Каким был 2019 год в области искусственного интеллекта
Краткий обзор 2019 года в сфере ИИ: дипфейк и голосовые помощники, ИИ в ритейле, промышленности и здравоохранении. Комментируют события представители компаний «Ростех», «Азбука вкуса», «Тинькофф» и «ВкусВилл». Итоги года подготовили аналитический центр Redmadrobot и Redmadrobot Data Lab.
Все обсуждают дипфейк
Дипфейк чуть не стал словом года, но уж словом года в области искусственного интеллекта его точно можно признать. По данным компании Deeptrace, за 2019 год количество видеороликов с применением дипфейка выросло почти вдвое — до более чем 14 тысяч.
Сначала дипфейк использовался скорее для создания развлекательных роликов — например, с его помощью в роликах и фильмах заменяли лица и голоса одних актеров на других — но в будущем эта технология может стать мощным орудием мошенничества и создания компромата.
В марте преступники уже воспользовались этой технологией — они подделали голос директора одной британской компании и его голосом потребовали от сотрудников перевести €220 тыс. Кроме того, появляется все больше таких роликов с политиками — в них Обама называет Трампа «засранцем», а «пьяная» спикер Конгресса США Нэнси Пелоси зачитывает речь.
С дипфейком уже начали бороться — в Калифорнии запретили создание таких фейковых видео с участием политиков во время выборов, а в Китае собираются запретить распространять такой контент без указания, что это фейк. Технологические компании тоже борются с дипфейками — Facebook, Microsoft и Amazon решили выдавать гранты исследователям, которые пытаются разобраться с этой проблемой. Тем не менее пока дипфейк на подъеме — аналитики компании Telenor считают массовое распространение дипфейка одним из трендов 2020 года.
Системы распознавания лиц в центре дискуссий
Системы распознавания лиц в этом году довольно активно распространялись, но одновременно распространялись и опасения на их счет — и даже их запрет.
Распознавать лица умеют уже не только смартфоны и камеры видеонаблюдения, но и, например, банкоматы. Одним из первых оснастил свои банкоматы такой системой испанский CaixaBank — теперь в некоторых банкоматах его клиенты могут сканировать лицо вместо набора PIN-кода. За ним последовали и другие банки — например, такие банкоматы есть теперь у японского Seven Bank.
Распространяются и системы распознавания в широком смысле — они учатся сравнивать фото на паспорте с селфи клиента, распознают банковские карты и другие документы. Вот что говорит руководитель исследований компании VisionLabs, разрабатывающей продукты по распознаванию лиц:
За прошедший год компании из разных сфер бизнеса начали применять продукты по распознаванию лиц. Крупнейшие сетевые магазины, страховые компании, банки, авиакомпании, кафе, рестораны, такси, сотовые операторы уже сегодня применяют биометрические технологии распознавания для предоставления более удобного, быстрого и самое главное — безопасного сервиса. Многие бизнес-центры перешли на биометрические СКУДы и избавили сотрудников от необходимости носить с собой карточный пропуск
Скоро в кофейне по вашему лицу узнают, какой кофе вы предпочитаете, в супермаркете можно будет расплатиться «лицом», а сами магазины будут следить за сотрудниками с помощью распознавания лиц.
Такие системы тестируют кофейни «Правда кофе» и OneBucksCoffee, супермаркет «Магнит» и магазин электроники «Эльдорадо».
Активно используют распознавание лиц и власти — в этом году в Москве начали подключать городские камеры к системе распознавания лиц, сейчас в городе есть уже три тысячи таких камер. Но лидер тут, как и в других технологиях для слежки и надзора, Китай — по данным компании IHS Markit, сейчас в Китае на четырех человек приходится по одной камере наблюдения.
Но всех ли устраивает такое активное распространение распознавания? Критики говорят и о возможных утечках данных, и о несовершенстве самих технологий, и о возможности тотальной слежки с их помощью.
Самый главный аспект — безопасность. В распознавании образов технологические решения должны обеспечивать максимальную безопасность пользовательских данных, система должна работать так, чтобы исключить утечки и возможность перехвата. Поэтому наиболее перспективы те решения, которые обеспечивают обработку изображений на конечных устройствах без передачи их на сторонние сервера
Разные страны хотят создать правила для систем распознавания. В сентябре в Калифорнии ввели трехгодичный мораторий на использование подобных технологий полицией и другими госслужбами, потому что пока у таких систем большой процент ошибок и они нуждаются в доработке. ООН и ЕС тоже хотят создать правила для таких технологий.
«Алиса», «Олег» и «Маруся» — все больше голосовых помощников
Мы все уже привыкли к тому, что можно обсудить погоду с «Алисой» или узнать адрес ближайшей аптеки, сказав «Окей, Google» — пока беспилотные автомобили или роботы-доставщики остаются делом будущего, голосовые помощники уже стали частью повседневной жизни.
Это подтверждают и опросы: по данным компании eMarketer, в 2019 году 33,8% американцев пользуются ими по меньшей мере раз в месяц (а еще в прошлом году их доля составляла 27%).
Важно понимать, что проникновение технологий ИИ здесь происходит двумя параллельными путями: через потребительский сегмент, где активно продаются умные колонки, смартфоны и другие девайсы, а также путем активного внедрения искусственного интеллекта бизнесом, например, в контакт-центры или другие сегменты клиентского сервиса.
Сейчас компании рассматривают роботизированное обслуживание как конкурентное преимущество, а раньше, например, боялись, что это уведет клиентов… Мы ожидаем, что в следующем году список задач, которые возьмут на себя голосовые роботы, расширится. Роботы в большей степени смогут поддерживать социальный диалог с клиентом и все меньше будут отличаться от реальных операторов контактных центров
Активно этот сегмент растет и в России: по оценке Just AI, продажи умных колонок в России в 2019 году вырастут в восемь раз до 320 тыс. штук, а в следующем году будет продано уже 1,15 млн штук на $100 млн.
В этом году голосовых помощников стали создавать массово — понятно, что «Алису» «Яндекс» запустил еще в 2017 году, но теперь их создают все. Тестирование собственного голосового помощника «Маруси» начала Mail.ru Group.
Особенно популярны голосовые помощники среди банков. В июне Тинькофф-банк представил голосового помощника по имени «Олег» — с помощью «Олега» можно будет узнать баланс счета или перевести деньги.
Над собственной умной колонкой работает и «Сбербанк» (а в апреле он купил контрольный пакет акций группы компаний ЦРТ (Центр речевых технологий), которая разрабатывает голосового помощника «Варвара»). «Альфа-банк» тоже хочет создать голосового помощника для своего приложения «Альфа-Мобайл» (правда, у него, кажется, нет своего имени).
Большие перемены произойдут, когда один из игроков рынка представит интерфейс без интерфейса — систему, которой можно управлять голосовыми командами.
В быту мы уже хорошо знаем «Алису», «Сири» и прочих. Следующий шаг — в превращении «помощников» в «работников». Помощники будут всё больше забирать на себя рутину, их помощь будет всё более «полезная», а с применением Big Data — и проактивная.
Помимо собственно распознавания речи будут развиваться и в целом системы распознавания естественного языка.
Среди направлений мы видим обработку естественного языка, здесь мы выделяем типовые задачи системы управления знаниями, интеллектуальный анализ и генерацию текстов, чат-боты и вопросно-ответные системы.
По его мнению, рост популярности применения технологий обработки естественного языка, в том числе в промышленности, станет и одной из тенденций следующего года.
Беспилотные автомобили и другой транспорт
Вот беспилотные автомобили, о которых много говорят не первый год, запаздывают — создать транспорт, который действительно автономно будет ездить по улицам городов, оказалось сложнее, чем думалось раньше.
По мнению экспертов, беспилотные технологии раньше придут в промышленность и сельское хозяйство, чем в обычный пассажирский транспорт.
В промышленности, сельском хозяйстве, грузоперевозках, общественном транспорте мы увидим беспилотные технологии раньше, чем в легковых автомобилях.
В первую очередь играет роль экономический фактор, потому что такая техника дороже и там это экономически оправдано — вы вкладываете в такую технику и понимаете, что на достаточно коротком промежутке времени вы получите прибыль.
Кроме того, в случае с легковыми автомобилями некоторые законодательные, регуляторные вопросы еще не решены. Тенденция следующих лет — ждем, что наконец появятся законы, дающие возможность эксплуатации беспилотных транспортных средств на дорогах общего пользования, потому что сейчас есть некоторые ограничения, но все идет к созданию таких норм
Работа над развитием таких технологий идет вполне активно. Ею стали все больше интересоваться традиционных автопроизводителей, причем часто они занимаются такими разработками совместно — в технологиях беспилотного вождения сотрудничают Volkswagen и Ford, BMW и Daimler, General Motors и Honda. А Volkswagen буквально в конце 2019 года инвестировал в стартап Aeva, работающий над сканерам-лидарами для беспилотных автомобилей.
Не остается в стороне и Google, который был одним из пионеров этой темы, еще 10 лет назад создав для разработок беспилотных технологий компанию Waymo. В целом же уже ведутся тестирования целого ряда беспилотных автомобилей — Waymo, GM Cruise, Zoox, Apple, Tesla и др. В ноябре Hyundai договорился, что он будет тестировать созданный им беспилотный автомобиль на улицах Сеула.
Начал тестировать беспилотный автомобиль и «Яндекс» — первые такие автомобили появились на улицах Москвы в июне. Несколько недель назад «Яндекс» сообщил о том, что он разработал собственные лидары и камеры для беспилотных автомобилей и уже начал их использование. Беспилотный грузовик разработал также «КАМАЗ» — этот грузовик под названием «Одиссей» уже тестируют на заводской территории.
Хотя беспилотные автомобили — самая популярная тема, автономные транспортные средства не ограничиваются ими. Amazon уже попробовал доставлять товары на небольшие расстояния с помощью робота под названием Amazon Scout — небольшие шестиколесные роботы голубого цвета начали ездить по пригородам Сиэтла и развозить посылки по частным домам.
Американский стартап Nuro создал робота, который умеет доставлять еду и товары из магазинов, его уже согласились тестировать крупный американский супермаркет Kroger и сеть пиццерий Domino’s. В ноябре «Яндекс» также начал тестирование собственного робота-доставщика «Яндекс.Ровер», который может доставлять небольшие грузы — пока он занимается этим внутри штаб-квартиры самого «Яндекса».
ИИ в промышленности
Промышленные роботы — первое, что приходит многим в голову, когда говорят об искусственном интеллекте, на самом же деле ИИ применяется промышленными компаниями самыми разными способами.
Промышленность — это большое пространство для экспериментов и множество источников данных: например, оборудование на промплощадках «Северстали» оснащено тысячами датчиков, данные с которых исчисляются миллионом сообщений в секунду и 800 Гб в сутки.
Наиболее востребованные направления применения ИИ в промышленности — это предиктивная аналитика в ремонтах оборудования (предсказания и детектирование поломок), управление качеством продукции (предсказание и детектирование дефектов и выявление их причин), выдача рекомендаций по производственному процессу и увеличение объема производства за счет замены ручного управления на управление с использованием технологий искусственного интеллекта
По мнению Дениса Ларионова из «Цифрума», одно из важных направлений использования ИИ в промышленности — системы поддержки принятия решений и предиктивная аналитика (для оптимизации производственных процессов, перехода на обслуживание по состоянию, диагностики аномального поведения).
Многие промышленные компании создают цифровых двойников, то есть основанные на ИИ виртуальные модели реальных объектов.
Сейчас можно создать цифрового двойника целого завода — и с его помощью моделировать ситуации на производстве и нарушения в его работе. Часто цифрового двойника завода делают одновременно с его строительством. Цифровых двойников разных процессов сейчас создают и многие российские компании, например, СИБУР и КАМАЗ.
Но цифровые двойники далеко не единственное применение ИИ в промышленности. «Газпром нефть» собирается с помощью ИИ проектировать инфраструктуру — ИИ будет определять, где лучше всего разместить объект в зависимости от рельефа и других факторов.
Можно утверждать, что в промышленности самым актуальным направлением применения ИИ стали системы наблюдения за производством для автоматизации выявления артефактов, трендов и зависимостей. Речь идет о единичных, редко фиксируемых событиях, по которым можно судить о состоянии оборудования и производственных процессов
Ритейл с ИИ
В ритейле ИИ особенно нагляден — мы уже общаемся с чат-ботами магазинов, скоро начнем подбирать себе одежду или мебель с помощью ИИ (отчасти это возможно уже сейчас) и ходить в «умные» магазины.
Компании понимают, что ИИ становится их преимуществом — по прогнозам компании Juniper Research, вложения ритейлеров в ИИ по всему миру вырастут с $3,6 млрд в этом году до $12 млрд в 2023.
На сегодняшний день ИИ широко применяется в предиктивных рекомендательных моделях, чтобы советовать клиенту только релевантный товар. ИИ помогает ритейлу прогнозировать спрос и более грамотно выстраивать логистику, анализируя десятки косвенных признаков, таких как прогноз погоды и последние события.
Но одно из самых перспективных применений ИИ в ритейле — это использование компьютерного зрения. Карты лояльности исчезнут из-за своей бессмысленности ведь распознавание лиц станет такой же обыденностью, как сканер отпечатка в телефоне.
Amazon в июне запустил инструмент StyleSnap, который уже назвали «Shazam для одежды»: если загрузить в него фотографию одежды или обуви, StyleSnap попробует найти аналог на Amazon и предложит его пользователю.
Amazon не стал здесь первым — еще в прошлом году сходное приложение запустил Asos, а в октябре нынешнего года приложение с такими же функциями под названием Sloy запустил и «Яндекс». В августе российский разработчик Sarafan Technology представил такой же «Shazam для мебели» — сервис Sarafan.AI подбирает мебель в интернете по фотографии или видео.
Крупные ритейлеры, в том числе Amazon и Walmart, открывают магазины без продавцов и используют роботов для разгрузки и упаковки товаров, выставления их на полки, уборки.
В апреле Walmart открыл «умный» магазин с ИИ-камерами — они следят за тем, сколько товаров осталось на полках, и напоминают, что нужно пополнить. Российские ритейлеры тоже интересуются ИИ. Компания Raspberry RU разрабатывает ИИ для анализа поведения покупателей в магазинах — оно отследит реакции покупателей по видео из супермаркетов и проанализирует движения покупателей по магазину.
X5 Retail Group, «Азбука вкуса», «Вкусвилл» постоянно вводят разные новые функции на основе ИИ.
За последний год наши роботы помогали нам прогнозировать необходимый объём поставок в магазины, напоминали покупателям не забыть совершить заказ, обучались определять особые свойства товаров.
Дальше мы научим наш ИИ помогать HR искать подходящих кандидатов, быстро отвечать и оказывать ИТ-поддержку сотрудникам компании, помогать с анализом больших данных и экономить электроэнергию в магазинах.
ИИ в медицине
Искусственный интеллект в здравоохранении становится все более реальным — его учат ставить диагнозы, мониторить состояние здоровья людей, ухаживать за пациентами, опрашивать их о жалобах и состоянии (чат-боты).
Искусственный интеллект в медицине, как и в других сферах, применяют на частых и формализуемых действиях, оптимизация которых дает экономический эффект.
Большинство медицинских ИИ-стартапов занимается анализом изображений: КТ, МРТ, УЗИ, ЭКГ, рентген, анализ тканей и клеток. Алгоритмы ищут на снимках заболевания и опухоли, что экономит время врача.
Еще одна перспективная ниша — оптимизация работы с медицинскими картами. Распознавание речи и медицинских терминов с помощью ИИ сокращает время заполнения, позволяя врачу надиктовывать текст в электронную карту прямо во время приема. В ряде государственных и частных клиник уже внедрена технология ИИ-контроля качества, разработанная в Doc+: алгоритм ищет медицинские ошибки в картах и помогает следить за качеством оказания медицинской помощи.
Одно из самых перспективных направлений — использование ИИ для постановки диагноза, потому что, в отличие от человека, он может обработать огромное количество данных.
С каждым годом здравоохранение генерирует всё больше данных: документация, информация с трекеров активности и датчиков носимых устройств, данные медицинских приложений и так далее. Поэтому инструменты интеллектуального анализа, которые извлекают пользу из этой информации, в ближайшие несколько лет будут востребованы как никогда
В этом году Национальная система здравоохранения Великобритании вместе с компаниями Kheiron Medical и DeepMind начала тестировать диагностику рака груди с помощью ИИ.
DeepMind принадлежит Google, который, как и многие другие технологические гиганты, интересуется ИИ в медицине. Он также занимается проектами по диагностике с помощью ИИ заболеваний глаз и диабета, мониторингу состояния пациентов с диабетом и заболеваниями сердечно-сосудистой системы. Microsoft применяет в Индии ИИ для диагностики рака шейки матки.
Расширяется спектр заболеваний, которые мы можем диагностировать с помощью искусственного интеллекта. Уже сегодня ИИ позволяет эффективнее распознавать новообразования и патологии на медицинских снимках. В следующем году распространение получит автоматизированная диагностика на основе звука, например, анализ ЭХО-ЭГ.
Роботы могут и ухаживать за пациентами — например, Технологический институт Джорджии создал робота PR2, который помогает пациентам одеваться.
Центр компетенций НТИ «Сенсорика» работает над ИИ-системой, которая будет непрерывно следить за артериальным давлением, дыханием и другими критическими показателями и в случае необходимости сообщать об ухудшении состояния пациента врачам.
Медицинская компания Doc+ создала технологию, которая помогает врачам находить медицинские ошибки в картах и проверяет адекватность назначенного лечения жалобам пациента. В ноябре власти Москвы пообещали провести эксперимент по внедрению ИИ для оказания медицинской помощи.
При этом применение ИИ в медицине весьма чувствительно к вопросам конфиденциальности — за год было сразу несколько связанных с этим скандалов, в одном из них Google обвинили в незаконном сборе медицинских данных.
Медицина — одна из самых чувствительных к ошибкам область данных. Не так просто соблюдать тонкий баланс между напрасно назначенными анализами при малейшем подозрении на рак и риском пропустить реальное заболевание, если не сделать дополнительную проверку. Это становится особенно актуально при создании систем автоматизированной диагностики методами машинного обучения. Все дело в качестве разметки исходных данных. Чем круче доктор, тем точнее он выделяет реальные случаи и тем качественнее финальный алгоритм.
Второй фактор, критически важный для обучения ИИ — это размер датасета. Наибольший эффект получился бы от объединения данных от различных медицинских учреждений. Здесь два момента — этический и технический. В идеальном мире каждый разумный человек мог бы давать согласие на использование своих медицинских данных для обучения умных алгоритмов. И здесь явно есть чем заняться законодателю, регулирующему обмен чувствительными медицинскими данными.
Финтех и регтех развиваются
Финтех-стартапы — одно из активно развивающихся направлений, но применяют ИИ и традиционные банки.
Они используют его для самых разных задач — это и чат-боты, общающиеся с клиентами, и автоматизированные консультанты, помогающие в управлении инвестициями, ИИ оценивает финансовые привычки пользователей, проводит кредитный скоринг, готовит маркетинговые тексты, анализирует риски и борется с мошенничеством.
По мнению аналитиков компании Accenture, ИИ станет основным способом взаимодействия банков с потребителями уже в ближайшие три года.
Если говорить про тренды, то у ИИ в банках есть два фокуса — персонализация и клиентская коммуникация.
Все больше запросов клиентов будет обрабатываться с помощью ИИ. Например, наш голосовой помощник Олег в будущем будет не только распознавать запрос клиента, но и предугадывать его намерения. И это не предел возможностей ИИ в коммуникации: он будет помогать персонализировать рекламу, формировать лендинги под каждого клиента и его задачи…
Очевидно, что ИИ будет совершенствовать биометрию, которая уже сегодня активно используется в банках. Например, пароли перестанут быть актуальными, технологии распознавания лица, голоса, отпечатков будут использоваться гораздо шире
Все больше распространяется регтех — технологии, помогающие банкам соответствовать требованиям регуляторов. Это в основном использование ИИ для соблюдения правила «знай своего клиента» и борьбы с отмыванием денег, а также повышения уровня безопасности.
В сентябре компания FICO представила Falcon X — основанный на ИИ инструмент для борьбы с отмыванием денег и мошенничествами. Две другие финтех-компании, Finastra и NetGuardians, создали инструмент, основанный на ИИ и занимающийся выявлением подозрительных транзакций в режиме реального времени.
Одна из крупнейших бирж Nasdaq в июле начала тестировать ИИ для выявления способов незаконной торговли акциями, которые не были ранее обнаружены обычными способами.
Активно внедряет искусственный интеллект и «Сбербанк» — он использует его для принятия решений, оценки рисков, общения с клиентами. В октябре «Сбербанк» начал использовать ИИ при при подборе сотрудников — система анализирует предыдущий опыт кандидатов и оценивает, как скоро тот может уволиться. В октябре «Сбербанк» и Microsoft начали совместный проект по разработке ИИ для управления роботами в банковской сфере.
У банка «Тинькофф» уже также действует робот-советник, помогающий клиентам с инвестиционным портфелем, а также голосовой помощник «Олег». Виртуальный банк «Точка» несколько дней назад сообщил о создании ИИ-инструмента, который оценивает вероятность блокировки счетов его клиентов налоговой службой.
Регулирование ИИ усиливается
За распространением искусственного интеллекта следует и его регулирование — и то, что именно в этом году многие страны задумались над этим вопросом, тоже говорит в пользу укрепления позиций ИИ.
В декабре к работе приступил новый состав Еврокомиссии и его глава Урсула фон дер Ляйен уже пообещала в первые же сто дней выработать законодательство, регулирующее ИИ. Этими вопросами задаются и китайские власти — в мае министр экономики и технологий КНР Ван Чжиган сказал, что его министерство работает над нормами регулирования этой сферы.
Российские власти тоже уделяют ИИ все больше внимания. В октябре Владимир Путин подписал указ об утверждении национальной «Стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года». Она должна создать правовой режим для развития технологий и этических норм взаимодействия человека и ИИ.
В конце ноября также было объявлено о планах создания центра по развитию искусственного интеллекта, который в числе прочего будет разрабатывать регулирование ИИ. Вырабатываются и правила, регулирующие конкретные сферы применения ИИ
Нас ждёт регулирование по самому широкому спектру задач/областей использования/применения ИИ. Началось всё с регулирования беспилотных автомобилей и регулирования работы компаний в области ИИ.
Но масштабы и потенциал применения технологии требуют более значительного внимания со стороны государства. По этому пути идут все — и Россия, и ЕС, и Китай, и США. Основное — учесть интересы бизнеса, сохранить и увеличить темпы развития технологии, и при этом защититься от рисков нецелевого использования технологии.
Скоро мы расскажем про тренды искусственного интеллекта в 2020 году, не переключайтесь. Чтобы не пропустить актуальные новости и новые материалы подпишитесь на нас в Telegram.
#ии #искусственныйинтеллект #технологии #технологии_будущего #нейросети #беспилотники #медицина #финтех #голосовойпомощник #распознавание_лиц #redmadrobot #робохроники #итоги2019
Применим ли термин интеллект к таким разработкам?
Давно уже лепят этот ярлык на что попало. Забы(и)вая, что одним из свойств ИИ является способность к принятию творческих решений и адаптация в новой среде.
Но подборка интересная, понравилась.