Журнал ПЛАС » Архив » 2018 » ЖУРНАЛ ПЛАС №10 »

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». 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.

Андрей Поваров,
директор Международного центра программ и проектов в бизнес-образовании РАНХиГС

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. При всей кажущейся простоте последняя победа представляется грандиозным достижением, потому что в игре Го компьютеры не могли продвинуться дальше любительских данов на протяжении уже многих лет (по сложности и интуитивности эта игра считается существенно превосходящей шахматы, где победа компьютера Deep Blue над чемпионом мира Гарри Каспаровым произошла еще в 1997 году).

И только теперь, когда уже были задействованы методы машинного обучения с использованием искусственных нейронных сетей (Deep Learning), AlphaGo наконец «научилась играть», проходя – в том числе и сама с собой – тысячи партий круглые сутки в течение нескольких месяцев. Доступность на порядки больших объемов данных для машинного обучения и существенно больших вычислительных мощностей за последние 3–5 лет сделала это возможным. Так, в AlphaGo на момент матчей были задействованы 1920 центральных и 280 графических процессоров.

Нельзя не отметить, что обобщение этого неординарного развития ИИ в разных областях на умение «мыслить и рассуждать как человек» вообще постоянно подпитывает нескончаемый спор о том, возможно ли это в принципе, и когда это произойдет (соответствующее научное направление развития машинного интеллекта определяется термином – AGI – Artificial General Intelligence – общий искусственный  интеллект, или Strong Artificial Intelligence – сильный искусственный интеллект).

Илон Маск считает ИИ «фундаментальным риском для существования человеческой цивилизации», а Стивен Хокинг говорил, что «ИИ заменит нас как доминирующих существ на планете». Более умеренные высказывания часто дают аналогию с домашними животными, которыми должны стать мы все («Pets of Artificial Intelligence»), при этом ИИ, уже превзойдя людей, будет к нам «хорошо относиться», заботиться, снисходительно относясь к нашим значительно более скромным умственным способностям и не особо беря нас в расчет, выстраивая будущее цивилизации.

Возвращаясь к тематике форума RAIF 2018, стоит отметить, что 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 год.

В других выступлениях и высказываниях на форуме (например, Алексей Драль, Big Data Team) также 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.

Прошедший форум, как и многие другие интересные конференции, состоялся именно в то время, когда ИИ бурно развивается и «подхватывается» все большим количеством участников индустрии. Так, по оценкам Gartner, рыночная доля компаний, у которых основным направлением бизнеса является ИИ, за 2018 год составит 1,2 трлн долл. США, что на 70% больше, чем в предыдущем 2017 году. А к 2022 году этот объем должен увеличиться до 3,9 трлн долл. При этом в последние годы большинство перспективных ИИ-стартапов массово скупаются большими развивающими ИИ компаниями, такими как Google, Apple, Facebook, Intel.

И наконец, говоря про будущее ИИ, нельзя избежать вопроса, а смогут ли квантовые компьютеры, представляющие новый восходящий тренд и способные разрушить безопасность блокчейна, банковских, военных и государственных систем, своей мощью существенно продвинуть вперед развитие ИИ? По всей видимости, пока еще нет. Несмотря на некоторые недавно начатые исследования на адиабатических (специализированных, ориентированных на оптимизацию) квантовых компьютерах D-Wave, на универсальных квантовых компьютерах существенного ускорения процессинга с участием искусственных нейронных сетей получить, скорее всего, не удастся из-за последовательной (а не массово распараллеливаемой) обработки сигналов по слоям.

Но ИИ не обязательно будет использовать технологию нейронных сетей в будущем, доминирующая технология может поменяться, как поменялась она с жестко задаваемых алгоритмами экспертных систем в сторону машинного обучения в 1990-х годах. И возможно, новые будущие технологии ИИ достигнут лучшего симбиоза или с квантовыми компьютерами, или с другими вновь возникающими технологиями (Emerging Technologies), которые нам пока еще незнакомы, но которые придут и смогут радикально изменить мир. Как в этом новом мире будут соотноситься человек и интеллектуальная машина, мы тоже еще не знаем. Остается надеяться, что мы не станем домашними питомцами искусственного интеллекта и что, превосходя мастера, ИИ не вытеснит и не заменит его.

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