Что из сферы искусственного интеллекта, казавшееся фантастикой, стало реальностью

В конце 2022 года МТС провела IT-контест по переводу новогодней сказки «Щелкунчик» на Python, Go, C#, JavaScript и Java.

В челлендже участвовали 1600 программистов со всей страны, в итоге создав уникальный цифровой артефакт — первый в мире «Щелкунчик», переведённый на 5 языков программирования. Книга станет пособием по компьютерной лингвистике, скачать её можно здесь. Иллюстрации в ней созданы с помощью открытой нейросети Stable Difusion и чат-бота MTS (AI) guided image diffusion bot.

Мы поговорили с экспертом контеста Александром Ханиным, генеральным директором MTS AI о том, как же сегодня развивается искусственный интеллект и чего от него ждать в ближайшее время.

Представьте ситуацию: вы пришли в банк забирать свой депозит. Или во время путешествия проходите паспортный контроль. И там, и там вы задействованы в простой операции — нужно по вашим документам и вам, стоящим напротив, сказать: это один человек или разные люди. Такая процедура называется верификацией.

Даже подготовленному человеку будет очень нелегко определить по двум фотографиям, один ли человек на изображениях, или это разные люди. Машина не ошибается практически никогда — шанс ошибки 1:10 000 000, при этом скорость сравнения примерно 500 000 000 фотографий в секунду.

Данная сфера — одна из самых наглядных в применении искусственного интеллекта. Но искусственный интеллект не всесилен. Пока что, несмотря на весь хайп, он может решать только простые задачи. Например, классифицировать изображения: сказать, это фото природы или помещения.

Также он может преобразовывать звук в текст и из текста понять какой-то контекст, «почувствовать» настроение, узнать, что происходит. Хорошая новость в том, что роботы не поработят нас в ближайшие несколько лет. Пока что искусственный интеллект очень далёк от человеческого уровня мышления.

На самом деле, зарождалось всё достаточно давно: ещё в 1957 году появилась задача математически смоделировать человеческие нервы. Тогда фактически и началась история искусственного интеллекта.

С 90-х до 2010-х упоминание темы нейросетей в научных статьях и диссертациях считалось плохим тоном, аналогичной истории с вечным двигателем. Но в 2012 году наш соотечественник, который работал в Канаде над диссертацией, совершил революцию. Он научился использовать бюджетные игровые видеокарты для того, чтобы тренировать сложные многослойные нейросети.

По сути весь тот искусственный интеллект, который существует сейчас, является последствием той революции. Тогда же появились понятия «глубокие нейронные сети» и «глубокое обучение».

Уже сейчас мы можем видеть, что в ряде задач искусственный интеллект превзошёл человека. Распознавание лиц и классификацию картинок можно измерить, чтобы увидеть, что машина в промежуток 2014-2017 годов обошла человека в распознавании лиц и во многих других сферах. Причём всё развивалось настолько быстро, что многие технологии, такие как беспилотные автомобили, аватары, складская робототехника с планированием загрузки, маршрутов и распознаванием препятствий 5 лет назад казались далёким будущим, однако это будущее наступило гораздо быстрее.

За последние 5 лет с помощью искусственного интеллекта сделано очень много в разных сферах человеческой жизни.

Медицина

В медицине есть ряд случаев, где искусственный интеллект становится одним из главных помощников врача. Не только из-за того, что люди устают. Искусственный интеллект становится фактически партнёром. Он может расширять возможности и видимый спектр врача для того, чтобы диагностировать заболевания на более ранней стадии. Это означает тысячи, а то и миллионы спасённых жизней.

Пока что диагноз, поставленный ИИ, не может быть отправлен в страховую компанию. Но в ближайшем будущем ситуация должна измениться.

Беспилотники

В США разрешена доставка дронами, а в некоторых штатах полностью разрешены беспилотные автомобили. Есть примеры магазинов без кассиров, некоторые из них уже работают в Москве. В таких проектах также всё держится на базе аналитики, компьютерного зрения и других направлений ИИ.

Коммерция

В мобильной коммерции сейчас популярен поиск похожих предметов. То есть поиск не текстом, а по фото. Например, вам понравилась рубашка или сумочка. Вы её фотографируете и тут же получаете в результатах выдачи от Озона или Амазона похожие или даже те же самые вещи с ценой и возможностью их заказать.

Творчество и работа

Генеративный искусственный интеллект активно помогает и в дизайне, и в игровой индустрии. Системы ИИ могут самостоятельно решать какие-то рутинные задачи по программированию, либо быть активными ассистентами: то есть во время написания у вас могут появляться какие-то подсказки, сформированные на базе анализа миллиардов примеров, которые система почерпнула из сети.

Действительно, жизнь наша становится проще, а рутинные задачи уходят к ИИ.

Аватары

В 2016 году было популярно приложение «Маскарад». Сегодня можно моделировать не только лицо, но и всё тело. ИИ уже много где используется и для него не требуется специальное оборудование (точек на лице, множества датчиков и так далее). Для большинства сфер применения можно использовать обычную плоскую 2D камеру.

Ритейл

В России работает оплата лицом в московском метрополитене, а также оплата по лицу в сети магазинов «Вкусвилл» или «Перекрёсток». В данных проектах используется и распознавание лиц, и выделение тел в потоке, и прогнозирование движений, и работа с очередями. Это то, что уже работает, и в ближайшие годы скорее всего станет повсеместным.

Также по видео с камер анализируется движение людей в парках для создания наиболее комфортной инфраструктуры, а также автомобильные пробки для разгрузки дорог.

Сельское хозяйство

В сельском хозяйстве использование аэросъёмки с дрона с последующим анализом позволяет получать урожайность на 30% больше обычной.

Боты

Чат-боты пока что ведут очень примитивные диалоги, но иногда они становятся интересными и содержательными, и тут тоже в ближайшее время будет революция. То же самое относится и к поведению персонажей в играх.

Железо

Каждая крупная корпорация строит ускорители для своих нейросетей. Это уже сделал Google, Intel, Apple и многие другие компании. Классические процессоры и видеокарты — это процессоры общего назначения, они не так эффективны для специальных архитектур. Искусственный интеллект уже не так далеко от пользователя: он «селится» в устройства и камеры.

Использование неразмеченных данных

Чаще всего ИИ обучают на конкретных примерах. В некоторых случаях обучающих примеров крайне мало, но даже в таких условиях необходимо, чтобы алгоритм обучался. Ведь дети, когда растут, учатся не на миллионах лиц, а на ограниченном количестве. Поэтому эта задача решаемая.

Контент

Синтез контента уже скоро станет коммерческим, встанет вопрос об эффективности. Сейчас это очень дорого и сложно.

Омниканальный ИИ

Алгоритм, в котором искусственный интеллект способен поддерживать диалог. Сейчас не существует адекватных чат-ботов и комплексных систем, когда работает и видео, и текстовая, и голосовая составляющие.

Сложности

1. Искусственный интеллект пока что на очень начальных этапах.
2. Мало ресурсов на конечных устройствах, из-за чего невозможно развернуть полноценный алгоритм на смартфоне, например.
3. Высокое энергопотребление на серверах. Часто решить задачу человеку будет проще и дешевле.
4. Низкая скорость изменения законодательства. Каждый год или даже полгода происходит революция, а законодательство меняется раз в 5-10 лет.

Выводы

Искусственный интеллект уже сейчас делает жизнь специалистов и обычных людей проще и интереснее. Постоянно происходят революции, влекущие за собой огромный скачок вперёд. По прогнозам, уже в ближайшее время ИИ будет принимать непосредственное участие в медицине, а также сможет вести полноценные диалоги и возьмёт на себя обычную человеческую рутину.