Лучшие выступления об искусственном интеллекте на Kyiv Data Spring

Опубликовано: Среда, 23 мая 2018 12:45
Элина Сулима Автор статьи:

19 мая в столице прошла самая большая в Восточной Европе конференция об искусственном интеллекте (ИИ) Kyiv Data Spring. На конференции выступали представители 30 украинских и иностранных компаний. #Буквы расскажут о ключевых выступлениях, посвященных новым разработкам в сфере использования искусственного интеллекта в бизнесе.

 Kyiv Data Spring

Конференция Kyiv Data Spring была рассчитана на три целевые аудитории: предпринимателей, желающих успешно внедрять аналитические данные в своих компаниях, технарей, изучающих опыт международных компаний Google, Skyscanner и Amazon в применении новейших технологий, и философов, интересующихся тем, как повлияет искусственный интеллект на будущее планеты. Конференция состояла из четырех потоков –  data science (наука о методах анализа данных и извлечения из них ценной информации), машинное обучение, искусственный интеллект (ИИ) и workshops.

В комментарии #Буквам соучредитель компании Captain Growth ДМИТРИЙ ПЛЕШАКОВ отметил, что на сегодняшний день нет необходимости нанимать большой штат аналитиков для получения результатов после обработки данных. Данные можно загрузить в любую систему (Tableau, IBM Watson, Azure Machine Learning, Open Refine, Data Wrangler, Google Now, Word Lens), которая сама их проанализирует и скажет, что можно делать с их помощью. То есть в ближайшем будущем аналитики уже не понадобятся, поэтому уже сейчас нужно четко определиться с тем, что будет делать человек, а что - машина.

"В своей презентации я говорил об аналитиках data science, которые не только систематизируют другие профессии (от повара до водителя такси), но и свою тоже. И парадокс заключается в том, что они также могут потерять свою профессию из-за искусственного интеллекта, который очень хорошо делает свою работу вместо человека".

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ
ТОП-10 прорывных технологий 2018 года

По его словам, машина больше подходит для тактических операций, поскольку она обрабатывает данные намного быстрее и качественнее, а человек нужен для стратегических и креативных решений.

"Машина очень хорошо умеет считать и прогнозировать ситуации, но что делать дальше с этой информацией – она не знает. Также машина не способна разработать новый айфон или другие гаджеты, а может лишь спрогнозировать количество продаж того или иного устройства в будущем. Поэтому роль современного человека заключается в том, чтобы, основываясь на советах и расчетах машины, уменьшить финансовые расходы".

В потоке искусственный интеллект были представлены ряд презентаций, посвященные искусственному интеллекту и его влиянию на бизнес, мировую экономику и общество в целом. Среди выступавших были представители известных компаний таких как Nvidia, DELL, IBM Watson.

Nvidia и области применения ИИ

САЙМОН СИ является ведущим разработчиком компании Nvidia в области нейросетей и искуственного интеллекта. Основным направлением его работы является создание самообучающихся алгоритмов для систем видеораспознавания.

По его мнению, ИИ не является чем-то новым, и своим появлением он обязан, в первую очередь, изобретению машин (первая нейросеть была создана в 40-х годах ХХ века). На данный момент основной задачей ученых является нахождение новых областей применения для уже имеющихся разработок в области ИИ. В качестве примера использования самообучающихся алгоритмов профессор Си привел систему распознавания голоса в режиме реального времени, используемую китайским поисковиком Baidu. Среди других сфер применения ИИ он также упомянул медицину, сельское хозяйство, инфраструктурные объекты, современные мегаполисы и юриспруденцию.

  • Медицина

С помощью ИИ врачи могут быстрее анализировать рентгеновские снимки и точно ставить диагноз пациентам. Также ИИ может использоваться не только при лечении, но и в профилактике заболеваний: например, самообучающиеся алгоритмы позволяют быстрее и эффективнее обрабатывать изображения, полученные во время сеанса МРТ.

  • Сельское хозяйство

Благодаря использованию "умных" дронов с оптической системой распознавания можно осуществлять мониторинг урожая, определяя необходимость внесения удобрений, бороться с вредителями, а также предотвращать эпидемические заболевания растений.

  • Инфраструктурные объекты

Профессор Си привел в качестве примера Сингапур, в котором компания Alibaba Group внедрила систему превентивного отслеживания механических поломок в поездах метрополитена. Система успешно прошла испытания и сейчас эффективно используется персоналом сингапурского метрополитена.

В аэропортах оптическая система распознавания лиц пассажиров позволяет избежать задержки отправления рейсов. С помощью "умных" камер, установленных во всех терминалах аэропорта, его персонал может вовремя обнаружить и предупредить пассажиров о том, что они опаздывают на свой рейс. Это позволяет сэкономить значительные средства, которые раньше терялись из-за опозданий и задержек в отправке самолетов.

  • Мегаполисы

В Китае существует очень большая проблема с перенаселением, особенно остро это ощущается в мегаполисах. Города принято делить на три большие группы: 1) с населением в 30 миллионов человек; 2) с населением в 10 миллионов человек; 3) с населением в 5 миллионов человек.

В таком мегаполисе, как Ханьчжоу (относится ко второй группе), очень сложно отследить все правонарушения, совершаемые в течение суток. Для этого практически повсюду муниципальными властями установлены видеокамеры, использующие специальные алгоритмы распознавания. Например, если после ДТП, совершенного в городе, водитель попытается скрыться с места происшествия, то все его последующие передвижения (в том числе номера его транспортного средства) будут фиксироваться и передаваться в режиме реального времени в полицейское управление. Это намного облегчает и ускоряет работу правоохранительных органов, позволяя вовремя выявить правонарушителя.

ИИ применяется также для построения оптимального маршрута движения автомобилей скорой помощи. Система позволяет избегать транспортных заторов, а также регулирует светофоры таким образом, чтобы автомобиль мог быстро и беспрепятственно доехать до места вызова.

  • Юриспруденция

Благодаря специально разработанным алгоритмам юридические компании могут спрогнозировать успешный исход того или иного судебного разбирательства, анализируя документы, связанные с ним. Также они могут избежать финансовых потерь в результате неправильно или неточно сформулированного текста договора.

Саймон Си также рассказал об экспериментальной сфере применения ИИ. В частности, речь шла о роботостроении, архитектуре, автомобилестроении и вычислительной технике.

  • Роботостроение

Благодаря специальным алгоритмам ученым удалось создать робота, способного обучаться методом проб и ошибок. Саймон Си привел в качестве примера двух роботов, которым поставили задачу собрать разобранный стул. В результате эксперимента машинам для изучения принципов сборки потребовалось 10 минут и еще примерно столько же для самой сборки. В этом случае можно говорить уже о признаках сингулярного искусственного интеллекта, то есть о самообучающейся машине.

  • Архитектура

В архитектуре ИИ используется для создания новых и оригинальных форм, что значительно облегчает работу архитекторов над тем или иным проектом. Генерируя тысячи различных шаблонов и подстраиваясь под нужды авторов проекта, искусственный интеллект позволяет создавать совершенно новые и неожиданные формы.

  • Автомобилестроение

В настоящее время компания Nvidia активно экспериментирует с технологией автономной системы управления транспортными средствами. Основной принцип ее работы заключается в считывании движений мышц лица водителя, а также анализе дорожного движения, что позволяет эффективно и безопасно управлять автомобилем. Система вовремя уведомит водителя об опасности столкновения, предупредит об усталости, распознает голосовую команду, оценит возможности парковки, определит оптимальный режим управления автомобилем в различных погодных условиях и т. д.

  • Вычислительная техника

Nvidia также использует разработки в области ИИ при создании процессоров для видеокарт собственного производства. Благодаря этому компании удалось изобрести самообучающийся микрочип Tesla V100 с низким энергопотреблением, в котором используется вычислительная схема 4х4 с задействованием одного цикла вычисления.

Саймон Си в комментарии #Буквам рассказал, что Nvidia на основе искусственного интеллекта смогла создавать фейковые видео и восстанавливать поврежденные фрагменты изображения, добавляя недостающие детали.

"Благодаря ИИ мы смогли менять в видеороликах времена года, а в фотографиях восстанавливать поврежденные фрагменты изображения и добавлять недостающие детали. В первом случае искусственный интеллект тщательно изучает видео и меняет зимний ландшафт на летний. Во втором – ИИ обрабатывает любые фотографии, независимо от их размера или повреждения".

Отвечая на вопросы после презентации, Саймон Си говорил о возможности создания полностью автономного ИИ, о конкуренции между США и Китаем в области разработки ИИ, об угрозах и положительных моментах ИИ. По его мнению, искусственный интеллект в его нынешнем виде еще крайне несовершенен, хотя с его помощью уже можно решать довольно сложные задачи. Профессор считает, что дальнейшее развитие ИИ позволит человечеству сконцентрироваться на развитии своего творческого потенциала и избавит его от выполнения монотонной и однообразной работы. Также он высоко оценил научные разработки, ведущиеся в США, а также их практическое применение в Китае.

DELL и эволюция ИИ

Основную задачу для себя и всех людей, занимающихся разработкой ИИ, руководитель направления Data Analytics в Dell EMC ПОЛ БРУК видит в "сокращении расстояния" (bridging the gap) между разработчиками технологий и бизнес-сообществом, а также в ускорении доступа к информации. По его словам, именно информация на сегодняшний день является наиболее ценным активом, благодаря которому осуществляются все исследования в области ИИ.

Брук сторонник того, чтобы "доверять машине больше, чем человеку", для чего, по его словам, необходимо "выжать из технологий все возможное". По его мнению, для того, чтобы этого достичь, необходимо придерживаться формулы "people - places – things" (люди, места и вещи). Именно этой концепции следовала компания Google, когда разрабатывала свой программный продукт под названием Google Maps. Брук полагает, что разработчикам ИИ необходимо двигаться в направлении, где виртуальный мир пересекается с реальным – именно так они смогут конвертировать свои программные разработки в реальные деньги.

Брук приводил много примеров эволюции ИИ – начиная с XVIII века и заканчивая нашими днями. Очень много внимания он уделил концепции, разработанной кампанией Uber, благодаря которой удалось достичь экономии времени и повысить качество предоставляемых компанией услуг. В качестве примера успешного применения наработок в области ИИ он также привел компанию BMW. Анализ рынков сбыта и вариантов складирования готовой продукции, произведенный с задействованием ИИ-алгоритмов, помог компании сэкономить 35 миллионов долларов за счет переноса складов с запчастями в более выгодное место.

По мнению Брука, в недалеком будущем ИИ будет присутствовать везде, и он станет необходимым условием ведения бизнеса. Также ИИ будут активно использовать государственные структуры, поскольку с его помощью они смогут получать дополнительные преимущества.

Пол Брук уверен, что ИИ может стать инструментом, который позволит людям выбирать работу по своему вкусу. То есть у людей появится больше возможностей для развития своих талантов, соответственно, будут возникать и новые виды работы. Люди так устроены, что они всегда находят для себя какие-то новые занятия – наверняка они найдут для себя применение и в мире, которым будет управлять ИИ. Каким бы совершенным ни был ИИ, он никогда не сможет полностью заменить человека – по крайней мере, в ближайшем будущем точно.

IBM Watson: виртуальная реальность и искусственный интеллект

Презентация представителя электронной корпорации IBM МАЙКЛА ЛАДЕНА называлась "AI – Augmenting World" («ИИ - дополняя мир»). Вся его презентации делилась на три части: терминология ИИ, подходы к ИИ и тренды в ИИ.

Майкл живет в Сан-Франциско (штат Калифорния, США) и работает в сфере иммерсивных технологий на базе ИИ. Основное направление его работы - синтез ИИ и виртуальной реальности (VR). С 2016 года он принимает участие в разработке и тестировании VR Speech Sandbox– устройства для голосового управления играми, которое сейчас используется компанией Ubisoft.

По мнению Ладена, тот ИИ, о котором все сегодня говорят, имеет довольно узкое применение. Он его так и называет – "узкий ИИ" (narrow AI). Этот вид ИИ сегодня широко применяется в современных смарт-гаджетах (смартфонах, планшетах, смарт-часах и т. д.). Примером "узкого ИИ" является команда Siri (голосовому помощнику на основе ИИ в гаджетах от Apple) найти в Интернете фото собаки с определенными параметрами.

Другим видом ИИ является "общий ИИ", или general AI. Этот вид искусственного интеллекта мы чаще всего наблюдаем в научно-фантастических фильмах, когда у машин появляется свой собственный интеллект, или сингулярность. Примером такого ИИ является все та же команда Siri найти фото собаки с заданными параметрами, но при этом сделать так, чтобы это фото понравилось вашей девушке. На сегодняшний день уровень развития технологий не позволяет говорить о том, что человечество сколько-нибудь приблизилось к созданию чего-либо подобного. По мнению Ладена, "общий ИИ" появится еще очень нескоро.

Ладен обозначает три основных подхода к ИИ, существующих на сегодняшний день: 1) cloud-based (основанный на облачных технологиях); 2) local algorithm (локальный алгоритм); 3) GPU-accelerated AI training (обучение ИИ с помощью процессора графического ускорителя).

В своей презентации Ладен широко использовал примеры применения ИИ в игровой индустрии. В частности, он подробно останавливался на технологии так называемой augmented reality, используемой в управлении компьютерными играми. Также много внимания он уделял вопросам совмещения голосовых команд, распознавания человеческого голоса и применения их в сочетании с технологией виртуальной реальности и ИИ.

Подводя итоги, можно сказать следующее: разработки в области искусственного интеллекта ведутся очень активно и уже сегодня на наших глазах происходит настоящая ИИ-революция. Результатами этих разработок мы пользуемся уже сегодня (Cortana, Siri, Google Maps и т. д.), и они реально облегчают нам жизнь. Все участники конференции были едины во мнении, что создание настоящего ИИ (то есть машины, способной принимать решения без участия человека) является делом отдаленного будущего. Нам же остается только ждать…