Искусственный интеллект

Что за люди стоят за этим разрушением и кому они подчиняются? Чаще всего профессионалами, эксплуатирующими развивающиеся технологии, становятся ученые по данным или архитекторы бизнеса. Иногда они работают под крышей ИТ-службы, но чаще – нет.

«К сожалению, ИТ-бюджеты сокращаются, поэтому у ИТ-службы просто нет необходимых ресурсов, для того чтобы добавлять себе новые зоны ответственности, – пояснил директор по вопросам когнитивных систем в IDC Дэйв Шубмель. – Мы видим, что бизнес-подразделения напрямую используют машинное обучение и обращаются к внешним поставщикам для ускорения внедрения соответствующих средств».

В своем стремлении внедрять технологии искусственного интеллекта нынешние первопроходцы уже не одиноки. По оценкам аналитиков IDC, к 2018 году компоненты искусственного интеллекта появятся примерно в половине всех разработанных приложений.

Реальные сценарии искусственного интеллекта

Какие организационные изменения необходимы типичному предприятию, чтобы максимально эффективно использовать преимущества искусственного интеллекта? Посмотрим, как применяются средства искусственного интеллекта в двух крупных компаниях – Pitney Bowes и General Electric – и как все это может произойти в третьей, CIT Group, изучающей возможности внедрения технологий искусственного интеллекта, но на практике пока ничего не предпринимающей.

Руководители этих компаний считают, что разработкой алгоритмов машинного обучения должны заниматься группы с централизованным подчинением. Но вместе с тем они признают важность распределения ресурсов как по географическому признаку, так и между отдельными направлениями бизнеса.

Компания Pitney Bowes, производитель программных и аппаратных продуктов, также предоставляющая услуги в областях, связанных с документооборотом, упаковкой, сортировкой и пересылкой почты, одной из первых начала использовать промышленную операционную систему GE Predix, в которой для сбора и управления большими объемами данных применяются технологии искусственного интеллекта, и платформу IBM Bluemix, предназначенную для разработки и размещения приложений в облаке.

Как рассказал директор Pitney Bowes по инновациям Роджер Пилк, в создании алгоритмов искусственного интеллекта, поддерживающих логистический бизнес, принимали участие 1200 ученых по данным, инженеров-механиков и инженеров-электриков, разработчиков программного обеспечения и специалистов-конструкторов, многие из которых «являются обладателями черного пояса в области анализа данных». Сами они физически находятся на трех континентах, но все подчиняются Пилку.

Инженеры, создававшие алгоритмы, работали в тесном контакте со специалистами ИТ-службы, отвечавшими за цифровую инфраструктуру компании. Логистическая система машинного обучения была запущена в Pitney Bowes около четырех лет назад, с тех пор в ней уже зарегистрировано почти 30 млрд обращений.

«Значительной частью имеющихся у нас компетенций обладают ведущие инженеры по обработке данных, – признал вице-президент Pitney Bowes по стратегическим технологиям Арт Паркос. – Поэтому взаимодействие центральной ИТ-службы и инженеров действительно имеет очень важное значение».

Цифровая трансформация GE

В сентябре 2015 года компания General Electric, много внимания уделяющая средствам искусственного интеллекта, объединила несколько групп разработчиков в подразделение GE Digital. Там теперь работают 1200 экспертов в области программного обеспечения. Еще в одной организации, GE Store for Technology, трудятся 3600 ученых-исследователей и инженеров, поддерживающих отраслевой бизнес General Electric. Сотрудники GE Digital осуществляют программную экспертизу, тогда как специалисты GE Store компетентны в предметной области и отвечают за быстрое внедрение инноваций.

«Если в запасе у нас имеется что-то, хорошо применимое к этому бизнесу, все необходимые связи будут установлены очень быстро, – отметил вице-президент GE по исследованиям в области программного обеспечения Колин Паррис. – GE Store играет роль координационного центра, объединяющего все технологические и инновационные потоки».

Искусственный интеллект и финансы

Специалисты по данным в области банковских услуг полагают, что финансовая холдинговая компания CIT уже экспериментирует с искусственным интеллектом, но в действительности компания пока что не финансирует соответствующие проекты. Между тем в ближайшие год-два директор CIT по данным Б. Дж. Феск ожидает кардинальных изменений.

«Искусственный интеллект мог бы пригодиться во многих аспектах деятельности финансовой организации, так что, возможно, заниматься им будет не одна группа, а несколько, – заметил Феск. – Если это произойдет, появятся группы аналитиков и специалистов по корпоративным данным, которые будут управлять синергией и внедрением инновационного опыта». Феск внимательно следит и за продуктами внешних поставщиков, в том числе за простыми в использовании инструментами искусственного интеллекта, которые могли бы способствовать дальнейшей демократизации этого направления.

– John Dodge. Who’s in charge of AI in the enterprise? CIO. Feb 15, 2016

Эми Инграм отправляет коллеге своего начальника из другой компании краткое письмо, в котором назначает время, когда те могли бы вместе попить кофе. Она указывает именно то время, которое ее босс обычно выделяет для подобных встреч.

Но получатель письма не в курсе, что составлено оно не человеком. Эми Инграм – виртуальная помощница. Ее создали и наделили искусственным интеллектом в компании X.ai. У Эми даже есть своя страница на LinkedIn – без фотографии.

Джейсон Мадхосингх, директор по маркетингу 1stDibs, электронной торговой площадки для предметов домашней обстановки, с помощью Эми ведет свой рабочий календарь. Виртуального секретаря обучили интерпретировать его электронную корреспонденцию: если в письме упоминается завтрак, обед, кофе или телефонный звонок, она назначает встречи на соответствующее время. «Оказалось, это очень полезный инструмент, – признает Мадхосингх. – Я начал пользоваться им в личных целях, но потом выяснилось, что с помощью Эми удобно планировать деловые встречи».

Виртуальные помощники вроде Эми, у которой есть и «мужское» воплощение по имени Эндрю, приобрели широкую популярность у пользователей в обыденной жизни, а в последнее время их стали применять и для работы.

Виртуальные помощники – это простейшая форма искусственного интеллекта, машины, которые способны имитировать человеческий разум и которые развиваются по мере обучения и приобретения опыта.

Системы искусственного интеллекта еще называют «когнитивными технологиями», или «умными машинами», то есть «адаптивными, стремящимися к расширению знаний, проницательными системами». Например, популярные голосовые цифровые помощники, вроде Siri, Cortana и Google Now, способны «понимать» слова, анализировать задаваемые вопросы, и довольно часто их ответы попадают «в точку».

Существуют и средства анализа набираемого текста на основе искусственного интеллекта, помогающие корректировать стиль письма.

Искусственный интеллект позволяет упрощать рабочие процессы, экономить время, уменьшать количество ошибок и снижать затраты. Сегодня некоторые технологии искусственного интеллекта уже практически готовы к полноценному применению на предприятиях.

Виртуальные помощники закладывают почву для широкомасштабного «вторжения» искусственного интеллекта, которое со временем резко изменит жизнь, бизнес и мировую экономику. Правда, есть и сомнения. Достаточно ли технологии искусственного интеллекта безопасны и надежны? Так ли хорошо нынешние системы имитируют человека, чтобы эффективно помогать экономить время технически грамотным работникам и заказчикам? Насколько ИТ-службы справляются с наплывом новых технологий?

Отраслевые аналитики призывают экспериментировать с виртуальными помощниками и другими средствами искусственного интеллекта, чтобы не оказаться неподготовленными, когда наступит переломный момент.

Виртуальные помощники – только верхушка айсберга возможностей искусственного интеллекта, уверены аналитики Forrester: «Помощники вроде Siri, Cortana или Amazon Echo делают процесс поиска контента более удобным, но не всегда более эффективным. Точность ответа зависит от того, насколько хорошо вас понимает система обработки естественного языка, и люди вынуждены приспосабливаться к недостаткам таких помощников».

В региональной больнице Duncan в Оклахоме постоянно ищут способы повысить эффективность обслуживания пациентов. Полтора десятка медиков больницы стали пользоваться системой распознавания речи Dragon от Nuance Communications, помогающей ускорить ведение клинической документации.

«У нас применяется уже несколько приложений с интерфейсом на основе искусственного интеллекта», – рассказывает Роджер Нил, вице-президент и ИТ-директор больницы. Так, в Duncan используется защищенная платформа обмена сообщениями компании Imprivata, выполненная в соответствии с требованиями закона «Об отчетности и безопасности медицинского страхования» (HIPAA). Она похожа на приложение для обмена сообщениями, встроенное в iOS, только работает на ноутбуке, и врачи диктуют сообщения вслух, а не набирают их вручную. Dragon в больнице стали применять и для некоторых бизнес-функций, например для планирования собраний. «С точки зрения эффективности это именно та технология, которой нам недоставало в повседневной работе», – подчеркивает Нил.

В настоящее время в больнице, в рамках пилотного проекта, медсестры при помощи ПО распознавания речи ведут клиническую документацию. Ее объемы растут – это продиктовано требованиями HIPAA и программы «конструктивного использования» электронных медицинских карт.

Разработка систем искусственного интеллекта в здравоохранении сопряжена с особыми сложностями – в частности, нужно безошибочно расшифровывать речь, богатую специальными терминами. «Мы сотрудничаем с Nuance, поскольку у этой компании одна из самых больших в мире баз медицинской терминологии, благодаря чему нам не пришлось начинать с нуля, – объясняет Нил. – Dragon удалось интегрировать с применяемой у нас медицинской информационной системой Meditech и тем самым ускорить ведение очень узкоспециальных разделов документации».

Когда ввод в действие новой системы диктовки будет утвержден, с ней смогут работать более 500 медсестер.

Не все эксперименты с искусственным интеллектом, проводившиеся в Duncan, оказались успешными. В 2013 году в больнице попытались внедрить систему распознавания речи в операционных – чтобы хирурги могли вслух описывать происходящее. Предполагалось, что это позволит экономить время на составление послеоперационной документации.

«Мы решили установить микрофоны вне стерильного поля, – рассказывает Нил. – Но качество распознавания оказалось слишком низким. Когда-нибудь мы что-то подобное внедрим, но на тот момент результаты нас не удовлетворили».

Новичкам Нил советует внедрять искусственный интеллект не торопясь – технология за технологией, один сценарий применения за другим. И даже если не всё выходит, не стоит опускать руки: «Данная область еще очень молодая и быстро развивается. Что-то отлично работает, а что-то попросту пока не готово к полноценному применению. Со временем ситуация улучшится, но не стоит ждать, что искусственный интеллект решит сразу все ваши проблемы, связанные с неэффективностью».

Виртуальные финансовые помощники

Некоторые технологии искусственного интеллекта «понимают» вопросы пользователя с помощью ПО обработки естественного языка, а затем по результатам анализа огромных объемов данных выдают ответы. В страховых и финансовых компаниях с успехом начинают применять «умных» цифровых консультантов на базе Watson – системы когнитивных вычислений, созданной в IBM.

В частности, USAA, поставщик финансовых услуг для военных и их семей, пользуется приложением на основе Watson, которому клиенты компании, покидающие военную службу, могут задавать вопросы.

«В USAA выбрали в качестве первой области внедрения когнитивных вычислений тематику, связанную с окончанием военной службы, поскольку мы обслуживаем конкретную аудиторию: ежегодно в отставку выходят примерно 150 тыс. военных», – сообщил Эрик Энгквист, заместитель вице-президента USAA по вопросам перевода военных.

Группа сотрудников USAA больше полугода учила Watson отвечать на вопросы, касающиеся ухода со службы. Первоначальная база вопросов состоит из 2 тыс. вхождений, но со временем их круг будет расширяться, сообщают разработчики. Watson знает только то, чему его научили, так что, когда ему задают вопросы, на которые он не может ответить, приходится проводить дополнительное обучение.

Как подчеркивают в USAA, задача данного проекта – расширить имеющиеся возможности, а не заменить живых сотрудников. Watson лучше отвечает на вопросы и дает более точную информацию, чем цифровой портал, который был раньше у USAA. Новая система сокращает время телефонных разговоров со службой поддержки, сохраняет больше контекстной информации о входящих звонках и уменьшает объем бумажной работы, связанной с клиентским обслуживанием.

В австралийском банке ANZ осенью прошлого года тоже было начато внедрение цифровых консультантов Watson Engagement Advisor в отделении по планированию вложений. Возможностями платформы когнитивных вычислений со временем будут пользоваться 400 специалистов по финансовому планированию.

Когда клиент задает вопрос о той или иной компании или инвестиции, его можно переадресовать Watson на естественном языке – вслух или набрав текст на компьютере. Система анализирует гигантское количество информации: годовые отчеты, уведомления для регулирующих органов, финансовые новости, аналитические записки и т. п. – и выдает свою точку зрения о перспективности инвестиции, интересующей клиента. Возможность учесть весь этот объем информации, чтобы увидеть более полную картину, когда вы принимаете решение об инвестициях, дает гораздо больше пользы, чем просто прикидка по финансовым показателям.

В ANZ собираются расширять возможности системы на основе Watson, пополняя базу вопросов новыми, поступающими от клиентов и самих финансовых консультантов.

Машины-помощники

Еще одна категория систем искусственного интеллекта – роботы и соединенные с сетями машины, автоматически выполняющие определенные задания и тоже могущие иметь средства обработки естественного языка.

В компании Blue Prism, которая разрабатывает ПО автоматизации роботизированных процессов, создали «программных роботов», они выполняют административную работу, не связанную с клиентским обслуживанием, комбинируя для этого данные из разрозненных систем. При обучении такого робота происходит «оцифровка» действий, обычно выполняемых административным персоналом на компьютерах, – в частности, эмулируются нажатия на клавиши при работе с различными корпоративными приложениями. Последовательность действий роботу демонстрирует сам пользователь. Программных роботов обучают, например, как вводить новичков в курс дела: программа показывает, как входить в различные системы и сопоставлять полученную из них информацию о клиентах, имитируя процедуры, выполняемые реальным человеком.

В Бирмингемской университетской больнице применяют около 40 таких роботов; в совокупности эти программные системы выполняют ежедневно десятки тысяч операций с системами медицинского учреждения. Один из первых внедренных роботов помогает регистрировать по 2 тыс. амбулаторных пациентов, обслуживаемых в среднем за день. Раньше в больнице было 34 регистратуры, потом их объединили, оставив одну центральную, но нововведение оказалось неудачным. Для ускорения процесса выдачи талонов решили установить терминалы, но их не удалось интегрировать с системой управления назначениями. В итоге системы соединили с помощью инструментов Blue Prism. Как объясняют в больнице, они опрашивают базу данных, используемую с терминалами, а затем вводят полученную из нее информацию в систему выдачи талонов пациентам.

Теперь программный робот добавляет новые сведения в систему выдачи талонов по 40 тыс. раз в неделю. В больнице видят применение программных роботов для многих задач – устранить дублирование, улучшить интеграцию, автоматизировать процессы, требующие выполнения множества операций.

Прогнозы на будущее неоднозначны

В Gartner считают, что, несмотря на быстрое развитие искусственного интеллекта, истинная трансформация бизнеса с его помощью займет еще от двух до десяти лет. А искусственный интеллект общего назначения (когда машины действительно начнут самостоятельно «думать») появится и того позже.

Аналитики сходятся во мнении, что в компаниях нужно начинать внедрять системы на основе простейших средств искусственного интеллекта уже сейчас, пусть даже в полной мере потенциал этих технологий реализуется лишь через годы. Раннее внедрение поможет служащим привыкнуть к системам подобного рода, а ИТ-руководители смогут разобраться, как обучать пользователей новым возможностям.

Если не заняться этим сейчас, то, когда развитые средства искусственного интеллекта окажутся готовыми к полномасштабному применению, придется потратить гораздо больше времени на то, чтобы начать пользоваться новыми возможностями.

– Stacy Collett. A.I.-powered assistants step into the enterprise. Computerworld. August 4, 2015