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.
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.
- 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.
- 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.
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.
- 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
- Коалиция грамотности Центрального Техаса вместе с IBM сделала приложение, которое помогает малограмотным взрослым или людям, не знающим местного языка, ориентироваться в информационном мире.
«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