18 декабря 2017, понедельник

Как применять искусственный интеллект уже сейчас. Блог Дмитрия Дубилета

комментировать
Развитие искусственного интеллекта открыло перед человечеством невообразимые возможности

Развитие искусственного интеллекта открыло перед человечеством невообразимые возможности

Прямо сейчас на наших глаза происходит важное явление – развитие искусственного интеллекта.

Раньше, чтобы запрограммировать компьютер, вам нужно было создать алгоритм. Вам нужно было этими руками прописать поведение компьютера на каждый случай жизни.

Но жизнь – штука сложная. И предусмотреть все невозможно. Поэтому компьютеры до последнего времени были достаточно ограниченными "созданиями". Пока в нашей жизни не появилось машинное обучение.

Помните, как у Маяковского, "кроха сын к отцу пришел" и спрашивал, что такое хорошо, а что такое плохо. Воспитание детей так и происходит. Родители терпеливо – или не очень – объясняют детям, что делать можно, а что нет.

Новые технологии позволяют компьютеры воспитывать точно также. Вы даете компьютерам примеры из жизни и объясняет им, "что такое хорошо, а что такое плохо". Компьютер постепенно "улавливает" общую идею и далее может уже самостоятельно делать выводы из реальной жизни.

Наведу пример. В свое время в Приватбанке мы активно боролись с очередями. У нас в кол-центре был отдельный департамент, который целыми днями смотрел через камеры в наши несколько тысяч отделений и фиксировал очереди.

На случай очереди у нас была предусмотрена целая система. Отключение рекламы в банкоматах, вызов руководителя отделения и т.д. И однажды мы решили автоматизировать эту работу. Для этого мы взяли несколько десятков тысяч снимков, на основании которых департамент говорил, есть очередь или нет, и скормили эту информацию компьютеру. Компьютер обучился и начал выявлять очереди быстрее и точнее, чем люди. Те сотрудники, которые занимались этой скучной работой, смогли переключиться на что-то более интересное, а клиенты получили лучший сервис.

Но самое потрясающее в этой истории то, что с недавнего времени искусственный интеллект (ИИ) перестал быть чем-то, что, условно говоря, было доступно только Google или Microsoft. Эти технологии стали доступны таким простым смертным, как мы с вами. Эту программу выявления очередей написал не программист, а мой коллега Вадим Ковалев, который просто во время отпуска решил пройти курс на Coursera.

Такая демократизация технологии и приводит к тем прорывам, которые мы сейчас видим с вами во всех отраслях. Главное для машинного обучения – это данные. Вы, наверное, слышали такой термин, как Big Data, большие данные. В этом плане мне повезло. Я работаю в банковской отрасли, а у банков данных о своих клиентах больше, чем у кого-либо. Кроме Google, наверное.

Как банки используют эти данные? Конечно, в первую очередь для кредитных решений. Для этого мы строим сложные математические модели, которые прогнозируют, каким клиентам можно предоставлять кредит и в каком размере. Тут я вам расскажу интересную историю.

В прошлом году еще в Приватбанке мы ради развлечения попробовали научить компьютер принимать кредитные решения просто на основании фотографии клиента. Благо, база для обучения была будь здоров. И тут произошло что-то невероятное. Оказалось, что только по фото клиента, даже если мы об этом клиенте вообще ничего не знали, модель выходила достаточно точная. Она выдавала решения чуть ли не более точные, чем полноценные модели в некоторых других украинских банках. Как такое могло быть?

Во-первых, компьютер по фото научился очень точно определять пол и возраст, а это достаточно важные факторы или придикторы, как говорят банкиры. Но даже когда мы отключали эти факторы, модель по фото все равно была точной. Проклятая машина каким-то непостижимым образом научилась определять людей, которые потенциально могли не вернуть банку деньги. Как она это делала? Сложно сказать, но когда я смотрел на фото людей, которых компьютер отнес к потенциально проблемным должникам, я подсознательно понимал, что машина "имела ввиду". Что-то было не так с их взглядом, с прищуром. На всякий случай уточню, что мы эти модели никогда так и не использовали, это был чисто "фан-проект".

Теперь поговорим о политике. После того, как Дональд Трамп победил на выборах, использование ИИ в политике стало горячей темой. Один из сотрудников штаба Трампа, возглавлявший диджитал-кампанию, в одном из своих интервью рассказал о том, как компьютер автоматически строил десятки тысяч рекламных баннеров. С разными месседжами и дизайнами,  на каждого американца строилась отдельная математическая модель, которая определяла, какую рекламу ему выгоднее всего показывать и в какой момент. Считается, что использование ИИ и этих моделей стало чуть ли не основным стратегическим преимуществом Трампа по сравнению с кампанией Клинтон.

В такой более жизнеутверждающей сфере, как медицина, мы должны почувствовать прорыв совсем скоро. Известный футуролог Рей Курцвел из Google недавно опубликовал прогнозы о том, что в 2026 году настанет переломный момент. И средняя продолжительность жизни начнет расти скорее, чем будет проходить времени.

Когда я увидел этот прогноз, я перестал есть сладкое, записался в спортзал, потому что понял, что мне нужно любой ценой, "на бровях" дожить до этого года, чтобы получить шанс на бессмертие. Почему это станет возможным? То же самое. Ученые скармливают компьютерам медицинские данные – анализы крови, рентгеновские снимки, истории болезней. На основании этих данных компьютеры учатся лечить людей лучше, чем доктора.

К сожалению, прогресс в этой области идет не так быстро, как хотелось бы, так как медицина очень консервативна. Я думаю, в ближайшее время самая развитая медицина будет в Китае. В этой стране нет таких предрассудков по поводу персональных медицинских данных, как на Западе.

Все данные китайцев уже хранятся в облаках. Благодаря этому китайские кибернетики получили огромный массив данных для обучения компьютеров. Так, глядишь, словосочетание "китайская медицина" совсем скоро может сильно поменять свое значение. Например, недавно появилось приложение для смартфонов SkinVision. В нем можно сфотографировать свою родинку на теле и машина даст тебе совет, не нужно ли тебе срочно обратиться к врачу. Другой пример. Недавно появилась программа, которая научилась определять опасность раковых опухолей по снимку МРТ лучше, чем человек. И такие новости из области медицины сейчас появляются чуть ли не каждый день.

Машинное обучение применяется в беспилотных авто, в прикольных фотофильтрах, в тяжелой промышленности, для борьбы с преступностью. Сложно найти ту отрасль, в которой бы искусственный интеллект не приводил к увеличению эффективности. Я еще раз делаю акцент, что эта технология стала не просто доступной, а очень доступной. Поэтому я призываю каждого из вас задуматься, где искусственный интеллект может пригодиться в вашем бизнесе.

Текст печатается с разрешения автора

Оригинал


Комментарии

1000

Правила комментирования
Показать больше комментариев

Последние новости

ТОП-3 блога

Читайте на НВ style

Блоги ТОП-10

Погода
Погода в Киеве

влажность:

давление:

ветер: