Сферы применения искусственного интеллекта: от медицины до сельского хозяйства

С замахом на катастрофу

«Из-за этого и происходят многие разочарования в технологии, когда инструменты ИИ пытаются внедрять люди из отраслей, не вполне представляющие себе, зачем это им надо, просто по принципу „чтобы быть в тренде“. По моему опыту внедренца, лучшие результаты достигаются, когда ИИ внедряется не потому, что к этому призывают на государственном уровне, а когда запрос на инновации идет „снизу“ — когда заказчик ставит точечные задачи разработчику», — говорит эксперт.

Еще об одном проекте для банка «Открытие» рассказал генеральный директор ООО «Аби» (ABBYY Россия) Дмитрий Шушкин: «Недавно мы внедрили в банке платформу для обработки данных, созданную на основе ИИ. Теперь для того чтобы открыть счет, представителю малого или среднего бизнеса просто нужно оставить заявку на сайте банка и загрузить сканы документов. Платформа автоматически проверяет наличие всех документов и правильность их оформления. В результате всю процедуру можно пройти удаленно за 4 часа, и это значительно быстрее, чем во многих других банках».

«Одно из решений Navicon на базе технологий машинного обучения помогает собирать данные о взаимодействиях каждого потребителя с компанией и на их основе формировать шаблоны покупательского поведения», – рассказывает Алексей Талаев. Опираясь на эту информацию, можно определить приоритеты покупателей, оптимизировать кросспродажи и закупки товаров для розницы. «По нашим оценкам, это увеличивает объемы приобретения сопутствующих товаров на 2-6 %, а оборот товаров – до 7 %», – поделился глава департамента «УК «Навикон».

Сегмент рынка ПО, связанный с приложениями на базе ИИ, развивается бурно. И сложно говорить о зрелости технологии, которая продолжает быстро развиваться, замечает руководитель проектов департамента BI ГК «КОРУС Консалтинг» Александр Зенькович: «Каждый день появляются новые идеи и наработки. Но накопленные опыт и инструментарий уже позволяют формировать промышленные решения и внедрять их в корпоративные сегменты». По мнению Павла Адылина, доступными и эффективными бизнес-инструментами с ИИ являются решения для организации продаж, автоматизации маркетинга, создания дизайна и контента сайтов, продукты для рекламного бизнеса, продвижения в социальных сетях и работы с изображениями. Он уверен, что для автоматизации производств и реализации крупных проектов всегда будут востребованы индивидуальные разработки, а не «коробочные» продукты.

О сомнениях, которые нарастают в техническом сообществе относительно того, не поспешили ли там объявить ИИ «спасителем человечества», говорит такой факт: Илон Маск, инвестировавший уже $6 млрд в собственный ИИ-проект xAI (до проведения инвестраунда стартап оценивался в $18 млрд), не применяет ИИ в работе своих компаний SpaceX и Starlink.

В чем принципиальное отличие старого доброго поисковика Google от нового инструмента? Поисковик выдавал результаты на основе уже имеющегося в Сети контента. Overviews же не занимается «охотой и собирательством» на просторах интернета — программа выдает ответы, доходя до них «собственным умом». Особенность нынешнего обновления состоит в том, что от него невозможно отказаться — программа Overviews работает в фоновом режиме и отключить ее по желанию пользователь не может.

Автоматическая система может помочь с вызовом эвакуатора или машины «скорой помощи». Согласно статистике практически все аварии (90%) вызваны человеческим фактором, поэтому можно надеяться, что обустройство дорог системами с ИИ позволит сократить количество жертв ДТП.

Об искусственном интеллекте говорят многие, но каждый понимает под этим что-то свое. К ИИ могут относить машинное обучение, самообучающиеся алгоритмы и даже классические алгоритмы прогнозирования, считает эксперт по продуктам ООО «Форсайт» Алексей Выскребенцев. «Пока рано говорить про широкое использование ИИ – скорее, речь идет об инструментах интеллектуальной поддержки принятия решений. Под ИИ многие понимают нейронные сети, в том числе многослойные, результаты применения которых довольно сложно интерпретировать. Такие алгоритмы хорошо работают с неструктурированной информацией, решают задачи классификации изображений и образов, а также справляются с обработкой машинно генерируемых данных, но только в тех областях, где цена ошибки невелика», – считает специалист «Форсайта».

Применение ИИ в бытовой сфере

«ИИ также может вести мониторинг производственной деятельности, выявляя проблемы на определенных участках производства. Например, учитывать информацию, передаваемую датчиками и сенсорами, которые устанавливаются в основном в горячих зонах – там, где мониторинг работы оборудования и действий сотрудников наиболее актуален», – говорит специалист Orange Business Services.

Однако компанией LG уже запланировано открытие завода, где вся организация будет доверена искусственному интеллекту: вопросы снабжения расходными материалами, контроль за работой станков, качеством продукции и выполнением плановых показателей, работа склада и т.д. Понятно, что количество работающих там будет минимальное.

Проекты с использованием элементов искусственного интеллекта имеют как технологические, так и организационные особенности. Главная из них – необходимость доверить машине важные задачи, в том числе аналитическую работу и принятие решений. «Требуется существенно повысить степень доверия специалистов (логистов, риск-менеджеров, юристов, диспетчеров, специалистов по безопасности и других) к компьютерным системам, а далее – пересмотреть и адаптировать бизнес-процессы под ИИ», – считает Дмитрий Шушкин. Он подчеркивает, что на начальном этапе интеллектуальные решения нужно тщательно подготовить в соответствии с задачей заказчика, а затем – дообучать ИИ по мере развития проекта. Глава ABBYY в России подчеркнул, что для ИИ-проектов характерна быстрая окупаемость: около года и менее.

«Инструментов, которые позволяют осуществить полный цикл применения ИИ, нет, но зато есть мощные решения для реализации его отдельных элементов», – напоминает Александр Ефимов. «Платформа SAS Viya делает машинное обучение и элементы искусственного интеллекта доступными для корпоративного сегмента. Она способна автоматически подбирать наилучшие параметры алгоритмов при анализе данных, при этом участие аналитика в процессе вообще не требуется. Как известно, параметры по умолчанию не всегда дают лучший результат. При этом точность работы алгоритма зависит от того, насколько верно эти параметры подобраны, и для разных типов данных они будут отличаться. Сейчас этот подбор выполняет ИИ, а раньше ничего подобного не было», – рассказал представитель SAS. Еще одна особенность платформы SAS Viya, по его словам, – возможность распознавать изображения и анализировать образы. Это позволяет, например, следить за процессом строительства объектов или определять по изображению вес свиней на фермах.

Но даже среднестатистического учителя машина вряд ли заменит. По мнению Розы Лукин, профессора University College London, необходимо искать срединное решение. Задача не заключается в замене учителя компьютерной программой, а в улучшении процесса обучения. А это по плечу только человеку.

По данным аналитиков агентства Bloomberg, «галлюцинации» ИИ сегодня достигают такой частоты, что делают бессмысленными обращение к этому инструменту. Нарастающий поток ошибочной информации заставляет экспертов уже в голос требовать юридического запрета применения ИИ в оффлайновых ситуациях, где ценой ошибки может стать безопасность живых людей.

На службе ИТ

J’son & Partners Consulting в исследовании «Искусственный интеллект как ключевой фактор цифровизации глобальной экономики» отмечает, что в мире объем инвестиций в ИИ превышает $500 млн. По прогнозам международной исследовательской компании Markets and Markets, к 2020 году рынок ИИ вырастет до $5 млрд – за счет применения технологий машинного обучения и распознавания естественного языка в рекламе, розничной торговле, сфере финансов и здравоохранении.

Перспективы интернета, в котором будет править ИИ, некоторые аналитики уже назвали «катастрофой». В частности, президент компании News/Media Alliance Даниэль Коффи опасается, что это положит конец другим видам электронных медиа, поскольку читатели потеряют интерес к первоисточникам информации — за них это будет делать Overviews. Некоторые «паникеры» вообще прогнозируют предстоящую «смерть интернета» — по их мнению, люди перестанут заходить в Сеть, делегировав эту работу искусственному интеллекту (впрочем, такие прогнозы появлялись еще в начале 2010-х).

Мирослав Шестернин сообщает о том, что одна из российских компаний – производитель колбасных изделий – создала «умную» фабрику, где продукция выпускается без участия человека. «Люди подключаются лишь на финальном этапе – помогают с отгрузкой и вывозом товара в магазины. В процесс производства человек вмешивается лишь при поломке какой-либо детали», – пояснил менеджер Orange Business Services в России и СНГ.

Такие программы уже запущены на суперкомпьютере Watson от IBM, DeepMind Healthot Google, разрабатывается приложение Face2Gene от FDNA (определение болезней, передающихся генетическим путем, по фотографии). В РФ продолжается работа над системой поддержки принятия решений с использованием ИИ – «Третье мнение». В онкологических центрах пользуются программой Botkin.Al.

Руководитель департамента прогнозной аналитики и оптимизационного планирования ООО «УК «Навикон» Алексей Талаев убежден, что среди множества технологий и ИТ-механизмов, которые принято объединять под общим понятием «искусственный интеллект», только некоторые применимы для решения бизнес-задач. К ним в первую очередь относятся инструменты обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), анализа временных рядов (Time Series, TS), компьютерное зрение (Computer Vision, CV).

Спешку, с которой компания выводит недоделанный продукт на рынок, можно объяснить стремлением опередить конкурирующие продукты компаний Apple, Open AI и Microsoft. Но массовое разочарование в возможностях ИИ грозит похоронить саму идею искусственного интеллекта как технологии будущего — как катастрофа дирижабля Hindenburg похоронила целиком этот класс воздухоплавательных судов.

ИТ-решения, прогнозирующие поломки и отказ оборудования, описывает Алексей Талаев: «Такие системы собирают информацию о парке техники, специфике и сроках ее обслуживания, о температуре, влажности и других условиях в производственных помещениях, где расположено оборудование. Обработка этих данных позволяет предсказать поломку техники и своевременно запланировать ее техническое обслуживание и ремонт. Это существенно сокращает время простоя оборудования и помогает выполнять производственные планы в срок и в полном объеме. За счет проведения профилактических ремонтов выпуск продукции увеличивается на 3-7 %».

Эти предупреждения становятся тем настойчивее, что Google объявил о скором выпуске ИИ-приложения в области «интернета вещей» — SynthID. Оно сможет не просто давать советы и отвечать на вопросы, но и совершать реальные действия в реальном мире — делать телефонные звонки, редактировать личные данные, помогать найти утерянную вещь.