Как современный бизнес может использовать интеллектуальные сервисы и технологии? Об этом и многом другом мы беседуем с региональным директором Microsoft в Украине, соучредителем технологической компании Devrain Александром Краковецким.
— Александр, многие отечественные предприниматели и топ-менеджеры ассоциируют искусственный интеллект с роботизацией и суперкомпьютерами, но не рассматривают его в контексте развития бизнеса. Расскажите, как технологии ИИ могут применяться в компаниях.
— Отечественный бизнес достаточно консервативный, на бизнес-форумах и конференциях до сих пор можно встретить споры и вопросы на тему, зачем украинскому бизнесу мобильные приложения и не лучше бы ограничиться мобильной версией сайта. Поэтому говорить серьезно о массовом внедрении проектов с использованием ИИ в Украине я бы не стал.
Новые технологии обычно создают и начинают использовать либо корпорации, либо стартапы, для которых новые они часто являются ключом к успеху. ИИ — достаточно широкое понятие, которое включает в себя и автоматизацию процессов, и роботизацию, и чатботы, и персональные голосовые ассистенты, и всякие штучки типа определения возраста и/или эмоционального состояния посетителей торговых центров, которые, впрочем, никакой практической пользы не несут, кроме непродолжительного вау-эффекта.
Но бизнесу никто не мешает использовать какие-то отдельные интеллектуальные инструменты или сервисы для улучшения процессов, оптимизации отдельных задач или повышения лояльности сотрудников. Вы можете встретить интеллектуальные системы, например, в новых бизнес центрах где стоят “умные” лифты, которые рассчитывают пассажиропоток в реальном времени и подбирают наиболее быстрое для вас решение; это и сервис Uber, который оптимизирует работу водителей, маршруты, время простоя и даже цену, которую вы заплатите в зависимости от загруженности дорог, популярности маршрута и времени суток; это и системы лояльности в ритейле, которые пытаются предоставить вам персональные скидки в зависимости от ваших предпочтений; это и умные спам-фильтры и классификаторы ваших электронных писем в GMAIL или OUTLOOK и т.д. Siri, Cortana или Google Translator в вашем телефоне — это тоже использование тех или иных ИИ компонентов, хоть мы этого даже и не замечаем.
— Говоря об искусственном интеллекте, невозможно не упомянуть машинное обучение. Термин нынче очень популярный, но не все до конца понимают его значение. Можете объяснить, что это значит простыми словами?
— Действительно, говоря об ИИ, чаще всего вспоминают о машинном обучении. Что нам говорит Википедия?
Машинное обучение — это обширный подраздел искусственного интеллекта, математическая дисциплина, использующая разделы математической статистики, численных методов оптимизации, теории вероятностей, дискретного анализа, и извлекающая знания из данных.
Ключевыми словами тут является “извлечение знаний”. Если же говорить совсем корректно, то машинное обучение является одним из инструментов Data Mining, что, в свою очередь, является собирательным названием методов, алгоритмов, подходов для нахождения скрытых зависимостей (знаний) в больших наборах данных. Машинное обучение применяется там, где есть большое количество данных и необходимо научиться распознавать те или иные паттерны, чтобы потом по этим паттернам что-то делать.
Например, мобильное приложение Prisma перерисовывает ваши фотографии в некоторых художественных стилях, нейросеть от Microsoft умеет различать объекты и их расположение на изображениях. Большое значение играет качество первоначальной выборки, и точность тестовой выборки, на которой модель учится. Если ее качество низкое, то и результат будет плохим. Поэтому модели тренируются на миллионах объектов, и даже после этого точность распознавания оставляет желать лучшего. Вопреки расхожему мнению, что машинное обучение является панацеей для решения всех сложных задач, в мире ИИ — это лишь инструмент (молоток или калькулятор, как вам будет удобней), но без умелых рук и хороших материалов (читай — наборов данных) ничего полезного добиться не получится.
— Назовите 5 возможностей искусственного интеллекта для бизнеса.
— Отличный пример использования современных технологий и ИИ продемонстрировал Amazon в своем проекте Go — магазине без продавцов, касс и очередей. Традиционно ИИ используется для решения таких задач:
- Прогнозирование (курсов, погоды, поведения клиентов) и нахождение аномалий (спам-фильтры, нахождение мошеннических схем, предотвращение террористических актов).
- Нахождение скрытых зависимостей и шаблонов поведения.
- Рекомендательные сервисы (ритейл, онлайн магазины, авиабилеты, туризм, фейсбук, системы умного дома, рекламные сервисы).
- Распознавание образов (автопилот Тесла, Prisma, распознавание лиц, эмоций).
- Категоризация и кластеризация.
Если добавить сюда чатботов, роботов, беспилотные автомобили и виртуальную/дополненную реальность, то получим приблизительный список того, в каком направлении будут развиваться технологии и инновационные компании.
— Вы являетесь соучредителем технологической компании Devrain. Расскажите о своей деятельности. Чем уникальна Ваша компания?
DevRain Solutions — это сервисная компания, занимающаяся разработкой программного обеспечения более 5 лет. В свое время мы начинали как компания, специализирующаяся на разработке Windows Phone и Windows 8 приложений, разработали 40+ приложений, в том числе ряд собственных приложений с более чем 8 млн загрузок. Нынешняя сфера деятельности — разработка веб, облачных и мобильных приложений, а также чатботов и ИИ-ориентированных сервисов. В 2013 году получили награду от Microsoft Украина в номинации “Лидер реализации мобильных сценариев на платформе Windows Phone”, наши приложения неоднократно попадали в топ магазинов приложений.
Около двух лет мы разрабатываем автоматизированную систему рекрутинга доноров крови ДонорUA. На данный момент в системе зарегистрировано более 8 тыс доноров, а среднее время поиска доноров сократилось с нескольких дней до нескольких часов. С проектом ДонорUA, а также с новым проектом Udonors мы уже выиграли ряд локальных и международных наград, из последних это первое место на “Stockholm Startup Weekend: Social Innovation”, а также первое место в конкурсе “Украина ищет стартапы”.
Пятый год организовываем встречи в рамках сообщества AppClub { build, monetize }, за это время провели более 50 мероприятий, в том числе несколько хакатонов. В роли спикеров и участников каждый год принимаем участие в 100+ мероприятиях по всему миру. Стараемся помогать различным инициативам в сфере открытых данных, смарт сити, занимаемся популяризацией ИТ в бизнесе и других сферах жизни.
— Кроме того, вы региональный директор Microsoft…
У компании Microsoft есть несколько программ для активных членов технологических сообществ. Для студентов есть программа Microsoft Student Partner, для технических специалистов — Microsoft Most Valuable Professional, а для людей, которые совмещают в себе как технические, так и бизнесовые качества существует программа Microsoft Regional Director. Всего на данный момент в мире есть всего 138 региональных директоров, в Украине я один 🙂 С этим титулом постоянно происходят какие-то казусы — то примут за директора Microsoft Украина, то напечатают неправильный бейдж на конференции, но это все — мелкие проблемы на фоне преимуществ, которые ты получаешь. Программа позволяет напрямую общаться с сотрудниками и топ-менеджерами Microsoft, получать уникальный контент, принимать участие в закрытых тестированиях, получать ранние сборки программного обеспечения, и в некоторой степени влиять на принятие тех или иных решений.
Из-за специфики отечественной ИТ отрасли и бизнеса ценность такого рода титулов в Украине стремиться к нулю, но за границей этот статус позволяет принимать участие в различных активностях в качестве отраслевого эксперта, открывать двери многих учреждений, получать рекомендации от людей по всему миру и получать подписки на большое количество программных решений беспоатно.
Есть популярное мнение, что из-за статусов мы должны любить и уважать компанию Microsoft, и, даже игнорируя здравый смысл, слепо поддерживать её во всех начинаниях. Это не так, MVP и RD — это самые ярые критики компании Microsoft, другой вопрос, что эта критика конструктивная, непубличная, и адресована сотрудникам продуктовых групп, ответственным менеджерам через специально созданные каналы коммуникации.
Дмитрий Макаренко, DataReview.info