Станислав Кладов: «Искусственный интеллект не сможет вести эмоциональные разговоры и успокоить разозленного человека»

Станислав Кладов: «Искусственный интеллект не сможет вести эмоциональные разговоры и успокоить разозленного человека»
Сотруд­ни­ки ком­па­нии IBM рас­ска­за­ли о воз­мож­но­стях исполь­зо­ва­ния искус­ствен­но­го интел­лек­та для соци­аль­ных про­ек­тов. На фото: Ста­ни­слав Кла­дов, Евге­ния Коше­ле­ва, Ири­на Ефре­мо­ва-Гарт. Фото: Мария Бори­сё­нок.

Ана­лиз видео с дро­нов поз­во­ля­ет опре­де­лять на видео огонь, пожа­ры в лесо­пар­ках или раз­ли­чить улич­ную дра­ку и потен­ци­аль­но опас­ную ситу­а­цию. О том, как при­ме­ня­ет­ся сего­дня искус­ствен­ный интел­лект, рас­ска­за­ли Ста­ни­слав Кла­дов и Евге­ния Коше­ле­ва, веду­щие экс­пер­ты ком­па­нии IBM в Рос­сии, на мита­пе Теп­ли­цы на тему «Воз­мож­но­сти AI для неком­мер­че­ско­го сек­то­ра».

Встре­ча про­шла 18 сен­тяб­ря 2019 года при под­держ­ке Impact Hub Moscow.

Ста­ни­слав Кла­дов. Фото: Мария Бори­сё­нок.

Современные тенденции в области искусственного интеллекта

Иcкус­ствен­ный интел­лект (artificial intelligence, AI) – набор тех­но­ло­гий для постро­е­ния систем по реше­нию задач, кото­рые тра­ди­ци­он­но счи­та­ют­ся пре­ро­га­ти­вой чело­ве­ка. Основ­ные сфе­ры при­ме­не­ния AI сего­дня – это рас­по­зна­ва­ние обра­зов, речи, созда­ние бес­пи­лот­ных авто­мо­би­лей, обра­бот­ка изоб­ра­же­ний, выяв­ле­ние спа­ма и мошен­ни­че­ства, созда­ние чат-ботов и реко­мен­да­тель­ных систем.

«Мы ста­ра­ем­ся не заме­нить чело­ве­ка, а уси­лить его. Напри­мер, заме­на опе­ра­то­ра в call-цен­трах – это ред­ко эффек­тив­ное реше­ние. Чат-боты могут заме­нить людей толь­ко на рутин­ных вопро­сах. У искус­ствен­но­го интел­лек­та не полу­чит­ся вести эмо­ци­о­наль­ные раз­го­во­ры, и разо­злен­но­го чело­ве­ка он не успо­ко­ит». Ста­ни­слав Кла­дов.

Попу­ляр­ность раз­го­во­ров про AI объ­яс­ня­ет­ся раз­ви­ти­ем про­грамм­ной инфра­струк­ту­ры и тем, что тех­ни­че­ские инстру­мен­ты достиг­ли ста­дии, когда нович­ку не нуж­но писать все про­грам­мы с нуля. Так­же заказ­чи­ки, заин­те­ре­со­ван­ные в раз­ра­бот­ке реше­ний, ста­ли пони­мать, какие про­цес­сы они гото­вы опти­ми­зи­ро­вать и пере­дать AI.

Современные сценарии использования AI

  • Созда­ние реко­мен­да­тель­ных систем. Напри­мер, в сфе­ре онко­ло­гии для вра­чей выпус­ка­ет­ся око­ло 700 тысяч ста­тей в год. Систе­ма ана­ли­за тек­сто­вых дан­ных поз­во­ля­ет выбрать наи­бо­лее реле­вант­ные ста­тьи из обще­го мас­си­ва.

Еще по теме: 2024: запу­ще­на онлайн-игра про эти­ку в тех­но­ло­ги­ях

  • Систе­ма ана­ли­за мне­ния кли­ен­та. Если поль­зо­ва­те­ли остав­ля­ют свое мне­ние, впе­чат­ле­ния о про­ек­те на фору­мах или в соц­се­тях, то на осно­ва­нии этих дан­ных мож­но стро­ить порт­ре­ты поль­зо­ва­те­лей: кто эти люди, что они чаще все­го пишут, что их не устра­и­ва­ет и что им нра­вит­ся. 

«Это все стро­ит­ся на есте­ствен­ном язы­ке, а не толь­ко на струк­ту­ри­ро­ван­ных дан­ных, таб­ли­цах. То есть на тех дан­ных, кото­рые поль­зо­ва­те­ли сами остав­ля­ют «ВКон­так­те», в «Одно­класс­ни­ках», на фору­мах». Ста­ни­слав Кла­дов

При­мер исполь­зо­ва­ния это­го сце­на­рия – кол­ла­бо­ра­ция IBM, Rambler и «ВКон­так­те» на чем­пи­о­на­те мира по фут­бо­лу по ана­ли­зу пото­ка ком­мен­та­ри­ев и постов из «ВКон­так­те» по каж­до­му мат­чу. После ана­ли­за Rambler сде­лал инфо­гра­фи­ку о самых упо­ми­на­е­мых фут­бо­ли­стах мат­ча.

Cкрин­шот пре­зен­та­ции с инфо­гра­фи­кой Rambler.

  • Систе­ма рей­тин­га постав­щи­ков на осно­ве откры­тых источ­ни­ков, Рос­ста­та, ново­стей, дан­ных гос­за­ку­пок. Зада­ча состо­я­ла в том, что заказ­чи­кам нуж­но было пони­мать сте­пень бла­го­на­деж­но­сти контр­аген­тов. В резуль­та­те была выстро­е­на систе­ма ана­ли­за, кото­рая поз­во­ля­ет экс­пер­ту оце­нить, насколь­ко опас­но иметь дело с тем или иным постав­щи­ком. 

Участ­ни­ки мита­па. Фото: Мария Бори­сё­нок.

  • Созда­ние чат-бота, кото­рый ведет чело­ве­ка по чет­ко задан­но­му алго­рит­му к полу­че­нию отве­та. У IBM есть своя мето­ди­ка обу­че­ния чат-ботов с исполь­зо­ва­ни­ем ана­ли­за боль­ших мас­си­вов исто­ри­че­ских дан­ных. Дан­ные предо­став­ля­ют заказ­чи­ки на осно­ве их тех­под­держ­ки или голо­со­вых кон­суль­та­ций. Зада­ча IBM – пред­ло­жить клас­си­фи­ка­цию тем вопро­сов, выявить основ­ные фор­му­ли­ров­ки, а так­же постро­ить после­до­ва­тель­ность дей­ствий, опи­ра­ясь на реаль­ные диа­ло­ги с опе­ра­то­ром.

«Мы долж­ны чет­ко пони­мать, с каким вопро­сом к нам может прий­ти чело­век, как мы его про­во­дим и где мы его остав­ля­ем. Соот­вет­ствен­но, в ито­ге мы долж­ны еще пони­мать, поче­му мы его про­ве­ли по тем или иным шагам». Ста­ни­слав Кла­дов

  • Ком­му­ни­ка­тив­ный сце­на­рий. В оте­ле Hilton рабо­тал робот Connie, кото­рый помо­гал посто­яль­цам ори­ен­ти­ро­вать­ся в зда­нии оте­ля. 
  • Ком­пью­тер­ное зре­ние PowerAI Vision поз­во­ля­ет биз­нес-экс­пер­там созда­вать моде­ли, кото­рые опи­ра­ют­ся исклю­чи­тель­но на вход­ные фото- и видео­дан­ные без погру­же­ния в машин­ное обу­че­ние.

«Напри­мер, мож­но было бы гипо­те­ти­че­ски раз­ра­бо­тать сце­на­рий рас­по­зна­ва­ния язы­ка жестов или рас­по­зна­ва­ние при­зна­ков каких-нибудь забо­ле­ва­ний, кото­рые про­яв­ля­ют­ся имен­но язы­ком тела». Ста­ни­слав Кла­дов

Программа Smart Social

Про­грам­ма Smart Social – парт­нер­ская бла­го­тво­ри­тель­ная ини­ци­а­ти­ва IBM, Наци­о­наль­но­го иссле­до­ва­тель­ско­го уни­вер­си­те­та «Выс­шая шко­ла эко­но­ми­ки» (НИУ ВШЭ), Фору­ма Доно­ров и Теп­ли­цы соци­аль­ных тех­но­ло­гий.

Ири­на Ефре­мо­ва-Гарт, руко­во­ди­тель направ­ле­ния «Кор­по­ра­тив­ное граж­дан­ство» IBM в Рос­сии и стра­нах СНГ. Фото: Мария Бори­сё­нок.

На лет­ней мастер­ской сту­ден­ты НИУ ВШЭ рабо­та­ли с про­ект­ны­ми иде­я­ми НКО и про­бо­ва­ли най­ти тех­но­ло­ги­че­ское реше­ние для опти­ми­за­ции про­цес­сов внут­ри орга­ни­за­ции.

Евге­ния Коше­ле­ва рас­ска­за­ла про зада­чи IBM в соци­аль­ной сфе­ре. Коман­да IBM запу­сти­ла в 2016 году про­грам­му, кото­рая назы­ва­ет­ся IBM Science for Social Good. В ней соеди­не­ны науч­ные сотруд­ни­ки из под­раз­де­ле­ния IBM Research и неком­мер­че­ские орга­ни­за­ции. С 2016 года было запу­ще­но 28 про­ек­тов, науч­ные сотруд­ни­ки напи­са­ли 47 ста­тей и заре­ги­стри­ро­ва­ли 9 патен­тов.

Примеры проектов

  • Про­ект Neighborhood Trust по обу­че­нию финан­со­вой гра­мот­но­сти и тре­кин­гу новых при­вы­чек. При­ло­же­ние сове­ту­ет сни­зить рас­хо­ды по опре­де­лен­ным ста­тьям в слу­чае пере­рас­хо­да средств и пред­ла­га­ет раз­ные под­хо­ды к более разум­но­му финан­со­во­му пове­де­нию.

  • Коман­да Наньян­ский тех­но­ло­ги­че­ский уни­вер­си­тет (Син­га­пур) про­ве­ла иссле­до­ва­тель­ский про­ект, в кото­ром обра­ти­ла вни­ма­ние, что треть всех забо­ле­ва­ний в раз­ви­ва­ю­щих­ся стра­нах – это забо­ле­ва­ния голов­но­го моз­га, эпи­леп­сия, шизо­фре­ния. Про­бле­ма в том, что в этих стра­нах не хва­та­ет вра­чей, кото­рые бы мог­ли пра­виль­но поста­вить диа­гноз. Поэто­му было раз­ра­бо­та­но облач­ное реше­ние, кото­рое ана­ли­зи­ру­ет резуль­та­ты ЭЭГ голов­но­го моз­га и пред­ска­зы­ва­ет веро­ят­ность забо­ле­ва­ния. После чего при­ни­ма­ет­ся реше­ние о необ­хо­ди­мо­сти отправ­лять паци­ен­та к спе­ци­а­ли­зи­ро­ван­но­му вра­чу.

Евге­ния Коше­ле­ва. Фото: Мария Бори­сё­нок.

  • Меж­ду­на­род­ная орга­ни­за­ция Echoing Green помо­га­ет суб­си­ди­ро­вать круп­ные меж­ду­на­род­ные про­ек­ты и ока­зы­ва­ет финан­со­вую и тех­но­ло­ги­че­скую под­держ­ку. Зада­ча была создать систе­му, кото­рая бы оце­ни­ва­ла потен­ци­ал заявок на грант по ана­ли­зу тек­ста. Раз­ра­бо­тан­ное реше­ние помог­ло рецен­зен­там сокра­тить вре­мя на при­ня­тие реше­ния о выда­че гран­та.

«Из тек­ста заяв­ки выде­ля­лась инфор­ма­ция о соис­ка­те­ле: уро­вень обра­зо­ва­ния, опыт рабо­ты, инфор­ма­ция об орга­ни­за­ции и пред­ла­га­е­мое реше­ние про­бле­мы, – а так­же раз­лич­ные тек­сто­вые при­зна­ки». Евге­ния Коше­ле­ва

«Сна­ча­ла зара­нее был под­го­тов­лен набор дан­ных, сопо­став­ля­ю­щий слож­ные тек­сто­вые кон­цеп­ции с про­сты­ми кар­тин­ка­ми. Таким обра­зом, про­пус­кая новый текст, напри­мер, руко­вод­ство поль­зо­ва­те­ля, cисте­ма его рас­по­зна­ет, ана­ли­зи­ру­ет, упро­ща­ет и воз­вра­ща­ет поль­зо­ва­те­лю клю­че­вую инфор­ма­цию в виде понят­ных кар­ти­нок». Евге­ния Коше­ле­ва

Скачать презентацию Станислава Кладова и Евгении Кошелевой в формате PDF.

Еще по теме: