/


Главная / Услуги и решения / Искусственный интеллект / Новости / Искусственный интеллект – революция или новый маркетинговый ход?

Искусственный интеллект – революция или новый маркетинговый ход?

25.12.2017

Сегодня искусственный интеллект – горячо обсуждаемая тема. Специалисты в области ИИ поделились своим мнением о перспективах его развития и применения.

Искусственный интеллект – несомненно, одна из самых обсуждаемых тем этого года. Вокруг технологий и возможностей ИИ (английское АI – Artificial intelligence) в последнее время много шума. Эксперты с воодушевлением рассказывают о перспективах этого направления и его потенциальных возможностях. Причем не только на официальных площадках, но и в своих блогах и социальных сетях. Проводятся конференции и форумы, на которых рассматриваются практические аспекты применения искусственного интеллекта и демонстрируются «реальные кейсы, показывающие компаниям возможности получить с помощью технологий ИИ конкурентное преимущество».

В октябре в Москве прошел RAIF (Российский форум по системам искусственного интеллекта) – мероприятие, посвященное искусственному интеллекту (AI) и машинному обучению (ML), собравшее представителей крупнейших российских и международных компаний, а также специалистов в области машинного обучения. В рамках RAIF провели первый онлайн-чемпионат по искусственному интеллекту.

Активно обсуждаются всевозможные вопросы, связанные с контролем и регулированием ИИ. Президент группы компаний Cognitive Technologies Ольга Ускова на своей страничке в facebook рассказала, как на одном из онлайн-заседаний с участием международных экспертов в области ИИ «было сломано много копий вокруг необходимости введения и дальнейшего контроля за двумя новыми понятиями: Искусственный Логический Интеллект (ИЛИ) и Искусственный Эмоциональный Интеллект (ИЭИ)».

Не отстают и российские законодатели. Заместитель министра связи и массовых коммуникаций Российской Федерации Алексей Козырев, выступая перед Советом Федерации, в качестве приоритетных направлений законодательной деятельности и задач органов государственной власти РФ в 2018 г. назвал ИИ и заявил: «Теперь нам нужно специальное регулирование для таких технологий, как блокчейн, искусственный интеллект и «Интернет вещей». Появился даже исследовательский центр проблем регулирования робототехники и ИИ, который разработал и опубликовал модельную конвенцию по ИИ и робототехнике и правила создания и использования роботов и искусственного интеллекта. 

При этом технологии искусственного интеллекта известны давно. Некоторые специалисты относят к ним изобретения Семена Корсакова, который в первой половине XIX в. выдвинул концепцию «усиления возможностей разума посредством разработки научных методов и устройств». В 1832 г. он представил серию из пяти «интеллектуальных машин» – механических прообразов современных экспертных систем, в конструкции которых впервые в истории информатики были применены перфорированные карты. 

История ИИ как нового научного направления начинается в 50–60-е годы ХХ в. Существует довольно много определений, что же такое ИИ (см., например, в Википедии). Джон Маккарти, один из родоначальников и автор термина ИИ, в 1956 г. на конференции в Дартмутском университете не связал ИИ напрямую с пониманием интеллекта человека. Согласно Маккарти, искусственный интеллект – наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем.

В толковом словаре по искусственному интеллекту сказано, что ИИ – это «научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными, а также свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека».

Руководитель Исследовательского центра проблем регулирования робототехники и ИИ, старший юрист Dentons Андрей Незнамов говорит еще об одном аспекте: «Искусственный интеллект – это зонтичное понятие. В нем целый ряд смыслов, и каждый под этим словосочетанием может понимать что-то свое. Условно можно выделить две группы смыслов: сильный ИИ и слабый (или прикладной) ИИ. Первое – это как раз тот самый суперинтеллект, которого все боятся. А второе – «обычные» технологии из конкретных областей – Финтех, Лигалтех и т.д.».

При этом все эксперты сходятся в одном – существующие на сегодня интеллектуальные системы имеют очень узкие области применения.

Однако благодаря прежде всего кинематографу (см., например, сериал «Искусственный интеллект») это понятие обрело другой смысл – искусственный интеллект в массовом сознании стал ассоциироваться с человеком разумным, не рожденным, а созданным. И в этом заложено основное противоречие, ошибка восприятия, которая приводит к разочарованию и одновременно к росту невероятной популярности этой технологии «в народе». Согласитесь, выступать на телевидении с темой «искусственный интеллект» совсем не то же самое, что говорить о блокчейне. Из первого можно сделать шоу, из второго – нет.

Что же в реальности кроется за этим понятием?

Очередной удачный маркетинговый ход, подталкивающий рынок к развитию, или действительно новые революционные технологии, способные вывести мир на новый уровень?

Тема оказалась настолько интересной, что вызвала небывалый всплеск активности со стороны экспертов ИТ-рынка. В этом материале мы только начнем разговор.

«Как это ни парадоксально, ИИ – это и маркетинговый ход, и революционная технология, – говорит исполнительный директор Artezio (группа компаний ЛАНИТ) Павел Адылин. – Несмотря на то, что исследования в области ИИ ведутся давно, шумиха вокруг этой темы возникла в последний год, когда термином «искусственный интеллект» стали называть то, что до этого называли «машинным обучением», «большими данными», «распознаванием образов». Введение аналитиками в обиход термина «ИИ» можно объяснить задачами маркетинга – необходимостью привлечь внимание общественности к новым технологиям: за последние пять лет произошли серьезные изменения в этой области и искусственный интеллект стал справляться с задачами, которые еще недавно не удавалось решить доступными способами. Одной из важнейших задач искусственного интеллекта было и остается распознавание образов, и путь решения этой задачи был довольно долгим. Лишь совсем недавно компьютеры научились распознавать образы практически на том же уровне, что и человек. Это открыло новые возможности для применения компьютера, автоматизации труда. В некоторых бизнес-процессах с помощью интеллектуальных помощников можно увеличить производительность не в 5–10 раз, а на несколько порядков. Современные персональные помощники, программные боты и роботы могут выполнять большую часть работы оператора или, например, специалиста по поиску, вводу и обработке данных. Все это связано с достижениями науки за последние пять лет».

Согласен с коллегой и менеджер по развитию бизнеса Plantronics Алексей Богачев: «На мой взгляд, верно и то, и другое утверждение. Так как в некоторых отраслях какие-либо прорывы без использования ИИ просто невозможны. В первую очередь, это научная отрасль. Недавно я видел передачу, где шла речь о материаловедении и, в частности, о том, как ИИ помогает открывать новые материалы по заданным свойствам. Таким образом, рождаются новые, доселе неизвестные технологии, которые ведут общество к научному прорыву. С другой стороны, когда появляется какая-то выдающаяся вещь, научное открытие, вокруг этого появляется много «маркетингового шума». Например, искусственный интеллект приписывается вещам, которым он абсолютно не свойственен. А попытки внедрить его в повседневную жизнь – просто способ подороже их продать. Например, на мой взгляд, автомобилям на данный момент не нужно внедрение искусственного интеллекта. Таким образом, здесь присутствуют научное ядро, технологии и доля маркетинга».

Основатель хостинг-компании King Servers Владимир Фоменко считает, что шум вокруг ИИ и блокчейна в этом году возник неспроста: «Это действительно новые революционные технологии, которые подталкивают рынок к развитию, с тем чтобы вывести мир на новый уровень. Посмотрим, что произойдет через три-пять лет. Возможно, будет очень интересно».

По словам вице-президента OCS Георгия Козелецкого искусственный интеллект – это, безусловно, новые революционные технологии, способные вывести человечество на новый уровень. «Уже сейчас это практические примеры, пусть и в отдельных сферах, решающие сложные и комплексные задачи лучше, чем человек, – рассказывает Козелецкий. – Логические игры, автопилоты в автомобилях, умные голосовые помощники, чат-боты (не столь продвинутые) – все эти фрагменты рано или поздно сложатся в единую картину. Возьмем медицину – при всем уважении, врач (будь то терапевт или фельдшер скорой – они как раз реально общаются с врачом по телефону) сначала проводит обследование и задает вопросы пациенту, потом, руководствуясь своей собственной базой знаний и опытом, ставит диагноз и назначает лечение. Нет сомнения, что база знаний и опыт «электронного врача» будет больше, чем у врача живого. Отечественная телемедицина и IBMовский Ватсон – и то, и уже другое существует, осталось только сопрячь... коня и трепетную лань. И выделить финансирование, конечно.

И конечно, самую свежую информацию можно получить у крупных международных компаний, ведущих научных институтов, профильных ассоциаций: Google, IBM, Berkley, MIT, Yale, Oxford и Cambridge, китайские компании и институты, OpenAI и т.д. Список достойный и, главное, в него могут попасть и российские представители. Здесь, в отличие от микроэлектроники, мы еще не успели отстать навсегда, т.е. занять нишу потребителя в системе мирового разделения труда. А закончить тему хочу утвердительным ответом на вопрос «Чаю ли я воскресения мертвых?». Да, но не в каноническом смысле – как возобновление жизни в теле после смерти, – а как возможности полного копирования и последующего восстановления человеческого сознания».

«На данный момент ИИ считается самой перспективной технологией, – уверяет руководитель проекта ST Smartmerch, ГК «Системные Технологии» Максим Архипенков. – В рейтинге Gartner в этом году ИИ на первом месте, и все технологии в первой пятерке используют ИИ. В отличие от Big Data, о которой два года назад говорили все, а сейчас не говорит никто, поскольку реального применения технология не нашла, нейросети уже приходят в наш мир. Все индустрии пытаются как-то внедрить ИИ у себя: Сбербанк автоматизировал процесс построения исковых заявлений, Microsoft представила нейросетевой переводчик, в разных отраслях используются интерактивные боты и помощники, анализаторы и синтезаторы речи и так далее. Супертехнологии применяются в медицине – тут цена ошибки выше, нельзя написать простенькую нейросеть, которая будет с какой-то степенью вероятности определять, есть раковая опухоль или нет. Нейросети – технология с большими перспективами. И если пофантазировать, возможности нейросетей безграничны».

«Если воспринимать термин «искусственный интеллект» дословно, то, конечно, человечество еще очень далеко от создания машин, способных мыслить как человек, – отмечает руководитель отдела разработки и внедрения AV-решений компании Auvix Александр Пивоваров. – С другой стороны, то, что еще десять лет назад казалось совершенной фантастикой, сегодня становится действительностью. Многие ли из нас могли представить тогда, что сегодня мы можем сесть в машину, ввести адрес, и она сама довезет нас до нужного места? Пусть алгоритмы еще далеки от совершенства и до того момента, когда кресло водителя исчезнет, еще очень неблизкий путь, но сегодня это в принципе уже возможно. Словом, современные технологии вплотную подошли к новому витку развития. Для меня совершенно очевидно, что за несколько десятилетий мир изменится до неузнаваемости!»

«Думаю, в ближайшие годы технологии искусственного интеллекта займут прочное место в жизни и работе людей, – считает генеральный директор Cezurity Алексей Чалей. – Мир достаточно сильно изменится. В последнее время в области ИИ произошли реальные прорывы. Это стало возможным благодаря таким трем основным факторам, как быстрое «железо», накопление огромного количества данных и появление библиотек анализа данных. Что касается теоретических основ, то они были заложены достаточно давно в методах оптимизации. Сейчас огромный интерес вызывают нейронные сети, которые показывают очень хорошие результаты в анализе изображений, звука, текста и других областях. Пока говорить о синтезе новых знаний рано, но с внедрением ИИ автоматизация выходит на абсолютно другой уровень. Например, в ближайшее время ИИ сможет полностью автономно решать большую часть вопросов, связанных с обращениями пользователей в службу поддержки. Это серьезное изменение».

Генеральный директор «Конструктора документов FreshDoc.ru» Николай Пацков полагает, что, с одной стороны, изменения в сфере разработки искусственного интеллекта действительно можно считать революционными. «Сегодня нейросети могут установить личность человека по фотографии, создавать музыку и писать новости для СМИ. Все больше чат-ботов способны пройти тест Тьюринга, полноценно общаться, консультировать, оказывать услуги, – рассказывает Пацков. – С другой стороны, все эти достижения нам анонсировали еще полвека назад. Идеи были заложены давно, но только сегодня развитие технологий позволяет успешно их воплощать. Вычислительные мощности современных компьютеров уже давно перешагнули порог в петафлопс, что позволяет реализовать проекты, которые казались фантастическими в начале XXI в. Я бы назвал подобные технологии не революционными, а эволюционными. Это планомерное увеличение количества удобных решений, которые толкают рынок к развитию. При этом сегодня я наблюдаю смену вектора развития подобных технологий: если раньше они были применимы преимущественно в сфере медиа и развлечений, то сегодня ИИ-разработки все чаще используются на благо бизнеса. Это первые шаги на дороге информационной экономики, и их уже сейчас можно назвать успешными».

«Шума действительно много, но радует, что шумят по делу, – считает генеральный директор компании «Преферентум» (ГК «АйТи») Дмитрий Романов. – Самому термину ИИ не один десяток лет. Когда-то под этим понимали, например, возможность компьютера играть в шахматы. Сейчас принято разделять сильный и слабый ИИ. Сильный ИИ существует пока только в фантастических фильмах. А вот слабый – это способность автоматизированной системы выполнять сложные, интеллектуальные, но рутинные и повторяющиеся действия вместо и вместе с человеком. Революционными такие технологии я бы все-таки не называл, скорее это результат естественной эволюции ИТ».

По мнению управляющего партнера Advanced Business Development Александра Гнатусина, ИИ сегодня «остается плодом человеческих рук со всеми плюсами и минусами, это программа, которая работает в заданных человеком рамках и способная самосовершенствоваться в этих рамках, это уже больше, чем просто маркетинговый ход». «Это первые шаги к революции, когда ИИ сможет самостоятельно расширять сферы своего интереса, совершенствуя свои навыки в новых областях. Есть много вопросов, почему он должен это захотеть, ведь любознательность – свойство людей, а программа пока думает в рамках логики кода», – уточняет Гнатусин.

«Сегодня искусственный интеллект – это, с одной стороны, реально работающие технологии, с помощью которых решается широкий круг практических задач, с другой стороны, это наука и исследования, буквально каждый день приносящие новые открытия и возможности, – размышляет генеральный директор компании «Синимекс» Андрей Сыкулев. – Спектр мнений, суждений и оценок очень широк, как и у всякой «горячей» темы: от реальных сценариев применения до абсолютной фантастики. Как изменится мир, если искусственный интеллект превзойдет человеческий? Я не верю в достижение сингулярности, мне ближе подход теории относительности: «масса» (то есть сложность и количество нерешенных научных и практических проблем) будет стремиться к бесконечности по мере «приближения» искусственного интеллекта к человеческому».

«ИИ – это не только наука, но и создание новых технологий, позволяющих быстро и качественно решать задачи, которые раньше были не под силу компьютерам, – подчеркивает директор по разработке Acronis Сергей Уласень. – Например, классификация фотографий, поиск объектов на картинках, автоматическое управление автомобилем, обработка текстов и так далее. При использовании технологий искусственного интеллекта увеличивается скорость обработки данных, а время, затрачиваемое на создание программы, наоборот, зачастую сокращается. Так, например, алгоритмы классификации спама, основанные на правилах или статистике, были разработаны довольно давно. Но для того чтобы добиться высокого качества алгоритмов, разработчикам пришлось потратить много времени на их улучшение. В итоге с использованием ИИ и машинного обучения процесс определения спама стал занимать меньше времени и давать лучшие результаты, в то время как стоимость разработки подобных программ снизилась».

«Когда речь идет о прикладном применении ИИ в различных системах, продуктах, сервисах, то под этим сегодня чаще всего понимается использование в этих системах так называемых искусственных нейронных сетей, которые были придуманы вообще-то еще в прошлом веке, – напоминает сооснователь сервиса shikari.do Вадим Шемаров. – Очень долго они существовали больше в теоретических изысканиях и исследованиях. Но в последнее время действительно наблюдается взрывной рост их практического применения, что стало возможным благодаря доступности мощных компьютеров и гаджетов. Поэтому тут можно говорить, наверное, о новых (и очень интересных) возможностях старых технологий».

«Практически все исследования и мнения специалистов в области ИИ единодушно сходятся на том, что предпосылками такого качественного скачка стали: развитие алгоритмов машинного обучения, особенно методов глубокого обучения и нейронных сетей; доступность вычислительных мощностей для быстрого обучения более сложных моделей; наличие массивов данных, которые могут использоваться для обучения этих моделей», – уточняет директор по корпоративной стратегии и развитию АО «Белтел» Анна Племяшова.

По оценкам директора по бизнес-приложениям КРОК Максима Андреева, AI-решения уже давно нас окружают, успешно работают и очень активно развиваются. «Сам термин, в силу устоявшегося перевода на русский язык, скорее вызывает ассоциации с человекообразными роботами, которые отберут у людей работу. Но в действительности все совсем не так страшно. Даже когда вы вбиваете поисковый запрос в браузере, вы запускаете в работу сложнейший алгоритм, который вполне можно отнести к термину AI», – объясняет Андреев.

А вот генеральный директор «Хок Хаус Интегрэйшн» Александр Ивлев считает, что ИИ сегодня не вызывает столько же шума, сколько, например, тема блокчейна. «Технологии ИИ существуют уже не один десяток лет. Классические системы ИИ уже реализуются в бизнесе с помощью экспертных систем автоматизации производства или бизнеса, технологий машинного обучения. Поэтому ИИ – это не маркетинговый ход, а реализация конкретных задач бизнеса. Например, такие технологии, как интеллектуальная робототехника или, скажем, машинное обучение, ничего принципиально нового не привносят, но позволяют решать типовые бизнес- и производственные задачи более эффективно», – говорит Ивлев.

Руководитель отдела бизнес-решений и предиктивной аналитики группы компаний Softline Дмитрий Карбасов напоминает: «Хотя в сфере ИИ наблюдается мощнейший прорыв, но для решения практических задач 95% компаний принципы и подходы остались почти теми же, что и десять лет назад. Вместе с тем есть ряд факторов, которые подталкивают ИИ к развитию. Первый — наладился учет данных, они стали упорядоченными, сформировалась культура их сбора, обработки и хранения. Нельзя сказать, что это одномоментное явление для всего рынка. Какая-то компания наладила ситуацию с данными десять лет назад, какая-то – три года назад, а какая-то – в прошлом году. Второй фактор – присутствие тематики ИИ в рамках информационной повестки дня на самом высшем (правительственном) уровне. Третий фактор – появились кейсы, связанные с работоспособностью систем на основе ИИ. Четвертый – в ряде отраслей и секторов конкуренция между игроками обострилась настолько, что компании сражаются за каждую возможность повысить маржинальность, удержать заказчика и не тратить больше, чем конкурент».

По словам директора по маркетингу компании «Вокорд» Сергея Щербины, для исключительно маркетингового хода затрачены слишком большие ресурсы, которые распределены по всему миру. «То, что мы видим сегодня, базируется в том числе на больших открытиях прошлого века. Например, нейронные сети начали применяться только сейчас, хотя они существуют уже больше 60 лет, просто до недавнего времени при всем успешном применении данного подхода обучение сети занимало чудовищно много времени, что делало технологию неприменимой для широкого использования. Сегодня же на нейронных сетях работают самые разные продукты в различных отраслях. Скорее это закономерное развитие, технологический прогресс, который меняет наш мир», – резюмирует Щербина.

«Время от времени появляются и набирают огромную популярность определенные бизнес-идеи применения того или иного варианта ИИ, – говорит директор департамента корпоративных информационных систем ALP Group Светлана Гацакова. – Сначала они кажутся решением всех актуальных на тот момент проблем применения ИТ в бизнесе, но потом оказывается, что популяризируемые технологии эффективно решают только определенный класс задач, причем даже в этом случае их применение наталкивается на те или иные недооцененные препятствия, обойти которые не удается. В свое время так было, например, с технологией экспертных систем, сегодня ситуация повторяется (даже в еще больших масштабах) в области т. н. машинного обучения.

По словам Гацаковой, сейчас в бизнесе действительно есть много актуальных задач из области «слабого ИИ» и распознавания образов в больших совокупностях данных. Эти задачи теперь можно решать благодаря впервые ставшим доступными для предприятий практически неограниченным возможностям накопления и обработки огромных массивов данных, а также мощным программно-аппаратным комплексам, нацеленным на автоматизацию бизнеса посредством интеллектуальной обработки данных. «В то же время совместные маркетинговые усилия компаний-гигантов перегревают рынок, формируя избыточные ожидания и заглушая слабо проработанные и действительно сложные вопросы, например об ответственности за решения, принятые нейронной сетью. Вероятно, как это бывало уже не раз, мировой ИТ-рынок вошел в очередную волну ложного ажиотажа, когда она спадет, бизнес получит зрелые инструменты и понимание того, где и как их стоит применять», – подчеркивает она.

По оценкам генерального директора «Атак Киллер» Рустэма Хайретдинова, то, что сегодня называют «прорывом», связано, с одной стороны, с большим количеством накопленных данных, с другой – с ростом вычислительной мощи. «В этом сочетании действительно можно добиться нового качества, – подчеркивает Хайретдинов. – Маркетологи с удовольствием подхватили новое слово «интеллектуальный», поэтому пользователям надо научиться выделять действительно новое качество. Что касается распознавания лиц, голоса, выявления скрытых трендов, машинного перевода, то в последние годы качество применения технологий ИИ сильно выросло».

Директор по развитию бизнеса и маркетингу Konica Minolta Business Solutions Russia Жамиля Каменева не скрывает: безусловно, многие бренды используют информацию об использовании ИИ в качестве дополнительного преимущества или как основание для добавочной стоимости услуг. «Это циничный шаг, тем не менее он популяризирует саму технологию, – уточняет Каменева. – Другие действительно применяют данные технологии, но при этом они не находят поддержки пользователей или те просто не догадываются об этом».

Она приводит несколько основных причин того, что технология ИИ на консьюмерском рынке России не носит массового характера. «Во-первых, из-за отсутствия недорогих домашних устройств типа Amazon Echo, которые за рубежом уже вышли в категорию «многопользовательские системы». Во-вторых, из-за низкого уровня развития сети IoT-устройств, которые позволяли бы собирать необходимые первичные данные для работы ИИ (например, по данным IDC, в мире рынок IoT оставляет примерно 50% рынка ИТ в денежном эквиваленте, в России мы говорим в лучшем случае о 0,5% ИТ-рынка). И, в-третьих, из-за низкой популярности голосовых помощников вроде Siri. При этом пользовательские привычки по всему миру кардинально меняются – от тактильного управления устройствами мы постепенно переходим на голосовое с элементами искусственного интеллекта управляемых систем, – рассказывает Жамиля Каменева. – В сегменте бизнеса ни одна крупная корпорация, в том числе в России, уже не обходится без элементов/платформ и систем искусственного интеллекта – в особенности финансовые институты и компании, так или иначе связанные с большим объемом информации о пользователях, включая персональные данные. Здесь ИИ, во-первых, выступает в качестве систем безопасности огромного массива данных и правоохранительной системы (в частности, именно ИИ анализирует лица граждан, проходящих под камерами в Москве, что говорить о банках, страховых организациях и прочих). Вскоре данных на планете станет столько, что мы просто не сможем существовать без искусственного интеллекта».

Генеральный директор ABBYY Россия Дмитрий Шушкин напоминает: компьютеры стали более производительными, появились новые способы машинного обучения, различные виды нейронных сетей. Таким образом, с одной стороны, «созрела» аппаратно-программная платформа, а с другой – многократно увеличился объем цифровых данных, а это готовый «учебник» для ИИ. Поэтому компании различных отраслей все больше инвестируют в интеллектуальные решения. Машинное обучение, роботизация, компьютерное зрение – эти технологии вызывают огромный интерес у заказчиков. Уже сегодня ИИ помогает оценить финансовые, операционные и юридические риски, автоматически обрабатывать данные клиентов, быстрее совершать закупочные процедуры. А также лечить людей, подбирать товары, рисовать картины и писать музыку. «Если верить отчету компании Gartner о зрелости технологий, ИИ станет массовым явлением в бизнесе уже в ближайшие три-пять лет. Примерно к этому моменту возможности технологий совпадут с ожиданиями заказчиков. Пока ожидания компаний от ИИ несколько завышены», – считает Шушкин.

Технологии искусственного интеллекта: так все-таки о чем идет речь?

Об очередном, более «умном» уровне автоматизации или о чем-то принципиально новом?

Александр Пивоваров полагает, что это вопрос из области философии. «С точки зрения материалистической диалектики, мы находимся на переходном этапе, когда количество переходит в качество. В плане технологий ничего принципиально нового не появилось, но рост вычислительных мощностей, развитие и коммодизация алгоритмов обработки данных создает возможность повсеместного их использования, что приводит к появлению на рынке принципиально новых продуктов. Например, если раньше алгоритмы распознавания лиц применялись только в достаточно узких областях (системы безопасности, видеоаналитика), то сегодня они распространяются все шире – используются в телефонах, с ними экспериментируют банки и так далее», – говорит Пивоваров.

По мнению Андрея Незнамова, «учитывая принципиальное разделение видов, ИИ – и то, и другое. В конкретных областях применения то, что называется «И», является, по сути, программой автоматизации определенных функций».

«Все зависит от того, что именно относить к понятию «искусственный интеллект». Сейчас существует почти столько же мнений о том, что понимать под ИИ, сколько и разработчиков AI (artificial intelligence), – рассказывает директор по развитию международного бизнеса Navicon Илья Народицкий. – С одной стороны, мы в Navicon работаем с сектором B2B и рассматриваем ИИ с позиции бизнеса. Поэтому в понятие «искусственный интеллект» включаем конкретные, коммерчески применимые решения, базирующиеся на технологиях обработки больших данных и нейронных сетях: в частности, решения по предиктивной (прогнозной) аналитике, распознаванию объектов в аудио- и видеопотоках, а также решения для роботизации бизнес-процессов. Мы воспринимаем такие системы, технологии и решения скорее как новый виток автоматизации, чем как нечто принципиально новое. В конце концов, о применении тех же нейронных сетей речь заходила еще в середине прошлого столетия. Аналитики также признают, что сейчас стоит уделить повышенное внимание ИИ-решениям, предназначенным для оптимизации бизнеса. А основными драйверами ИИ-сегмента станут финансовый сектор, ритейл и промышленность. С другой стороны, есть ряд исследователей и ученых, которые под «искусственным интеллектом» понимают некие «умные» физические механизмы, например человекоподобные. Разработчики уже создали алгоритмы, которые могут самостоятельно анализировать данные, выстраивать в них причинно-следственные связи и предлагать на основании их обработки конкретные решения или действия: к примеру, новый ИИ Google DeepMind, по словам его создателей, обладает воображением и способен планировать действия полностью без участия человека. В будущем такие системы, вероятно, станут эквивалентны или даже превзойдут биологический интеллект – искусственный интеллект может стать принципиально «новой формой жизни», по определению Стивена Хокинга».

Сергей Уласень считает, что внедрение технологий ИИ – это, безусловно, другая математика, другие алгоритмы. «Особое внимание необходимо уделять данным, без которых работа подобных алгоритмов невозможна. В то же время можно говорить и о новом уровне автоматизации процессов», – уточняет он.

«Системы ИИ выводят процессы аналитики на иной уровень, – уверена Анна Племяшова. – Уже идет разговор не только об аналитике предсказательного и прогнозного характера (что будет?), но и аналитике предписывающей (что нужно сделать, чтобы это произошло?). Такие системы позволяют моделировать процессы, когда данных много, но непонятна причина возникновения того или иного результата и требуются многократные повторения, чтобы сформировать модель. Раньше это многократное обучение человек делал, можно сказать, «вручную», теперь автоматизация такого труда через интеллектуальные системы позволяет перенаправить деятельность человека из рутинной в творческую. «Умная» автоматизация, искусственный интеллект, технологии машинного обучения – называть это можно разными словами».

По мнению Сергея Щербины, сегодня скорее «умный» уровень автоматизации является частью новой технологической парадигмы.

Алексей Богачев полагает: то, что мы называем ИИ, самообучающиеся системы – просто новый на данный момент уровень автоматизации. Возможно, в итоге через несколько поколений это вырастет во что-то действительно новое. Такой процесс можно сравнить с переходом от повозки, запряженной лошадьми, к первым автомобилям. Принципиально новым этот способ передвижения не стал, он потребовал от человека даже больше внимания и усилий . Современные же машины – это полноценная система, которая сама себя контролирует и обеспечивает, а от человека требуется лишь задавать направление.

По мнению Рустэма Хайретдинова, также речь идет об очередном этапе автоматизации, постепенной замене человеческого труда там, где это стало возможным: «Человечество все больше приближается к тому, что всю рутину возьмут на себя автоматизированные системы».

Согласен с коллегами и Максим Андреев: «Речь идет, конечно, о новом уровне автоматизации для достижения большей эффективности. Постепенно вся рутинная, монотонная работа будет заменена искусственным интеллектом. Однако только при том условии, что совокупная стоимость алгоритма будет в значительной степени ниже стоимости выполнения того или иного процесса человеком».

Дмитрий Карбасов отмечает, что на этом новом уровне автоматизации «алгоритмы научились обучаться на основе исторических данных без участия человека, причем речь идет о самообучении и это довольно легко ставится на конвейерную основу, то есть весь процесс решения целевой задачи и самообучения выполняется практически без участия человека. В этом контексте, разговаривая с заказчиками, мы оперируем следующим определением искусственного интеллекта: это алгоритм или совокупность алгоритмов и сценариев их исполнения, которые способных обучаться без участия человека и с течением времени становиться эффективнее в рамках решаемой задачи».

«Конечно же, речь идет об очередном, более «умном» уровне автоматизации. Сегодня технологии ИИ (и старые, и новые), если их применять с умом, помогают осуществлять цифровую трансформацию предприятий практически во всех отраслях, расширяя сферу задач, которые можно передать ИТ-системам, – считает Светлана Гацакова. – Если раньше только человек проводил мониторинг показателей с помощью автоматизированных систем и принимал решение на основе отчетности, самостоятельно проводя анализ, то с применением технологии ИИ информационная система сама способна устанавливать коммуникацию с людьми, причем любыми доступными последним способами: проводить мониторинг показателей, уведомлять заинтересованных лиц о любых отклонениях, предлагать варианты решений».

«Если говорить о самой технологии, не могу ее назвать принципиально новой – история нейросетей начинается в 40-х годах прошлого века, – говорит Максим Архипенков. – Но когда эту технологию придумали, не было ресурсов для ее построения. Развитие «железа» стало толчком в области программирования нейросетей: улучшение техпроцесса и понимания того, как с этим работать, выливается в огромное количество возможностей для использования технологии. А вот что касается применения – это и принципиально новое, и в то же время более «умный» уровень автоматизации, который позволяет автоматизировать те процессы, которые раньше оставались в стороне. В результате кардинально новые процессы не выстраиваются, но улучшаются текущие».

Директор по маркетингу CDNvideo Ангелина Решина уточняет: «Вариантов применения ИИ много, о некоторых мы можем даже не догадываться. Сейчас в основном речь идет об автоматизации и быстрой обработке огромного объема информации, а не создании новых ценностей».

Дмитрий Шушкин напоминает: интеллектуальные технологии – неотъемлемая часть процесса цифровой трансформации, которая затрагивает каждую отрасль. «По оценкам PwC, внедрение ИИ к 2030 г. даст 14% прирост мирового ВВП (на 15,7 трлн долл.). Уже сегодня компании, стремясь сохранить свои позиции на рынке, кардинально меняют бизнес-процессы, – рассказывает Шушкин. — Например, в «Газпромнефти» интеллектуальные технологии используются для повышения эффективности разведки и добычи. Холдинг создает платформу для сбора, объединения и хранения данных о месторождениях и скважинах. В Сбербанке в 2018 г. роботы будут принимать решения о выдаче большинства потребительских кредитов. МТС использует ИИ в клиентских сервисах. Оператор анализирует большие массивы данных, чтобы улучшать работу салонов связи. В основе такой «цифровизации» компаний лежит платформа, которая позволяет предоставлять клиентам новые варианты получения различных услуг. ИИ уже сегодня помогает компаниям отвечать на вопросы по клиентской поддержке, заказывать билет на самолет или пиццу в офис, оценивать риски банка, решившего одобрить вам или вашему бизнесу кредит, и многое другое. С другой стороны, бизнес использует интеллектуальные технологии для повышения внутренней эффективности. Раньше для этого было достаточно систем потокового ввода данных, которые обрабатывали информацию для той или иной задачи – подготовки бухгалтерской отчетности, управления персоналом и т. д. Теперь компании стремятся объединить на одной платформе целый ряд процессов. Это помогает подразделениям быстрее обмениваться информацией о том, что происходит внутри компании, и вовремя вносить корректировки в бизнес-стратегию. Это особенно важно при выходе на новые рынки, организационных изменениях или запуске новых продуктов. Поэтому становятся более востребованными универсальные решения для интеллектуальной обработки информации».

«Если говорить о конечном потребителе, то для него использование ИИ в первую очередь повышает качество решения задач сегодняшнего дня, – подчеркивает Вадим Шемаров. – Человек получает, например, более точный прогноз погоды, более качественный перевод текста через автопереводчик, системы поиска начинают лучше понимать, что ищет человек, и предлагают ему более адекватные результаты. Но разрабатываются и принципиально новые вещи, которые вряд ли были бы возможны без использования ИИ. Например, беспилотные автомобили и корабли, системы ранней диагностики различных заболеваний, когда симптомы еще никак не проявились».

По оценкам Дмитрия Романова, принципиально новым станет обретение ИИ эмоций и самосознания. Однако до этого еще далеко. «Пока мы видим, как все более «продвинутыми» становятся привычные вещи. Например, первые текстовые редакторы существенно превосходили пишущую машинку тем, что имели «память» и позволяли редактировать ранее набранный на клавиатуре текст. Потом появились технологии для автоматической расстановки переносов и контроля орфографии – текстовый редактор стал немного «умнее». Затем текстовый редактор смог давать советы по улучшению стиля и подбору синонимов. Сейчас технологии ИИ позволяют при работе с текстом выявлять правовые коллизии и факторы потенциальной коррупции в проектах нормативных правовых актов, оценивать риски в договорах, проводить нормоконтроль технической документации, обнаруживать плагиат и определять авторство и делать много других вещей, которые раньше мог делать только человек», – рассказывает Романов.

Жамиля Каменова предлагает представить себе следующую ситуацию. «У вас есть система А, которая умеет играть в шахматы, и есть система Б, которая заточена под игру в го. Усложнение системы происходит, когда система А и система Б объединяются в некую систему С, которая не только может решать задачи А и Б, но и постоянно самообучается. Да, это не робот-ребенок, которого можно запрограммировать на чувства, но в ближайшем будущем подобные системы будут принимать решения быстрее, объективнее и эффективнее, чем человек. Причем вне зависимости от области применения – от выбора ноты в симфонии до маршрута перевозки груза», – говорит Каменова.

«Когда мы говорим «автоматизация», то имеем в виду выполнение процессов по шаблону. Я бы не относил это к ИИ, – подчеркивает Владимир Фоменко. – В данном случае ИИ это уже не только выполнение шаблонных процессов, но и выход за эти пределы».

Источник: https://www.crn.ru/numbers/spec-numbers/detail.php?ID=123946

Отзывы клиентов

компании «Блеск»–Иван Никулин

Благодаря сотрудничеству с Softline у нас появилась возможность оценить преимущества решения, используя его в тестовом режиме на реальных данных. Первичная оценка показывает, что для работы с Forecast NOW! нам не потребуется привлекать большой штат программистов и аналитиков: бизнес-пользователи после первичной настройки программы могут использовать решение самостоятельно. У системы универсальная конфигурация, ее не нужно кастомизировать: дополнительные функции становятся доступны централизованно при очередном обновлении. Все это позволит нам обеспечить высокую результативность в процессе управления товарными запасами при оптимальных затратах ресурсов.