Новации, связанные с искусственным интеллектом, сегодня распространяются по методу сарафанного радио

— Александр, в августе вы приезжали в Новосибирск и принимали участие в форуме «Технопром-2021»: выступали на двух сессиях, посвященных искусственному интеллекту. Насколько эта тема интересна бизнесу, органам власти в Сибири?

— Точно можно сказать, что решения, связанные с использованием искусственного интеллекта, в Сибири уже не являются большой редкостью. Они активно внедряются и используются при решении задач «Умного и безопасного города», формировании интеллектуальных транспортных систем, а также в сервисах, которые мы используем каждый день. Например, система контроля управления доступом, биометрия. Искусственный интеллект используется как очень популярный бесконтактный способ в пунктах пропуска бизнес-центров, при прохождении паспортного контроля в аэропорту и т. д.

— Можете проанализировать, в каких отраслях и для решения каких задач сегодня чаще всего используется ИИ?

— Очень многие новации, связанные с ИИ, сегодня распространяются по методу сарафанного радио. Многие руководители внимательно изучают действия своих конкурентов, партнеров. Особенно это актуально для банков, ритейлеров и органов власти. Когда они видят, что на рынке появляются интересные решения, то запрашивают референс, анализируют, насколько быстро окупаются вложения и принимают решения по собственным компаниям или городам.

Кстати, практика показывает, что вложения в ИИ окупаются достаточно быстро — в течение нескольких месяцев. За исключением сферы государственной безопасности, но здесь и нет задачи по окупаемости вложений. В приоритете — задача повышения безопасности и комфорта граждан. У нас есть кейсы, подтверждающие эффективность использования ИИ в таких задачах. К примеру, за 4 года, с тех пор как мы начали внедрять системы безопасности с ИИ в Москве и ряде других регионов России, преступность в этих городах снизилась в 2,5 раза.

Одно из самых массовых направлений в ИИ сегодня — это видеонаблюдение, системы распознавания лиц, видеоаналитика на основе технологии компьютерного зрения. Кроме того, многие мобильные приложения сейчас также управляются искусственным интеллектом. Многие сервисы используют голосовых ассистентов: в колл-центрах, при обзвоне клиентов, в чат-ботах и т. д. Все это — сценарии применения ИИ.

— Приведите пример из вашей практики. Какие из кейсов применения ИИ вы считаете наиболее нестандартными и интересными?

— В центре искусственного интеллекта МТС мы развиваем базовые вещи: создаем чат-боты, умных ассистентов, сервис речевой и видеоаналитики.

На мой взгляд, огромная незакрытая ниша сегодня — это промышленная автоматизация. В ряде стран есть программы под условным названием «нулевая смертность». На производствах ведется аудиовизуальный мониторинг, когда изучается и анализируется информация с видеокамер, микрофонов. Это позволяет вовремя получить данные, что что-то пошло не так, минимизировать убытки и спасти жизни людей. Представьте себе, на крупном промышленном предприятии есть машинный зал, где начинает вибрировать турбина. Самый худший сценарий развития событий в таком случае: турбина рано или поздно взорвется и все разнесет, а предприятие потом будет ликвидировать катастрофические последствия. Но искусственный интеллект помогает этого избежать: по характерным вибрациям, которые отклоняются от нормы, можно предположить наличие проблемы, обратить внимание ответственных людей и предотвратить возникновение чрезвычайной ситуации. Мы уже работаем в этом направлении и получаем очень интересные результаты. Проведу аналогию с привычными нам всем антивирусами: вы можете никогда не поймать вирус, и эта программа вам не понадобится, но если поймаете, то все ваши данные, которые вы собирали много лет, могут быть уничтожены. То же самое с производством.

Еще одно очень перспективное направление использования ИИ — медицина. Это ранняя диагностика различных заболеваний: рака, болезней глаз и т. д. Уже сейчас ИИ определяет эти заболевания значительно лучше человека. И речь идет не только о самой постановке диагноза (доктор выявляет 8 из 10 случаев, а ИИ — 9 из 10), но и о количестве ложных диагнозов: здесь машина далеко впереди человека, она гораздо реже ошибается.  Сколько раз вы слышали, как минимум, от знакомых, родственников, что им назначили неправильное лечение? Очень часто это приводит к трагическим последствиям. У машины доля ошибок меньше, поэтому с этой задачей она справится лучше.

Но для активного использования ИИ в медицине пока есть ряд ограничений. Если мы приходим в страховую компанию с диагнозом от ИИ, то сегодня нам, как правило, отказывают, потому что регуляторная база развивается не так быстро, как технологии. К примеру, если говорить про обработку изображений, то сейчас мы ориентируемся на ГОСТы 2006 или 2011 года, а в этой сфере кардинальные изменения происходят раз в год, а то и каждые полгода. Понятно, что законотворчество здесь серьезно отстает.

Есть еще ритейл. В этой сфере интерес к ИИ немного упал в связи с карантином, различными пандемийными ограничениями — они притормозили автоматизацию процессов в торговле. Но тем не менее передовые компании продолжают внедрять инновационные разработки: динамические ценники, динамическую скидку, то есть все, что связано с персональными предложениями. В ритейле сейчас стираются грани между онлайном и офлайном. Многие маркетплейсы стараются открывать пикапы и поинты, где ты можешь забрать товар, купленный через интернет, прийти и примерить одежу. А офлайн-магазины запускают доставку, усиливают взаимодействие с покупателями через электронные сервисы. Без решений на базе ИИ, Big Data решать эти задачи эффективно будет крайне сложно.

— А есть ли у вас статистика ключевых ошибок внедрения ИИ? В чем они заключаются?

— Очень часто люди думаю, что ИИ — это панацея: заплатил один раз, внедрил — и обеспечена счастливая жизнь. Но это так не работает. Очень важно изначально продумывать, в какой бизнес-процесс мы встраиваем искусственный интеллект. Кроме того, важно понимать, что ИИ — это система поддержки принятия решений. Далеко не всегда ИИ может работать за человека. Представьте, если бы мы отдали полномочия по решению судьбы человека машине? Она тоже ошибается.

Наша задача, миссия, как мы ее для себя позиционируем: с помощью продуктов и инструментов, созданных на базе ИИ, расширять возможности человека. Например, если водитель автобуса начинает засыпать на маршруте, ИИ не перехватывает управление, а будит водителя и уведомляет диспетчерскую о том, что его нужно снять с линии. Вот так это работает.

— В ходе секций форума «Технопром-2021» вы слушали выступления коллег из Сибири. Как оцениваете их разработки в сфере ИИ?

— В Сибири в целом и в Новосибирске в частности очень сильная математическая школа и культура, инженерная смекалка и смелость, способность находить прорывные решения. Я могу говорить много лозунгов, но посмотрите, такие крупные компании, как «Яндекс», Intel, Huawei не случайно открывают свои исследовательские центры в Новосибирске, строят здесь свои экосистемы. Мы тоже открыли в вашем городе филиал Центра искусственного интеллекта МТС, работаем в симбиозе с академической наукой и НГУ. Мы уже проголосовали рублем за разработки ваших компаний и верим в потенциал местных ребят.

— То есть вы работаете с ИИ и на уровне стартапов? Как их выбираете?

— С точки зрения бизнес-решений стартапы и профессионалы апеллируют не к ИИ в целом, а к какой-то его предметной сфере. Например, компьютерное зрение, обработка естественного языка, машинное обучение и т. д.

Моя практика показывает, если стартап говорит, что «занимается ИИ», и я не получаю уточнения по конкретным технологиям, то пропускаю его мимо. Сейчас на этой волне очень много хайпа. Любой студент на выходных может потренировать нейросеть на данных из открытых источников и сделать амбициозную заявку. Мы же выбираем стартапы, где есть симбиоз научной составляющей и предпринимательства. Во многих сферах сегодня уже есть объектные метрики, поэтому мы всегда запрашиваем стартапы: покажите тесты, референсы — для нас важно подтверждение их слов, что «мы лучшие». Без этого, как правило, не продолжаем разговор. Еще очень важно, чтобы в стартап-команде был лидер, который понимает, как идею можно монетизировать. Если честно, большинству заказчиков глубоко фиолетово, как именно они решат свои бизнес-проблемы. Для них важно, даст ли им это решение возможность больше зарабатывать или меньше тратить. Мы должны предлагать инструменты для решения этих задач. Не важно, будет это ИИ или математическая статистика — главное, чтобы был результат.

Сейчас мы запускаем акселератор и венчурный фонд, которые будут специализироваться на проектах в сфере машинного обучения, компьютерного зрения, обработки естественного языка.

— Чем акселератор и фонд могут быть полезны стартаперам?

— У меня самого есть предпринимательский опыт, поэтому я хорошо понимаю стартаперов. Понимаю, как технарь по образованию и робототехник, научное сообщество. Я сделал много ошибок и набил немало шишек, поэтому могу оценить решение, поделиться опытом и дать совет. Стартапам, которые к нам приходят, мы не рассказываем, как построить розового единорога, а говорим о том, какие ошибки не нужно совершать, рассказываем о разных ноу-хау, о которых не прочитаешь в книгах: как выходить на глобальный рынок, как малыми ресурсами сфокусироваться и сделать качественный продукт международного уровня. Мы сразу вбиваем стартаперам в голову, что они должны целиться на международный масштаб. Это тяжело заходит, но вспомните, с кем мы конкурируем в России? С ведущими мировыми брендами: Huawei, Samsung, LG. За место в России! А это международные компании. Как мы можем быть лучше во всех сферах, если не будем мыслить глобально, если сами не сможем играть на их территориях?

Когда я сам проходил стадию стартапа, то многие инвесторы предлагали мне «записную книжку», хотели с кем-то познакомить, а мне реально была нужна помощь с кадрами, совет, как организовать работу команды, как построить инфраструктуру. Пройдя эти все боли, мы упаковали опыт в понимание: «как технологическим стартапам не наступать на грабли». Да, в итоге они все равно наступят, но многие грабли все же смогут обойти.

— Какую роль в развитии ИИ может сыграть создание суперкомпьютера, в котором принимают участие институты СО РАН?

— Суперкомпьютер существенно сокращает срок выхода продукта на рынок, так называемый Go-To-Market-Strategy. Мало кто из стартапов может себе позволить его аренду. Но если мы хотим реализовать весь интеллектуальный потенциал России, то целесообразно делать ставку на предоставление грантов на вычислительные ресурсы, потому что это самое дорогое, что нужно стартапу на ранних этапах. После того как вы уже натренировали модель на игровых видеокартах, будет проще. Но иногда модели очень сложные, они требуют много графической памяти и их можно тренировать только на суперкомпьютерах. Сейчас доступ к ним платный, поэтому некоторые компании запускают гранты с пакетными предложениями для стартапов, так называемые smart money — «умные деньги». Мы также предоставляем стартапам свои модели и наработки, чтобы они использовали эти гранты максимально эффективно. А участникам нашего ИИ-акселератора INTEMA мы предоставим вычислительные мощности бесплатно.

— Какие проекты, связанные с ИИ, ваша компания планирует реализовать в Новосибирске?

—  В Новосибирске мы внедряем проекты в сфере видео-, аудио-, а также промышленной аналитики. Работаем с проектами, связанными с «умным городом», «умным домом», «умным зданием», контролем доступа. Есть проекты, которые касаются планирования и удобства маршрутов. Но пока мы говорить о них не можем — выводить их в публичную плоскость будут заказчики.

Из наиболее интересных проектов компании я бы назвал беспилотный транспорт. У нас есть полигоны в России, где мы проводим испытания, думаю, что они продлятся еще несколько лет. Тема очень сложная, потому что цена ошибки здесь очень велика. Но очевидно, что за этой темой — будущее.