Самые необычные задачи, которые может решить искусственный интеллект

В течение последних восьми лет наша компания занимается разработкой решений на базе технологий искусственного интеллекта. Про многие из них мы рассказывали в прошлых статьях, посвященных системам компьютерного зрения, а также системам на базе больших языковых моделей и обработки естественных языков. Несмотря на то, что большинство наших решений направлено на решение довольно стандартных задач по оптимизации бизнес-процессов, мы всегда открыты к задачам, которые нередко имеют исследовательскую и научную составляющую.

«Именно в зоне клиентского обслуживания потенциальный эффект от внедрения GenAI может оказаться максимальным», — отмечает Дмитрий Дырмовский. Поэтому такие индустрии, как финтех, телеком и e-commerce, стремящиеся предоставить лучший клиентский опыт, первыми внедряют передовые технологии и продукты на их основе.

Одним из первых таких проектов в далеком 2016 году стала задача предсказания характеристик пользователей: пол, возраст, уровень дохода и образования, психологические черты. Еще одной задачей стало прогнозирование поведения: рекомендации мест, людей, групп на основании данных аккаунтов из социальных сетей с различной модальностью контента (Twitter — тексты, Instagram (принадлежит корпорации Meta, деятельность которой признана в России экстремистской и запрещена) — изображения, Foursquare — геолокации), а также носимых устройств. Результаты таких предсказаний крайне полезны — например, для банков в рамках задачи пополнения данных о клиентах в целях более точного скоринга. В то время социальные сети были более открыты для возможности сбора и анализа данных, поэтому у нас были внушительные «датасеты». Проект показал крайне успешные результаты, но, к сожалению, на тот момент российские компании не были заинтересованы данным направлением, поэтому оно стало развиваться за пределами России, а позже в Сингапуре была создана отдельная компания, которая успешно развивается и в настоящее время.

В настоящей статье мы расскажем про самые удивительные, необычные проекты и запросы, которые поступали нам за последние годы. Некоторые из этих проектов не удалось реализовать, какие-то остановились на ранних стадиях разработки, а другие стали очень успешными.

В то же время в нашей истории уже были довольно успешные финансовые проекты, в частности создание системы оптимизации инвестиционного портфеля на основе алгоритмов машинного обучения (40 ценных бумаг / целевая волатильность 30% / ежедневная частота оптимизации баланса) и применение AI/ML к структуре сетевой корреляции для улучшения результатов оптимизации.

По его словам, уже сейчас востребованы ИИ-решения для контактных центров крупного бизнеса и госсектора. Например, текстовые и голосовые роботы, которые автоматизируют обслуживание по типичным массовым вопросам. Современные технологии синтеза речи делают это взаимодействие максимально естественным и приятным.

Но криптовалюта, главным образом биткоин, — довольно спекулятивный актив. На его цену влияет и новостная повестка. В 2021 году стоимость биткоина выросла почти на 10% после того, как Илон Маск пообещал возобновить продажу машин Tesla за криптовалюту. Идея создания системы прогнозирования стоимости биткойна основана на анализе сотен крупнейших новостных агрегаторов, а также сообщений в Twitter (X) и других популярных социальных сетях на наличие событий и высказываний, которые потенциально могут влиять на курс. Современные подходы к решению этой задачи на базе больших языковых моделей позволяют довольно точно «отлавливать» такой новостной фон и делать успешные прогнозы.

Аналитики «Яков и партнеры» прогнозируют, что к 2028 году реализованный эффект от технологий искусственного интеллекта в России может достичь 4,2–6,9 трлн руб. (эквивалентно 4% ВВП). Полный экономический потенциал ИИ к этому сроку может составить 22–36 трлн руб. в номинальных ценах.

Иногда нам приходят запросы на решение совсем нереалистичных задач. Например, прогнозирование курсов популярных валют наподобие евро, доллара, фунта. Конечно, создание такой прогнозной системы невозможно — слишком много экономических, геополитических и других факторов влияют на курс.

Один из ключевых драйверов развития — внедрение LLM (Large language model, большая языковая модель), подчеркивает Дмитрий Дырмовский, глава комитета по искусственному интеллекту Ассоциации разработчиков программных продуктов «Отечественный софт» (АРПП) и генеральный директор ЦРТ.

Экспертное мнение Дмитрия Дырмовского — главы комитета по искусственному интеллекту Ассоциации разработчиков программных продуктов «Отечественный софт» (АРПП), генерального директора группы ЦРТ о внедрении искусственного интеллекта и тренде LLM — на сайте РБК.

Внедрение ИИ помогает в кадровых и социальных вопросах, юридических процедурах, поиске документов. В промышленном секторе автоматизация рутинных процессов дает существенный экономический эффект и высвобождает ресурсы для более сложных задач, отмечают в АРПП. ИИ помогает решать задачи охраны труда, контроля трудовой дисциплины, обследования оборудования, обучения и контроля квалификации сотрудников.