У всех IT-гигантов вроде Google или IBM существуют собственные лаборатории, где ученые, инженеры и аналитики ведут работу над монетизацией искусственного интеллекта. В 2017 году компания МТС присоединилась к интересу западных коллег и также открыла подразделение, которое занимается разработкой и внедрением продуктов на базе технологий ИИ. Что же происходит в «интеллектуальной» лаборатории и как это изменит жизнь абонентов?

Я пообщался с руководителем подразделения разработок в сфере AI компании МТС Аркадием Сандлером, у которого за плечами опыт создания различных проектов в области машинного обучения, в частности в сфере электронной коммерции. В интервью Аркадий рассказал, почему ИИ ключевая технология современности, что ждет нас в обществе персонализированного продукта и как прокачать свой стартап с помощью МТС.



? Аркадий, как, на ваш взгляд, сейчас звучит сложившееся определение искусственного интеллекта?

— Искусственный интеллект — это такой класс систем, который автоматизировано выполняет функции, свойственные человеку. При этом четкое определение слову «интеллект» дать нельзя и в отношении человека, поэтому здесь подчеркивается лишь «разумность» возможных для машины действий. ИИ пересекается со многими другими классами систем, и автономное определение для него подобрать пока сложно. Сейчас мы уже разделяем системы работы с большими данными и системы, которые автоматизируют функции человека. Внутри систем может использоваться множество технологий, вопрос только в их применении в каждом конкретном случае, более того, каждая задача может реализовываться по-разному. Например, machine learning как инструментарий используется в самых разных сферах и является только подотраслью ИИ.

— Насколько сложно разработать и «натренировать» нейросеть, какие для этого нужны ресурсы?

— Сейчас обучением нейросети могут заниматься даже студенты профильных специальностей, тем более, что университеты все теснее связаны с запросами рынка, и появляется все больше программ по работе с данными и machine learning.

В теме ИИ ключевым фактором измерения масштаба работы является наличие данных, которые собраны, размечены и уже могут быть использованы для обучения нейросети. В промышленном формате обработать большое количество данных может только команда специалистов.

— Откуда вокруг ИИ возник хайп?

— Я бы использовал метафору о том, что данные сейчас являются «нефтью» современной экономики. Обладание данными — критически важный фактор власти на мировом рынке. Поэтому гиганты Кремниевой долины инвестируют в ИИ миллиарды и открывают все новые подразделения для работы с данными. В ближайшие годы крупные технологические компании будут воевать за кадры, которые работают с данными и machine learning, и развивать направления работы с ИИ, например, с точки зрения прогнозирования и автоматизации бизнес-процессов.

— Если данных достаточно, то искусственный интеллект может научиться всему?

— Скорее при наличии достаточно большого количества данных, можно построить систему, которая этот навык освоит и сможет выполнять «по-человечески». Важно именно качество данных. Но в концепции ИИ есть два направления применения данных — это general AI и narrow AI, и сейчас на рынке преобладает последний. General AI — пока не очень достижимая идея всеобъемлющего и глобального ИИ, который действительно будет уметь все и походить на человеческий разум.

— Это уже породило фобию, что ИИ в скором времени лишит нас работы. Какие изменения ИИ может привнести на рынок труда на самом деле?

— Каждая промышленная революция, а мы сейчас находимся внутри очередной из них, приводит к существенной реструктуризации рынка труда. Естественно, повсеместное внедрение систем на базе ИИ приведет и уже приводит к этой реструктуризации. Какие-то профессии отмирают, но также появляются и новые. Сейчас вряд ли найдется завод, где бы вручную собирали автомобили. Человечество, кажется, не страдает от этого, а наоборот, имеет все больше возможностей потреблять и самореализовываться. Системы на основе ИИ освобождают какое-то количество людей от рутинной работы.

Люди могут заниматься творчеством, идти в креативные сферы и самореализовываться, а не тратить по 8 часов в день на механические действия. Это изначально неверная парадигма — загонять живых людей, способных к разнообразным действиям, независимости и творчеству, в систему элементарных задач. Поэтому стоит смотреть на изменения исключительно позитивно.

— В какой области можно найти актуальную задачу, которую может решить ИИ?

— Обычно, когда создается та или иная инициатива, связанная с ИИ, например — стартап, мы мыслим абстрактно. Представьте, что у вас в распоряжении есть безграничная армия бесплатной рабочей силы, но каждый из этих людей способен выполнять только одну когнитивную функцию. Например, читать текст, и исходя из содержания, нажимать одну из некоторого количества кнопок. Стоит это представить — и сразу найдется для этой армии задача. Хорошее упражнение на поиск цели. Вот если вы бизнесмен и поняли, где брешь — а это именно та область, которую способен залатать ИИ – то можно открывать стартап.

— Способен ли искусственный интеллект самообучаться?

— Этот вопрос требует примерно месяца научных рассуждений. ИИ способен обучаться. Способность самообучаться в понимании человека мягко говоря преувеличена. Но существуют области, где это возможно, если говорить о narrow AI, не о general.

— Обращаясь к недавнему эксперименту с издательством первой книги нейропоэзии, хочется спросить — где пролегают этические границы использования ИИ, если таковые существуют?

— Если сеть пишет стихи не хуже Пушкина, то возникает этический вопрос не к сети, а в отношении автора эксперимента. Этика — прерогатива человека, тогда как система всего лишь имитирует его когнитивные функции. На мой взгляд, в эпоху narrow AI этика и ИИ никак не пересекаются, а истинная граница этичности пролегает рядом с «виновником» эксперимента.

— Чем занимается подразделение ИИ в МТС?

— Мы ведем прикладные исследования в области искусственного интеллекта и разрабатываем продукты — например, умные боты или продукты в медицинской и юридической сферах. Есть место также и для чисто научных кейсов, мы сейчас активно сотрудничаем с университетами и открыты к совместным проектам в сфере образования. Это будут точки пересечения научных и прикладных интересов. Кроме того, это хорошая возможность для студентов погрузиться в область насущных задач для ИИ.

— Какие конкретные задачи стоят перед командой ИИ в рамках запросов компании?

— Современная компания полна способов применения систем ИИ, и мы как раз исследуем новые пути. К нам поступают задачи от департамента клиентского сервиса, и мы помогаем в обслуживании абонентов, также мы разработали робота для контактного центра и изобретаем способы упростить обработку документов для наших юристов. В целом мы оптимизируем работу подразделений, где устраняем человеческий фактор и делаем результаты эффективнее.

— А как ИИ изменит продукт непосредственно для клиента?

— Изучив потребителя, ИИ делает продукт более персонализированным. Вообще, персонализация потребления — это будущее, в которое мы вступаем благодаря разработкам в ИИ. Это освобождает нас и позволяет ко всему, в том числе к потреблению, подходить творчески, а значит — уводит нас от промышленных товаров в сторону авторских. Нас ждет бум независимого предпринимательства, отчасти это уже происходит. Нам больше нравится хлеб из маленькой булочной, чем из супермаркета, одежда местного дизайнера, крафтовое пиво и кофе с эко-плантации. Персонализация определенно победит голую практичность индустриальных товаров.

— Вы в рамках работы ИИ-подразделения сотрудничали с такими независимыми предпринимателями? Делились техническими наработками?

— Мы постоянно работаем со стартапами в рамках акселератора MTS Startup Hub, который отбирает самые интересные на наш взгляд проекты для помощи в развитии и сотрудничества. Мы вместе делаем пилоты и, конечно, взаимно обогащаем знания. Особенно нам сейчас интересны проекты, связанные с областью Natural language processing (NLP) — это одно из базовых семейств технологий ИИ, и у нас накапливается высокая экспертиза в этой области. Но в целом открыты к любым возможностям сотрудничать в области ИИ.

— Сейчас вы готовитесь к проекту с Бизнес-инкубатором ВШЭ — что ждет участников AI Stаrtup Accelerator, который стартует в ближайшее время?

— Мы будем консультировать молодые стартапы в области ИИ как эксперты. Самые интересные из них компания МТС готова брать в пилот. Мы готовы взять под крыло перспективные стартапы, дать им возможность развиваться, чтобы они в свою очередь могли двигать различные индустрии.

За возможность беседы и помощь в подготовке интервью отдельное спасибо Марине Морозовой