Игры разума

С 1 июля 2020 года в Москве на пять лет вводится экспериментальный правовой режим для внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ). Пока столичные власти создают юридическую базу для разработчиков ИИ, Plus-one.ru поговорил с экспертами об особенностях использования этих технологий в навигации, медицине и робототехнике.

Количество ошибок в распознавании англоязычной речи у Google в 2013 году составляло 23%, а в 2019-м — 4,9%. Прогресс связан с развитием одной из технологий разговорного ИИ — ASR (automatic speech recognition, автоматическое распознавание речи). Современные системы уже работают над более сложными задачами: как отличать детскую речь от взрослой, как правильно понимать детей, как распознавать речь в странах, где смешаны диалекты, как различать акценты.

Такой же прорыв произошел в области TTS (text-to-speech system, синтез речи): WaveNet и другие технологии с помощью алгоритмов нейронных сетей позволяют сглаживать синтезированную речь, делать ее более похожей на естественную речь человека, повторяя эмоции, тональность и индивидуальные особенности речи первоисточника.

После появления новых электронных компонентов, чувствительных микрофонных матриц стало возможным высокоточное определение направления источника речи, качественное повышение уровня обработки звука. Тем самым мы расширили возможности работы голосовых ассистентов в «умных» устройствах. Есть и другие достижения. Например, проработка характера помощника, его способности поддерживать беседу с пользователем, шутить. В этом «Алиса» сильно выигрывает у Siri.

Одним из временных тупиков в эволюции голосовых ассистентов является skill discovery: как правильно донести до потребителей информацию о новых навыках? Как пользователям искать навыки, которые могут быть им интересны и полезны? Эта проблема обсуждается на всех ведущих конференциях в области voice tech, но универсальных и эффективных решений индустрия пока не предложила.

Проактивность — еще один важный сегмент развития голосовых ассистентов. Диалог в привычном для нас смысле — это обоюдный обмен репликами и эмоциями, а не просто решение задачи в режиме «вопрос-ответ». Вместо того чтобы ждать запроса от пользователя, ассистент мог бы сам предлагать таргетированные навыки, соответствующие ситуации и отвечающие интересам конкретного человека.

Около половины российских предпринимателей не используют в своей работе искусственный интеллект и не задумываются о его внедрении. Таковы результаты опроса ВЦИОМ, который компания проводила в декабре 2019 года. Тогда интерес к технологии проявлял только крупный бизнес, и я сомневаюсь, что с тех пор ситуация сильно изменилась.

Здравоохранение не является исключением из общей тенденции. В разработки по распознаванию снимков и ранней диагностике с применением ИИ вкладываются большие компании, и пока это инвестиции на долгосрочную перспективу. Что касается таких инструментов, как системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР — работают на основе ИИ), то клиник, готовых за них платить, сейчас единицы. Этот рынок пока мало развит. Менеджмент лечебно-профилактических учреждений пока не понимает выгод от внедрения подобных разработок. Поэтому, чтобы массово продавать свои продукты, компаниям-разработчикам потребуется сначала обучить клиентов и доказать им преимущества внедрения технологий ИИ.

Москва постепенно начинает двигаться в эту сторону. В столице происходит процесс цифровизации службы лучевой диагностики рака, подключение больничной техники к Единому радиологическому информационному сервису (ЕРИС). Центр информационных технологий в проектировании РАН и Первый МГМУ им. И.М. Сеченова занимаются выявлением признаков ранней стадии болезни Альцгеймера на снимках МРТ. А для помощи в навигации незрячим используется прибор Oriense, который благодаря высокоточной навигации позволяет добраться из точки А в точку Б, рассказывая с помощью ИИ в процессе движения человеку о том, что он встречает на своем пути.

При этом важно понимать, что ИИ еще не совершенен и допускает ошибки. И о полной автоматизации пока речь совсем не идет. Но пандемия может серьезно ускорить развитие цифровизации и технологий, способных частично заменить человека.

Технологии искусственного интеллекта действительно стали частью нашей реальности, используются повсюду, от камеры в смартфоне до принятия решения о выдаче кредита в банке. Хайп вокруг темы ИИ и завышенных ожиданий от него уже начал спадать. Эти технологии воспринимаются сейчас как один из инструментов для решения повседневных проблем и бизнес-задач.

В обществе и среди бизнес-заказчиков появляется понимание, что сегодняшние технологии ИИ — это в основном машинное обучение, а значит, необходимо много данных для обучения систем. В тех отраслях (промышленность, медицина, энергетика и др.), где есть проблемы с наличием качественных данных, прикладываются значительные усилия для организации процессов по их сбору. И уверен, количественные изменения очень скоро приведут к внедрению новых систем, сервисов, продуктов.

Что касается страхов, то ИИ вряд ли в ближайшее время поработит человечество, как в «Терминаторе». Я могу об этом говорить уверенно, так как наша лаборатория специализируется на исследованиях роботов: мобильных, персональных и индустриальных. Специалисты Университета Иннополис с 2014 года работают в проектах, связанных с технологиями ИИ в различных отраслях: промышленное производство, геоинформационные системы, энергетика, медицина. Мы отслеживаем разработки ученых на эту тему по всему миру.

Однако под влиянием технологий и замещения ими ряда функций, требовавших значительных человеческих усилий, вполне может произойти деградация умственных и творческих способностей людей. Но здесь каждый сам делает выбор, как ему строить свою жизнь.