Previous Entry Поделиться Next Entry
Александр Ведяхин: «Мы уже подходим к искусственному интеллекту 3.0»
Для Вас
alexandr_palkin

«Мы уже подходим к искусственному интеллекту 3.0» – Александр Ведяхин, Сбербанк

«Организации, которые хотят быть в тренде (а вариантов других нет) должны следить за технологиями. И искусственный интеллект и Machine Learning – это то, что сейчас драйвит эти изменения», – заявил старший вице-президент Сбербанка Александр Ведяхин, выступая Sberbank Data Science Day. FutureBanking приводит фрагменты его выступления. Подробнее о том, как Сбербанк решает задачи бизнеса с помощью ИИ, главный исследователь данных Сбербанка Максим Еременко расскажет 23 ноября на форуме FinMachine 2017.


Почему Сбербанку интересна тема искусственного интеллекта? На самом деле деваться нам совершенно некуда. Искусственный интеллект, Data Science, Machine Learning – это то, что обязательно придет, уже пришло и будет только развиваться.



Куда же идет этот мир? На самом деле, происходят существенные изменения, в том числе социального устройства. Мы видим, что число пользователей популярных онлайн-платформ уже сейчас превышает население крупнейших стран мира. Facebook больше, чем Китай, YouTube сопоставим с Индией. Это огромнейшие социально-демографические изменения. Это все происходит на базе платформ. И те организации, которые хотят быть в тренде (а вариантов других нет) должны следить за технологиями. И искусственный интеллект и Machine Learning – это то, что сейчас драйвит эти изменения. Буквально 4 примера: RBnB, Amazon, Facebook, Uber – собственно говоря, все крупные имена – это те имена, которые меняют наш мир, и делают это на основе машинного обучения и искусственного интеллекта. Они это активно признают, и каждый из них выкладывает какие-то умопомрачительные решения. Недавно вышел фильм про AlfaGo, и как раз в это время появилось сообщение, что AlfaGo проиграл AlfaGo Zero, в котором человек вообще не принимал участия. Появляется понимание, что происходит огромный прогресс.



Даже человек без специального математического образования, на каких-то простых платформах (мы сделали такую платформу в Сбербанке), может создавать очень качественные модели



Эволюция искусственного интеллекта



Происходит эволюция искусственного интеллекта. Сначала мы говорили про маленькие данные, потом наступила эпоха больших данных, искусственный интеллект 2.0. Но сейчас мы должны признать, что мы переходим на этап AI 3.0, и нам придется столкнуться с существенными ограничениями. То есть мы (всё сообщество) уже научились тому, чему должны были научиться на больших данных. Анализ неструктурированных данных, машинное обучение – это, в принципе, уже все понятно. Получилась даже история про citizen Data Science, когда даже человек без специального математического образования, на каких-то простых платформах (мы сделали такую платформу в Сбербанке), может создавать очень качественные модели. Это не state of the art, конечно, но это те модели, которые входят в топ-10 или топ-20 соревнований. Например, наши коллеги делали контест, и за 30 минут на нашей платформе не-математиками было сделано решение, которое заняло 17-е место. То есть мы уже вышли на прямую в части искусственного интеллекта 2.0 и уже походим в искусственному интеллекту 3.0.



Приоритетные развития направления ИИ



Во-первых, автоматизация процессов становится совершенно иной. Если раньше мы говорили больше про Business Process Management (BPM), еще про что-то, то, извините, в нейросети нет бизнес-процессов – у нейросети есть вход, обработка и выход. И это существенно меняет всю IT-инфраструктуру банков и корпораций. Это принципиально другая история.



Сверхинтеллектуальные виртуальные помощники – каждый из нас уже много раз троллил подобного рода помощников, но мы понимаем, что они очень быстро учатся. Их все сложнее троллить и все приятнее с ними говорить.



Креативные системы искусственного интеллекта. ИИ вошел в ту сферу, о которой говорили: «Ну, слушайте, никогда этого не будет». Но уже сейчас ИИ умеет писать стихи, картины. На том же Torch’e можно найти библиотеки, которые позволяют написать понятные стихотворения в стиле Пушкина, потратив на это, может быть, 3 дня своей работы.



Этические проблемы искусственного интеллекта не решены. О них все говорят, но мы еще далеки от решения.



Расширение конвергенции. Это уже на границе ИИ 2.0. Если раньше у нас была битва, что же лучше, neuroscience или data driven AI + ML, то сейчас очевидно, что все это должно быть вместе. И мы видим основные прорывы именно в междисциплинарном направлении – это производит огромное впечатление.



Открытые площадки для обучения. Сейчас на таких площадках, как Coursera, каждый из нас может бесплатно или почти бесплатно учиться на очень хороших курсах. Я сам у удовольствием прохожу курс Machine Learning Эндрю Ына, смотрю другие курсы. Это всё бесплатно, это не потому что я старший вице-президент Сбербанка. Любой может это сделать.



Автоматизация процесса принятия решений. То, чему мы научились, на самом деле, что уже типа понятно, но сами посмотрите решения по кредитам физлиц – их уже давно принимают не люди, а системы алгоритмов, искусственного интеллекта, и это будет только продолжаться. Конечно, мы, как менеджеры, надеемся, что работу менеджеров заменить будет гораздо сложнее. Но я порадовался за математиков – есть, оказывается, прекрасная теорема, которая доказывает, что их алгоритмом заменить нельзя. Поэтому, я думаю, математика стала так популярна в последнее время.



Надежный искуственный интеллект. Проблема масштабируемости и стабильности работы – это одна из основных проблем для промышленного использования



Контроль искусственного интеллекта. Задача, которую нам поставил ИИ 2.0, но которую мы тоже не умеем нормально решать. Не то чтобы это страшно, но интерпретируемость результатов – это большая задача.



В битве «человек или робот», наверное, «победят человек + робот». Это вызов, которые поставил перед нами ИИ второго поколения.



Вызовы современных AI-систем



Во что мы уперлись в искусственном интеллекте. Первое – отсутствие интуиции. Чем больше человек живет, тем больше у него опыта, тем больше у него внутренних невербальных сигналов. Причем это интуиция не из разряда «я знаю, это не получится». Мы знаем, когда нам улыбнуться, когда мы встречаем того или иного человека; мы знаем, как нам менять социальные роли, в зависимости от того, с кем и как мы общаемся. Это то, что мы делаем на автомате и чего сейчас точно нет у искусственного интеллекта.



Проблема неизвестных неизвестных – так называемых черных лебедей. Ее и люди не умеет решать, но мы, по крайней мере, знаем, что точно не будет работать. У ИИ эта зона гораздо уже. Например, был прекрасный робот-охранник в торговом центре, который в конце дня поскользнулся и упал в бассейн, просто потому что не знал, что полы кто-то мог помыть.



Слепые пятна. Мы, как люди, достаточно быстро реагируем на окружение и понимаем свои слепые пятна. У искусственного интеллекта нет саморефлексии. Человек может развиваться исходя из критики и т.д. С ИИ все гораздо сложнее.



Трудности размышления категориями здравого смысла. Классический пример – чтобы описать, что может попасть в стакан – это конечное количество вещей – вода, камень и т.д. Но как только мы задаем, что не может попасть в стакан – здесь начинаются большие трудности, потому что нам надо либо описывать неограниченное количество объектов, либо перечислять эти объекты, хотя для человека очевидно, что, например, скала не может попасть в стакан.



Это то, что будет развито на следующем этапе развития ИИ – 3.0. Мы считаем, что он начинается уже сейчас. Большой темой будет, конечно, этика и управление искусственным интеллектом. Это огромная философская проблема. Есть два лагеря: один говорит, что ИИ – это огромная угроза для человечества, другой – что это большое благо. Есть гениальные предприниматели и в том и в другом лагере. Это как оружие: в руках плохого человека оно становится плохим, в руках хорошего – защищает людей. Мы только подходим сейчас к качественной дискуссии на эту тему. Основные прорывы, я думаю, будут находиться на стыке философии и нейронауки.



Что нам дает искусственный интеллект? Сокращение затрат, автоматизация и оптимизация процессов, рост объемов и эффективности продаж, сокращение времени принятия решений – раньше мы принимали решения за дни, теперь принимаем за секунды



Какие возможности открывает искусственный интеллект



Что нам дает искусственный интеллект? Сокращение затрат, автоматизация и оптимизация процессов, рост объемов и эффективности продаж, сокращение времени принятия решений – раньше мы принимали решения за дни, теперь принимаем за секунды. Если сложить это все вместе получится прекрасный синергетический эффект. Ну и точность принятия решений, и мы уже подтверждаем это цифрами, значительно выше, чем точность принятия решений человеком.



Мы, кстати, должны извиниться за тот дефицит видеокарточек, который произошел в последнее время, потому что это мы их скупили для лаборатории искусственного интеллекта. Но скоро все появится, потому что мы свою потребность вроде как удовлетворили



Ключевые моменты развития искусственного интеллекта в организации



Мы активно движемся в сторону data driven company – компании, которая поддерживается искусственным интеллектом. Перед нами стоит огромное количество вызовов. В первую очередь, данные. Конечно, у нас очень много данных, мы счастливы этому, но иногда эти данные, как нефть на Таймыре – в принципе, она есть, но чтобы до нее добуриться – нужно бурить очень долго и упорно.



Технологии. Мы очень сильно инвестируем в технологии. Мы, кстати, должны извиниться за тот дефицит видеокарточек, который произошел в последнее время, потому что это мы их скупили для лаборатории искусственного интеллекта. Но скоро все появится, потому что мы свою потребность вроде как удовлетворили.



Для этих изменений мы делаем правильные процессы и организационную структуру. Большая организация – это всегда большие взаимоотношения. И здесь мы выделяем большие цепочки взаимоотношений для того чтобы драйвить решения, связанные с искусственным интеллектом.



Подробнее о том, как Сбербанк решает задачи бизнеса с помощью ИИ, главный исследователь данных Сбербанка Максим Еременко расскажет 23 ноября на форуме FinMachine 2017.



13 ноября 2017 г.



  • 1
грефу заниматься всякой белибердой вместе с шайкой калиостров позволяют все те же сбережения бабушек по большей части. потери в хохляндии или монтенегрии не в счет, масштаб проглотит все. эджайлы и блокчейны, чем бы дитя не тешило своих продвинутых клиентов, если инкассаторы сэкономили на выездах и лимитах, вы будете так же весело прыгать вокруг сберовского банкомата в выходной день.

  • 1
?

Log in

No account? Create an account