Расширяется сфера применения искусственного интеллекта и круг решаемых им задач

По словам Василия Крикунова, для предотвращения проблем сперва нужно ограничить степень доверия к решениям, которые принимает ИИ, и юридически закрепить зону ответственности нейросетей. «Компаниям, внедряющим системы на основе ИИ, необходимо преодолеть скепсис и сопротивление сотрудников, провести грамотное обучение и развеять страхи по поводу того, что роботы вытеснят людей с рабочих мест», — заключил эксперт.

— Наиболее успешно и органично технологии компьютерного зрения развиваются там, где уже созданы условия для хранения медицинских изображений и их обработки в цифровом виде. В прошлом году был завершен проект по созданию единого хранилища цифровых сканов гистологических препаратов в онкологии, в текущем году возможна апробация алгоритмов компьютерного зрения для выявления признаков опухолевого процесса в препаратах и для автоматизации рутинных вычислений при проведении патоморфологического исследования. Применение алгоритмов компьютерного зрения в патоморфологии — задача не менее сложная из-за большего объема информации на одно изображение и особенностей метода диагностики.

Новый вызов для технологии искусственного интеллекта — внедрение алгоритмов компьютерного зрения при проведении эндоскопических исследований. Особенность применения в этом случае — работа алгоритма в режиме реального времени во время проведения исследования. Необходимо «на лету» анализировать изображение с камеры эндоскопа и добавлять отметку локализации образований кишечника, не ухудшая изображение. Такое применение искусственного интеллекта будет востребовано в высоконагруженных эндоскопических референс-центрах.

— Применение голосового ввода для заполнения медицинской документации проходило испытания у врачей разных профилей, и не во всех случаях диктовка медицинских записей была оптимальна. В развитие этой технологии мы прорабатываем сценарии заполнения медицинской документации с помощью голосового ассистента в диалоговом режиме. В данном сценарии используются алгоритмы распознавания и синтеза естественной речи.

Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых перспективных современных технологий, которая может обеспечить значительный экономический эффект. По оценке экспертов, в 2025 году ИИ позволит российским организациям сэкономить около одного триллиона рублей. И, как сообщил заместитель председателя правительства РФ Дмитрий Чернышенко, дополнительный вклад в ВВП страны от использования этой технологии к 2030 году может составить около 11,2 триллиона рублей.

Кроме того, ИИ все чаще стал появляться в области enterprise (корпоративных) продаж. Хотя полностью заменить менеджера робот не сможет, однако он усиливает возможности человека в выполнении ряда задач: в частности, машина может обзвонить до тысячи человек и пригласить их на мероприятие. Также искусственный интеллект стали активно использовать разработчики корпоративных информационных систем, которые популярны в enterprise-сегменте. У некоторых вендоров CRM-систем уже есть функции, которые с помощью нейросетей позволяют просматривать историю взаимодействия с клиентом и на основе этой информации создавать краткое резюме для менеджера. «Ведущие разработчики BI-решений (Business Intelligence) также стали включать большие языковые модели в базовую функциональность своих систем. Это позволяет значительно повысить эффективность работы с данными и пользу от них», — пояснил Евгений Смирнов. Как рассказала основатель платформы Sellty, заместитель генерального директора и партнер ГК «КОРУС Консалтинг» Мария Бар-Бирюкова, показатель внедрения искусственного интеллекта в разных отраслях экономики в среднем равняется 20 процентам. В отдельных же сегментах — например, в финансах — уровень его проникновения превышает 80-90 процентов. По ее словам, бум ИИ в e-commerce случился еще несколько лет назад. Однако в оптовые продажи такие технологии «заходили» довольно долго. «Дело в том, что на рынке B2B-продаж переход в цифру в принципе осуществляется медленнее. В B2B — долгий и сложный цикл продажи и сделки, а решение принимает сразу группа лиц. Поэтому на протяжении многих лет считалось, что автоматизация взаимоотношений с клиентами — не для B2B-продаж», — пояснила Мария Бар-Бирюкова. Искусственный интеллект уже делает многое за человека и в повседневной жизни: к примеру, сканирует QR-коды смартфоном и автоматически распознает паспорт на телефоне для открытия счета, сказал генеральный директор Smart Engines Владимир Арлазаров. «ИИ должен решать конкретные задачи, способствовать повышению производительности труда и качества товаров и услуг, — уверен он. — Важно не уйти с этого пути, не скатиться в решение непоставленных задач, которые могут не иметь не только решения, но и какого-либо экономического смысла». Что касается будущего, то рост применения технологий ИИ в первую очередь ожидается в сельском хозяйстве. Здесь Олег Рогов выделяет три ключевых направления: автоматизацию ухода за посевами и животными, предсказание урожайности, интеллектуальное управление ресурсами. Также нейросети начинают применять в сфере экологии, в частности, для мониторинга окружающей среды, что помогает в борьбе с лесными пожарами и прогнозировании схода лавин. «В ближайшее время можно ожидать роста зрелости комплексных систем машинного зрения, применяемых на практике вне плотного потока объектов, — уточнил менеджер продуктов Innostage Евгений Сурков. — Например, уже хорошо рекомендуют себя отечественные системы управления на базе ИИ в сельском хозяйстве, логистике добывающих предприятиях». Вместе с тем прорыв в технологиях несет ряд рисков. Во-первых, это компиляция, которая становится более качественной и менее творческой, размывая границу подлинности. Во-вторых, автоматизация, которая может грозить деградацией человечества. Также повсеместный контроль, публичность и простота идентификации любого человека могут лишить пользователей анонимности, предупреждает основатель международной ИТ-компании iSpring Юрий Усков. «Проблемой может стать любое применение моделей ИИ, в результате которого они станут образовывать эхо-камеры, постепенно реагируя в большей степени на воздействия других моделей ИИ, чем на объективную реальность, — добавляет Евгений Сурков. — Например, опасны цепочки, в которых ИИ, с одной стороны, готовит исторические данные по судебным делам для адвоката, а с другой — использует эти же данные для поддержки принятия решений судей».

Врачи-офтальмологи подтвердили перспективы применения алгоритмов компьютерного зрения в офтальмологии для оценки снимков глазного дна с фундус-камеры и анализа изображений оптического когерентного томографа. Применение технологии при проведении скрининговых исследований зрения у пациентов, страдающих сахарным диабетом, поможет врачам выявлять на ранних стадиях заболевания сетчатки, характерные для таких пациентов, и своевременно маршрутизировать их для лечения в специализированные центры.

Другой крупный рынок применения ИИ — кибербезопасность. Здесь нейросети в реальном времени выявляют и предотвращают угрозы и анализируют поведение систем для определения аномалий: в частности, специалисты при помощи ИИ-инструментов противодействуют дипфейкам, добавил эксперт. Что касается бизнеса, то ИИ-инструменты уже применяют 35 процентов организаций по всему миру, говорится в исследовании Exploding Topics. Однако глубоко проникать в конкретные бизнес-процессы технологии стали только в последние несколько месяцев, отмечает управляющий партнер системного интегратора и разработчика Navicon Евгений Смирнов. По его словам, ключевая перспектива применения искусственного интеллекта в корпоративном сегменте — это работа с естественным языком, когда система, к примеру, ускоряет перевод аудио в текст, обобщает сказанное на совещаниях и генерирует контент для маркетинговых текстов.

Дальнейшее развитие применения компьютерного зрения в области лучевой диагностики — ультразвуковое исследование сердца. Существуют алгоритмы, которые позволяют автоматизировать рутинные расчеты при проведении эхокардиографии. На данном этапе предстоит определить метрики для оценки эффективности алгоритма и возможность интегрировать их в текущий процесс проведения исследований.

В настоящее время внедрение технологий искусственного интеллекта в сфере здравоохранения признано одним из важнейших стратегических направлений развития отрасли. О том, какие проекты в этой области сейчас реализуют московские специалисты, рассказывает Алексей Алепко.

Сегодня ИИ решает множество задач. Наиболее востребованным в различных сферах направлением являются генеративные нейросети. «Способность системы генерировать новый контент уже сегодня активно применяется в самых разных областях бизнеса: при написании рекламных текстов и проведении маркетинговых исследований, в конструкторах документов, при кодировании и анализе ошибок в коде, при создании чат-ботов, в рекрутинге, в юридических отделах и т.д.», — отметил эксперт в области ИИ и продвинутой аналитики Axenix Василий Крикунов. Еще одна ниша, в которой можно встретить ИИ, — это медицина. Врачи уже учатся использовать технологию в борьбе с эпидемиями и особо опасными заболеваниями, включая ВИЧ и рак, поскольку главная особенность нейросетей — это возможность анализировать огромные массивы данных, изучать которые вручную пришлось бы десятки лет, добавила руководитель отдела по информационной безопасности компании RooX Ольга Карпова. «Прогностические модели на базе технологий ИИ могут выявлять новые тенденции распространения болезней, способы передачи вирусов и скрытые закономерности течения заболевания», — объяснила она. Искусственный интеллект особенно полезен в тех областях, где требуется автоматизация и оптимизация различных процессов: например, в транспорте и логистике эти технологии настраивают управление потоками доставки, а в образовании создают персонализированные учебные программы, рассказал руководитель научной группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» Института AIRI Олег Рогов.

— Положительный опыт применения алгоритмов компьютерного зрения в радиологии создал базу для пилотных проектов по их применению в других направлениях инструментальной диагностики, где используются те или иные виды медицинских изображений. Кроме того, возможна апробация технологий, которые в последнее время достигли уровня развития, достаточного для применения в различных отраслях, в том числе и в здравоохранении. Это такие технологии, как генеративный искусственный интеллект, большие языковые модели (LLM), обработка естественной речи.

Получившие широкое распространение в прошлом году большие языковые модели и генеративный искусственный интеллект планируется опробовать для формирования проектов сводных медицинских документов: эпикризов и выписок на основании имеющихся документов электронной истории болезни. Данные алгоритмы можно применять в электронных сервисах для пациентов, сделать взаимодействие с чат-ботами более эффективным для врача и более эмпатичным для пациента.