В начале ноября в Москве прошел первый российский форум по системам искусственного интеллекта – RAIF (The Russian Artificial Intelligence Forum), организатором которого выступила компания «Инфосистемы Джет». В мероприятии приняли участие около 500 топ-менеджеров крупных компаний и ИТ-экспертов, которые обсуждали возможности применения современных технологий искусственного интеллекта. Если совсем недавно технологии машинного обучения, имитирующие процесс принятия решения человеком, было сложно и дорого внедрять, то сейчас уже создаются решения, которые позволяют массово использовать подобные алгоритмы. Для этого сложились все необходимые условия: накопились данные, появились достаточно производительные вычислительные системы, сами математические алгоритмы, разработка которых началась в 1970-х гг., были оптимизированы под решение конкретных бизнес-задач.
Основной технологией, которая сейчас активно развивается в области искусственного интеллекта, является машинное обучение. Оно позволяет компьютеру провести ретроспективный анализ данных и построить модель для дальнейшего предсказания ситуации. Именно эта предсказательная модель и используется для своевременной корректировки технологического процесса. Примеры подобных решений привел в своем выступлении директор по продажам Yandex Data Factory Константин Горбач. В частности, он сравнил производство металла (ферросплавов), шоколада и золота: «Технологические процессы во всех трех индустриях настолько похожи, что мы боялись порекомендовать добавление в шоколад цианида, который используется при производстве золота. Но обошлось». Действительно, обрабатываемые данные и корректирующие воздействия являются общими для самых различных отраслей, что и позволяет создать универсальные продукты с настройкой под конкретные применения в процессе внедрения.
Следует отметить, что, с одной стороны, промышленность достаточно консервативна, поскольку слишком высока цена ошибки, с другой – оптимизация некоторых параметров (например, брака при производстве стали) всего на 3–5% значительно сокращает издержки. Поэтому Владимир Молодых, директор по разработке и внедрению ПО компании «Инфосистемы Джет», рекомендовал компаниям определить задачи «нулевого дня», которые требуют немедленной оптимизации, и попытаться для их решения использовать искусственный интеллект.
Впрочем, сама компания «Инфосистемы Джет» уже предлагает продукты с искусственным интеллектом для решения задач безопасности. В частности, JetPluton представляет собой систему обнаружения сетевых атак нового поколения, а решения на платформе Jet Galatea обеспечивают защиту от мошенничества и контроль за отмыванием преступных доходов. Именно в безопасности без искусственного интеллекта уже трудно обеспечить необходимый уровень защищенности. Так, Рустэм Хайретдинов, заместитель генерального директора ГК InfoWatch, отметил, что сейчас злоумышленники пользуются методами искусственного интеллекта для анализа системы защиты. «Первая волна атаки проводится для того, чтобы посмотреть, как реагируют средства защиты, и обучить на этих данных искусственный интеллект. Только потом реализуется уже целенаправленная атака в обнаруженные болевые точки», – пояснил он.
Для успешного развития технологий искусственного интеллекта важно решить некоторые законодательные проблемы, касающиеся, в частности, ответственности за принимаемые искусственным интеллектом решения. Присутствующий на конференции заместитель председателя комитета Госдумы по информационной политике, информационным технологиям и связи Александр Ющенко на вопрос журнала Connect предложил собраться и обсудить возможные подходы к законодательному решению этого вопроса: «Мы должны сегодня создать все условия, чтобы наши специалисты приносили максимальный результат. Им в поддержку мы разрабатываем законодательные акты в области новых перспективных технологий. Однако совершенствование данного направления возможно лишь при объединении усилий государства и бизнеса». Пока вопрос ответственности остается ключевым для замещения человека искусственным интеллектом.
