Искусственный интеллект и Большие Данные. Без хайпа и наукообразия

В начале 1970-х – середине 1980-х начинают массово создаваться коммерческие экспертные систем как инструмент поддержки принятия решений в самых разных сферах человеческой деятельности.

В 1974—1983 гг. Стенфордским исследовательским институтом разработана экспертная система PROSPECTOR, предназначенная для консультирования геологов по вопросам оценки геологических ресурсов региона и конкретной местности на предмет возможности наличия полезных ископаемых, а также выработки рекомендаций относительно выбора мест для бурения.

1980-е и 1990-е годы характеризовались охлаждением интереса к исследованиям в области ИИ из-за резкого несоответствия возможностей реальных разработок и возлагаемыми на них при начале проектирования надеждами. Оказалось, что на существующем уровне понимания процессов интеллектуальной деятельности адекватно воссоздать человеческий интеллект невозможно.

В 1982 наметилось некоторое возрождение интереса к нейронным сетям. Теуво Кохонен предложил модели нейронной сетей, способных обучаться без учителя, решать задачи кластеризации и визуализации данных (самоорганизующаяся карта Кохонена) и некоторые другие задачи анализа данных.

В 1986 несколькими исследователями независимо друг от друга существенно развит метод обратного распространения ошибки, что в последствии стало основой возрождения массового интереса исследователей ИИ к обучаемым нейронным сетям.

В 1986 году Дэвид Румельхарт и Джеймс Макклеланд опубликовали фундаментальную работу «Параллельно распределенная обработка: исследование микроструктуры познания», которая до сих пор является настольной книгой исследователей в области когнитологии.

В 1990-е годы продолжается исследование возможностей применения эволюционных алгоритмов в ИИ (Джон Коза: Генетическое программирование: компьютерное программирование средствами естественного отбора, 1992; Лоуренс Фогель: Эволюционное вычисление – направление новой философии в машинном интеллекте, 1995).

В 1990-х годах продолжает развиваться теория нечётких множеств. Одним из основных направлений развития становится их интеграция с нейронными сетями (Барт Коско: Нейронные сети и нечеткие системы, 1992; Нечёткое мышление, 1993; Нечеткая инженерия, 1996; Лофти Заде: Нечёткие множества, нейронные сети и мягкие вычисления, 1994; Вычисления при помощи слов, 1996).

В 2007 в университете Торонто Джеффри Хинтон разработал эффективные алгоритмы глубокого обучения многослойных нейронных сетей. В настоящее время алгоритмы глубокого обучения используются поисковыми системами и практически во всех цифровых фотоаппаратах при реализации функции поиска лиц людей, а также во многих других приложениях.

Таким образом, исторически разработки в области ИИ велись в двух основных направлениях:

– первое направление связано с попытками разработки интеллектуальных машин путем моделирования их биологического прототипа – человеческого мозга. Сейчас это направление возрождается на основе развития современных аппаратных и программных средств (микрочипы на основе нечёткой логики, распределенные многопроцессорные системы, многоагентные системы, мягкие вычисления, генетические алгоритмы и нейронные сети и т.д.).

– второе направление связано с разработками методов, приемов, специализированных устройств и программ для компьютеров, обеспечивающих решение сложных математических и логических задач, позволяющих автоматизировать отдельные интеллектуальные действия человека (системы, основанные на знаниях, экспертные системы, прикладные интеллектуальные системы).

Области применения искусственного интеллекта

Системы искусственного интеллекта используются во многих сферах жизни человека. Далее приведены только наиболее востребованные на текущий момент области их применения.

Финансы

СИИ очень активно применяются при управлении финансами по следующим направлениям.

Алгоритмическая торговля. Используется крупными институциональными инвесторами на финансовых и сырьевых рынках для принятия торговых решений купли-продажи автоматизированной системой, осуществляющей сделки со скоростью реакции, на которую человек не способен. Это даёт возможность осуществлять миллионы сделок в день практически без вмешательства человека.

Исследования рынка. Здесь СИИ используются для автоматизированного анализа огромных объёмов информации, способной влиять на состояние рынка. Системы BlackRock’ AI, Aladdin могут применяться как внутри компаний, так и их клиентами, помогая принимать инвестиционные решения. Они могут автоматически анализировать поступающие тексты новостей, отчёты брокеров и публикации в социальных сетях, формируя интегральные оценки настроений в упоминаемых текстами компаниях. Банки UBS и Deutsche Bank применят систему Sqreem, позволяющую формировать профили потребителей и индивидуально предлагать им продукты, которые с большой вероятностью могут быть ими востребованы. Goldman Sachs применяет аналитическую платформу Kensho, позволяющую объединять результаты статистического анализа с результатами обработки разнородных текстовых сообщений, выявляя корреляции между мировыми событиями и оценивая их влияние на цены финансовых инструментов.

Управление личными финансами. СИИ применяются для выработки рекомендаций по управлению личными финансами. Например, система Digit – помогает потребителям оптимизировать расходы и сбережения, на основе анализа привычек пользователей и поставленных ими целей. На основе анализа ежемесячного дохода, текущего баланса и привычек к расходам приложение может автоматически принимать решения и переводить деньги на отдельный сберегательный счёт. Система Wallet.AI создаёт специальных агентов, которые анализируют данные, генерируемые пользователем при взаимодействии со смартфонами и социальными сетями, чтобы информировать его о произведённых расходах и их структуре.

Управление финансовым портфелем. Специализированные автоматизированные системы, предоставляющие советы по управлению финансовым портфелем в соответствии с заявленными пользователями инвестиционными целями и склонностью к риску. Позволяют в реальном времени корректировать портфель в соответствии с пожеланиями пользователя.

Андеррайтинг. СИИ на основе огромных объёмов данных по алгоритмам машинного обучения строят модели кредитного риска и прогнозируют вероятность дефолта компаний. Система Zest Automated Machine Learning (ZAML) использует машинное обучение для анализа десятков тысяч показателей, применяемых кредитными организациями для оценки заемщиков. Более всего система полезна для расчёта кредитных рейтингов клиентов с небольшой кредитной историей.

Промышленность

Интеллектуальные роботы активно применяются во многих отраслях промышленности для выполнения работ, считающихся опасными для людей. Также роботы весьма эффективны при выполнении повторяющихся рутинных заданий, которые могут привести к ошибкам или несчастным случаям из-за вызванной усталостью снижения концентрации внимания человека. Роботы широко применяются и для выполнения работ, которые люди считают унизительными.

В 2014 году 70% мирового объёма продаж роботов пришлось на Китай, Японию, Соединенные Штаты, Южную Корею и Германию. Самая высокий уровень применения промышленных роботов (1414 роботов на 10 000 сотрудников) имеет место в японской автомобильной промышленности. Однако, несмотря на выдающиеся успехи в роботостроении, роботы пока не достигли уровня, на котором они могли бы решать особо ответственные и сложные задачи. Например, во время катастрофы на Фукусиме очень опасные аварийные работы вблизи повреждённого ядерного реактора выполнялись всё-таки людьми, а не роботами.

СИИ используются при создании новых материалов. Например, Национальной лаборатории ускорителей SLAC Министерства энергетики, Национального института стандартов и технологий и Северо-западного университета США интеллектуальный анализ данных компьютерной системой позволил примерно в 200 раз ускорить создание новой разновидности металлического стекла более прочного, легкого и устойчивого к коррозии, чем сталь. Для этого было проанализировано 20 тыс. вариантов технологии производства всего за один год.

Медицина

В медицине СИИ применяются при автоматической интерпретации медицинских изображений (компьютерная томография); диагностике; анализе сердечного ритма; обработке медицинских записей; формировании планов лечения; создании лекарств; консультировании. Интеллектуальные роботы используются также для ухода за престарелыми и оказании помощи при исполнении повторяющихся заданий (управление приёмом медикаментов). Человекоподобные манекены применяются при клиническом обучении студентов.

Управление человеческими ресурсами и рекрутинг

СИИ используются для автоматического анализа резюме и ранжирования кандидатов на вакансии в соответствии с их уровнем квалификации и другими интересующими работодателя признаками. Также СИИ применяются для моделирования и оценки эффективности деятельности соискателей вакансий на разных должностных ролях.

Система Pomato AI обеспечивает автоматизацию проверки претендентов на позиции в технических фирмах, мгновенно выполняя более 200 тыс. вычислений на каждое резюме, а затем составляет индивидуальное техническое интервью.

Компания Unilever применяет СИИ для оценки потенциальных сотрудников начального уровня, основываясь на методах нейробиологии, с помощью которых проводится анализ записанных интервью, лицевых и речевых сигналов. В результате стало возможным увеличить число рассматриваемых претендентов с 15 тыс. до 30 тыс. за год, сократить время на обработку заявлений с 4 месяцев до 4 недель и сэкономить более 50 тыс. часов времени рекрутеров.

СИИ применяются также для разработки рекрутинговых чатов. Например, система Ari позволяет сформировать систему чатов, предназначенных для проведения интервью с кандидатами. Кроме этого Ari автоматизирует процессы публикации вакансий, рекламных объявлений, оценку кандидатов, планирование собеседований и управление взаимоотношениями с кандидатами на всех стадиях рекрутингового процесса.

Искусство

СИИ применяются для написания музыки, литературных произведений, в художественном творчестве, при создании реалистичных образов для фильмов и компьютерных игр.

Наиболее известной в области Алгоритмической компьютерной музыки является СИИ Эмили Хауэлл. СИИ AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) создаёт симфонии и музыку для фильмов, качество которых признано музыкальной профессиональной ассоциацией. СИИ также применяются для создания музыки, используемой для снятия стресса и боли. В лаборатории Sony CSL создана система Flow Machines компилирующая произведения в любом заданном стиле, основываясь на огромной базе данных музыкальных произведений.

СИИ применяются и для написания литературных произведений. В 2016 году японская СИИ даже почти выиграла литературную премию.

Издательская деятельность

Компания Narrative Science автоматически формирует коммерческие новости и отчёты на английском языке на основе обобщения статистических данных о спортивных событиях, финансовых отчётов и данных анализа недвижимости. Компания Automated Insights формирует персонализированные сводки и превью для Yahoo Sports Fantasy Football. В 2014 году СИИ компании генерировала до миллиарда историй в год.

Компания Echobox создала программное обеспечение, позволяющее увеличивать трафик за счёт оптимизации размещения статей в социальных сетях Facebook и Twitter. СИИ проводит анализ огромных объёмов данных и выясняет, как конкретная аудитория реагирует на определённую тематику публикаций в разное время суток. Исходя из этого, конкретные публикации размещаются в наилучшее для их тематики время. При этом используются не только исторические данные, но и данные, поступающие в реальном времени, что позволяет вносить оперативные изменения в план публикаций.

Компания Yseop применяет ИИ для трансформации структурированных данных в текстовые комментарии и рекомендации. Система используется для автоматического составления финансовых отчётов, исполнительских резюме, персонализированных маркетинговых предложений, а также документов других типов, генерируя тысячи страниц в секунду на английском, испанском, французском и немецком языках.

Службы поддержки клиентов

СИИ активно применяются для создания онлайн-помощников, реализуемых как чат-боты на веб-страницах. Это помогает снизить затраты на сотрудников служб поддержки пользователей. Здесь основной технологией является обработка естественного языка. К некоторым приложениям Google возможен голосовой доступ. Система распознает человеческую речь и, в зависимости от типа приложения, выполняет сказанные вслух запросы пользователя. Компания IPSoft разрабатывает технологию эмоционального интеллекта, распознающую тон речи собеседника и подстраивающая дальнейшие действия системы под эмоции собеседника. Компания Inbenta направила усилия на создание технологии, обеспечивающей понимание смысла вопроса на основе контекстуального анализа предложений на естественном языке. Разработка Ibenta уже может автоматически отвечать на запросы по электронной почте.

Техническое обслуживание телекоммуникаций

В телекоммуникационных компаниях СИИ используются для планирования работы сотрудников. Например, компания BT Group на основе методов эвристического поиска формирует рабочие графики 20 тыс. инженеров. Предполагается, что в сетях сотовой связи 6G ИИ будет штатным элементом технологии.

Развлечения и игры

В 1990-х годах началось экспериментальное производство СИИ для образования и отдыха в виде тамагочи и макетов животных, iPod Touch, роботов Furby и Aibo. Компания Mattel создаёт игрушки для детей, которые понимают речь и дают осмысленные ответы, помогающие детям учиться. ИИ используется при разработке игр, выполняя функции противников людей. В 2018 году в Корнелльском университете созданы состязательные сети, настроенные под популярные игры. После необходимого обучения нейронные сети стали способны самостоятельно формировать новые игровые уровни без участия людей.

Транспорт

На транспорте уже начиная с 2006 года СИИ стали применяться в контроллерах на основе нечеткой логики в автоматических коробках передач автомобилей Audi TT, VW Touareg, VW Caravell, ?koda Fabia. СИИ применяются в системах расширенного круиз-контроля. ИИ применяется для оптимизации управления дорожным трафиком, что позволяет до 25% сокращать время ожидания, потребление энергии и вредные выбросы. Активно производится тестирование беспилотных автомобилей. Предполагается, что их применение повысит безопасность, эффективность и надежность транспортировки, а также уменьшит вредные выбросы.

Иные области применения

СИИ широко применяются для обеспечения безопасности, при распознавании речи и текста, для интеллектуального анализа данных, фильтрации спама в сообщениях электронной почты. Создаются приложения для распознавания жестов, индивидуальных характеристик голоса, распознавания и интерпретации эмоций по мимике лица и характеристикам других невербальных сигналов. Важными приложениями СИИ могут стать роботизированная навигация и системы преодоление препятствий.