Artificial Intelligence Conference 2018: делимся впечатлениями
Вчера я имел удовольствие посетить AI Conference 2018, состоявшуюся в московском Технополисе. Практически все выступления конференции касались применения искусственного интеллекта (или просто высоких технологий) в бизнесе — дата-майнинг с целью определения потребительских предпочтений, визуализация данных, чат-боты служб поддержки клиентов, виртуальный банк, блокчейн (в частности, смарт-контракты), помощь в самостоятельном составлении исковых заявлений и т.д. Поднимались и более общие вопросы: как определить области применения таких технологий в конкретной компании — с тем, чтобы это принесло ей конкретную выгоду, а не просто было данью всеобщему увлечению модным трендом.
В перерывах между выступлениями мне удалось пообщаться с представителями двух компаний, представленных на конференции. Одна из них — PR STORY, флагманским проектом которой является «первый в мире умный детский планшет» BADI. Речь идет о комплексе аппаратно-программных решений на базе операционной системы Android, при помощи которого родитель получает над планшетом полный контроль. С его помощью можно получать подробную статистику запущенного на планшете контента и даже видеть скрины этого контента у себя на смартфоне или ПК в режиме реального времени.
Также можно настроить планшет таким образом, чтобы те или иные приложения запускались только на определенное время и в определенной последовательности. Например, чтобы ребенок мог поиграть в игру или посмотреть мультик не дольше получаса, и только после того как прочитает книжку или посмотрит видеоурок. Причем благодаря системе отслеживания зрачков и распознавания эмоций, вы будете знать насколько внимательно он его смотрел и какие при этом испытывал чувства. Соответственно планшет может быть настроен таким образом, что запустить любимую игру с мультиком ребенок сможет только после того, как действительно прочитает книжку или посмотрит видеоурок. Это лишь некоторые примеры того что можно реализовать на BADI благодаря полному родительскому контролю над установкой и просмотром на нем какого-либо контента. Глава компании, Сергей Курьян, особо отметил, что таким планшетом, в отличие от родителей, ребенок манипулировать не сможет.
На презентации были приведены примеры использования данной технологии и в бизнес-целях, хотя на уровне персональных гаджетов лично мне подобная перспектива представляется сомнительной — в отличие от планшета, которому многие родители вполне охотно делегируют роль Большого Брата для своего ребенка. Что касается конфиденциальности данных, то в описании продукта подчеркивается, что полный доступ к отчетам о действиях ребенка получат только его родители — у компании не будет ключа доступа к этим данным, помимо цифрового следа основных характеристик использования системы («большие данные», не привязанные к профилю). Рискну предположить, что в случае массовости BADI эти обезличенные большие данные будут представлять для создателей детского контента большой интерес — что может стать для авторов проекта отдельной статьей дохода.
Релиз планшета ожидается весной следующего года, планируемая розничная цена — €490, с ежемесячной уплатой €10 за облачную обработку контента.
Второй проект, с участниками которой мне довелось поговорить, является лаборатория Mind Simulation. В ней над созданием, ни много ни мало, универсального искусственного интеллекта, работает десяток человек (насколько я понял — преимущественно бывших сотрудников Кубанского государственного университета). Презентация этого проекта вызвала, пожалуй, больше всего скепсиса у присутствовавшей аудитории. Я был настроен аналогичным образом, и еще больше утвердился в своих сомнениях после того как протестировал разработанный в лаборатории интеллектуальный ассистент Steve. Ниже привожу свой диалог с ним (в скобках для сравнения даны ответы Яндекс-Алисы):
Я: Сколько колес у автомобиля?
AI: 4. (Найдется всё!)
Я: А у велосипеда?
AI: Я не понимаю вопрос (А вы откуда знаете?)
Я: Сколько колес у велосипеда?
AI: 2 (Два).
Я: Сколько колес у трехколесного велосипеда?
AI: Не знаю, что такое трехколесного (Примерно 4666 рублей. Нашла на Маркете. Смотрите)
Я: Сколько ног у сороконожки?
AI: Не знаю, что такое сороконожки (От 20 до 346 ног)
Я: Что делал слон, когда пришел Наполеон?
AI: Не знаю, что такое пришел, наполеон (Ответ: щипал или ел, траву)
Я: Чем человек думает?
AI: Не знаю (Ты уверена, что хочешь знать?)
Я: Сколько зерен в гранате?
AI: Не знаю, что такое зерен (Попробуйте подсчитать число зерен в гранате — вы убедитесь, что их 613)
Как видим, интеллектуальной нельзя назвать ни ту, ни другую систему — они не смогли ответить на большинство вопросов и при этом проявили неспособность к понимаю даже простейшего контекста беседы.
Алиса откровенно тупила во всех вопросах кроме тех, ответы на которые она нашла в Интернете. Для проверки я воспользовался Яндексом и действительно не нашел прямого ответа на вопрос о количестве колес у автомобиля — зато нашел сколько их у велосипеда. Равно как прямые ответы на вопросы о зернах в гранате, слоне и количестве ног у сороконожки. На самом деле в Интернете можно найти ответ практически на любой вопрос — проблема в том, что Алиса не способна извлекать информацию из текста.
В свою очередь два единственных вопроса, с которыми справился Steve — о количестве колес у автомобиля и велосипеда. Справился, вероятно, потому, что эти знания в него были заложены. Насколько я понял из разговора с директором по научным исследованиям лаборатории Mind Simulation, Василием Мазиным, основная трудность обучения заключается как раз в объеме информации, которой надо обучить интеллектуальную систему. Схожего мнения придерживается выступавший на вчерашней конференции Михаил Благутин, руководитель направления стратегии и развития аналитических и ML сервисов Яндекс.Облако. При этом Мазин скептически отнесся в возможности извлечения знаний из, например, мировой литературы. И с учетом того, что разрабатываемой им и его коллегами гибридной системе придется «скормить» очень большой объем информации, доведение такой системы до ума (в прямом смысле слова) может занять очень много времени — если не бесконечность.
Впрочем, в Mind Simulation настроены оптимистично. Сотрудники лаборатории отмечают значительный прогресс, достигнутый ими за последнее время, а также рассчитывают выпустить новое поколение Steve к весне следующего года. Так что на следующей AI Conference мы рассчитываем увидеть более впечатляющие результаты как этого стартапа, так и индустрии искусственного интеллекта в целом.
Источник: