Максим Криппа: «Главный революционер в 21 веке - искусственный интеллект»

11 сентября, 12:19

Такие термины как машинное обучение и искусственный интеллект (далее «ИИ») настолько давно вошли в нашу повседневную жизнь, что уже совсем не вызывают удивления. Когда в очередной раз слышишь о повсеместном внедрении ИИ, то услужливое воображение молниеносно рисует кадры из фильмов, где роботы живут бок о бок с людьми и выполняют самые разнообразные функции - от походов в магазин и ведения хозяйства до общения с человеком на таком высоком уровне, что с ходу и не определить - машина это или одушевленное существо. И хотя все еще кажется, что роботы не скоро перекочуют с киноэкранов в реальную жизнь, на практике они уже здесь.

 

Если говорить о применении ИИ не в сфере комплектующих (в простонародье - «железа»), а в программном обеспечении, то можно привести не один пример успешной реализации ИИ в готовом продукте, в том числе и украинского происхождения. Так, украинский стартап Grammarly, который изучает, что и как пишут люди по всему миру, не только исправляет ошибки, но и анализирует, от каких исправлений пользователи отказались, а затем без вмешательства человека на основе полученных данных совершенствует свои «знания». То есть система является самообучаемой и не требует постоянного контроля со стороны ее создателей.

 

Среди наиболее распространенных, а, следовательно, и более наглядных примеров использования ИИ в нашей повседневности - виртуальные помощники. Эти «умные» ассистенты, которые также не привязаны к «железу», ежедневно помогают нам искать информацию, отправлять сообщения, следить за календарем и многое другое при условии наличия собственно устройства, чьи технические параметры в принципе предполагают использование таких программ, и подключения к Интернету. Рынок продуктов в этом направлении настолько активно развивается, что в американском агентстве Stone Temple решили выяснить, какой же из имеющихся ассистентов умнее всех. С этой целью Google Assistant, Siri, Cortana и Alexa было задано 5000 вопросов, которые наиболее популярны среди пользователей. Оказалось, что ни один помощник пока не в состоянии ответить на все эти вопросы без исключения. Более того, далеко не все ответы наших помощников на 100% верны и точны:

 


И все же наиболее эффективным онлайн помощником согласно проведенному «опросу» оказался Google Assistant. Не сильно от него отстала Cortana by Microsoft. А вот Apple's Siri и Amazon Alexa показали себя менее успешно.

 

Кстати, в Google приложили немало усилий для того, чтобы аккумулировать у себя наилучшую экспертизу в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта. Помимо стандартной программы обучения и роста сотрудников, которой славится корпоративная культура компании, особого внимания заслуживает история поглощений Google. Ниже приведен объем их сделок за последние 5 лет в сравнении с другими компаниями, развивающими технологию ИИ:



Количество новостей и статей в международных и локальных медиа ресурсах, посвященных ИИ, массовость конференций и выставок на эту тему подтверждают тот факт, что ИИ и машинное обучение - это не просто модный тренд, это технология, которая проникает во все сферы нашей жизни и часто делает там революцию. Чуть больше ста лет тому Генри Форд запустил свою первую конвейерную линию, а сегодня в наши автомобили встроены специальные сенсоры, которые считывают и анализируют информацию о том, как часто и куда мы ездим, стиль нашего вождения и особенности посадки в салоне, привязанности ко времени - например, как наш маршрут выходного дня отличается от будничных вояжей. Все это стало возможным благодаря сопутствующим технологиям BigData, Location-based application, IoT.

 

Возможно, многие из вас даже не задумывались, как много информации о нас накапливают все наши девайсы на основе наблюдения за нашим поведением. Но наверняка именно сейчас у вас возник сакраментальный вопрос: зачем это все? Ключевая задача ИИ - способствовать повышению эффективности человеческой деятельности. Построение оптимальных маршрутов, поиск магазинов по близости и многое другое позволяет, по сути, сэкономить самое ценное, что у нас есть - время и энергию. В качестве еще одного примера, можем обратиться снова к автомобильной тематике и "умному" авто. Водитель в дальней дороге, который уже более 2х часов за рулем, наверняка получит не только сигнал о том, что в целях собственной безопасности ему было бы полезно сделать остановку и передохнуть, но и указание близлежащих кафе, где можно остановиться. Эти данные - не просто учет вашего времени за рулем, но и анализ дорожных карт и данных GPS вашего автомобиля. Этот кейс демонстрирует еще и тот факт, что для внушительных результатов ИИ вовсе не обязательно должен быть внедрен с самых первых дней его создания во все сферы человеческой деятельности, будь то автомобили или программное обеспечение. Хотя, безусловно, самые известные стартапы-«единороги» имеют серьезную ИИ составляющую в своей структуре еще на стадии идеи. Возьмем, к примеру, онлайн-сервис Uber - нашумевший аналог службы заказа такси. Так вот Uber в автоматическом режиме изучает популярные для вас маршруты, автоматически определяет коэффициент наценки в зависимости от количества заказов и доступных автомобилей, а еще и следит за тем, почему вы отказываетесь от выбранной машины и какое замечание можете иметь после поездки.

Эти данные помогают онлайн-сервису повышать уровень качества и максимально соответствовать требованиям своих пользователей, а необходимость их бора и анализа были заложены в концепт продукта практически сразу.

 

Но, пожалуй, наибольший темп развития ИИ можно сегодня увидеть в медицинской отрасли. Последние отчеты международного агентства McKinsey&Company в сфере здравоохранения свидетельствуют, что применение ИИ способно коренным образом изменить лечебную практику уже в обозримом будущем. В контексте нашего постсоветского пространства это трудно представить. Остается следить за развитием медицины в более развитых странах и надеяться, что со временем новые технологии в сфере здравоохранения заработают и у нас. А пока приходится разбирать примеры буквально на картинках. Имеем: футболист получает травму, и его госпитализируют с целью поставить диагноз и назначить лечение.



В привычной нам реальности такой человек поступает в больницу словно «чистый лист». Никто не знает его «рабочих» показателей организма, детальной истории травм. Предстоит огромное количество анализов, чтобы собрать первичную информацию. Что же изменилось с внедрением ИИ в медицину?

 

• На этапе сбора информации, который происходит непосредственно с тела человека, благодаря доступности и разнообразию «умных аксессуаров», любой может отслеживать такие показатели, как сердцебиение до, во время и после физических нагрузок, количество пройденных метров за день, фазы и длительность сна и т.д. Таким образом, каждый из нас без помощи медиков может установить «рабочие» показатели своего организма.

 

• Следующий важный этап - хранение информации о здоровье, способе жизни, истории болезней и о любых других особенностях человека в одном месте, не привязанном к бумаге, либо больнице. Благодаря ИИ стало возможным хранение всех данных условно «в Интернете», где они всегда есть под рукой, а не спрятаны, скажем, дома, под грудой других документов.

 

В случае болезни либо увечья, благодаря внедрению указанных решений на базе ИИ, лечащий врач получает максимально оперативно всю информацию о пациенте и может делать выводы не только на основании визуального осмотра, но и, принимая во внимание, скажем, склонности к переломам либо дефициту определенных витаминов у пациента. Другими словами у доктора под рукой оказывается намного больше информации при подобном подходе, что поможет назначить максимально подходящее лечение, исходя из индивидуальных особенностей организма человека, обратившегося за помощью 

 

«Появление Интернета в свое время открыло новые возможности распространения информации, - комментирует Максим Криппа, IT-эксперт и основатель инвестиционной компании Citadelventures . - В свою очередь невиданная ранее скорость обмена данными открыла новые перспективы в той же медицине. Например, если организовать клиникам доступ к таким данным как возраст, страна проживания (регион), склонности к определенным болезням и истории диагнозов и лечения, то их сравнение поможет выявить определенные закономерности распространения заболеваний, зависимость эффективности методов лечения от переменных факторов и т.д. Не исключаю, что полученные выводы вызовут прорыв в лечении многих заболеваний лишь потому, что ранее, когда еще не было ИИ, анализ больших массивов данных был попросту невозможен. Внедрение ИИ во все сферы человеческой жизни - необратимый процесс. Да, тестирование существующих систем показывает, что те же виртуальные ассистенты еще далеки от идеала. Но важно то, что они - саморазвивающиеся, а, следовательно, недочеты будут устранены быстро. Удачный в этом плане пример - Amazon и его ассистент Alexa. Amazon был и остается огромной e-commerce платформой, которая успешно отслеживает историю покупок своих пользователей и на основании этих данных строит предложения сопутствующей продукции или альтернативных вариантов в ответ на запросы новых покупателей. Так вот, Alexa вывела процесс покупок на принципиально новый уровень, где ИИ не только предлагает на выбор товар в определенной категории, но и подсказывает, что слышно из новостей об этом товаре и когда были последние отзывы других владельцев. Это лишь частные случаи использования ИИ. Его потенциал будет расти, как собственно и польза от его внедрения».


Источник: http://citadelventures.com/ru/our-team/


      
Статьи
Новости партнеров
...
...
...
...
...
Горячие темы
Новости партнеров
 


  
×
Читаем также: