7 мифов об искусственном интеллекте. Часть 1

Среди технологических разработок  Google на днях представила обновленного голосового помощника, который может сам позвонить и забронировать столик в ресторане, купить билеты, заказать пиццу или новые кроссовки — звучит почти как магия. Искусственный интеллект окружен мифами: одни видят в нем спасителя, другие — угрозу человечеству, третьи — универсального помощника на все случаи жизни, четвертые — волшебную машину для решения любых проблем бизнеса.

Миф №1

Искусственный интеллект и роботы — одно и то же

Роботы — это аппаратные или программные комплексы, которые используют, чтобы ускорить и упростить работу людей в сложной, а иногда и опасной среде. Если провести аналогию с человеком, то роботы — это руки: они передвигают предметы, собирают детали, работают с опасными веществами; примеры — робот-спасатель Фёдор или робот-сборщик мебели из IKEA. В офисах работают программные роботы — самообучающиеся приложения, которые повторяют действия человека в интерфейсе компьютера: копируют и вводят данные в базы, извлекают контактную информацию о клиентах из писем и документов, заполняют формы и отчеты, выполняя монотонные механические действия в несколько раз быстрее любого офисного работника. Такие программы внедряет в банках стартап UiPath: роботы собирают информацию об активах, доходах и расходах клиента и наполняют ею базу для оформления кредитных заявок, а еще могут в реальном времени отслеживать подозрительные активности по счетам и блокировать сомнительные транзакции.

Искусственный интеллект — это уже не «руки», а «голова». Более «умная» технология, которая может решать сложные нелинейные задачи: оценивать качество продукции, одобрять кредиты, анализировать закупочную документацию и выбирать лучшего поставщика, читать резюме и подбирать для компании персонал и т.д. Робот-рекрутер Вера — на самом деле не робот, а сервис на основе технологий искусственного интеллекта.

Промышленные и программные роботы могут работать в связке с ИИ. Такая связка технологий называется интеллектуальной автоматизацией, когда ограниченные возможности роботов дополняются технологиями компьютерного зрения, обработки естественного языка, распознавания речи и т.д. Прежде чем начать проект с использованием интеллектуальных технологий, полезно разобраться, какую проблему вы хотите решить с их помощью. Для рутинных, повторяющихся, предсказуемых задач лучше подойдут роботы. Для более сложных, нетипичных бизнес-процессов потребуется искусственный интеллект или сочетание ИИ с программными роботами.

Миф №2

Достаточно научить ИИ работать на небольшом количестве данных — и можно запускать его в промышленную эксплуатацию

Для полноценной работы ИИ нужно решить целый комплекс задач: выбрать большой объем подходящих данных, архитектуру и настройки сети, провести обучение сети, выявить возможные ошибки и т.п. Это итерационный процесс: обучить, найти ошибки, обучить еще раз. При этом данные устаревают, а задача может изменяться в процессе обучения.

Например, если беспилотный автомобиль при разработке тренировали только в дневное время и при солнечной погоде, он может не справиться с управлением ночью или в туман — для его обучения потребуется новый набор данных. Так, например, «тренируется» Google Waymo: сигналы светофора, пешеходы и полицейские, парковка — все это для автомобиля разные образовательные «дисциплины», и для каждой требуется отдельный набор данных. А для интеллектуальной технологии оценки качества пиццы, которую внедрила пиццерия «Папа Джонс», потребовалось 700 тыс. снимков пиццы, которые компания собирала 10 лет, — точность экспертизы гарантирует непрерывное обучение системы.

Миф №3

ИИ моментально принесет прибыль компании

В среднем проекты с использованием искусственного интеллекта начинают приносить доходы не раньше, чем через полгода. Так, производитель мотоциклов Harley Davidson сообщил о росте продаж в Нью-Йорке на 40% — результатов они смогли достичь, полгода анализируя предпочтения клиентов с помощью интеллектуальных алгоритмов. Розничная сеть «М. Видео» благодаря искусственному интеллекту увеличила продажи в онлайн-магазине на 30%, но это произошло только через 9 месяцев после начала проекта. В банке ВТБ элементы искусственного интеллекта в 2,5 раза быстрее обрабатывают данные из документов, что поможет  банку обслуживать на 25% больше клиентов, — но результаты можно будет увидеть только через год. Если вы планируете применить искусственный интеллект в бизнесе, стоит относиться к такому проекту, как к среднесрочной инвестиции.

Источник: Incrussia