решение локальных бизнес-задач более правильный вектор, чем попытка охватить какие-либо глобальные проекты?

Д. Мацкевич: Мы видим возможность для внедрения десятков тысяч самых различных узких применений искусственного интеллекта, которые могут реально помочь организации. Мы не делаем general AI – так называемый «сильный ИИ», который способен взять на себя управление всей организацией. Наши кейсы – это всегда решение неких отдельных конкретных задач. Хороший пример – наш кейс для пиццерии. При готовке пиццы можно забыть положить какой-то ингредиент, это чисто человеческий фактор. Мы повесили камеру с искусственным интеллектом, который позволяет автоматически за этим следить, а также контролировать качество пиццы и не допускать других возможных дефектов.

ПЛАС: Как вы оцениваете интерес к потенциалу ИИ со стороны бизнеса, в частности банковского?

Д. Мацкевич: ИИ сейчас интересен очень многим сегментам, в том числе и банковскому сектору. Вопрос заключается в другом – понимает ли каждая отдельная компания, что такое ИИ и что с его помощью возможно сделать, а что нет? Этот интерес частично обусловлен модой, но очень редко, когда кто-то до конца понимает, где и зачем искусственный интеллект можно и нужно использовать в случае именно их компании и их бизнеса.

ПЛАС: Есть ли примеры, когда нейросети смогли улучшить бизнес-процессы?

Очень редко, когда кто-то до конца понимает, где и зачем ИИ можно и нужно использовать в случае именно их компании и их бизнеса

Д. Мацкевич: Конечно. Один из наших кейсов решил проблему ежедневных очередей. Почему вообще существуют очереди «на вход» и «на выход»? Потому что для того, чтобы тебя куда-то пропустили, ты должен пройти некую оценку параметров, которая производится другим человеком. На тебя должны посмотреть и сказать: ты соответствуешь, проходи. Мы автоматизировали этот процесс на одном крупном мясном производстве, в стерильном цехе, где работает тысяча человек. Каждое утро они обязаны мыть руки. Раньше им приходилось выстраиваться в длинную очередь. Мы повесили множество камер над умывальниками, и теперь, когда человек помыл руки, искусственный интеллект это фиксирует, запоминает его лицо и открывает ему дверь, когда он идет к стерильному цеху. В результате исчезла очередь и повысилась производительность труда.

ПЛАС: Банковский сектор традиционно консервативен. На какие шаги, связанные с внедрением решений в сфере ИИ, готовы пойти его участники, на ваш взгляд?

Д. Мацкевич: Одно из очевидных применений ИИ в банковской сфере, которое уже происходит, – служба поддержки клиентов при помощи чат-ботов, где людям моментально приходят ответы на их вопросы. Это самое прямое применение искусственного интеллекта. Еще один понятный кейс – помощь с поддержкой документооборота. ИИ умеет быстро анализировать сотни документов при помощи технологии оптического распознавания символов, что, конечно, значительно облегчает жизнь банковским сотрудникам.

ПЛАС: Все чаще поднимаются разговоры о том, что внедрение искусственного интеллекта и роботизации грозит оставить без работы огромное количество специалистов. Насколько, на ваш взгляд, остро стоит эта социальная проблема сегодня и в обозримом будущем?

Д. Мацкевич: Искусственный интеллект – это не про увольнение, а про повышение продуктивности. Представьте, что вы патолог и каждый день смотрите сканы биопсии, определяя диагноз. За день вы успеете сделать, допустим, десять кейсов, а остальные пациенты к вам просто не попадут. С помощью ИИ вместо десяти кейсов вы успеете сделать тридцать. Или представьте юриста, который занимается анализом поступающих документов. За день он способен отработать один или два документа, а с помощью искусственного интеллекта их будет не менее десяти, и за каждым стоит важная проблема. Такой технологический прогресс – отнюдь не новый тренд. В мире уже больше сотни лет увеличивается уровень автоматизации, повышается продуктивность, но у людей, как ни странно, по-прежнему есть работа – разумеется, в тех обществах, где об этом заботятся и где имеются соответствующие экономические условия. И наоборот, в странах с низким экономическим развитием невысокий уровень автоматизации вовсе не гарантирует гражданам работу. Когда изобрели колесо и появился паровой двигатель, это не привело нас к безработице, а стало лишь точкой для взлета.

Подписывайтесь на наши группы, чтобы быть в курсе событий отрасли.

Читайте в этом номере:


Перейти к началу страницы

Подпишитесь на новости индустрии

Нажимая на кнопку "подписаться", вы соглашаетесь с


политикой обработки персональных данных