Онлайн-примерочные и 3D-проекции из «Звездных войн»: лекция Алексея Хахунова о технологиях будущего, которые уже доступны

• Искусственный интеллект — это не готовый продукт, а инструмент. С его помощью вы можете решать конкретную задачу бизнеса в маркетинге, сельском хозяйстве, тяжелой промышленности и любой другой области.
• Бум машинного обучения (МО) в 2010-е происходит благодаря трем основным факторам: во-первых, социальные сервисы научились накапливать огромные массивы данных о пользователях, с которыми потом удобно работать алгоритмам; во-вторых, кратно возросли вычислительные мощности GPU-процессоров, позволившие ускорить обработку больших объемов информации; в-третьих, большой прогресс произошел в сегменте развития самих алгоритмов МО — ученые научились гораздо лучше понимать, как человеческий мозг распознает изображения, и воспроизводить это понимание в алгоритмах.
• Компьютерное зрение (computer vision) сегодня может быть востребовано бизнесом во многих областях. Например, оно помогает распознавать на видео действия и понимать, насколько качественно эти действия выполняются — полезная функция для мониторинга производительности труда на промышленных предприятиях. Еще одна потенциальная область применения — онлайн-примерочные: человек может понять, подходит ли ему вещь, без похода в «физический магазин». Третья ниша computer vision — телеприсутствие в формате 3D-проекции (как в «Звездных войнах») как альтернатива нынешних «необъемным» средствах коммуникации. Важный пример — и беспилотное вождение автомобилей, но в этом случае технологию сдерживает отстающее от прогресса правовое поле.
• Менее очевиден прогресс технологий ИИ в сегменте обработки естественного языка — NLP. Для бизнеса потенциал NLP кроется в первую очередь в переводческих навыках и автоматизации систем клиентской поддержки. Для достаточно качественного обучения алгоритмов человечество пока не накопило достаточного объема текстовых данных. Даже самые передовые в области ИИ компании могут автоматизировать не более 30% входящих запросов. Во всем, что связано с табличными данными, не решаемых задач практически нет — все зависит только от того, сколько и какого качества данные компания накопила.
• Искусственный интеллект умеет генерировать текст на заданную тему, пусть пока текст и получается чаще всего бессвязный. Также алгоритмы МО умеют извлекать смысл текста — например, понимать, позитивный или негативный оттенок носит публикация. Это, например, может быть полезно для трейдеров для прогнозирования сделок с акциями той или иной компании. В целом технологии достаточно развиты, чтобы уже в ближайшей перспективе уметь создавать новостные тексты на простейшие темы, например, материалы об итогах футбольных матчей. Но качественный аналитический материал технологии пока скорее не под силу.

Источник: forbes.ru