EN

Human machine collaboration — искусственный интеллект набирает обороты

6864

Станут ли технологии Machine Learning новым «электричеством» или «двигателем внутреннего сгорания» для современного мира? В текущем десятилетии мы сделали ряд важных шагов в этом направлении, научившись, наконец, отделять реальные возможности AI от иллюзий научной фантастики. В последнее время способности машинного интелекта выросли в разы.


Умные программные помощники незаметно помогают нам выживать в быстро меняющейся информационной среде. Благодаря им стало гораздо проще вызывать такси, заказывать железнодорожные и авиабилеты, находить новые способы взаимодействия с потребителями. Роботы успешно занимаются уборкой, принимают заказы, сортируют и отправляют посылки, осваивают управление автомобилем и готовятся перенять множество других полезных функций. Как развитие AI изменит в ближайшем будущем различные индустрии — об этом будут говорить на конференции IT Weekend Ukraine, которая состоится в Киеве 16 сентября.

Человеку пора на пенсию?

Одно из главных опасений — не окажемся ли мы в новом мире на вторых ролях? Недаром Илон Маск называет искусственный интеллект угрозой существованию человечества. Однако стоит помнить, что машинный разум в его современном виде вовсе не претендует на роль человека. Его гораздо проще представить как продвинутый калькулятор, который справляется гораздо лучше нас, но лишь с одной специфической функцией счета. Превзойти же человека в широких творческих задачах — предпринимательстве, разработке новых научных теорий, написании художественных произведений — машины пока не в состоянии.

Благодаря использованию нейросетей сегодня машинный интеллект довел свою способность к распознаванию до уровня человеческой. Технологии Machine Learning совершили настоящий прорыв там, где раньше приходилось писать тысячи строк кода. Если раньше «мозг» автомобиля совершал ошибку при определении пешехода в одном из 30 кадров, то сегодня этот показатель уменьшился до одного на 30 млн. Применение нейросетей дало возможность улучшать качество распознавания практически бесконечно — чем больше данных используется для обучения системы, тем лучше конечный результат.

Маффин или чихуахуа? За последние несколько лет машины научились различать это на уровне человека и даже лучше

Машина по-прежнему совершает ошибки. Но и человек от них не застрахован. По мнению ведущих специалистов в сфере развития AI, первые дивиденды от искусственного интеллекта получат те предприниматели, которые наиболее эффективно будут обходить несовершенства как человека, так и машины.

Помощь, а не замена

Актуальный пример использования преимуществ машинного обучения — сервис онлайн-курсов Udacity. Данные об удачных и неудачных продажах из чат-системы использовали в качестве стартового набора для обучения машины. Созданный на их основе бот работает в качестве скрытого ассистента, подсказывая менеджерам, какие фразы и паттерны лучше использовать в диалоге, чтобы повысить шансы закрыть продажу в конкретной ситуации. Бот помогает человеку лучше справляться с рутинной частью задачи, на которой тот часто пасует, и оставляет ему больший простор для креатива. По словам основателя Udacity, внедрение такого помощника помогло сотрудникам повысить эффективность в продажах на 54%.

Один из признанных мировых экспертов в области развития машинного интеллекта, профессор MIT Sloan School Эрик Бринолфссон уверен, что AI может содействовать не только продажникам, но и медикам и юристам. Для старта такой системы достаточно собрать лучших специалистов, готовых поделиться своим опытом, и ввести лучшие практики в машину. Полученные на выходе данные отраслевые компании любого масштаба могут использовать для повышения продуктивности в работе с наиболее типичными случаями, и за счет сэкономленного времени обслуживать большее количество клиентов.

Пока что наиболее удачная роль для машины, подтвержденная практикой, работа в качестве ассистента, «ускорителя» для одного-двух звеньев цепочки производственного процесса, контролируемого человеком. Одним из наибольших камней преткновения для AI является межперсональное взаимодействие. Поэтому в коучинге, продажах, ведении переговоров, уходе за людьми человек еще долгое время будет удерживать безусловное первенство. Хотя в области распознавания эмоций, которая является ключевой для индустрии ухода и рекламы, в последнее время проделаны большие шаги — в частности американской компанией Affectiva.

Технологии распознавания эмоций от Affectiva активно используются для повышения эффективности роликов в рекламных кампаниях

Куда клонит машина?

Один из наибольших рисков, сопутствующих AI, — элементы необъективности, добавляемые в процессе анализа начального набора данных. Они могут носить любой характер — расовый, этнический, персональный. Например, если при анализе резюме будут использоваться данные, полученные на базе работы реальных рекрутеров в прошлом, система будет переносить их опыт и ошибки на будущих кандидатов. Такие наклонности порой очень трудно заметить и «вылечить».

Также нейросети, логику принятия решения в которых, в отличие от традиционных систем, сложно перепроверить, могут подвести в нетрадиционных ситуациях, выходящих за рамки набора данных для обучения. Поэтому маловероятно, что в ближайшее время им будут делегированы сложные задачи наподобие управления атомной электростанцией.

Одновременно с ростом способностей AI растет и цена человеческой оценки и суждения. Например, в случае с оценкой транзакции с кредитной картой только человек способен вынести окончательный вердикт, задав порог различия для мошеннических действий с учетом множества косвенных факторов, недоступных машине.

Внедрение AI — быстрее и доступнее

Три хороших новости для организаций, которые хотят получить выгоды от машинного обучения уже сегодня. Первая — практика использования AI для бизнес-целей распространяется семимильными шагами, недостаток специалистов с лихвой перекрывается доступностью курсов для обучения, преимущественно онлайн. Вторая — для запуска такой системы не потребуются значительные вложения. Гиганты индустрии в лице Google, Amazon, Microsoft, Salesforce, активно конкурируя между собой, предлагают достаточно мощную инфраструктуру для machine learning в аренду. И, самое приятное, для использования машинного обучения в практической плоскости среднестатистической компании со старта не понадобится много данных. Особенно если речь идет о повышении производительности внутренних процессов, а не захвате доли мирового рынка в высококонкурентном сегменте.

AI-эксперты считают, что сегодня главным сдерживающим фактором для новых технологий выступает недостаток инновационного мышления у руководителей бизнеса. В первую очередь они должны понять, что будущее уже рядом – это переориентирование производства, новые пути для коннекта с потребителем, новые бизнес-модели и способность создавать новые ценности для компании.

Тематика использования технологий Machine Learning и AI будет наиболее полно раскрыта на конференции IT Weekend Ukraine, которая пройдет в Киеве 16 сентября в КВЦ «Парковый». Участников ждут доклады от ведущих мировых спикеров, посвященные актуальным проблемам повышения гибкости машинного интеллекта, развитию путей взаимодействия «человек-машина», роли стартапов в глобальном AI-движении, созданию бот-личностей и эффективным способам противодействия в кибервойне.

Это и многое другое ждет вас в насыщенной программе IT Weekend Ukraine.

Зарегистрироваться на конференцию

Оставить комментарий

Комментарии | 0

  • Истории компаний
  • НДС для Facebook и Netflix
  • Расследования AIN.UA
  • Спецпроекты
  • Безопасность номера
  • Безпека гаманця
Реклама на AIN.UA

Поиск