Расширение способностей

В любом аналитическом отчете о трендах 2017 года обязательно есть пункт, касающийся искусственного интеллекта, в некоторых даже не один. ИИ — самая горячая тема этого года. Технологии созрели для активного применения в бизнесе в самых разных отраслях. У них всепроникающая природа: машины, приложения, инфраструктура, вещи стремительно умнеют.

В отчете Gartner о десяти самых актуальных технологических трендах 2017 года искусственному интеллекту отведено целых три пункта. Аналитики заявляют, что машинное обучение достигло той точки, после которой оно будет дополнять любой сервис, вещь или приложение. В 2020 году конкурентная борьба между вендорами будет происходить на рынке систем, которые не просто исполняют код, но способны обучаться, адаптироваться и действовать автономно.

Первый из десяти трендов — "продвинутое" машинное обучение, которое включает в себя нейронные сети, deep learning (глубинное обучение) и обработку естественного языка (NLP, natural-language processing). Такие технологии, к примеру, могут использоваться в банковском бизнесе для моделирования трансакций в реальном времени и предиктивного анализа, что позволяет выявить признаки фрода и мошеннических операций мгновенно. Передовые компании видят, что ИИ может напрямую влиять на прибыль и помогать сократить потери.

Секретный ингредиент

В приложениях эти технологии совершенствуют продукт самыми разными способами. К примеру, виртуальный личный ассистент (Virtual Personal Assistant, VPA) может значительно повысить продуктивность конкретного сотрудника за счет автоматической приоритезации электронных адресов, подсвечивания более важного контента и так далее.

Потребители уже готовы к использованию таких технологий. По данным исследования трендов этого года, проведенного Ericsson ConsumerLab, 35% москвичей хотели бы видеть ИИ своим виртуальным рабочим ассистентом и даже готовы для этого вживить чип, а 17% согласны на то, чтобы ими руководил искусственный интеллект. И это несмотря на то, что почти половина опрошенных опасаются конкуренции со стороны ИИ за рабочие места.

Ольга Ускова, президент группы компаний Cognitive Technologies объясняет: "Существующие сегодня промышленные системы с элементами ИИ главным образом позволяют заменить те виды деятельности человека, которые включают в себя четко детерминированные, повторяющиеся процессы с небольшим объемом случайностей, например конвейерную сборку, биржевые операции, регламентированные бюрократические процедуры, частичное управление воздушными, морскими и наземными транспортными средствами, ряд задач аграрного сектора и т. д.". Она приводит данные аналитиков консалтинговой компании McKinsey, которые считают, что ИИ может автоматизировать 45% деятельности людей. Можно сказать, что сегодня мы находимся на пике революционных изменений, которые приведут к смешанному обществу, где будут одновременно функционировать роботы и люди. С точки зрения бизнеса использование технологий ИИ, безусловно, приведет к удешевлению сервисных операций, избавлению от рутины, существенно оптимизирует и интенсифицирует бизнес-процедуры. Например, система автоматизации бизнес-процессов "Е1 Евфрат" способна заменить человека при выполнении более 35% рутинных операций в офисном делопроизводстве. Система самообучается и по нескольким примерам заданных человеком маршрутов документов начинает самостоятельно понимать, как ей поступать в каждом из случаев. Система ИИ, в отличие от помощника или секретаря, видит всю цепочку согласований целиком. В этом смысле ИИ позволяет преодолеть испокон веков существующую проблему секретаря, у которого имеются свои понятия о месте каждого из сотрудников — авторов документов и, соответственно, своя система приоритетов, не всегда способствующая эффективному решению задачи. Такие системы также, в отличие от человека, раз за разом повышают свое качество, обучаясь на ошибках и больше никогда их не повторяя. Другой пример — система управления закупочной деятельностью Cognitive Technologies, в которой ИИ позволяет автоматизировать такие процедуры, как нормализация данных, поиск и проверка контрагентов, формирование стандартных договоров, выбор контрагентов. Это примерно две трети цикла работ, который сейчас выполняется в ручном режиме.

ИИ изменит организации. Это произойдет до 2020 года — так думают 70% топ-менеджеров финансового сектора

Программные продукты всех категорий могут быть усовершенствованы, если добавить в них интеллектуальный компонент. Это касается и "тяжелых" корпоративных решений — ERP (Enterprise Resource Planning), платформ для информационной безопасности, маркетингового ПО и даже АСУТП (автоматизированные системы управления технологическим процессом).

По прогнозу Gartner, к 2018 году большинство из 200 крупнейших компаний мира будут использовать полный набор инструментов больших данных и аналитики для повышения эффективности процесса создания маркетинговых предложений и совершенствования клиентского опыта.

Георгий Шатиров, начальник управления пресейла и прототипирования департамента больших данных компании "Техносерв", говорит, что ИИ породил новую парадигму развития цифровых систем. "Разработка современного программного обеспечения практически в 100% случаев уже проходит с применением моделей машинного обучения. Это повышает эффективность автоматизации и конкурентоспособность компании. По оценке CB Insights, объем международных инвестиций в компании-разработчики ИИ с 2012 года вырос в 11 раз и в прошлом году превысил 300 млрд руб. В ближайшие год-два ИИ станет предметом повседневного использования: будет в каждом доме, в каждой семье, в каждом девайсе или гаджете. Уже сейчас мы с вами ежедневно применяем ИИ при поиске информации в интернете (например, Google), при пользовании фильтрами в мобильных приложениях (например, в Instagram), даже при посещении ресторанов, где планшет распознает посетителя по лицу и предлагает обеденное меню на основании истории его заказов (ресторан Gadget Studio)",— говорит он.

По данным Accenture, 70% топ-менеджеров из финансового сектора верят в то, что искусственный интеллект полностью или в значительной степени изменит их организации уже к 2020 году. Как говорится в отчете компании Technology Vision о трендах этого года, ИИ повлияет на работу большинства, если не всех финансовых компаний. Вероятно, изменения начнутся с отделов по работе с персоналом, на которые ляжет ответственность за то, чтобы трансформация прошла более гладко. HR-отделы будут играть критическую роль в том, чтобы подготовить работников к приходу ИИ, обучить использованию новых инструментов. Именно кадровикам придется решать, какие компетенции и функции следует полностью или частично передать умным машинам. Accenture сообщает, что этот процесс уже начался — компании разрабатывают соответствующие стратегии. Известный факт — сегодня до 80% операций на биржевом рынке совершается роботами.

Георгий Шатиров комментирует: "Все удешевляется благодаря автоматизации. Особенно один из самых дорогих ресурсов — человеческий. Стало дешевле искать информацию, дешевле общаться, дешевле принимать решения и дешевле интегрировать системы. В условиях трансформирующейся мировой экономической модели даже наименее подверженные резким технологическим изменениям отрасли, вроде металлургии и агропромышленности, спешно организуют собственные R&D-центры и инвестируют в новые технологии. Сегодня успешность бизнеса во многом диктуется наличием конкурентного программного обеспечения. Если вчера ИИ только давал рекомендации к действию, то сегодня принимает автоматизированные решения и сам обучается на новых наборах данных".

В бизнесе операторов связи искусственный интеллект может стать давно ожидаемым фактором, который снизит себестоимость услуг, уменьшив расходы на обслуживание сетей на порядки. Компания Ericsson рассматривает как наиболее перспективный подход к организации "по-настоящему интеллектуальных" (true-intelligence) сетей, который подразумевает несколько этапов перехода к ним. Сегодняшние сети — совершенно реактивные — могут только отчитываться о происшедших событиях. На следующем этапе они научатся предсказывать будущую прибыль. Затем эти предсказания превратятся в поддержку принятия решений, в которых последнее слово будет за людьми. Такая сеть предложит сценарий, в котором выручка будет максимальной. И наконец, "настоящий интеллект", полагают в Ericsson, сеть проявит, когда сможет видеть причинно-следственные связи событий и активно решать проблемы еще до того, как пользователь почувствует их влияние. Евгений Уткин, директор по развитию бизнеса Ericsson в России, говорит, что в портфеле решений компании уже есть проекты по внедрению ИИ в процессы строительства и эксплуатации радиосетей. Например, в Северной Америке таким образом удалось вдвое сократить время, необходимое на строительство новых сайтов, а в Индонезии система помогает превентивно решать более 70% приоритетных задач.

"Данные технологии расконсервируют такие традиционные и весьма закрытие отрасли, как здравоохранение и машиностроение. Изменение уклада в этих огромных отраслях может повлечь за собой невероятную цепочку последствий, оказав влияние на множество других секторов. Самый банальный пример — это влияние появления автономных машин и изменение таких секторов оказания услуг, как техническое обслуживание, станции заправок, придорожные отели и т. д. При этом для создания действительно автономной инфраструктуры, которая будет общаться между собой (светофоры, разные виды транспорта, здания, парковка и т. д.), потребуются новые технологии передачи данных 5G",— комментирует Евгений Уткин.

Вещи умнее хозяев

Третья область применения ИИ — это интернет вещей. Это направление использования искусственного интеллекта аналитики Gartner обозначили как еще один тренд 2017 года. В первую очередь это относится к трем категориям "умных" машин: дронов, беспилотного транспорта и роботов. Искусственный интеллект в этих сложных аппаратах — необходимый компонент. Без него они попросту не будут работать как следует. Также данные технологии лежат в основе голосовых интерфейсов взаимодействия с умными машинами. Как прогнозируют аналитики, вскоре ни один автомобиль не поступит в продажу без этой функции.

Серьезный эффект будет давать применение ИИ и в более простых IoT-устройствах. Искусственный интеллект в IoT-платформах способен значительно усовершенствовать системы управления умным домом, повысить продуктивность работы офисов, заводов, медицинских учреждений, госслужб.

Когда умные IoT-устройства распространятся достаточно широко, наступит время коллаборативных систем — вещи, обладающие интеллектом, станут взаимодействовать друг с другом для выполнения более сложных задач.

Но на этом этапе могут возникнуть сложности нетехнологического характера. Необходимо будет решать вопросы защиты частной жизни. Определять, кто будет нести ответственность в случае возникновения тех или иных рисков. Например, если будет испорчено имущество или пострадает человек. Кроме того, системы "оркестирования" или координации совместной работы умных устройств могут быть очень сложными, на их создание потребуется время. По мнению аналитиков Gartner, эти факторы будут замедлять распространение технологий ИИ на данном этапе.

Если же говорить о более отдаленном будущем, то, по словам Евгения Уткина, большинство ученых не ожидают появления ИИ, превосходящего человеческий разум, раньше 2040 года.