Владислав Мартынов инвестировал в 2015 году в семейную компанию Iceberg — сервис спортивной аналитики. Она заключила контракт с российской хоккейной сборной перед Олимпиадой 2018 года, в которой российские спортсмены выиграли. В интервью Forbes Мартынов рассказал, каков вклад искусственного интеллекта в битву людей, и что ждать от этой технологий в ближайшем будущем?
Компания Iceberg официально сотрудничала с хоккейной сборной России, которая выиграла Олимпиаду-2018. Искусственный интеллект реально помогает выигрывать турниры?
Аналитические системы позволяют командам эффективнее использовать ресурсы каждого отдельного игрока, а тренеру — принимать тактические и стратегические решения на основе объективных данных.
Бейсбольный менеджер команды «Окленд Эйс» Билли Бин начал первым применять статистический подход при формировании состава игроков. Это была одна из самых бедных команд в Высшей лиге, но благодаря новой методике смогла раскрыть таланты игроков, выиграть много игр и выйти в плей-офф.
С тех пор как Бин привел к победе команду в Супербоуле, системы анализа начали активно развиваться во всех видах спорта. По данным аналитического агентства WinterGreen Research, в 2014 году рынок цифровой спортивной аналитики составлял $125 млн, а к 2021 году он составит $4,7 млрд.
Другие командные виды спорта по своей сути почти ничем не отличаются: те же физические законы и теория вероятности. Если грамотно использовать нашу технологию, то повысить результаты команды более чем реально. Она помогает решить две задачи: подобрать оптимальных игроков и максимизировать их полезность за счет правильного соотношения сильных и слабых сторон. Все сводится в простую математическую задачу, решить которую в реальном мире довольно сложно.
Насколько велики возможности искусственного интеллекта — все ли можно предсказать?
Все предсказать невозможно, особенно в спорте, где есть большая доля везения, удачи, психологический фактор. Например, команда может выиграть матч на чистом кураже. Технологии позволяют предсказать исход встречи с вероятностью процентов 60%, особенно когда идет серия игр и мы постоянно отсматриваем и фиксируем эффективность игроков, звеньев, команды против конкретного соперника. В отличие от человека система способна обрабатывать большое количество данных и объективно оценивать действия игроков и команды. Матч анализируется с помощью компьютерного зрения и машинного обучения, таким образом на результат не влияют субъективные факторы и какой-либо эмоциональный контекст.
Мы собираем более 1 млн строк данных с одного матча, что дает гибкость в подсчетах любых нестандартных показателей. Затем мы анализируем и визуализируем результат так, чтобы пользователю было максимально удобно и интуитивно понятно. При этом система портативна, что позволяет не устанавливать громоздкое оборудование на арене, а быстро и оперативно развернуть ее для съемки матчей, в том числе и выездных.
Развитие искусственного интеллекта позволит в будущем учитывать психологические факторы?
Психология — конкретная наука со своими методами и принципами. Искусственный интеллект не может испытывать эмоции и чувства, но думаю, что в будущем будет распознавать паттерны поведения человека. Таким образом, при общении с машиной у человека будет создаваться иллюзия «человечности». Но это лишь иллюзия. Робот выбирает подходящую модель общения, следуя заложенным «при сборке» алгоритмам. С чувствами все иначе: каким бы комфортным ни было общение, искусственный интеллект невозможно научить любить или испытывать эмоции. Другими словами, если вам кажется, что робот понимает вас с полуслова, значит, разработчики хорошо постарались и тщательно подобрали алгоритмы.
Каким бы комфортным ни было общение, искусственный интеллект невозможно научить любить или испытывать эмоции
А человек еще не достиг предела возможностей за сотню лет игры в хоккей?
Нет предела совершенству. За последние 30–40 лет эффективность тренировок постоянно росла. Если бы сейчас нынешняя сборная России по хоккею играла против золотого состава сборной СССР, то шансов у советских хоккеистов было бы мало. Многие легендарные тренеры советских сборных постоянно искали возможность получить данные и аналитическую информацию, но, к сожалению, у них не было такой высокотехнологичной системы. Функционально современные спортсмены готовы на порядок лучше. Роль тренера играла важную роль как тогда, так и сейчас. Большие данные — это лишь мощный инструмент в руках тренера, помогающий привести команду к победе. Современный тренер открыт новым идеям (в том числе и технологическим), это интеллектуал с аналитическим складом ума, который использует современные инструменты для повышения эффективности своей команды.
Почему вы инвестировали в создание этого сервиса? Раньше вы занимались совсем другим — смартфон YotaPhone, блокчейн-платформы Ethereum.
Меня интересует не конкретная сфера, а проекты, за которыми стоят прорывные инновации. Особенно интересны продукты, которые меняют нашу жизнь и являются связующим звеном между цифровым и реальным миром. В 90-е я инвестировал в ERP-проекты, с 2000-х вкладываюсь в интернет-стартапы и облачные технологии. В 2015 году я инвестировал в Iceberg, который работает на стыке технологий искусственного интеллекта, машинного зрения и анализа больших данных. Iceberg оцифровывает и накапливает большой массив данных, обрабатывает его и получает уникальную аналитику. Задача проекта — сделать хоккей более «умным», зрелищным, а значит, и более популярным. Вообще, спортивная аналитика является одним из быстро растущих сегментов хайтек-индустрии, поэтому я вложился в этот проект.
Считаете ли реальной угрозу человечеству со стороны искусственного интеллекта?
Да, искусственный интеллект может угрожать — множеству профессий и даже отраслей бизнеса. Если верить исследованию PwC, в начале 2030-х автоматизация загонит в зону риска 38% всех рабочих мест в США, первыми «пострадают» рутинные профессии. По подсчетам экспертов ВЭФ, число рабочих мест сократится на 7 млн уже к 2020 году. А футуролог Дик Пельтье предупреждает: к 2040 году машинные технологии займут более половины всех рабочих мест в мире. И тут проблема будет не в том, чтобы обеспечить этих безработных едой, одеждой и кровом — скорее всего, это у них будет. Я уверен, что появятся новый рабочие места, но они будут требовать другую экспертизу и умения. Проблема будет в другом: чем этих безработных занять, если они не захотят переучиться и заняться чем-то полезным обществу, но при этом актуальным.
Искусственный интеллект может угрожать множеству профессий и даже отраслей бизнеса
Есть футуристическая теория, что в какой-то момент искусственный интеллект выйдет из-под контроля человечества, но я в эту историю не очень верю. Помимо угрозы, есть вопрос морали и этики. Например, введение беспилотных автомобилей на реальной дороге предполагает немало рисков. Как беспилотник будет решать, что делать, если у него отказали тормоза: сбивать пешехода или рисковать жизнью пассажира, съехав с дороги? Да, компьютер делает расчеты и оценивает риски, но как принимать решение непосредственно на дороге? Как вести себя при неизбежном ДТП: сбивать людей на остановке, пешеходов на зебре или врезаться в машину слева, где двое детей?
Разработчики создают и развивают важные для нашей жизни технологии, а вот как их применить, зависит от нас — насколько конкретный человек и общество в целом зрелые. Если зрелые, то использовать инновации будем во благо, если нет — во зло. Сами по себе технологии нейтральны. Меня беспокоит существующее положение дел, если мы останемся на прежнем уровне, то есть большой риск, что все закончится войной.
Разработка и применение идут плечом к плечу: даже безупречный с виду прототип содержит недостатки, которые можно выявить лишь на практике. Мы научили искусственный интеллект математическим расчетам, привили ему отличную память и логику — в этом он уже превзошел человека и во многом его выручает. Но в эмоциях, смекалке, понимании чувств он не может с нами сравниться. Поэтому чтобы не приходилось упрекать искусственный интеллект в игнорировании морально-этических устоев, нужно разрабатывать технологии, максимально контролируемые человеком.